mirror of
https://github.com/nganhkhoa/CTF-All-In-One.git
synced 2024-12-25 11:41:16 +07:00
35 KiB
35 KiB
5.3.1 angr
简介
angr 是一个多架构的二进制分析平台，具备对二进制文件的动态符号执行能力和多种静态分析能力。在近几年的 CTF 中也大有用途。
安装
在 Ubuntu 上，首先我们应该安装所有的编译所需要的依赖环境：
$ sudo apt install python-dev libffi-dev build-essential virtualenvwrapper
强烈建议在虚拟环境中安装 angr，因为有几个 angr 的依赖（比如z3）是从他们的原始库中 fork 而来，如果你已经安装了 z3,那么肯定不希望 angr 的依赖覆盖掉官方的共享库，开一个隔离的环境就好了：
$ mkvirtualenv angr
$ sudo pip install angr
如果这样安装失败的话，那么你可以按照下面的顺序从 angr 的官方仓库安装：
1. claripy
2. archinfo
3. pyvex
4. cle
5. angr
例如下面这样：
$ git clone https://github.com/angr/claripy
$ cd claripy
$ sudo pip install -r requirements.txt
$ sudo python setup.py build
$ sudo python setup.py install
安装过程中可能会有一些奇怪的错误，可以到官方文档中查看。
另外 angr 还有一个 GUI 可以用，查看 angr Management。
使用方法
快速入门
使用 angr 的第一步是新建一个工程，几乎所有的操作都是围绕这个工程展开的：
>>> import angr
>>> proj = angr.Project('/bin/true')
WARNING | 2017-12-08 10:46:58,836 | cle.loader | The main binary is a position-independent executable. It is being loaded with a base address of 0x400000.
这样就得到了二进制文件的各种信息，如：
>>> proj.filename # 文件名
'/bin/true'
>>> proj.arch # 一个 archinfo.Arch 对象
<Arch AMD64 (LE)>
>>> hex(proj.entry) # 入口点
'0x401370'
程序加载时会将二进制文件和共享库映射到虚拟地址中，CLE 模块就是用来处理这些东西的。
>>> proj.loader
<Loaded true, maps [0x400000:0x5008000]>
所有对象文件如下，其中二进制文件本身是 main_object，然后还可以查看对象文件的相关信息：
>>> for obj in proj.loader.all_objects:
... print obj
...
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
<ELF Object ld-2.27.so, maps [0x2000000:0x22260f7]>
<ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>
<ExternObject Object cle##externs, maps [0x4000000:0x4008000]>
<KernelObject Object cle##kernel, maps [0x5000000:0x5008000]>
>>> proj.loader.main_object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> hex(proj.loader.main_object.min_addr)
'0x400000'
>>> hex(proj.loader.main_object.max_addr)
'0x60721f'
>>> proj.loader.main_object.execstack
False
通常我们在创建工程时选择关闭 auto_load_libs 以避免 angr 加载共享库：
>>> p = angr.Project('/bin/true', auto_load_libs=False)
WARNING | 2017-12-08 11:09:28,629 | cle.loader | The main binary is a position-independent executable. It is being loaded with a base address of 0x400000.
