[原创]用 AI 写了一套 IoT 固件扫描审计系统 IFDA-IoT安全-看雪安全社区

[原创]用 AI 写了一套 IoT 固件扫描审计系统 IFDA

发表于: 2026-7-6 00:06 3006

[原创]用 AI 写了一套 IoT 固件扫描审计系统 IFDA

0xroot

2026-7-6 00:06

3006

面向 IoT 固件二进制的自动化逆向工程与漏洞发现工具。本仓库实现了
[`firmware-analysis-requirements.md`](firmware-analysis-requirements.md) 中描述的**分析核心**。

> **仅限防御性/授权用途。** 只分析你拥有所有权或已获得授权评估的固件。详见需求文档 §1.3。

## 第一迭代范围

按照既定计划，第一迭代交付**二进制逆向工程（FR-RE）**和**漏洞发现（FR-VUL）**。默认摄取与解包
（FR-ING / FR-EXT）已经把文件产出到磁盘上——直接指向单个 ELF 文件或已解包的固件目录树即可。

各引擎封装了现有工具：**capstone**（多架构反汇编，无论宿主机架构如何都能处理 MIPS/ARM）、
**pyelftools** + **binutils**（ELF 解析、缓解措施检测）。更重的污点分析引擎（angr）作为未来
可选项，可在同一接口后面替换接入。

## 架构

```
        ┌───────────────────────────── Python 分析核心（本仓库） ──────┐
 解包    │ loader/      re/            vuln/           inventory/ scripts/ fs/  │
 产物 ──┼► load_elf ─► disassemble ─► dangerous_funcs ► secrets  shell    加固│─► JSON /
 (FR-   │ (架构、      缓解措施       污点分析(源→汇)   + 规则/ (命令    检查  │  Markdown
  EXT)  │  导入表、    调用图         CVE 关联          签名     注入)         │  + SBOM
        │  字符串)     交叉引用       跨二进制 +        + 熵值检测              │  (CycloneDX)
        │                             优先级/分诊                             │
        └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ▲
                         │ 每个任务执行一次 `ifda.cli analyze --progress`
            Go 服务/编排层（service/）  ← 队列、worker、
            REST API（FR-INT-1）、去重缓存、带实时进度的 Web UI
```

Python 核心是一个库 + CLI。项目选择的**混合架构**把批量/大规模语料的编排、REST API
（FR-INT-1）、排队（FR-ING-4）和 Web UI 放到独立的 **Go 服务层**（`service/`，已实现），
由它通过 CLI 一次驱动一个分析任务。JSON 模型（`ifda/model.py`）是两者之间的契约；核心
以 `@@IFDA@@<json>` 格式流式输出进度事件，供服务层展示实时任务进度。构建和运行方法见
[`service/README.md`](service/README.md)。

## 技术栈

**分析核心（Python 3.10+）**
- <a href="elink@e5dK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6%4N6%4N6Q4x3X3g2U0j5i4m8K6N6r3!0F1k6g2)9J5k6r3g2F1k6$3W2F1k6g2)9J5k6h3!0J5k6#2)9J5c8R3`.`.">`capstone`</a> —— 多架构反汇编（x86/x86_64、ARM、ARM Thumb-2、AArch64、MIPS 大端/小端）
- <a href="elink@791K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6W2L8r3W2T1k6h3&6Q4x3V1k6H3P5h3g2D9k6Y4c8G2L8$3I4K6">`pyelftools`</a> —— ELF 解析与缓解措施检测（NX/canary/RELRO/PIE/FORTIFY），不依赖外部 `binutils` 进程
- <a href="elink@83eK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6A6L8Y4c8W2L8q4)9J5c8X3y4$3k6g2)9J5k6r3u0A6L8W2)9J5k6s2c8G2L8$3H3`.">`cve-bin-tool`</a> —— FR-VUL-1 广域 CVE 关联的必需依赖（NVD/OSV/RedHat/GitLab Advisory/Curl，350+ 组件）
- <a href="elink@481K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6h3K9i4u0#2M7#2c8G2N6r3q4D9i4K6u0r3P5h3q4J5j5g2)9J5k6s2m8&6N6r3S2G2L8R3`.`.">`yara-python`</a>（可选）—— 外部化 YARA 签名规则桥接
- <a href="elink@5a8K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6S2L8X3N6J5i4K6u0W2K9h3!0Q4x3V1j5`.">`angr`</a>（可选，未来计划）—— 更重的污点/符号执行引擎，计划在现有污点分析接口后面替换接入

**服务层（Go 1.22+）**
- 只用标准库，零第三方 Go 依赖——增强版 `net/http` 的 `ServeMux`（方法 + 路径参数路由）、
  手写实现的 PBKDF2（`crypto/hmac` + `crypto/sha256`）用于密码哈希、`image`/`image/png`
  用于登录验证码
- 用 Server-Sent Events（无需轮询、不依赖 WebSocket）推送实时任务进度

