[原创]OLLVM扁平化还原—新角度：状态机-Android安全-看雪安全社区

[原创]OLLVM扁平化还原—新角度：状态机

发表于: 2025-9-25 16:28 20931

[原创]OLLVM扁平化还原—新角度：状态机

GhHei

2025-9-25 16:28

20931

# 一、背景
&emsp;&emsp;[[原创]安卓逆向的核心流程](https://bbs.kanxue.com/thread-288487.htm)里面分享了安卓逆向技能树的“树干”。“树干”上有多个“树枝”，其中有一个就是“混淆还原”，用来还原复杂难懂的代码。然后这个“树枝”上又有多个“树叶”，接下来分享的就是里面的“扁平化还原”。
&emsp;&emsp;大多OLLVM扁平化还原的核心思路是基于：块关系。
&emsp;&emsp;这篇文章从另外一个角度进行还原：状态机。
&emsp;&emsp;样本来自：[[原创]OLLVM控制流平坦化混淆还原](https://bbs.kanxue.com/thread-286151.htm)，目标函数：.init_proc
 
# 二、原理
&emsp;&emsp;先说一下对OLLVM扁平化的理解
 
## 1、示例
&emsp;&emsp;正常一个函数，会有多个基本块，逻辑清晰
```python
int demo(int x) {
    if (x > 0) { // 入口块
        return 1; // true分支块
    } else {
        return -1; // false分支块
    }
}
```
&emsp;&emsp;函数通过OLLVM扁平化之后，逻辑变得复杂
```python
int demo_flattened(int x) {
    uint32_t state = 0xINIT;    // 初始状态常量
    int ret = 0;

dispatcher: // 分发器
    switch (state) {
    case 0xINIT: {
        // 对应原来的入口 + 条件判断
        if (x > 0) {
            state = 0xS_TRUE;      // 真分支状态常量
        } else {
            state = 0xS_FALSE;     // 假分支状态常量
        }
        goto dispatcher;
    }
    case 0xS_TRUE: {
        // 对应原函数的 true 分支：return 1;
        ret = 1;
        state = 0xS_RET;            // 跳到“返回”状态
        goto dispatcher;
    }
    case 0xS_FALSE: {
        // 对应原函数的 false 分支：return -1;
        ret = -1;
        state = 0xS_RET;            // 跳到“返回”状态
        goto dispatcher;
    }
    case 0xS_RET: {
        return ret;
    }
    }
}
```

## 2、理解
&emsp;&emsp;所谓的扁平化，本质上是用状态机的方式对所有基本块进行重新调度。
&emsp;&emsp;原本直观的层次关系被抹除，所有基本块扁平成一排，从而提高静态分析的成本。
&emsp;&emsp;更形象地理解：一本书本来是章节结构清晰的，扁平化后每一段后面写着下一段的编号，要去找到这个编号才能串起来。

&emsp;&emsp;这里先梳理一下状态机的调度过程，后续还原要用到：
```python
state == STATE_INIT // 1、初始化状态：
dispatcher: // 分发器
if (state == STATE_XXX){ // 2、比较状态
 do something; // 3、命中状态
 state = STATE_YYY; // 4、改变状态
 goto dispatcher; // 5、返回分发器
} else if (state == STATE_YYY){
 ...
}
```

# 三、还原

## 1、找到分发器
 ![图片描述](upload/attach/202509/1000535_HBEGGCPJY4JYNW2.webp)
&emsp;&emsp;因为改变状态之后，都会回到分发器：goto dispatcher，这就意味着dispatcher引用有很多个
&emsp;&emsp;这个函数只有一个集中返回的点，这里简单粗暴定为引用最多次数就是dispatcher。

