0、资料

几个主要的网站

angr的github:https://github.com/angr

angr的document:https://docs.angr.io/

angr的api:https://angr.io/api-doc/

1、angr安装

我的实验环境是Ubuntu14.04,显示安装依赖:

sudo apt-get install python-dev libffi-dev build-essential virtualenv

然后新建一个python虚拟环境,进入angr环境

virtualenv angr
source angr/bin/activate

安装angr

sudo pip install angr

2、angr中的基本概念

Project

Project是angr中的基本概念,通过下面的简单两行代码可以新建一个Project变量

import angr
p = angr.Project('/bin/sh')

project中有一些基本属性,然后打印他们,包括arch中的很多属性

print(p.arch)
print(p.arch.bits)
print(p.arch.name)
print(p.arch.bytes)
print(p.arch.memory_endness)
print(hex(p.entry))
print(p.filename)

结果

<Arch AMD64 (LE)>
64
AMD64
8
Iend_LE
0x404e32
/bin/sh

loader

loader是表示可执行文件加载到内存之中的变量,同样先来看一些基本的属性,打印他们

print(p.loader)#主程序对象,下面的打印结果显示程序的名字是dash
print(p.loader.shared_objects)#动态库对象,结果包含了动态连接器、库以及主程序
print(p.loader.min_addr)
print(p.loader.max_addr)
print(p.loader.main_object)#主对象
print(p.loader.main_object.execstack)#是否有可执行栈,即是否开启了nx
print(p.loader.main_object.pic)#是否是地址无关代码

结果如下:

<Loaded dash, maps [0x400000:0x5008000]>
OrderedDict([('dash', <ELF Object dash, maps [0x400000:0x61fde7]>), (u'libc.so.6', <ELF Object libc-2.19.so, maps [0x1000000:0x13c82bf]>), (u'ld-linux-x86-64.so.2', <ELF Object ld-2.19.so, maps [0x2000000:0x22241c7]>)])
4194304
83918848
<ELF Object dash, maps [0x400000:0x61fde7]>
False
True

factory

可以使用project构造一系列对象

Blocks

angr可以从基本块的角度来分析程序,block代表基本块,给project.factory.block()函数传递一个地址,则会返回一个block对象

看block中有哪些对象,将p.entry传递给block函数

block = p.factory.block(p.entry)
print(block)#基本块信息
print(block.pp())#打印出汇编指令
print(block.instructions)#打印出指令数目
print(block.instruction_addrs)#打印出每条指令的地址

结果:

<Block for 0x404e32, 41 bytes>
0x404e32: xor ebp, ebp
0x404e34: mov r9, rdx
0x404e37: pop rsi
0x404e38: mov rdx, rsp
0x404e3b: and rsp, 0xfffffffffffffff0
0x404e3f: push rax
0x404e40: push rsp
0x404e41: lea r8, qword ptr [rip + 0x10c88]
0x404e48: lea rcx, qword ptr [rip + 0x10c11]
0x404e4f: lea rdi, qword ptr [rip - 0x1f6]
0x404e56: call 0x404900
None
11
[4214322L, 4214324L, 4214327L, 4214328L, 4214331L, 4214335L, 4214336L, 4214337L, 4214344L, 4214351L, 4214358L]

同时,可以使用block来获得其他的对象

print(block.capstone)
print(block.vex)

States

在angr中,project代表一个可执行文件的映像,如果要模拟执行程序,则需要angr中的SimState的对象states来表示程序状态

state = p.factory.entry_state()

看里面的一些属性

print(state.regs.rip)#rip的值
print(state.regs.rax)#rax的值
print(state.mem[p.entry].int.resolved)#以int的格式打印出p.entry处的值

结果,因为是初始状态,所以初始的rip指向的是p.entry的值

<BV64 0x404e32>
<BV64 0x1c>
<BV32 0x8949ed31>

上面这些都是不python中int值的含义,BV指的Bitvector,位向量。

这样来进行位向量和int值的转换

>>> bv = state.solver.BVV(0x1234, 32)       # create a 32-bit-wide bitvector with value 0x1234
<BV32 0x1234> # BVV stands for bitvector value
>>> state.solver.eval(bv) # convert to python int
0x1234
>>> state.regs.rsi = state.solver.BVV(3, 64)
>>> state.regs.rsi
<BV64 0x3>

然后看mem接口

>>> state.regs.rsi = state.solver.BVV(3, 64)
>>> state.regs.rsi
<BV64 0x3> >>> state.mem[0x1000].long = 4
>>> state.mem[0x1000].long.resolved
<BV64 0x4>

使用数组[索引]符号指定地址

使用.<type>指定内存应该解释为<type>(常见值:char、short、int、long、size_t、uint8_t、uint16_t…)

从那里,你可以:

为它存储一个值,可以是位向量,也可以是python int

使用.resolve获取作为位向量的值

使用.concrete获取作为python int的值

>>> state.regs.rdi
<BV64 reg_48_11_64{UNINITIALIZED}>

这仍然是一个64位位向量,但它不包含数值。相反,它有一个名字!这被称为符号变量,它是符号执行的基础。

Simulation Managers

模拟管理器,管理了程序在执行过程之中的各种接口,看看新建一个模拟管理器,使用statue

simgr = proj.factory.simulation_manager(state)

往下执行一个基本快

simgr.step()

我们可以看看simgr.active[0]来查看我们当前的statue,simgr.active[0].regs.rip则会打印寄存器的RIP,可以发现它和初始化simgr的statue已经不同了

Analyses

project中定义了许多的analyses

proj.analyses.BackwardSlic
proj.analyses.CongruencyCheck
proj.analyses.reload_analyses
proj.analyses.BinaryOptimizer
proj.analyses.DDG
proj.analyses.StaticHooker
proj.analyses.BinDiff
proj.analyses.DFG
proj.analyses.VariableRecovery
proj.analyses.BoyScout
proj.analyses.Disassembly
proj.analyses.VariableRecoveryFast
proj.analyses.CDG
proj.analyses.GirlScout
proj.analyses.Veritesting
proj.analyses.CFG
proj.analyses.Identifier
proj.analyses.VFG
proj.analyses.CFGEmulated
proj.analyses.LoopFinder
proj.analyses.VSA_DDG
proj.analyses.CFGFast
proj.analyses.Reassembler
 
看下面简单的CFG的例子来了解analyses的简单用法
# Originally, when we loaded this binary it also loaded all its dependencies into the same virtual address  space
# This is undesirable for most analysis.
>>> proj = angr.Project('/bin/true', auto_load_libs=False)
>>> cfg = proj.analyses.CFGFast()
<CFGFast Analysis Result at 0x2d85130> # cfg.graph is a networkx DiGraph full of CFGNode instances
# You should go look up the networkx APIs to learn how to use this!
>>> cfg.graph
<networkx.classes.digraph.DiGraph at 0x2da43a0>
>>> len(cfg.graph.nodes())
951 # To get the CFGNode for a given address, use cfg.get_any_node
>>> entry_node = cfg.get_any_node(proj.entry)
>>> len(list(cfg.graph.successors(entry_node)))
2

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