**Web UI**
- <a href="elink@f0eK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6S2L8s2m8A6L8X3g2B7M7#2)9J5k6h3c8W2N6W2)9J5c8R3`.`.">Alpine.js</a> 3.14.1（本地内嵌，无需构建步骤，可离线使用）
- 纯 CSS，基于 CSS 自定义属性做主题化（内置 7 套主题，自适应深浅色）

**可选增强能力**
- <a href="elink@894K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9r3W2V1M7X3q4Q4x3X3c8K6M7X3g2Q4x3X3g2G2M7X3N6Q4x3V1j5`.">Ghidra</a>（headless 模式）—— 为发现结果提供反编译伪代码增强

## 参考与致谢

- <a href="elink@b72K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6W2i4K6u0V1L8g2)9J5k6r3u0Q4x3X3c8S2i4K6u0r3k6h3#2T1j5b7`.`.">**EMBA**</a> —— 一个开源 IoT 固件分析工具，它在 CVE 关联
  和敏感信息挖掘上的思路影响了本项目的多处设计决策。IFDA 效仿 EMBA 的做法，把广域 CVE
  关联委托给 `cve-bin-tool` 而不是自己维护一份人工整理的 CVE 列表；它的 `config/` 签名文件
  （`deep_key_search.cfg`、`password_regex.cfg`、各类 `*_files.cfg` 敏感路径列表）也为本项目
  的敏感字符串关键词字典建设、以及修复一处 PEM 私钥检测遗漏提供了参考。感谢 EMBA 团队的
  这些前期工作。
- <a href="elink@990K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6A6L8Y4c8W2L8q4)9J5c8X3y4$3k6g2)9J5k6r3u0A6L8W2)9J5k6s2c8G2L8$3H3`.">**cve-bin-tool**</a>（OpenSSF 旗下项目）—— FR-VUL-1
  广域 CVE 覆盖背后的实际引擎，也是 EMBA 自己用来做 CVE 关联的同一个工具。

## 安装

> 完整的分步环境搭建（Go 升级、交叉编译器、Ghidra + JDK 的坑、验证方法）见
> [`ENVIRONMENT.md`](ENVIRONMENT.md)。

```bash
# Python 分析核心
apt-get install -y python3-capstone python3-pyelftools   # 或: pip install -e .
pip install cve-bin-tool   # 必需: FR-VUL-1 广域 CVE 覆盖（NVD/OSV/RedHat/GitLab/Curl）
pip install yara-python    # 可选: 存在 data/yara/*.yar 时启用 YARA 阶段

# Go 服务层（可选——仅在需要 REST API + Web UI 时安装）
cd service && go build -o ifda-service .                # Go 1.22+
```

`cve-bin-tool` 会维护自己的本地 CVE 数据库（NVD + OSV + RedHat + GitLab Advisory + Curl，
约 1GB+）；某台机器上首次扫描时会下载/更新该数据库，所以第一次运行会较慢且需要联网。
没有它的话 `analyze()` 仍能运行，只是 CVE 关联会退化为使用内置的小型精选数据库
`data/vuln_db.json`，报告里会带上一条关于该依赖缺失的明显警告（NFR-USE-1——
某个组件缺失时功能降级，而不是让整个任务崩溃）。

## 用法

运行 ifda 有两种方式：**CLI**（单次运行，便于脚本化）和**服务**（队列 + REST API +
带实时进度的 Web UI）。

### A. CLI ——一次性分析

```bash
# 分析一个二进制文件或已解包的目录树；默认把 JSON 输出到 stdout。
python3 -m ifda.cli analyze /path/to/extracted_rootfs --json report.json --md report.md

# 同时生成 CycloneDX 格式的 SBOM。
python3 -m ifda.cli analyze ./rootfs --json report.json --sbom sbom.json

# 在 stderr 上输出机器可读的进度事件（供服务层使用）。
python3 -m ifda.cli analyze ./rootfs --json report.json --progress

# 用 Ghidra 反编译的伪代码丰富发现结果（可选启用；需要 Ghidra，
# 设置 GHIDRA_HOME 或安装到 /opt/ghidra）。较慢；缺失时优雅降级为空操作。
python3 -m ifda.cli analyze ./rootfs --md report.md --decompile

# 对某个发现做分诊；跨重新扫描持久保存（FR-VUL-8）。
python3 -m ifda.cli triage triage.json <finding_id> false_positive
python3 -m ifda.cli analyze ./rootfs --triage triage.json   # 已静音的发现会被剔除
```

`analyze` 接受单个 ELF 文件或一个目录（已解包的固件目录树）。它会遍历目录树一次，
并运行每一个阶段：逐二进制的逆向工程/漏洞检测、跨二进制污点分析、敏感信息 +
签名规则 + 熵值检测、shell 和 PHP/Python/Lua 脚本注入检测、文件系统加固检查。

