5.3.1 angr

简介

angr 是一个多架构的二进制分析平台,具备对二进制文件的动态符号执行能力和多种静态分析能力。在近几年的 CTF 中也大有用途。

安装

在 Ubuntu 上,首先我们应该安装所有的编译所需要的依赖环境:

$ sudo apt install python-dev libffi-dev build-essential virtualenvwrapper

强烈建议在虚拟环境中安装 angr,因为有几个 angr 的依赖(比如z3)是从他们的原始库中 fork 而来,如果你已经安装了 z3,那么肯定不希望 angr 的依赖覆盖掉官方的共享库,开一个隔离的环境就好了:

$ mkvirtualenv angr
$ sudo pip install angr

如果这样安装失败的话,那么你可以按照下面的顺序从 angr 的官方仓库安装:

1. claripy
2. archinfo
3. pyvex
4. cle
5. angr

例如下面这样:

$ git clone https://github.com/angr/claripy
$ cd claripy
$ sudo pip install -r requirements.txt
$ sudo python setup.py build
$ sudo python setup.py install

安装过程中可能会有一些奇怪的错误,可以到官方文档中查看。

另外 angr 还有一个 GUI 可以用,查看 angr Management

使用方法

快速入门

使用 angr 的第一步是新建一个工程,几乎所有的操作都是围绕这个工程展开的:

>>> import angr
>>> proj = angr.Project('/bin/true')
WARNING | 2017-12-08 10:46:58,836 | cle.loader | The main binary is a position-independent executable. It is being loaded with a base address of 0x400000.

这样就得到了二进制文件的各种信息,如:

>>> proj.filename     # 文件名
'/bin/true'
>>> proj.arch         # 一个 archinfo.Arch 对象
<Arch AMD64 (LE)>
>>> hex(proj.entry)   # 入口点
'0x401370'

程序加载时会将二进制文件和共享库映射到虚拟地址中,CLE 模块就是用来处理这些东西的。

>>> proj.loader
<Loaded true, maps [0x400000:0x5008000]>

所有对象文件如下,其中二进制文件本身是 main_object,然后还可以查看对象文件的相关信息:

>>> for obj in proj.loader.all_objects:
...     print obj
...
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
<ELF Object ld-2.27.so, maps [0x2000000:0x22260f7]>
<ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>
<ExternObject Object cle##externs, maps [0x4000000:0x4008000]>
<KernelObject Object cle##kernel, maps [0x5000000:0x5008000]>
>>> proj.loader.main_object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> hex(proj.loader.main_object.min_addr)
'0x400000'
>>> hex(proj.loader.main_object.max_addr)
'0x60721f'
>>> proj.loader.main_object.execstack
False

通常我们在创建工程时选择关闭 auto_load_libs 以避免 angr 加载共享库:

>>> p = angr.Project('/bin/true', auto_load_libs=False)
WARNING | 2017-12-08 11:09:28,629 | cle.loader | The main binary is a position-independent executable. It is being loaded with a base address of 0x400000.
>>> p.loader.all_objects
[<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>, <ExternObject Object cle##externs, maps [0x1000000:0x1008000]>, <KernelObject Object cle##kernel, maps [0x2000000:0x2008000]>, <ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>]

project.factory 提供了很多类对二进制文件进行分析,它提供了几个方便的构造函数。

project.factory.block() 用于从给定地址解析一个 basic block,对象类型为 Block:

>>> block = proj.factory.block(proj.entry)    # 从程序头开始解析一个 basic block
>>> block
<Block for 0x401370, 42 bytes>
>>> block.pp()                  # 打印
0x401370:       xor     ebp, ebp
0x401372:       mov     r9, rdx
0x401375:       pop     rsi
0x401376:       mov     rdx, rsp
0x401379:       and     rsp, 0xfffffffffffffff0
0x40137d:       push    rax
0x40137e:       push    rsp
0x40137f:       lea     r8, qword ptr [rip + 0x32da]
0x401386:       lea     rcx, qword ptr [rip + 0x3263]
0x40138d:       lea     rdi, qword ptr [rip - 0xe4]
0x401394:       call    qword ptr [rip + 0x205b76]
>>> block.instructions          # 指令数量
11
>>> block.instruction_addrs     # 指令地址
[4199280L, 4199282L, 4199285L, 4199286L, 4199289L, 4199293L, 4199294L, 4199295L, 4199302L, 4199309L, 4199316L]

另外,还可以将 Block 对象转换成其他形式:

>>> block.capstone
<CapstoneBlock for 0x401370>
>>> block.capstone.pp()

>>> block.vex
IRSB <0x2a bytes, 11 ins., <Arch AMD64 (LE)>> at 0x401370
>>> block.vex.pp()

