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全球短讯!Unicorn 初探
(资料图片)
前言
笔者由于对IOT
比较感兴趣,故经常需要模拟一些IOT
的固件,之前我习惯直接直接使用qemu
对固件进行模拟。这几天由于任务需要接触了一下unicorn
,一个轻量级, 多平台, 多架构的CPU
模拟器框架。它基于qemu
,但是提供了很多API
这使得我们可以方便的读写寄存器的值等内容。我们可以通过它进行调用目标二进制中的目标函数、用于模糊测试、模拟执行一些混淆代码等等。
安装
笔者更偏向于使用python
,故在linux
可以通过如下方法安装。对于那些想要使用C
的用户, 则可能需要去官网查看文档编译源码包。
pip install unicorn
python常用API
模拟器初始化:Uc(arch, mode)内存映射:mem_map(address, size, perms=uc.UC_PROT_ALL)向内存中写入数据:mem_write(address, data)从内存中读出数据:mem_read(address, size)向寄存器中写入值:reg_write(reg_id, value)从寄存器中读出值:reg_read(reg_id)添加hook:hook_add(htype, callback, user_data=None, begin=1, end=0, arg1=0)
初次使用Unicorn模拟程序执行
以hxp CTF 2017 Fibonacci
为例
from unicorn import *from unicorn.x86_const import *mu = Uc(UC_ARCH_X86, UC_MODE_64)BASE = 0x400000STACK_ADDR = 0x0STACK_SIZE = 1024*1024mu.mem_map(BASE, 1024*1024)mu.mem_map(STACK_ADDR, STACK_SIZE)mu.mem_write(BASE, open("./fibonacci","rb").read())mu.reg_write(UC_X86_REG_RSP, STACK_ADDR + STACK_SIZE - 1)instructions_skip_list = [0x00000000004004EF, 0x00000000004004F6, 0x0000000000400502, 0x000000000040054F]def hook_code(mu, address, size, user_data):#print(">>> Tracing instruction at 0x%x, instruction size = 0x%x" %(address, size))if address in instructions_skip_list:mu.reg_write(UC_X86_REG_RIP, address+size)elif address == 0x400560 or address == 0x400575:c = mu.reg_read(UC_X86_REG_RDI)print(chr(c))mu.reg_write(UC_X86_REG_RIP, address+size)mu.hook_add(UC_HOOK_CODE, hook_code)mu.emu_start(0x4004E0, 0x400582)
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