使用Binary Ninja调试共享库的详细教学文档

1. 背景与概述

在逆向工程中，动态分析嵌入式系统固件可以显著提高工作效率。当应用程序跳转到共享库时，大多数反汇编程序缺乏直接跟踪程序流程的方法。本教程将介绍如何结合gdb、Binary Ninja、Voltron和binjatron来动态分析共享库。

2. 环境搭建

2.1 目标端设置

• 使用运行Linux的Raspberry Pi系统（示例使用raspbian 4.14.50+）
• 通过raspbian repo安装gdbserver
• 配置TCP连接实现与gdbserver的连接

2.2 分析端设置

1. 安装Binary Ninja
2. 安装Voltron（可视化调试界面）
3. 安装binjatron（Binary Ninja插件，用于动态分析期间的可视化调试）

3. 示例程序准备

3.1 共享库编译

gcc -fpic -c foo.c -o foo.o
gcc -shared -o libfoo.so foo.o

3.2 主程序编译

gcc main.c -o main -L. -lfoo

3.3 环境验证

export LD_LIBRARY_PATH=.
ldd main  # 验证libfoo是否作为共享库加载

4. Binary Ninja初步分析

1. 将主程序和共享库加载到Binary Ninja
2. 确认libfoo.so以中级完整性显示
3. 验证反汇编结果是否符合预期

5. 调试会话建立

5.1 启动gdbserver

在目标系统上执行：

gdbserver host:2345 main

5.2 连接gdb

在分析端使用跨体系结构gdb（如arm-linux-gnueabihf-gdb）：

target remote target-ip:2345

5.3 同步Voltron

1. 在Binary Ninja中与Voltron会话同步
2. 在main函数设置断点并跟踪
3. 验证binjatron是否在Binary Ninja中高亮显示当前PC

6. 共享库内存定位技术

6.1 问题描述

当程序执行到共享库代码时，Binary Ninja无法自动高亮显示当前指令，因为：

• 共享库代码不在应用程序二进制文件中
• 共享库的内存位置在进程启动前未知

6.2 解决方案步骤

1. 设置断点：在共享库函数（如foo()）设置断点

   • 示例：断点地址为0xb6fa6620

2. 计算偏移量：

   • 在Binary Ninja中查看共享库，找到foo()的偏移量（如0x620）
   • 计算共享库加载基址：0xb6fa6620 - 0x620 = 0xb6fa6000

3. 创建内存段：
   使用Binary Ninja的Python API添加自动段：

   bv.add_auto_segment(start, length, data_offset, data_length, flags)
   

   具体参数：

   • start: 计算的基址（0xb6fa6000）
   • length: 原始文件长度
   • data_offset: 0
   • data_length: 原始文件长度
   • flags: 0xFF（赋予读、写和执行权限）

   示例命令：

   bv.add_auto_segment(0xb6fa6000, 0x6a0, 0, 0x6a0, 0xFF)
   

4. 创建函数：

   • 在新创建的段中找到函数偏移
   • 在Binary Ninja线性视图中按"p"键创建函数
   • Binary Ninja将分析新函数并对段中的调用进行递归分析

7. 重新同步调试会话

1. 停止与原始共享库反汇编实例的同步：

   • 右键Binary Ninja → "Voltron:Stop Syncing"

2. 重新开始同步：

   • 右键Binary Ninja → "Voltron:Sync"

3. 验证：

   • 使用gdb步进跟踪时，应正确高亮显示当前指令
   • 现在可以在共享库中设置断点

8. 高级技巧与注意事项

1. 多共享库处理：

   • 对每个需要分析的共享库重复上述偏移量计算和段创建过程
   • 为每个库单独计算其加载基址

2. 自动化脚本：

   • 可以开发Binary Ninja插件自动执行偏移计算和段创建
   • 使用Python控制台可以简化重复操作

3. 调试技巧：

   • 在关键函数设置断点以获取准确地址
   • 结合静态分析和动态调试结果验证分析准确性
   • 使用Binary Ninja的图形视图理解复杂控制流

4. 限制与替代方案：

   • 线性扫描分析模式可能不如手动创建函数可靠
   • 对于大型项目，考虑编写脚本批量处理共享库

9. 总结

本教程详细介绍了如何在Binary Ninja中调试共享库的关键技术：

1. 通过gdb和gdbserver建立远程调试会话
2. 使用Voltron和binjatron实现可视化调试
3. 计算共享库内存偏移并创建对应段
4. 重新同步调试会话以跟踪共享库执行

这种方法特别适用于分析依赖多个共享库的复杂应用程序，能够显著提高动态分析的效率和可视化程度。