程序的执行需要初始化一个模拟程序状态的 SimState 对象:

>>> state = proj.factory.entry_state()
>>> state
<SimState @ 0x401370>

该对象包含了程序的内存、寄存器、文件系统数据等等模拟运行时动态变化的数据,例如:

>>> state.regs                          # 寄存器名对象
<angr.state_plugins.view.SimRegNameView object at 0x7f126fdfe810>
>>> state.regs.rip                      # BV64 对象
<BV64 0x401370>
>>> state.regs.rsp
<BV64 0x7fffffffffeff98>
>>> state.regs.rsp.length               # BV 对象都有 .length 属性
64
>>> state.regs.rdi
<BV64 reg_48_0_64{UNINITIALIZED}>       # BV64 对象,符号变量
>>> state.mem[proj.entry].int.resolved  # 将入口点的内存解释为 C 语言的 int 类型
<BV32 0x8949ed31>

这里的 BV,即 bitvectors,可以理解为一个比特串,用于在 angr 里表示 CPU 数据。看到在这里 rdi 有点特殊,它没有具体的数值,而是在符号执行中所使用的符号变量,我们会在稍后再做讲解。

下面是 Python int 和 bitvectors 之间的转换:

>>> bv = state.solver.BVV(0x1234, 32)   # 创建值 0x1234 的 BV32 对象
>>> bv
<BV32 0x1234>
>>> hex(state.solver.eval(bv))          # 将 BV32 对象转换为 Python int
'0x1234'
>>> bv = state.solver.BVV(0x1234, 64)
>>> bv
<BV64 0x1234>
>>> hex(state.solver.eval(bv))
'0x1234L'

于是 bitvectors 可以进行数学运算:

>>> one = state.solver.BVV(1, 64)
>>> one_hundred = state.solver.BVV(100, 64)
>>> one_hundred + one                 # 位数相同时可以直接运算
<BV64 0x65>
>>> one_hundred + one + 0x100
<BV64 0x165>
>>> state.solver.BVV(-1, 64)          # 默认为无符号数
<BV64 0xffffffffffffffff>

>>> five = state.solver.BVV(5, 27)
>>> five
<BV27 0x5>
>>> one + five.zero_extend(64 - 27)   # 位数不同时需要进行扩展
<BV64 0x6>
>>> one + five.sign_extend(64 - 27)   # 或者有符号扩展
<BV64 0x6>

使用 bitvectors 可以直接来设置寄存器和内存的值,当传入的是 Python int 时,angr 会自动将其转换成 bitvectors:

>>> state.regs.rsi = state.solver.BVV(3, 64)
>>> state.regs.rsi
<BV64 0x3>
>>> state.mem[0x1000].long = 4          # 在地址 0x1000 存放一个 long 类型的值 4
>>> state.mem[0x1000].long.resolved     # .resolved 获取 bitvectors
<BV64 0x4>
>>> state.mem[0x1000].long.concrete     # .concrete 获得 Python int
4L

初始化的 state 可以经过模拟执行得到一系列的 states,模拟管理器(Simulation Managers)的作用就是对这些 states 进行管理:

>>> simgr = proj.factory.simulation_manager(state)
>>> simgr
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active                        # 当前 state
[<SimState @ 0x401370>]
>>> simgr.step()                        # 模拟执行一个 basic block
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active                        # 当前 state 被更新
[<SimState @ 0x1022f80>]
>>> simgr.active[0].regs.rip            # active[0] 是当前 state
<BV64 0x1022f80>
>>> state.regs.rip                      # 但原始的 state 并没有改变
<BV64 0x401370>

angr 提供了大量函数用于程序分析,在这些函数在 Project.analyses.,例如:

>>> cfg = p.analyses.CFGFast()          # 得到 control-flow graph
>>> cfg
<CFGFast Analysis Result at 0x7f1265b62650>
>>> cfg.graph
<networkx.classes.digraph.DiGraph object at 0x7f1265e77310> # 详情请查看 networkx
>>> len(cfg.graph.nodes())
934
>>> entry_node = cfg.get_any_node(proj.entry)   # 得到给定地址的 CFGNode
>>> entry_node
<CFGNode 0x401370[42]>
>>> len(list(cfg.graph.successors(entry_node)))
2

如果要想画出图来,还需要安装 matplotlib。

>>> import networkx as nx
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.use('Agg')
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> nx.draw(cfg.graph)                  # 画图
>>> plt.savefig('temp.png')             # 保存

二进制文件加载器

我们知道 angr 是高度模块化的,接下来我们就分别来看看这些组成模块,其中用于二进制加载模块称为 CLE。主类为 cle.loader.Loader,它导入所有的对象文件并导出一个进程内存的抽象。类 cle.backends 是加载器的后端,根据二进制文件类型区分为 cle.backends.elfcle.backends.pecle.backends.macho 等。