### B. 服务——队列、REST API 和 Web UI

```bash
cd service
go build -o ifda-service .                 # Go 1.22+，仅首次需要
./ifda-service -addr :8080 -core ..        # -core = 仓库目录（省略时自动探测）
# 打开 http://localhost:8080
```

参数：`-addr`、`-core`、`-workers`（默认 2）、`-queue`、`-data`（分诊状态 + 上传目录；
默认 `$TMPDIR/ifda-service`）、`-auth`（默认 `true`）、`-user`/`-pass`（仅在账号首次创建时
播种密码——不会覆盖已经通过 Web UI 修改过的密码；加 `-reset-pass` 可强制覆盖）。
完整说明见 [`service/README.md`](service/README.md)。

**Web UI**（Alpine.js，内嵌——无需构建步骤，可离线使用）：提交一个服务器路径
*或*上传一个文件，然后查看实时 SSE 进度并浏览：

- **仪表盘** —— 发现数/严重/高危/二进制数/CVE 卡片 + 严重度与漏洞类别分布条形图。
- **发现列表** —— 按严重度开关、漏洞类别、分诊状态、置信度阈值筛选，支持全文搜索；
  按严重度/置信度排序；展开查看证据、污点路径、Ghidra 伪代码；**内联分诊**
  （确认/误报/接受风险/重置）。
- **二进制列表** —— 每个二进制的架构、libc、缓解措施标签（NX/Canary/RELRO/PIE/
  FORTIFY，按颜色区分）、函数数量、CVE。
- **导出** —— 下载 JSON / Markdown / SBOM。
- **CVE 漏洞库** —— 独立于任何扫描，浏览工具实际能匹配到的 CVE 覆盖范围
  （cve-bin-tool 的广域覆盖 + 内置精选回退库）。
- **敏感字符串字典** —— 独立管理页面，增删/重置用于匹配敏感字符串的关键词字典，
  不需要先跑一次扫描。
- **对比扫描** —— 对比两次扫描的发现差异（新增/消失/共有）。
- **用户中心** —— 修改密码、退出登录。

REST 接口（完整表格见 [`service/README.md`](service/README.md)）：

```bash
# 提交一个任务（返回 {"id": ...}）；去重缓存对未变化的目标直接返回缓存结果
curl -XPOST localhost:8080/api/jobs -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"target":"/path/to/extracted_rootfs"}'

curl -N  localhost:8080/api/jobs/<id>/events             # 实时进度（SSE，无需轮询）
curl     localhost:8080/api/jobs/<id>/report             # 发现结果 JSON（叠加了分诊状态）
curl     "localhost:8080/api/jobs/<id>/report?format=md" # 或 format=sbom；加 &download=1 下载

# 对某个发现做分诊——按指纹持久化，跨重启和重新扫描依然有效（FR-VUL-8）
curl -XPOST localhost:8080/api/jobs/<id>/triage -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"finding_id":"<finding_id>","state":"false_positive"}'

# 把文件上传到服务器端，再把返回的路径当作 target 提交
curl -F "file=@firmware.bin" localhost:8080/api/upload   # -> {"target": "...", "name": ...}
```

分诊状态：`new | confirmed | false_positive | accepted_risk`。重复提交一个未变化的
目标会直接返回缓存结果。

### 输出

| 格式 | 方式 | 内容 |
|---|---|---|
| JSON | `--json` / `GET …/report` | 完整结构化报告（集成契约） |
| Markdown | `--md` | 执行摘要 + 每条发现的详情 |
| CycloneDX SBOM | `--sbom` | 组件清单 + 检测到的 CVE（可直接导入 Dependency-Track） |

