二进制静态分析---库函数识别
这里写自定义目录标题
- 一、问题
- 二、FLIRT（ida自带）
- 三、lscan（没成功）
- 四、Rizzo（需要有对比文件）
- 五、finger（好用）
- 六、lumina(ida>7.2，有一定效果)
- 总结
一、问题
在静态编译的程序中会包含很多库函数，这些库函数不是我们分析代码的关键，但是在分析的时候可能会分析到库函数中降低我们分析的效率。如果能够正确高效的识别这些库函数，就能加快我们分析的效率。
现有的方法可以分为三大类（我自己分的不一定准确）
- 通过对比签名文件(sig)的机器码序列来识别函数。如FLIRT、lscan等。
- 通过启发式的方式来识别函数。如Rizzo（可能是序列识别方式不同吧）
- 通过在线的平台的签名文件对函数进行识别。finger、lumina。
二、FLIRT（ida自带）
FLIRT是ida自带的函数识别方案，通过待分析函数与目标签名文件中的机器码序列来识别函数。FLIRT的签名识别方案只能提取静态编译库的符号表，无法对可执行二进制文件生成符号。在ida的sig文件夹中带有一些常见的签名文件。
前提条件：
- 需要知道待分析文件的使用了哪些库、以及库的版本
- 需要带有编译信息的库文件（或者需要源码）
FLIRT签名生成流程如下：
3. 对.lib或.a文件使用pelf提取生成PAT文件
4. 对PAT文件使用sigmake生成sig
下面是对deepin的libc.a（/lib/x86_x64_linux-gnu目录下）生成签名文件的过程：
- 生成PAT
- 生成sig
- 修复exec文件并重新生成sig文件
F:\tools\IDA_Pro_v7.5_Portable\SDK75\flair75\bin\win>pelf.exe libc.a libc.pat
F:\tools\IDA_Pro_v7.5_Portable\SDK75\flair75\bin\win\libc.a: skipped 6, total 1695
F:\tools\IDA_Pro_v7.5_Portable\SDK75\flair75\bin\win>sigmake.exe libc.pat libc.sig
libc.sig: modules/leaves: 1359/1688, COLLISIONS: 20
See the documentation to learn how to resolve collisions.
在生成sig的过程中如果出现冲突，需要对exec文件进行修复。
- 删除4行注释
- 在需要的行前面+
- 重新运行sigmake.exe libc.pat libc.sig
生成的exec文件如下所示
优点：能够比较好的识别函数，ida自带不需要额外安装。
缺点：需要事先知道被分析函数使用了那些库，并需要对这些库生成sig文件
三、lscan（没成功）
如果分析的程序没有可以参考的历史版本和二进制，可以使用lscan通过比对大量的sig文件来确定固件使用的第三方依赖
安装：真正有用的就是lscan.py（需要修改源码并适配python3）一个文件，其他为测试集。
常用的两个sig数据库为：
https://github.com/Maktm/FLIRTDB
https://github.com/push0ebp/sig-database
但是我测试并没有通过，报错显示节点太多？？？有知道的师傅可以交流一下
优点：在有较多sig文件时，能够辅助识别出函数使用了哪些库，并选择对应的sig进行函数识别。
缺点：使用的两个公开sig数据库没法正常使用。
四、Rizzo（需要有对比文件）
Rizzo使用启发式的函数识别方法，能够比FLIRT识别出更多的函数。同样Rizzo也需要现先有一个和被分析的程序类似的程序。
安装方法：https://github.com/fuzzywalls/ida下载rizzo.py和ida_shims.py放在plugins目录下（可能需要修复一些python3和python2语法不同的问题）就能使用
使用方法：
1.先对之前分析过的程序或者带有源码的程序生成Rizzo signature文件夹。file->Produce file->Rizzo signature file
2.打开待分析的程序加载Rizzo signature file。
加载符号文件，File->load file->Rizzo signature file
优点：启发式的识别方法，能够更好的识别出函数
缺点：需要有类似的分析样本或需要知道程序使用了哪些库函数，在此基础上才能很好的使用。
五、finger（好用）
阿里公开的函数识别插件，使用了阿里生成的签名库。
安装：
pip install finger_sdk
下载
https://github.com/aliyunav/Finger/blob/master/finger_plugin.py放入plugins中
安装成功会出现Finger按钮
优点：简单好用、识别比较准确
缺点：有些简单的函数无法识别正确（如getpid）需要自己对函数额外判断一下（尽信书不如无书）。大文件识别需要比较久的时间，且无法中断。
六、lumina(ida>7.2，有一定效果)
ida7.2新推出的功能，类似finger。ida官方出了一个符号识别服务器。但是正版太贵了，买不起。
山寨lumina安装：具体参数参考https://lumen.abda.nl/cert
1. 修改{IDA_HOME}\cfg\ida.cfg
LUMINA_HOST = "lumen.abda.nl"; // This semicolon is important!
LUMINA_PORT = 1235
2.安装签名文件：下载hexrays.crt（https://abda.nl/lumen/hexrays.crt）放到IDA根目录，重启IDA即可
使用：Lumina->Push all metadata
优点：类似Finger，如果公司里面自建服务器，应该会越用越好用。
缺点：公开使用的lumem貌似被污染了，能够识别的函数有限，不如finger好用。
总结
在知道程序使用的库函数时：可以先编译相关的库，再使用FLIRT、Rizzo、bindiff进行识别。
在不知道程序使用的库函数时：可以使用lscan先识别可能的库，再加载识别。也可以使用Finger或lumina进行识别。
个人比较倾向于对市面上有的库先构建签名文件（大量体力活），并在每天的分析中将分析的结果push到个人或公司的lumina服务器，方便日后对新样本的快速分析。