首先我们来看加载器的一些常用参数:

  • auto_load_libs:是否自动加载主对象文件所依赖的共享库
  • except_missing_libs:当有共享库没有找到时抛出异常
  • force_load_libs:强制加载列表指定的共享库,不论其是否被依赖
  • skip_libs:不加载列表指定的共享库,即使其被依赖
  • custom_ld_path:可以到列表指定的路径查找共享库

如果希望对某个对象文件单独指定加载参数,可以使用 main_opslib_opts 以字典的形式指定参数。一些通用的参数如下:

  • backend:使用的加载器后端,如:"elf", "pe", "mach-o", "ida", "blob" 等
  • custom_arch:使用的 archinfo.Arch 对象
  • custom_base_addr:指定对象文件的基址
  • custom_entry_point:指定对象文件的入口点

举个例子:

angr.Project(main_opts={'backend': 'ida', 'custom_arch': 'i386'}, lib_opts={'libc.so.6': {'backend': 'elf'}})

加载对象文件和细分类型如下:

>>> for obj in proj.loader.all_objects:
...     print obj
...
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
<ELF Object ld-2.27.so, maps [0x2000000:0x22260f7]>
<ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>
<ExternObject Object cle##externs, maps [0x4000000:0x4008000]>
<KernelObject Object cle##kernel, maps [0x5000000:0x5008000]>
  • proj.loader.main_object:主对象文件
  • proj.loader.shared_objects:共享对象文件
  • proj.loader.extern_object:外部对象文件
  • proj.loader.all_elf_object:所有 elf 对象文件
  • proj.loader.kernel_object:内核对象文件

通过对这些对象文件进行操作,可以解析出相关信息:

>>> obj = proj.loader.main_object
>>> obj
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> hex(obj.entry)                          # 入口地址
'0x401370'
>>> hex(obj.min_addr), hex(obj.max_addr)    # 起始地址和结束地址
('0x400000', '0x60721f')
>>> for seg in obj.segments:                # segments
...     print seg
...
<ELFSegment offset=0x0, flags=0x5, filesize=0x5f48, vaddr=0x400000, memsize=0x5f48>
<ELFSegment offset=0x6c30, flags=0x6, filesize=0x450, vaddr=0x606c30, memsize=0x5f0>
>>> for sec in obj.sections:                # sections
...     print sec
...
<Unnamed | offset 0x0, vaddr 0x400000, size 0x0>
<.interp | offset 0x238, vaddr 0x400238, size 0x1c>
<.note.ABI-tag | offset 0x254, vaddr 0x400254, size 0x20>
<.note.gnu.build-id | offset 0x274, vaddr 0x400274, size 0x24>
...etc

根据地址查找我们需要的东西:

>>> proj.loader.find_object_containing(0x400000)  # 包含指定地址的 object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> free = proj.loader.find_symbol('free')        # 根据名字或地址在 project 中查找 symbol
>>> free
<Symbol "free" in libc.so.6 at 0x1083ab0>
>>> free.name                                     # 符号名
u'free'
>>> free.owner_obj                                # 所属 object
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
>>> hex(free.rebased_addr)                        # 全局地址空间中的地址
'0x1083ab0'
>>> hex(free.linked_addr)                         # 相对于预链接基址的地址
'0x83ab0'
>>> hex(free.relative_addr)                       # 相对于对象基址的地址
'0x83ab0'
>>> free.is_export                                # 是否为导出符号
True
>>> free.is_import                                # 是否为导入符号
False

>>> obj.find_segment_containing(obj.entry)        # 包含指定地址的 segment
<ELFSegment offset=0x0, flags=0x5, filesize=0x5f48, vaddr=0x400000, memsize=0x5f48>
>>> obj.find_section_containing(obj.entry)        # 包含指定地址的 section
<.text | offset 0x12b0, vaddr 0x4012b0, size 0x33d9>
>>> main_free = obj.get_symbol('free')            # 根据名字在当前 object 中查找 symbol
>>> main_free
<Symbol "free" in true (import)>
>>> main_free.is_export
False
>>> main_free.is_import
True
>>> main_free.resolvedby                          # 从哪个 object 获得解析
<Symbol "free" in libc.so.6 at 0x1083ab0>

>>> hex(obj.linked_base)                          # 预链接的基址
'0x0'
>>> hex(obj.mapped_base)                          # 实际映射的基址
'0x400000'

通过 obj.relocs 可以查看所有的重定位符号信息,或者通过 obj.imports 可以得到一个符号信息的字典:

>>> for imp in obj.imports:
...     print imp, obj.imports[imp]
...
strncmp <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301b110>
lseek <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301b7d0>
malloc <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301be10>

>>> obj.imports['free'].symbol                    # 从重定向信息得到导入符号
<Symbol "free" in true (import)>
>>> obj.imports['free'].owner_obj                 # 从重定向信息得到所属的 object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>

这一部分还有个 hooking 机制,用于将共享库中的代码替换为其他的操作。使用函数 proj.hook(addr, hook)proj.hook_symbol(name, hook) 来做到这一点,其中 hook 是一个 SimProcedure 的实例。通过 .is_hooked.unhook.hooked_by 来进行管理:

>>> stub_func = angr.SIM_PROCEDURES['stubs']['ReturnUnconstrained']   # 获得一个类
>>> stub_func
<class 'angr.procedures.stubs.ReturnUnconstrained.ReturnUnconstrained'>

>>> proj.hook(0x10000, stub_func())       # 使用类的一个实例来 hook
>>> proj.is_hooked(0x10000)
True
>>> proj.hooked_by(0x10000)
<SimProcedure ReturnUnconstrained>

>>> proj.hook_symbol('free', stub_func())
17316528
>>> proj.is_symbol_hooked('free')
True
>>> proj.is_hooked(17316528)
True

当然也可以利用装饰器编写自己的 hook 函数:

>>> @proj.hook(0x20000, length=5)         # length 参数可选,表示程序执行完 hook 后跳过几个字节
... def my_hook(state):
...     state.regs.rax = 1
...
>>> proj.is_hooked(0x20000)
True

求解器引擎

angr 是一个符号执行工具,它通过符号表达式来模拟程序的执行,将程序的输出表示成包含这些符号的逻辑或数学表达式,然后利用约束求解器进行求解。

从前面的内容中我们已经知道 bitvectors 是一个比特串,并且看到了 bitvectors 做的一些具体的数学运算。其实 bitvectors 不仅可以表示具体的数值,还可以表示虚拟的数值,即符号变量。

>>> x = state.solver.BVS("x", 64)
>>> x
<BV64 x_0_64>
>>> y = state.solver.BVS("y", 64)
>>> y
<BV64 y_1_64>

而符号变量之间的运算同样不会时具体的数值,而是一个 AST,所以我们接下来同样使用 bitvector 来指代 AST:

>>> x + 0x10
<BV64 x_0_64 + 0x10>
>>> (x + 0x10) / 2
<BV64 (x_0_64 + 0x10) / 0x2>
>>> x - y
<BV64 x_0_64 - y_1_64>

每个 AST 都有一个 .op 和一个 .args 属性:

>>> tree = (x + 1) / (y + 2)
>>> tree
<BV64 (x_0_64 + 0x1) / (y_1_64 + 0x2)>
>>> tree.op                                       # op 是表示操作符的字符串
'__floordiv__'
>>> tree.args                                     # args 是操作数
(<BV64 x_0_64 + 0x1>, <BV64 y_1_64 + 0x2>)
>>> tree.args[0].op
'__add__'
>>> tree.args[0].args
(<BV64 x_0_64>, <BV64 0x1>)
>>> tree.args[0].args[1].op
'BVV'
>>> tree.args[0].args[1].args
(1L, 64)

知道了符号变量的表示,接下来看符号约束:

>>> x == 1                                        # AST 比较会得到一个符号化的布尔值
<Bool x_0_64 == 0x1>
>>> x + y > 100
<Bool (x_0_64 + y_1_64) > 0x64>

>>> state.solver.BVV(1, 64) > 0                   # 无符号数 1
<Bool True>
>>> state.solver.BVV(-1, 64) > 0                  # 无符号数 0xffffffffffffffff
<Bool True>

正因为布尔值是符号化的,所以在需要做 if 或者 while 判断的时候,不要直接使用比较作为条件,而应该使用 .is_true.is_false 来进行判断:

>>> yes = state.solver.BVV(1, 64) > 0
>>> yes
<Bool True>
>>> state.solver.is_true(yes)
True
>>> state.solver.is_false(yes)
False

>>> maybe = x == y
>>> maybe
<Bool x_0_64 == y_1_64>
>>> state.solver.is_true(maybe)
False
>>> state.solver.is_false(maybe)
False

为了进行符号求解,首先要将符号化布尔值作为符号变量有效值的断言加入到 state 中,作为限制条件,当然如果添加了无法满足的限制条件,将无法求解:

>>> state.solver.add(x > y)                       # 添加限制条件
[<Bool x_0_64 > y_1_64>]
>>> state.solver.add(y > 2)
[<Bool y_1_64 > 0x2>]
>>> state.solver.add(10 > x)
[<Bool x_0_64 < 0xa>]