&emsp;&emsp;对应可以写一个找dispatcher的脚本
```python
def find_dispatcher_ea(start_ea, end_ea):
    counts = {}
    ea = start_ea
    while ea < end_ea:
        insn = ida_ua.insn_t()
        size = ida_ua.decode_insn(insn, ea)
        if size > 0:
            mnem = ida_ua.print_insn_mnem(ea)
            if mnem == "B":
                # 统计所有 B loc_xxx 的次数
                target = idc.get_operand_value(ea, 0)
                if target != idc.BADADDR:
                    counts[target] = counts.get(target, 0) + 1
            ea += size
        else:
            ea += 1

if not counts:
        return None
    
    # 返回统计次数最多的
    most_common = max(counts.items(), key=lambda x: x[1])
    return most_common[0]

# 调用
dispatcher_ea = find_dispatcher_ea(start_ea, end_ea)
print("分发器地址: dispatcher_ea=0x{:X}".format(dispatcher_ea))

# 输出：
分发器地址: dispatcher_ea=0x43120
```

&emsp;&emsp;0x43120对应有29个引用
 ![图片描述](upload/attach/202509/1000535_QWVCZBNDJYVS5BA.webp)

## 2、找到状态寄存器
&emsp;&emsp;状态寄存器存放状态值，分发器根据状态值进行调度，举个例子：
```python
MOV  W9, #0xD23AD535
CMP  W8, W9
B.NE loc_43120 // dispatcher_ea 
等价
if (state_reg != #0xD23AD535) goto loc_43120 // dispatcher_ea

在这里“状态寄存器”state_reg就是CMP  W8, W9里面的W8
```

&emsp;&emsp;对应可以写一个找状态寄存的脚本：
```python
def find_state_reg(start_ea, end_ea, dispatcher_ea):
    ea = start_ea
    while ea < end_ea:
        insn = ida_ua.insn_t()
        size = ida_ua.decode_insn(insn, ea)
        if size > 0:
            # MOV other_reg, cur_state
            # CMP  state_reg, other_reg
            # B.NE loc_dispatcher
            mnem = ida_ua.print_insn_mnem(ea)
            if mnem == "B.NE" and idc.get_operand_value(ea, 0) == dispatcher_ea :
                prev_ea = idc.prev_head(ea)
                state_reg = idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper()
                return state_reg
            ea += size
        else:
            ea += 1

return None

#调用：
state_reg = find_state_reg(start_ea, end_ea, dispatcher_ea)
print("状态寄存器: state_reg={}".format(state_reg))

#输出：
状态寄存器: state_reg=W8
```

## 3、找到改变状态
&emsp;&emsp;调度过程都是：改变状态+返回分发器
&emsp;&emsp;返回分发器直接找：B dispatcher_ea
&emsp;&emsp;改变状态有2种情况：
```python
第1种：直接修改
MOV state_reg, next_state
B dispatcher_ea

第2种：分支修改
MOV true_reg, true_state
MOV false_reg, false_state
CSEL state_reg, true_reg, false_reg, cond
B dispatcher_ea
相当：
state_reg = cond ? true_state: false_state
B dispatcher_ea
```

