所有对被虚拟机壳保护的破解探索，都会回归到一问题上：我们是否可以在完全不理解vmp的虚拟handler的具体语义从而还原出vmp需要保护的内容？答案是可以的。

https://github.com/baikaishiuc/fastvm

cfgZ10arm_a_21v_orig0.svg

cfgZ10arm_a_21v_final.svg

我们从一个最简单的demo开始，这个demo从如何构建一个vmp壳分析其原理，然后我们逐步还原。

以下的vmp内容部分参考自(https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3344261.html)

##VMP简单规范
行为编号

寄存器索引

Vmp保护过以后代码如下(只列出了一个大概的框架):

生成字节码
1 0 1 4 3 2 0

以前老方法是去做了展开，理解了每个vm_handler的特征码，尝试还原了代码，

最后的
a + b 被转换成了如下形式

转换出来的代码如上，然后在做一些硬编码，得到 c = a + b。

但实际上不用理解vmhandler的，我们直接做循环展开

普通的循环展开如下:

我们这里先不讲述复杂的展开，先假设vmp用的就是一个简单的大型的while do ，然后内部包含一个switch case的结构，后面会在《360加固》章节中完整的讲述循环展开的细节。有些复杂。

我们展开以后，得到的代码如下:

原图可以看这个:示例

SSA生成以后，du链的关系大家自己请脑部，这个图真的是不好画。

SoN是什么？参考《From Quads to Graph》，组织pcode和其中变量（值）的已经不是传统的block list这个结构了，而是一种Program Dependece Graph。

常量传播以后，我们意识到eax.0为1
我们把上面的代码重写成

这样改完以后，eax.0的use就减少了，假入uses.size == 0，则可以直接做死代码删除了

用黄色标注了一下，大家看清楚一点，然后我们把死代码清理掉

清理过以后，变成这样:

###生成别名
别名其实就是获取变量的地址信息，现在我们的地址都是堆栈(esp)上的，后面会讲解不可计算的地址如何分析:

别名生成其实就是把load, store指令的地址转换成一个更具体的地址。从而判断某些指令是否再操作同一个地址。

我们把带版本号的地址，基本都改成了基于esp的地址，这样看起来会更加清楚一些

效果不明显。

那个别名关联的箭头画的不好，大家将就看吧，简单的说就是相同的地址要关联到一起。

或者说 别名关联就是生成 load, store节点的du链

我没上标准的寄存器分配，而是打算用类似于peephole或者复写传播等方式来实现寄存器分配。再正式讲这个问题我先说下活跃性分析的一些概念。让大家先对这个问题有点概念性的认识。

看以下代码:

请问，上面的代码是否可以复写成？

答案是不行的，因为指令3不在r3.0的活跃范围内。

Ghidra的活跃性分析分析缺陷: 请参考《活跃性分析》章节
所以基于以上的认识，我们尝试用复写传播和peephole做优化，看:

红色箭头已经标出了传播链上的几个关键节点。

所以以上代码可以直接被改写成:

记住，这个传导链，不能分批执行，先把:

这样转换以后，eax.6还活着呢，生成的结果会出错。

这样改写以后，新的代码如下:

这里说下第17条指令:

它实际上等价于:

所以看起来好像ebx.0的use好像没了。
注:看到这里，可能很多人还不是很理解，为什么有些store是如何被判定为死代码的。可以看下一章节《活跃性分析》。

由于VMEnter和VMReturn的体积庞大，我们把它化简以后，加上去，否则代码过于庞大，对于说明问题，也说不清楚。

然后把一些复杂的表达式展开成pcode类型，比如push [edi.0 + 0] ，展开成如下:

然后:

这样的代码再按照上面的优化Pass多来几次就能化简成

上文就是脱虚拟机壳的一个简陋的部分核心思想

书上在讲书活跃性分析的时候，似乎只讲了简单寄存器的活跃性分析。而对别名的讲述的很少，其实都是一样的:

对同一个变量(别名)的定值，会终止此变量(别名)的上一个活跃链。

在Ghidra中基于SSA的活跃链来生成的Varnode->Cover结构，看起来似乎是到自己的use为止，比如上图中r0.0的活跃范围是pcode: 2-2(def自己的不算)。

