检索结果-南通市图书馆

信息安全学报 2024年第3期9卷 138-156页

作者：杨晋龚晓锐吴炜张伯伦中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

采用C++编写的软件一直是二进制逆向分析中的高难度挑战,二进制代码中不再保留C++中的类及其继承信息,尤其是正式发布的软件缺省开启编译优化,导致残留的信息也被大幅削减,使得商业软件(Commercial-Off-The-Shelf,COTS)的C++二进制逆向... 详细信息

采用C++编写的软件一直是二进制逆向分析中的高难度挑战,二进制代码中不再保留C++中的类及其继承信息,尤其是正式发布的软件缺省开启编译优化,导致残留的信息也被大幅削减,使得商业软件(Commercial-Off-The-Shelf,COTS)的C++二进制逆向分析尤其困难。当前已有的研究工作一是没有充分考虑编译优化,导致编译优化后类及其继承关系的识别率很低,难以识别虚继承等复杂的类间关系;二是识别算法执行效率低,无法满足大型软件的逆向分析。本文围绕编译优化下的C++二进制代码中类及其继承关系的识别技术开展研究,在三个方面做出了改进。第一,利用过程间静态污点分析从C++二进制文件中提取对象的内存布局,有效抵抗编译优化的影响(构造函数内联);第二,引入了四种启发式方法,可从编译优化后的C++二进制文件中恢复丢失的信息;第三,研发了一种自适应CFG(控制流图)生成算法,在极小损失的情况下大幅度提高分析的效率。在此基础上实现了一个原型系统RECLASSIFY,它可以从C++二进制代码中有效识别多态类和类继承关系(包括虚继承)。实验表明,在MSVCABI和ItaniumABI下,RECLASSIFY均能在较短时间内从优化后二进制文件中识别出大多数多态类、恢复类关系。在由15个真实软件中的C++二进制文件组成的数据集中(O2编译优化),RECLASSIFY在MSVC ABI下恢复多态类的平均召回率为84.36%,而之前最先进的解决方案OOAnalyzer恢复多态类的平均召回率仅为33.76%。除此之外,与OOAnalyzer相比,RECLASSIFY的分析效率提高了三个数量级。

关键词：二进制分析类继承关系恢复静态污点分析自适应CFG生成算法

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