&emsp;&emsp;对应的可以写一个寻找改变状态块的脚本
```python
def find_block_ea_2_next_state_list(start_ea, end_ea, dispatcher_ea, state_reg):
    results = []
    ea = start_ea
    while ea < end_ea:
        insn = ida_ua.insn_t()
        size = ida_ua.decode_insn(insn, ea)
        if size > 0:
            mnem = ida_ua.print_insn_mnem(ea)
            # B dispatcher_ea
            if mnem == "B" and idc.get_operand_value(ea, 0) == dispatcher_ea :
                block_ea = ea
                prev_ea = idc.prev_head(block_ea)
                mnem = ida_ua.print_insn_mnem(prev_ea)

# 第1种：直接修改
                # MOV state_reg, next_state
                # B dispatcher_ea
                if (mnem == "MOV" or mnem == "MOVK") and idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper() == state_reg:

reg = idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper()
                    next_state = find_prev_mov_imm(block_ea, reg, start_ea)  
                    results.append({
                        "block_ea": block_ea,
                        "next_state": next_state
                    })
                # 第2种：分支修改
                # MOV true_reg, true_state
                # MOV false_reg, false_state
                # CSEL state_reg, true_reg, false_reg, cond
                # B dispatcher_ea
                # 相当
                # state_reg = cond ? true_state: false_state
                # B dispatcher_ea
                elif mnem == "CSEL" and idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper() == state_reg:
                    true_reg = idc.print_operand(prev_ea, 1).strip().upper()      # 真分支寄存器
                    false_reg = idc.print_operand(prev_ea, 2).strip().upper()     # 假分支寄存器
                    true_state  = find_prev_mov_imm(prev_ea, true_reg, start_ea)  # 真分支状态
                    false_state = find_prev_mov_imm(prev_ea, false_reg, start_ea) # 假分支状态
                    results.append({
                        "block_ea": block_ea,
                        "true_state":  true_state,
                        "false_state": false_state,
                    })

ea += size
        else:
            ea += 1
    return results

# 调用
block_ea_2_next_state_list = find_block_ea_2_next_state_list(start_ea, end_ea, dispatcher_ea, state_reg)
for block_ea_2_next_state in block_ea_2_next_state_list:
    if "next_state" in block_ea_2_next_state:
        print("block_ea=0x{:X} -> next_state=0x{:X}".format(
            block_ea_2_next_state["block_ea"], block_ea_2_next_state["next_state"]))
    else :
        print("block_ea=0x{:X} -> true_state=0x{:X}, false_state=0x{:X}".format(
            block_ea_2_next_state["block_ea"],
            block_ea_2_next_state["true_state"] if block_ea_2_next_state["true_state"] is not None else 0,
            block_ea_2_next_state["false_state"] if block_ea_2_next_state["false_state"] is not None else 0))

# 输出
block_ea=0x430DC -> next_state=0x665797A5
block_ea=0x43194 -> true_state=0x4E30550D, false_state=0xBEE4A4C9
block_ea=0x431EC -> true_state=0xA9D4543B, false_state=0xC7AC1F5F
block_ea=0x43244 -> next_state=0xEC74B33D
block_ea=0x43284 -> next_state=0x5338AB80
block_ea=0x432BC -> next_state=0x146E0C87
block_ea=0x43324 -> next_state=0x3455F111
block_ea=0x43360 -> next_state=0x37117E76
block_ea=0x433C4 -> next_state=0xBC34C1D0
block_ea=0x433D4 -> next_state=0xBEE4A4C9
block_ea=0x433F4 -> true_state=0xF5C370CA, false_state=0x667521E4
block_ea=0x43408 -> next_state=0x89EFF5EA
block_ea=0x4341C -> next_state=0x7986A6FB
block_ea=0x43434 -> true_state=0xE4DBC33F, false_state=0x667521E4
block_ea=0x43444 -> next_state=0xF5C370CA
block_ea=0x43454 -> next_state=0x9FAB5B41
block_ea=0x43470 -> next_state=0xC80CBB41
block_ea=0x4348C -> next_state=0xC7AC1F5F
block_ea=0x434A8 -> next_state=0x39649A15
block_ea=0x434C8 -> true_state=0xBD9FBBA, false_state=0x5338AB80
block_ea=0x434E8 -> true_state=0x146E0C87, false_state=0x1B166FED

# 示例
block_ea=0x43194 -> true_state=0x4E30550D, false_state=0xBEE4A4C9

对应的汇编：
0x4317C MOV  W8, #0xA4C9
0x43180 MOV  W9, #0x550D
0x43184 CMP  X0, #0
0x43188 MOVK W8, #0xBEE4,LSL#16 # false_state
0x4318C MOVK W9, #0x4E30,LSL#16 # true_state
0x43190 CSEL W8, W9, W8, EQ
0x43194 B    loc_43120          # block_ea
```

## 4、找到命中状态
&emsp;&emsp;先比较状态，再执行基本块，具体有2种情况：
```python
第1种：没命中状态就继续调度，否则执行基本块
MOV other_reg, cur_state
CMP state_reg, other_reg
B.NE dispatcher_ea
相当：
if (state != cur_state) goto dispatcher_ea
block_ea // 执行基本块

第2种：命中状态，跳转到基本块
MOV other_reg, cur_state
CMP state_reg, other_reg
B.EQ block_begin_ea
相当：
if (state == cur_state) goto block_ea // 跳到基本块
```