但是我们打算把它扩展到下一个def为止，也就是5。

为什么要这么做呢？因为不这样做有些peephole无法做。
比如我想把上图中的指令3，从

改成

按以前的方式就不行，因为它计算的范围过小了，扩大范围才能正常工作。

标准的活跃性分析，会横跨多个block，但是这个太费时间了，我实现了一个简易版本的活跃性计算，接口是

这个版本的活跃性计算，只计算单个block内的范围，它不会不停回溯自己的in节点。

这样实现的坏处是范围变小了，你不能再上面做基于web的寄存器分配之类的动作。但是好处就是速度块了几十倍。

在peephole阶段，范围变小了，只是说某些优化不能做，但不会产生错误的代码。

假如你要计算完整的活跃链，要切换活跃分析的版本。

我会在最后脱出vmengine后，调用这个方法。

指令1被指令2覆盖了，所以指令1是死的

指令3，虽然覆盖了指令1，但是指令2 use指令1的def，所以指令1是活的。

当esp确实是被当作堆栈寄存器来使用时，我们认为esp的加减隐含了对内存分配和销毁的动作。这个算是一种工程上的 corner case。这个操作是很危险的。

一定要非常小心，因为esp寄存器在某些平台上可能被挪作它用，简单的认为esp指向堆栈也不能保证它一定就在做内存分配。需要做很多的边界检查。

假如esp在按我们预期的那样工作，那么上文中的指令1可以被删除，因为它store了以后，这个内存立即被销毁了。

建议把这个优化作为可选项。

虽然说是复杂，但是内容很少。因为我不打算画太多图了，太累了。

在讲这一章的时候，我们一定要有一个核心的概念:

原始代码中的任意一条指令，都会以相同的指令出现在被vm过后的代码中。

以下代码:

对上述的代码执行vmp保护以后，假设生成一个vmp字节序列:

Vmp_bytecode = x0x1x2x3x4x5

我们在解析vmp_bytecode的时候，每个虚拟指令，在展开以后，都会得到一个block，我们把这个block和展开它时，得到的vmp_bytecode_index关联起来。

举个简单的例子:

我们对上述代码做展开，展开一次，假设i走了2格:

再展开一次，假设这个vm_op也消耗了2格得到的代码约如下:

最后展开那个jle指令会得到一个cbranch指令，即使当前block内没有这个cbranch，也可能只是它暂时压栈，放到后面去处理，我们不关心，反正总有一个block需要去理解这个条件，然后生成一个cbranch。

展开最后一个vm_op，假设已经走到终点，vmengine的代码脱出。

上面代码中，最后的vmp跳转修复，要放到最后进行，这里涉及到phi节点的一些问题，这个优化按标准的编译算法来说，是有问题的，但是因为虚拟机壳的特殊性，在这里应该是合适的。（？）

我们在简单的示例中，所有的地址信息都是可以计算的。比如这个图:

我们可以看到，每个地址都在当前的堆栈上，即使暂时无法查看的edi.0也可以通过把vmenter纳入计算来得到精确的地址的。

但是用户的代码中一定有大量的无法计算的store节点，比如

那么在你加了保护以后生成的代码中，假设出现如下的代码：

现在问题来了，因为rn暂时没算出来，指令2可能maydef 了 esp + 8的位置，你不敢把指令链到pcode.1上。我们在《别名分析》章节上详细说明这个问题。

360加固把程序切成了几段。它自己的框架方面差不多，分为:

打开ida 用libjiagu.so做对照，_Z10arm_a_21v地址83d0:

然后我们打开 _Z9arm_a_0v

然后我们从最外层的vm_enter开始，inline掉 vm_begin和vm_run函数。
让框架上变成这样:

严格上来说，所有的vm框架函数都要inline，但是这样会导致代码体积膨胀的非常厉害。我们采取部分完全inline，然后还有部分按需inline的方式来做优化

360加固在把代码转成了vm_bytecode以后，生成了2种handler:

第一种handler搞不清作用，是在最外层的vm_engine上执行的case，我们称为main_handler
第二种handler看起来是vm op。

初步怀疑外层的handler可能是用来描述原始汇编指令的，比如一个mov指令，可能转成2个vm操作

但我们不关心这些细节。反正不停的循环展开即可。

我们开始走vm的虚拟机，在360中，r12是vm_byteindex，需要先初始化他为0，360的初始化采用了一些特殊规则来生成。

以上的代码简化以后如下:

推导出r12为0

这个地方我偷懒了，没有严格按照书上来，做了一些硬编码，按如下规则来:

基本算法:

估计你们看的头晕，直接上图吧，针对4的情况

我们假设先走的case5，直接按途中1, 2 ,3 ,4 ,5的顺序把代码全走出来。然后生成一个新的绿色节点。重新插入到pre和vm_engine_head中。

这是好的情况，大部分运气都非常糟糕，走的是上图中case1的分支，接下去我们直接上libjiagu.so中的真实数据。

我们直接把_Z10__arm_a_21v的第一个vm_bytecode展开
它经过了以下节点:

Cc24还有cc28，以及最后的3个节点。

我在cfg流图中用绿色或者粉红表示有循环的点，d2ac已经无法分析了，我们直接把从它的出边开始到vmhead的所有node以及关系都复制出去。

那到了这里该如何优化呢，看下面的lazy inline

我在框架分析中说过，原则上来说要inline掉框架内所有的框架函数，但是假如一开始就inline全部函数，会导致代码体积过大。所以我们是一边循环展开一边inline。我们看下上图中，那个被展开的节点:

我们到了这一步才开始决定inline它

传统的inline功能会把整个代码全部inline入函数，这样会导致整个程序流图变的巨大，

上图中的vmp_math_op1没优化前长这样:

优化以后长这样:

就只剩下一个唯一的块了，这样就方便多了。最后嵌入到原先的代码中。

嵌入到原先的块后，

原先块的末尾那个cbranch就变得可以计算了。会删除其中一边

假如是右边的话，左边保留了下来，因为左边长这样:

它是一个循环，所以需要继续对do..while代码做循环展开。展开的方式都是一样的。一直到展开不动为止。
最后上面那一坨循环就会变成下面这样一个标准快了。

然后我们发现，上面箭头指向的vmeip(vm_bytecode_index)的值被跟新到0x19了

这个图好像不是很清晰的样子

我们需要扩展数据的一些类型定义

我们扩展了数据类型的定义，增加了一种namespace的概念。为什么要加呢？

我们在分析别名的时候，你打算如何标注函数的数据类型为esp – 200，esp-200是一个我们推导出的值。

我们不打算把esp设为一个默认的常量，这其实是一种模拟执行的思路，在编译优化时，可能会引入一些意想不到的bug。
新的类型定义变成这样:

常量不能和相对常量比较，相同空间的常量可以互相比较，不同空间是正交的。相同空间的常量可以比较大小。

比如 : esp – 200 会大于 esp – 100

上面还有2个奇怪的空间，其中一个是alloc space，这个来源于另外一个问题

假如这个r1是alloc space的，那么3可以关联到1，因为alloc space，代表r1是malloc或者new出来的，malloc出的内存，你在上面操作，不会和堆栈和其他的空间发生重叠。Caller space也类似。

现在只支持stack space.

这一章是用比较传统的别名分析来做的，但是在深入分析vmp时碰到了一些难以解决的问题，在成功解码一个被vmp保护的函数后抛弃了。

正向的别名分析，就是严格计算哪些别名时安全，哪些是may def, may use，这个在正向编译开发中很有用，因为编译器可以拿到全部的数据结构，和全部的调用链，但是你在逆向的编译开发中拿不到全部的信息。

更重要的一点是，内存的位置是由开发者决定的，逆向的时候，你没资格决定哪个结构在哪里。

我们不再追求分析出每一个别名的must def, must use，may def, may use。而是假设某一块内存区域绝对安全。或者说是隔离。

什么是别名的绝对安全，也就是说它不会被may def, may use。它的所有must def , must use都是可以计算的，假如碰到不能计算的节点的store, load，那么操作的也一定不是这块区域的内存。

先来看一段示例代码

指令1,3都在操作 sp + 0的位置，指令2在操作一个未知位置，并且在常量传播以后，也依然是 T 的。

接下我我们使用安全区域标注:

直接标注这个区域是安全，那么我们认为所有计算不出来得位置和安全区域都是正交的。这样指令3的load和指令1的store就关联起来，并且可以近一步转换成:

标注安全区域确实方便，但是如何知道哪些区域绝对安全呢？

VMP在生成vm_enter的时候，会生成一个区域保护用户堆栈，在生成一个堆栈操作operand， 我们认为这个区域，这个是相对于整个算法的 vmp-dependent 的部分。我们认为这个区域的操作不会和任何非vm-dependent call产生交互。

假如这个函数是vmp生成的框架函数必须得inline掉，具体如何inline参考章节 《360加固.lazy inline》 和 《360加固.argument inline》

假如我们在没有充分计算的前提下就把指令 1, 3关联起来。那么也许在常量传播到后面，我们才发现

实际上应该关联的是 3和2。

所以我们必须得计算到完全不能在计算为止，才能进行关联，或者标注某个store指令不可计算。

下一节会讲述什么是充分性计算。

定义:

这个代码性能很低的，就是一个不动点算法。我只是为了解释这个问题写的，具体应用要优化。

在做了充分性计算以后，就可以标注某个节点不可计算了。但是,

注意:

这个函数某些情况下会修改某些函数的branch指令为return

这个函数严重依赖于deadlist的opcode顺序，在后面的循环展开时，已经无法满足需要。

缺少代码生成模块，当我们重新优化过pcode以后，需要有指令生成模块把pcode重新转换回来

原先的有错，对于unsplice的cfg流图，没有正确生成结果，我们采用经典的基于djgraph的算法重新生成了df边界以后正常。

Ghdira中使用Cover结构来表达活跃范围


CoverBlock用pcodeop来表示start, stop，这个有问题，在peephole优化中，pcode可能会被删除，我们使用SeqNum.Order的字段来表示，这样计师pcode被删除以后，我们依然可以正确的计算活跃性范围。

再有意的防护下，想不经过函数间分析，判断出参数个数和类型个人认为是不可能的?

不成体系

反复的inline和循环展开，需要重新对代码做ssa-deconstruction和ssa-construction，非常的麻烦。

我很希望能在只修改部分代码的情况下，只对ssa的性质做修复而不是重建。导致性能非常低。

Llvm内似乎提供了一种这样的方式。

ssa-fullbook
MCIC
Ghidra source code

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