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[原创]使用unicorn模拟执行去除混淆
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发表于: 2024-1-17 06:57
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0. 前言
在分析某app的so时遇到了间接跳转类型的混淆，不去掉的话无法使用ida f5来静态分析，f5之后就长下面这样：
本文记录一下使用python+unicorn模拟执行来去掉混淆的过程。
1. 分析混淆的模式
混淆的汇编代码如下：
可以看到，这个代码块进行了一通运算，然后通过 br x8，跳转到寄存器x8中保存的地址，仔细分析这个x8的来源，可以观察到如下的固定模式：
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CMP X19, #0
MOV W9, #0x40 ; '@' ; X9 = 0x40
MOV W10, #0x38 ; '8' ; X10 = 0x38
ADRP X25, #off_212C70@PAGE
CSEL X9, X10, X9, EQ ; if X19 == 0 then X9 = X10
ADD X25, X25, #off_212C70@PAGEOFF ; X25 = 0x212C70
LDR X8, [X25,X9] ; X8 = qword[X25 + X9]
MOV W9, #0xFE53 ; X9 = 0xFE53
MOV W10, #0x82B4 ; X10 = 0x82B4
CSEL X9, X10, X9, EQ ; if X19 == 0 then X9 = X10
SUB X8, X8, X9 ; X8 = X8 - X9
BR X8 ; 跳转到X8 |
先看 LDR X8, [X25,X9]，X25寄存器是一张偏移表的基址， 这条指令从偏移表+X9出取出8字节数据放到了X8中，而X9的值来源于csel指令是0x38或者是0x40，由cmp的结果决定，如果X19等于0，则X9此时等于0x38，负责等于0x40。
再看 SUB X8, X8, X9，从偏移表取出一个8字节数据到X8之后，用X8减X9，结果放到X8,X9的值也是来源于csel指令，0x82B4或者是0xFE53
最后，通过br X8跳转到目标地址
也就是说，根据X9值的不同，最终跳转的地址会有两个，把正常的分支指令混淆成了上面这种模式，手动还原混淆可以把br X8 patch成：
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beq addr1b addr2 |
2. 去混淆的方式
本来想的是直接用python来匹配这种模式，然后手动计算出两个分支的地址，最后patch，但是后面发现，一个被混淆的函数中只有第一个混淆块会给X25赋值偏移表的地址，其他的块就直接用X25的值了，不会再次赋值，比如下面这个：
这样的话就不能把这些被混淆的块单独的拿出来看，因为缺少计算分支地址的必要条件，必须从函数的第一个被混淆的块出发，获取到偏移表的地址才行。如果还想通过手动的计算出目的地址，那就需要手动去确定函数的边界，这样就太麻烦了。
所以最后还是选择使通过模拟执行的方式，从函数头开始执行，跑通每一个块，在执行到混淆块的时候，计算出分支地址，最后进行patch
这里模拟执行的框架选择unicorn，之前学习过无名侠大佬用unicorn去ollvm混淆的文章，这里借鉴一下思路
3. 写脚本
3.1 加载so
由于代码中有需要访问偏移表，这些偏移表是在so的第二个segment，这个segment的内存便宜和文件便宜不一样，跟windows加载pe一样存在一个拉伸的效果，所以为了模拟执行代码时可以正常访问到偏移表的数据，我们手动将so拉伸成内存视图：
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def load_elf(filename):
global img_size
global out_data
segs = []
with open(filename, 'rb') as f:
out_data = f.read()
for seg in ELFFile(f).iter_segments('PT_LOAD'):
print('file_off:%s, va: %s, size: %s' %(hex(seg['p_offset']), hex(seg['p_vaddr']), hex(seg['p_filesz'])))
segs.append((seg['p_offset'],seg['p_vaddr'], seg['p_filesz'], seg.data()))
img_size = segs[-1][1] + segs[-1][2]
byte_arr = bytearray([0] * img_size)
for seg in segs:
vaddr = seg[1]
size = seg[2]
data = seg[3]
byte_arr[vaddr: vaddr + size] = bytearray(data)
return byte_arr
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3.2 初始化unicorn
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def init_unicorn(file_name):
global bin_data
global uc
#装载一下so到内存
bin_data = bytes(load_elf(file_name))
uc = Uc(UC_ARCH_ARM64, UC_MODE_ARM)
uc.mem_map(0x80000000, 8 * 0x1000 * 0x1000)
uc.mem_map(0, 8 * 0x1000 * 0x1000)
# 写入so数据
uc.mem_write(0, bin_data)
#设置sp寄存器
uc.reg_write(UC_ARM64_REG_SP, 0x80000000 + 0x1000 * 0x1000 * 6)
#设置指令执行hook，执行每条指令都会走hook_code
uc.hook_add(UC_HOOK_CODE, hook_code)
#设置非法内存访问hook
uc.hook_add(UC_HOOK_MEM_UNMAPPED, hook_mem_access)
barr = uc.mem_read(0x144320, 8)
print(barr)
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3.3 如何跑通一个函数的所有路径
这里借鉴无名侠大佬的思路，先把入口节点放到队列中，然后不停从队列中取节点，以这个节点为起点模拟执行，直到下一个br reg，或者是ret。
一个节点包括地址和上下文环境(寄存器)，在模拟执行之前，需要把寄存器的值设置好，同时在找到分支之后，也需要保存现场的上下文环境。
在找到下一个br reg之后，计算出分支地址，将分支地址放到队列中，继续循环即可。
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def deobf():
# 初始化unicorn
filename = 'libxxxx.so'
patched_filename = 'out.so'
start_addr = 0x0103168
init_unicorn(filename)
q = queue.Queue()
q.put((start_addr, None)) # 入口函数是第一个节点，放到队列中去，队列中是(地址，上下文)
traced = {} # 跑过的节点
while not q.empty(): #一直循环，直到队列为空
addr, context = q.get()
traced[addr] = 1 # 跑过了
s = run(addr, context) #开始模拟执行，找br reg
if s is None:
continue
if len(s) == 2: #单分支
if s[0] not in traced:
q.put(s) #将分支节点放到队列中
else: #双分支
if s[0] not in traced:
q.put((s[0], s[2]))#将分支节点放到队列中
if s[1] not in traced:
q.put((s[1], s[2]))#将分支节点放到队列中
def run(addr, context):
global uc
global is_success
global block_flow
#开始模拟执行，函数返回说明在hook_code中执行了emu_stop
set_context(uc, context)#设置寄存器环境
uc.emu_start(addr, 0x10000)
if is_success == True:
is_success = False
return block_flow[addr] #返回分支信息和context
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3.4 hook_code
hook_code是在unicorn中注册的指令执行回调，当执行uc.emu_start(addr, 0x10000)之后，就会开始模拟执行指令，同时调用hook_code，在hook_code中有很多重要的逻辑。
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都脱敏了还能看出APP吗 
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脚本里面连so名字都给了，相当于已经告诉你是什么APP了 |
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版本号是12.17.404，就是在官网下的最新的。 感谢提示，不过我就是分析着玩的，不是业务需求。 |
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感谢大佬 |
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大意了，忘记删了 |
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可不敢 |
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啊，我没下载脚本 
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这个是自己封装的包 |
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大佬 能加个qq交流下吗 |
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我加你吧 |
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qq 1654554961 |
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