&emsp;&emsp;对应的可以写一个寻找命中状态块的脚本
```python
def find_cur_state_2_block_ea_list(start_ea, end_ea, dispatcher_ea, state_reg):
    results = []
    
    ea = start_ea
    while ea < end_ea:
        insn = ida_ua.insn_t()
        size = ida_ua.decode_insn(insn, ea)
        if size > 0:
            # 第1种：没命中状态就继续调度，否则执行基本块
            # MOV other_reg, cur_state
            # CMP state_reg, other_reg
            # B.NE dispatcher_ea
            # 相当：
            # if (state != cur_state) goto dispatcher_ea
            # block_ea
            mnem = ida_ua.print_insn_mnem(ea)
            if mnem == "B.NE" and idc.get_operand_value(ea, 0) == dispatcher_ea:
                prev_ea = idc.prev_head(ea)
                if ida_ua.print_insn_mnem(prev_ea) == "CMP" and idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper() == state_reg:
                    other_reg = idc.print_operand(prev_ea, 1).strip().upper()
                    cur_state = find_prev_mov_imm(prev_ea, other_reg, start_ea)
                    block_ea = idc.next_head(ea)

results.append({
                        "cur_state":cur_state,
                        "block_ea":block_ea
                    })

# 第2种：命中状态，跳转到基本块
            # MOV other_reg, cur_state
            # CMP state_reg, other_reg
            # B.EQ block_ea
            # 相当：
            # if (state == cur_state) goto block_ea
            elif mnem == "B.EQ":
                prev_ea = idc.prev_head(ea)
                if ida_ua.print_insn_mnem(prev_ea) == "CMP" and idc.print_operand(prev_ea, 0).strip().upper() == state_reg:
                    other_reg = idc.print_operand(prev_ea, 1).strip().upper()
                    cur_state = find_prev_mov_imm(prev_ea, other_reg, start_ea)
                    block_ea = idc.get_operand_value(ea, 0)

results.append({
                        "cur_state":cur_state,
                        "block_ea":block_ea
                    })
            
            ea += size
        else:
            ea += 1
    return results

# 调用
cur_state_2_block_ea_list = find_cur_state_2_block_ea_list(start_ea, end_ea, dispatcher_ea, state_reg)
for cur_state_2_block_ea in cur_state_2_block_ea_list:
    print("cur_state=0x{:X} -> block_ea=0x{:X}".format(cur_state_2_block_ea["cur_state"], cur_state_2_block_ea["block_ea"]))

# 输出
cur_state=0xC7AC1F5F -> block_ea=0x433F8
cur_state=0xC80CBB41 -> block_ea=0x43448
cur_state=0xD23AD535 -> block_ea=0x43168
cur_state=0x3455F111 -> block_ea=0x43490
cur_state=0x37117E76 -> block_ea=0x434CC
cur_state=0x39649A15 -> block_ea=0x431D8
cur_state=0x7986A6FB -> block_ea=0x433D8
cur_state=0x667521E4 -> block_ea=0x43438
cur_state=0x665797A5 -> block_ea=0x43228
cur_state=0xA9D4543B -> block_ea=0x43474
cur_state=0xBC34C1D0 -> block_ea=0x434AC
cur_state=0xBEE4A4C9 -> block_ea=0x43278
cur_state=0xE4DBC33F -> block_ea=0x4340C
cur_state=0xEC74B33D -> block_ea=0x43458
cur_state=0xF5C370CA -> block_ea=0x432B0
cur_state=0xBD9FBBA -> block_ea=0x430E0
cur_state=0x1B166FED -> block_ea=0x43364
cur_state=0x146E0C87 -> block_ea=0x432F0
cur_state=0x4E30550D -> block_ea=0x433C8
cur_state=0x5338AB80 -> block_ea=0x43314
cur_state=0x89EFF5EA -> block_ea=0x43420
cur_state=0x9FAB5B41 -> block_ea=0x43348

# 例子
cur_state=0xC7AC1F5F -> block_ea=0x433F8
对应的汇编：
0x43138  MOV   W9, #0xC7AC1F5F # state
0x43140  CMP   W8, W9
0x43144  B.EQ  loc_433F8 # if (state != cur_state) goto dispatcher_ea
0x43148  MOV   W9, #0xC80CBB41 # block_ea
```