>>> state.satisfiable()                           # 可以求解
True
>>> state.solver.eval(x + y)                      # eval 求解得到任意一个符合条件的值
15L
>> state.solver.eval_one(x + y)                   # 求解得到结果,如果有不止一个结果则抛出异常
>>> state.solver.eval_upto(x + y, 5)              # 给出最多 5 个结果
[16L, 13L, 8L, 9L, 17L]
>>> state.solver.eval_atleast(x + y, 5)           # 给出至少 5 个结果,否则抛出异常
[16L, 13L, 8L, 9L, 17L]
>>> state.solver.eval_exact(x + y, 5)             # 有正好 5 个结果,否则抛出异常
>>> state.solver.min(x + y)                       # 给出最小的结果
7L
>>> state.solver.max(x + y)                       # 给出最大的结果
17L

>>> state.solver.eval(x + y, extra_constraints=[x + y < 10, x + y > 5]) # 额外添加临时限制条件
8L
>>> state.solver.eval(x + y, cast_to=str)         # 指定输出格式
'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08'

>>> state.solver.add(x - y > 10)                  # 添加不可满足的限制条件
[<Bool (x_0_64 - y_1_64) > 0xa>]
>>> state.satisfiable()                           # 无法求解
False

angr 使用 z3 作为约束求解器,而 z3 支持 IEEE754 浮点数的理论,所以我们也可以使用浮点数。使用 FPVFPS 即可创建浮点数值和浮点符号:

>>> state = proj.factory.entry_state()            # 刷新状态
>>> a = state.solver.FPV(3.2, state.solver.fp.FSORT_DOUBLE) # 浮点数值
>>> a
<FP64 FPV(3.2, DOUBLE)>

>>> b = state.solver.FPS('b', state.solver.fp.FSORT_DOUBLE) # 浮点符号
>>> b
<FP64 FPS('FP_b_2_64', DOUBLE)>

>>> a + b
<FP64 fpAdd('RNE', FPV(3.2, DOUBLE), FPS('FP_b_2_64', DOUBLE))>
>>> a + 1.1
<FP64 FPV(4.300000000000001, DOUBLE)>

>>> a + 1.1 > 0
<Bool True>
>>> b + 1.1 > 0
<Bool fpGT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(1.1, DOUBLE)), FPV(0.0, DOUBLE))>

>>> state.solver.add(b + 2 < 0)
[<Bool fpLT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(2.0, DOUBLE)), FPV(0.0, DOUBLE))>]
>>> state.solver.add(b + 2 > -1)
[<Bool fpGT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(2.0, DOUBLE)), FPV(-1.0, DOUBLE))>]
>>> state.solver.eval(b)
-2.4999999999999996

bitvectors 和浮点数的转换使用 raw_to_bvraw_to_fp

>>> a.raw_to_bv()
<BV64 0x400999999999999a>
>>> b.raw_to_bv()
<BV64 fpToIEEEBV(FPS('FP_b_2_64', DOUBLE))>

>>> state.solver.BVV(0, 64).raw_to_fp()
<FP64 FPV(0.0, DOUBLE)>
>>> state.solver.BVS('x', 64).raw_to_fp()
<FP64 fpToFP(x_3_64, DOUBLE)>

或者如果我们需要指定宽度的 bitvectors,可以使用 val_to_bvval_to_fp

>>> a
<FP64 FPV(3.2, DOUBLE)>
>>> a.val_to_bv(12)
<BV12 0x3>
>>> a.val_to_bv(12).val_to_fp(state.solver.fp.FSORT_FLOAT)
<FP32 FPV(3.0, FLOAT)>

程序状态

state.step() 用于模拟执行的一个 basic block 并返回一个 SimSuccessors 类型的对象,由于符号执行可能产生多个 state,所以该对象的 .successors 属性是一个列表,包含了所有可能的 state。

程序状态 state 是一个 SimState 类型的对象,angr.factory.AngrObjectFactory 类提供了创建 state 对象的方法:

  • .blank_state():返回一个几乎没有初始化的 state 对象,当访问未初始化的数据时,将返回一个没有约束条件的符号值。
  • .entry_state():从主对象文件的入口点创建一个 state。
  • .full_init_state():与 entry_state() 类似,但执行不是从入口点开始,而是从一个特殊的 SimProcedure 开始,在执行到入口点之前调用必要的初始化函数。
  • .call_state():创建一个准备执行给定函数的 state。

下面对这些方法的参数做一些说明:

  • 所有方法都可以传入参数 addr 来指定开始地址
  • 可以通过 args 传入参数列表,env 传入环境变量。类型可以是字符串,也可以是 bitvectors
  • 通过传入一个符号 bitvector 作为 argc,可以将 argc 符号化
  • 对于 .call_state(addr, arg1, arg2, ...)addr 是希望调用的函数地址,argN 是传递给函数的 N 个参数,如果希望分配一个内存空间并传递指针,则需要使用 angr.PointerWrapper();如果需要指定调用约定,可以传递一个 SimCC 对象作为 cc 参数

创建的 state 可以很方便地复制和合并:

>>> s = proj.factory.blank_state()
>>> s1 = s.copy()                                       # 复制 state
>>> s2 = s.copy()

>>> s1.mem[0x1000].uint32_t = 0x41414141
>>> s2.mem[0x1000].uint32_t = 0x42424242

>>> (s_merged, m, anything_merged) = s1.merge(s2)       # 合并将返回一个元组
>>> s_merged                                            # 表示合并后的 state
<SimState @ 0x405000>
>>> m                                                   # 描述 state flag 的符号变量
[<Bool state_merge_1_14_16 == 0x0>, <Bool state_merge_1_14_16 == 0x1>]
>>> anything_merged                                     # 描述是否全部合并的布尔值
True

>>> aaaa_or_bbbb = s_merged.mem[0x1000].uint32_t        # 此时的值需要根据 state flag 来判断
>>> aaaa_or_bbbb
<uint32_t <BV32 Reverse((if (state_merge_1_14_16 == 0x1) then 0x42424242 else (if (state_merge_1_14_16 == 0x0) then 0x41414141 else 0x0)))> at 0x1000>

我们已经知道使用 state.mem 可以很方便的操作内存,但如果你想要对内存进行原始的操作时,可以使用 state.memory.load(addr, size).store(addr, val)

>>> s = proj.factory.blank_state()
>>> s.memory.store(0x4000, s.solver.BVV(0x0123456789abcdef, 128)) # 默认大端序
>>> s.memory.load(0x4008, 8)                                      # 默认大端序
<BV64 0x123456789abcdef>
>>> s.memory.load(0x4008, 8, endness=angr.archinfo.Endness.LE)    # 小端序
<BV64 0xefcdab8967452301>
>>> s.mem[0x4008].uint64_t.resolved                               # 与 mem 对比
<BV64 0xefcdab8967452301>

>>> s.memory.store(0x4000, s.solver.BVV(0x0123456789abcdef, 128), endness=angr.archinfo.Endness.LE) # 小端序
>>> s.memory.load(0x4000, 8)                                      # 默认大端序
<BV64 0xefcdab8967452301>
>>> s.memory.load(0x4000, 8, endness=angr.archinfo.Endness.LE)    # 小端序
<BV64 0x123456789abcdef>
>>> s.mem[0x4000].uint64_t.resolved                               # 与 mem 对比
<BV64 0x123456789abcdef>

可以看到默认情况下 store 和 load 都使用大端序的方式,但可以通过指定参数 endness 来使用小端序。

通过 state.options 可以对 angr 的行为做特定的优化。我们既可以在创建 state 时将 option 作为参数传递进去,也可以对已经存在的 state 进行修改。例如:

>>> s = proj.factory.blank_state(add_options={angr.options.LAZY_SOLVES})    # 启用 options
>>> s = proj.factory.blank_state(remove_options={angr.options.LAZY_SOLVES}) # 禁用 options

>>> s.options.add(angr.options.LAZY_SOLVES)         # 启用 option
>>> s.options.remove(angr.options.LAZY_SOLVES)      # 禁用 option

SimState 对象的所有内容(包括memoryregistersmem等)都是以插件的形式存储的,这样做的好处是将代码模块化,如果我们想要在 state 中存储其他的数据,那么直接实现一个插件就可以了。

  • state.globals:实现了一个标准的 Python dict 的接口,通过它可以在一个 state 上存储任意的数据。
  • state.history:存储了一个 state 在执行过程中的路径历史数据,它是一个链表,每个节点表示一个执行,通过像 history.parent.parent 这样的方式进行遍历。为了得到 history 中某个具体的值,可以使用迭代器 history.NAME,这样的值保存在 history.recent_NAME。如果想要快速得到这些值的一个列表,可以查看 .hardcopy
    • history.descriptions:对 state 每次执行的描述的列表。
    • history.bbl_addrs:state 每次执行的 basic block 的地址的列表,每次执行可能多于一个地址,也可能是被 hook 的 SimProcedures 的地址。
    • history.jumpkinds:state 每次执行时改变控制流的操作的列表。
    • history.guards:state 执行中遇到的每个分支的条件的列表。
    • history.events:state 执行中遇到的可能有用的事件的列表。
    • history.actions:通常是空的,但如果启用了 options.refs,则会记录程序执行时访问的所有内存、寄存器和临时变量。
  • state.callstack:用于记录函数调用堆栈,它是一个链表,可以直接遍历 state.callstack 获得每个调用的 frame。
    • callstack.func_addr:当前正在执行的函数的地址。
    • callstack.call_site_addr:调用当前函数的 basic block 的地址。
    • callstack.stack_ptr:从当前函数开头开始计算的堆栈指针的值。
    • callstack.ret_addr:当前函数的返回地址。