## 已实现内容

| 需求项 | 状态 | 位置 |
|---|---|---|
| FR-RE-1 反汇编（多架构） | ✅ | `re/disasm.py`（capstone） |
| FR-RE-3 CFG / 调用图 / 函数边界 | ✅（符号表 + 线性扫描兜底） | `re/disasm.py` |
| 导入调用解析 | ✅ x86/x86_64 + ARM/AArch64（PLT）+ MIPS（GOT/`jalr $t9`） | `re/disasm.py` |
| ARM/Thumb-2 + 交互跳板（veneer） | ✅（映射符号模式切换、跳板跟踪） | `re/disasm.py` |
| FR-INV-4 嵌入式敏感信息/凭据 | ✅（密钥、哈希、硬编码凭据/令牌、熵值兜底） | `inventory/secrets.py` |
| FR-INT-3 外部化签名规则（YARA 风格） | ✅（可更新的 JSON 规则库；可选 yara-python 桥接） | `rules/engine.py`, `data/secret_rules.json` |
| FR-INV-3 脚本分析（shell/CGI 命令注入） | ✅（分级污点分析） | `scripts/shell.py` |
| FR-INV-3 脚本分析（PHP/Python/Lua 注入） | ✅（命令/代码/文件包含/反序列化） | `scripts/langs.py` |
| 文件系统加固（setuid、全局可写、弱权限、init 脚本） | ✅ | `fs/hardening.py` |
| FR-RE-5 缓解措施（NX/canary/RELRO/PIE/fortify） | ✅ | `re/mitigations.py` |
| FR-RE-6 交叉引用（调用点、字符串） | ✅（调用/导入交叉引用） | `re/disasm.py` |
| FR-RE-7 可脚本化 API | ✅（库 + CLI） | `pipeline.py`, `cli.py` |
| FR-RE-2 反编译伪代码 | ✅（可选启用 Ghidra headless；丰富发现结果） | `re/decompile.py` |
| FR-VUL-1 已知 CVE 关联 | ✅ 内置精选离线库 + 必需的 `cve-bin-tool`（NVD/OSV/RedHat/GitLab/Curl，350+ 组件） | `vuln/cve.py`, `vuln/cve_bin_tool.py`, `data/vuln_db.json` |
| FR-VUL-2 危险函数检测 | ✅ | `vuln/dangerous_funcs.py` |
| FR-VUL-3 污点分析/可达性 | ✅（调用图启发式） | `vuln/taint.py` |
| FR-VUL-4 漏洞类别覆盖 | ◑ 溢出/命令注入/代码注入/文件包含/反序列化/格式化字符串/弱加密 | `vuln/catalog.py`, `scripts/langs.py` |
| FR-VUL-5 跨二进制分析 | ✅（全局调用图，CGI→库） | `vuln/crossbinary.py` |
| FR-VUL-7 优先级排序 + 证据 | ✅ | `vuln/findings.py`, `model.py` |
| FR-VUL-8 分诊状态持久化 | ✅ | `vuln/findings.py` |
| FR-VUL-6 模拟/动态验证 | ⬜ 计划中（可选，沙箱化） | — |
| FR-REP-1 JSON + Markdown 输出 | ✅ | `report/` |
| FR-REP-2 SBOM（CycloneDX 1.5） | ✅（SPDX 待办） | `report/sbom.py` |
| FR-INT-1 REST API + 队列 + Web UI（仪表盘、筛选、分诊、SSE） | ✅（Go 服务层，Alpine.js） | `service/` |
| FR-ING-4 批量提交 + 去重缓存 | ✅（worker + 路径-mtime 缓存） | `service/job.go` |

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0xroot 雪币： 1044 活跃值： (1503) 能力值： ( LV4，RANK：50 ) 在线值：发帖 4 回帖 19 粉丝 8 关注私信	0xroot 1 17 楼 0xroot 考虑到不同模型能力参差不齐，以及不同公司的模型擅长的方向不一样，目前扫描分析还没加接入大模型的功能，先阶段只是让大模型写扫描器，后续成熟了再考虑接入 AI 分析最新版本已经加入AI对扫描结果的分析研判功能 2026-8-27 15:08 0
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向雨雪币： 0 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 5 粉丝 0 关注私信	向雨 3 楼大哥给力，现在模型能力很强了，angr来做污点分析引擎似乎没有必要？ 2026-7-6 11:39 0
0xroot 雪币： 1044 活跃值： (1503) 能力值： ( LV4，RANK：50 ) 在线值：发帖 4 回帖 19 粉丝 8 关注私信	0xroot 1 4 楼向雨大哥给力，现在模型能力很强了，angr来做污点分析引擎似乎没有必要？考虑到不同模型能力参差不齐，以及不同公司的模型擅长的方向不一样，目前扫描分析还没加接入大模型的功能，先阶段只是让大模型写扫描器，后续成熟了再考虑接入 AI 分析 2026-7-6 12:33 0
xingbing 雪币： 158 活跃值： (5651) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 2 回帖 1373 粉丝 2 关注私信	xingbing 5 楼 2026-7-6 15:34 0
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默NJ 雪币： 3825 活跃值： (6640) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 4 回帖 214 粉丝 2 关注私信	默NJ 15 楼比IFFA如何呢？ 2026-8-10 14:29 0
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0xroot 雪币： 1044 活跃值： (1503) 能力值： ( LV4，RANK：50 ) 在线值：发帖 4 回帖 19 粉丝 8 关注私信	0xroot 1 17 楼 0xroot 考虑到不同模型能力参差不齐，以及不同公司的模型擅长的方向不一样，目前扫描分析还没加接入大模型的功能，先阶段只是让大模型写扫描器，后续成熟了再考虑接入 AI 分析最新版本已经加入AI对扫描结果的分析研判功能 2026-8-27 15:08 0
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