## 5、还原扁平化
&emsp;&emsp;OLLVM扁平化的还原，实际上是去掉分发器，从而还原基本块的关系
```python
1、改变状态：block_ea -> next_state
2、比较状态：cur_state -> block_ea
所以只需要匹配 next_state 和 cur_state 就可以串成线
block_ea -> next_state == cur_state -> block_ea
```

&emsp;&emsp;上面说到基本块的结束有2种情况，所以还原扁平化的脚本要处理2种情况：
```python
def find_next_block_ea(cur_state_2_block_ea_list, next_state):
    for cur_state_2_block_ea in cur_state_2_block_ea_list :
        if cur_state_2_block_ea["cur_state"] == next_state :
            next_block_ea = cur_state_2_block_ea["block_ea"]
            return next_block_ea
        
    return None

def unflatten_block_list(block_ea_2_next_state_list, cur_state_2_block_ea_list):
    for block_ea_2_next_state in block_ea_2_next_state_list :
        if "next_state" in block_ea_2_next_state:
            # B dispatcher_ea
            # 改成
            # B next_block_ea
            next_state = block_ea_2_next_state["next_state"]
            next_block_ea = find_next_block_ea(cur_state_2_block_ea_list, next_state)
            if next_block_ea == None: continue

block_ea = block_ea_2_next_state["block_ea"]
            patch_b(block_ea, next_block_ea)
        else:
            # CSEL state_reg, true_reg, false_reg, cond
            # B dispatcher_ea
            # 改成
            # B.<cond> true_block_ea
            # B false_block_ea
            true_state = block_ea_2_next_state["true_state"]
            false_state = block_ea_2_next_state["false_state"]
            true_block_ea = find_next_block_ea(cur_state_2_block_ea_list, true_state)
            false_block_ea = find_next_block_ea(cur_state_2_block_ea_list, false_state)
            if true_block_ea == None: continue
            if false_block_ea == None: continue

block_ea = block_ea_2_next_state["block_ea"]
            patch_ifelse(block_ea, true_block_ea, false_block_ea)

# 调用
unflatten_block_list(block_ea_2_next_state_list, cur_state_2_block_ea_list)
```

**还原之前：逻辑复杂，总共181行**
 ![图片描述](upload/attach/202509/1000535_MBZX9JV6RH9MSKC.webp)

**还原之后：逻辑清晰，总共53行，是原来的29%**
 ![图片描述](upload/attach/202509/1000535_52KAM6633XT79PR.webp)

# 四、总结
&emsp;&emsp;基于状态机的角度进行还原，关键的步骤如下：
```cpp
1、找到分发器地址：dispatcher_ea
2、找到状态寄存器：state_reg
3、找到改变状态值：block_ea ：state_reg = next_state
4、找到命中状态值：if state_reg == cur_state : block_ea
5、进行扁平化还原：block_ea -> next_state == cur_state -> block_ea
```

实战过程遇到的情况会复杂很多，比如：
&emsp;&emsp;1、同个函数里面存在多个分发器；
&emsp;&emsp;2、“存放状态的寄存器”和“比较状态的寄存器”不是同一个；
&emsp;&emsp;3、比较状态不是直接判断值是否相等，而是用等价的表达式。
&emsp;&emsp;如果代码写得好，一键还原还挺爽的。

&emsp;&emsp;PS：块关系的角度，是先对所有基本块进行分类，再找出真实块之间的关联。但真实块之间的关联需要执行才知道（真机trace、模拟运行或者符号执行）。

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最后于 2025-9-25 18:08 被GhHei编辑，原因：纠错

#基础理论 #逆向分析 #混淆加固

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6天前

REPE

谢谢你的细致分析，受益匪浅！

6天前

mb_dvqqrcce

为你点赞！

2026-9-11 17:10

git_51951meggadf3df

非常支持你的观点！

2026-9-11 17:05

千秋一梦

你的帖子非常有用，感谢分享！

2026-9-8 14:52

张楚岚.

非常支持你的观点！

2026-9-8 14:34

铭信

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