模拟管理器

模拟管理器(Simulation Managers)是 angr 最重要的控制接口,它允许同时对各组状态的符号执行进行控制,同时应用搜索策略来探索程序的状态空间。states 会被整理到 stashes 里,从而进行各种操作。

我们用一个小程序来作例子,它有 3 种可能性,也就是 3 条路径:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main() {
    int num = 0;
    scanf("%d", &num);

    if (num > 50) {
        if (num <= 100) {
            printf("50 < num <= 100\n");
        } else {
            printf("100 < num\n");
            exit(1);
        }
    } else {
        printf("num <= 50\n");
    }
}
// gcc example.c

模拟管理器最基本的功能是将一个 stash 里所有的 states 向前推进一个 basic block,利用 .step() 来实现,而 .run() 方法可以直接执行到程序结束:

>>> proj = angr.Project('a.out', auto_load_libs=False)
>>> state = proj.factory.entry_state()
>>> simgr = proj.factory.simgr(state)             # 创建 SimulationManager
>>> simgr
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active                                  # active stash
[<SimState @ 0x400640>]

>>> while len(simgr.active) == 1:                 # 一直执行到 active stash 中有不止一个 state
...     simgr.step()
...
<SimulationManager with 1 active>
...
<SimulationManager with 1 active>
<SimulationManager with 2 active>
>>> simgr.active                                  # 有 2 个 active state
[<SimState @ 0x40078f>, <SimState @ 0x400763>]

>>> simgr.step()                                  # 同时推进 2 个 state
<SimulationManager with 3 active>
>>> simgr.active                                  # 得到 3 个 state
[<SimState @ 0x400600>, <SimState @ 0x40076b>, <SimState @ 0x400779>]

>>> simgr.run()                                   # 一直执行到程序结束
<SimulationManager with 3 deadended>
>>> simgr.deadended                               # deadended stash
[<SimState @ 0x1000068>, <SimState @ 0x1000020>, <SimState @ 0x1000068>]

于是我们得到了 3 个 deadended 状态的 state。这一状态表示一个 state 一直执行到没有后继者了,那么就将它从 active stash 中移除,放到 deadended stash 中。

stash 默认的类型有下面几种,当然你也可以定义自己的 stash:

  • active:默认情况下存储可以执行的 state。
  • deadended:当 state 无法继续执行时会被放到这里,包括没有更多的有效指令,没有可满足的后继状态,或者指令指针无效等。
  • pruned:当启用 LAZY_SOLVES 时,除非绝对必要,否则是不会在执行中检查 state 的可满足性的。当某个 state 被发现是不可满足的,则 state 会被回溯上去,以确定最早是哪个 state 不可满足。然后这之后所有的 state 都会被放到 pruned stash 中。
  • unconstrained:如果在 SimulationManager 创建时启用了 save_unconstrained,则那些没有约束条件的 state 会被放到 unconstrained stash 中。
  • unsat:如果在 SimulationManager 创建时启用了 save_unsat,则那些被认为不可满足的 state 会被放到 unsat stash 中。

另外还有一个叫做 errored 的列表,它不是一个 stash。如果 state 在执行过程中发生错误,则该 state 会被包装在一个 ErrorRecord 对象中,该对象包含 state 和引发的错误,然后这个对象被插入到 errored 中。

可以使用 .move(),将 filter_func 筛选出来的 state 从 from_stash 移动到 to_stash

>>> simgr.move(from_stash='deadended', to_stash='more_then_50', filter_func=lambda s: '100' in s.posix.dumps(1))
<SimulationManager with 1 deadended, 2 more_then_50>

每个 stash 都是一个列表,可以用列表的操作来遍历它,同时 angr 也提供了一些高级的方法,例如在 stash 名称前面加上 one_,表示该 stash 的第一个 state;在名称前加上 mp_,将得到一个 mulpyplexed 版本的 stash:

>>> for s in simgr.deadended + simgr.more_then_50:
...     print hex(s.addr)
...
0x1000068L
0x1000020L
0x1000068L

>>> simgr.one_more_then_50
<SimState @ 0x1000020>
>>> simgr.mp_more_then_50
MP([<SimState @ 0x1000020>, <SimState @ 0x1000068>])
>>> simgr.mp_more_then_50.posix.dumps(0)
MP(['[email protected]', '+0000000060\x00'])

最后再介绍一下模拟管理器所使用的探索技术(exploration techniques)。默认策略是广度优先搜索,但根据目标程序或者需要达到的目的不同,我们可能需要使用不同的探索技术,通过调用 simgr.use_technique(tech) 来实现,其中 tech 是一个 ExplorationTechnique 子类的实例。angr 内置的探索技术在 angr.exploration_techniques 下:

  • Explorer:该技术实现了 .explore() 功能,允许在探索时查找或避免某些地址。
  • DFS:深度优先搜索,每次只探索一条路径,其它路径会放到 deferred stash 中。直到当前路径探索结束,再从 deferred 中取出最长的一条继续探索。
  • LoopLimiter:限制路径的循环次数,超出限制的路径将被放到 discard stash 中。
  • LengthLimiter:限制路径的最大长度
  • ManualMergepoint:将程序中的某个地址标记为合并点,将在一定时间范围内到达的所有 state 合并在一起。
  • Veritesting:是这篇论文的实现,试图识别出有用的合并点来解决路径爆炸问题。在创建 SimulationManager 时通过 veritesting=True 来开启。
  • Tracer:记录在某个具体输入下的执行路径,结果是执行完最后一个 basic block 的 state,存放在 traced stash 中。
  • Oppologist:当遇到某个不支持的指令时,它将具体化该指令的所有输入并使用 unicorn engine 继续执行。
  • Threading:将线程级并行添加到探索过程中。
  • Spiller:当处于 active 的 state 过多时,将其中一些转存到磁盘上以保持较低的内存消耗。

VEX IR 翻译器

angr 使用了 VEX 作为二进制分析的中间表示。VEX IR 是由 Valgrind 项目开发和使用的中间表示,后来这一部分被分离出去作为 libVEX,libVEX 用于将机器码转换成 VEX IR(更多内容参考章节5.2.3)。在 angr 项目中,开发了模块 PyVEX 作为 libVEX 的 Python 包装。当然也对 libVEX 做了一些修改,使其更加适用于程序分析。

一些用法如下:

>>> import pyvex, archinfo
>>> bb = pyvex.IRSB('\xc3', 0x400400, archinfo.ArchAMD64()) # 将一个位于 0x400400 的 AMD64 基本块(\xc3,即ret)转成 VEX
>>> bb.pp()     # 打印 IRSB(Intermediate Representation Super Block)
IRSB {
   t0:Ity_I64 t1:Ity_I64 t2:Ity_I64 t3:Ity_I64

   00 | ------ IMark(0x400400, 1, 0) ------
   01 | t0 = GET:I64(rsp)
   02 | t1 = LDle:I64(t0)
   03 | t2 = Add64(t0,0x0000000000000008)
   04 | PUT(rsp) = t2
   05 | t3 = Sub64(t2,0x0000000000000080)
   06 | ====== AbiHint(0xt3, 128, t1) ======
   NEXT: PUT(rip) = t1; Ijk_Ret
}

>>> bb.statements[3]                # 表达式
<pyvex.stmt.WrTmp object at 0x7f38f1ef84b0>
>>> bb.statements[3].pp()
t2 = Add64(t0,0x0000000000000008)

>>> bb.statements[3].data           # 数据
<pyvex.expr.Binop object at 0x7f38f1ef8460>
>>> bb.statements[3].data.pp()
Add64(t0,0x0000000000000008)

>>> bb.statements[3].data.op        # 操作符
'Iop_Add64'

>>> bb.statements[3].data.args      # 参数
[<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f1f77cb0>, <pyvex.expr.Const object at 0x7f38f1f77098>]
>>> bb.statements[3].data.args[0]
<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f1f77cb0>
>>> bb.statements[3].data.args[0].pp()
t0

>>> bb.next         # 基本块末尾无条件跳转的目标
<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f3cb6f38>
>>> bb.next.pp()
t1

>>> bb.jumpkind     # 无条件跳转的类型
'Ijk_Ret'

到这里 angr 的核心概念就介绍得差不多了,更多更详细的内容还是推荐查看官方教程和 API 文档。另外在我的博客里有 angr 源码分析的笔记。

扩展工具

由于 angr 强大的静态分析和符号执行能力,我们可以在 angr 之上开发其他的一些工:

  • angrop:rop 链自动化生成器
  • Patcherex:二进制文件自动化 patch 引擎
  • Driller:用符号执行增强 AFL 的下一代 fuzzer
  • Rex:自动化漏洞利用引擎

CTF 实例

查看章节 6.2.3、6.2.8。

参考资料

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