>>> p.loader.all_objects
[<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>, <ExternObject Object cle##externs, maps [0x1000000:0x1008000]>, <KernelObject Object cle##kernel, maps [0x2000000:0x2008000]>, <ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>]
project.factory 提供了很多类对二进制文件进行分析，它提供了几个方便的构造函数。
project.factory.block() 用于从给定地址解析一个 basic block，对象类型为 Block：
>>> block = proj.factory.block(proj.entry) # 从程序头开始解析一个 basic block
>>> block
<Block for 0x401370, 42 bytes>
>>> block.pp() # 打印
0x401370: xor ebp, ebp
0x401372: mov r9, rdx
0x401375: pop rsi
0x401376: mov rdx, rsp
0x401379: and rsp, 0xfffffffffffffff0
0x40137d: push rax
0x40137e: push rsp
0x40137f: lea r8, qword ptr [rip + 0x32da]
0x401386: lea rcx, qword ptr [rip + 0x3263]
0x40138d: lea rdi, qword ptr [rip - 0xe4]
0x401394: call qword ptr [rip + 0x205b76]
>>> block.instructions # 指令数量
11
>>> block.instruction_addrs # 指令地址
[4199280L, 4199282L, 4199285L, 4199286L, 4199289L, 4199293L, 4199294L, 4199295L, 4199302L, 4199309L, 4199316L]
另外，还可以将 Block 对象转换成其他形式：
>>> block.capstone
<CapstoneBlock for 0x401370>
>>> block.capstone.pp()
>>> block.vex
IRSB <0x2a bytes, 11 ins., <Arch AMD64 (LE)>> at 0x401370
>>> block.vex.pp()
程序的执行需要初始化一个模拟程序状态的 SimState 对象：
>>> state = proj.factory.entry_state()
>>> state
<SimState @ 0x401370>
该对象包含了程序的内存、寄存器、文件系统数据等等模拟运行时动态变化的数据，例如：
>>> state.regs # 寄存器名对象
<angr.state_plugins.view.SimRegNameView object at 0x7f126fdfe810>
>>> state.regs.rip # BV64 对象
<BV64 0x401370>
>>> state.regs.rsp
<BV64 0x7fffffffffeff98>
>>> state.regs.rsp.length # BV 对象都有 .length 属性
64
>>> state.regs.rdi
<BV64 reg_48_0_64{UNINITIALIZED}> # BV64 对象，符号变量
>>> state.mem[proj.entry].int.resolved # 将入口点的内存解释为 C 语言的 int 类型
<BV32 0x8949ed31>
这里的 BV，即 bitvectors，可以理解为一个比特串，用于在 angr 里表示 CPU 数据。看到在这里 rdi 有点特殊，它没有具体的数值，而是在符号执行中所使用的符号变量，我们会在稍后再做讲解。
下面是 Python int 和 bitvectors 之间的转换：
>>> bv = state.solver.BVV(0x1234, 32) # 创建值 0x1234 的 BV32 对象
>>> bv
<BV32 0x1234>
>>> hex(state.solver.eval(bv)) # 将 BV32 对象转换为 Python int
'0x1234'
>>> bv = state.solver.BVV(0x1234, 64)
>>> bv
<BV64 0x1234>
>>> hex(state.solver.eval(bv))
'0x1234L'
于是 bitvectors 可以进行数学运算：
>>> one = state.solver.BVV(1, 64)
>>> one_hundred = state.solver.BVV(100, 64)
>>> one_hundred + one # 位数相同时可以直接运算
<BV64 0x65>
>>> one_hundred + one + 0x100
<BV64 0x165>
>>> state.solver.BVV(-1, 64) # 默认为无符号数
<BV64 0xffffffffffffffff>
>>> five = state.solver.BVV(5, 27)
>>> five
<BV27 0x5>
>>> one + five.zero_extend(64 - 27) # 位数不同时需要进行扩展
<BV64 0x6>
>>> one + five.sign_extend(64 - 27) # 或者有符号扩展
<BV64 0x6>
使用 bitvectors 可以直接来设置寄存器和内存的值，当传入的是 Python int 时，angr 会自动将其转换成 bitvectors：
>>> state.regs.rsi = state.solver.BVV(3, 64)
>>> state.regs.rsi
<BV64 0x3>
>>> state.mem[0x1000].long = 4 # 在地址 0x1000 存放一个 long 类型的值 4
>>> state.mem[0x1000].long.resolved # .resolved 获取 bitvectors
<BV64 0x4>
>>> state.mem[0x1000].long.concrete # .concrete 获得 Python int
4L
初始化的 state 可以经过模拟执行得到一系列的 states，模拟管理器（Simulation Managers）的作用就是对这些 states 进行管理：
>>> simgr = proj.factory.simulation_manager(state)
>>> simgr
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active # 当前 state
[<SimState @ 0x401370>]
>>> simgr.step() # 模拟执行一个 basic block
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active # 当前 state 被更新
[<SimState @ 0x1022f80>]
>>> simgr.active[0].regs.rip # active[0] 是当前 state
<BV64 0x1022f80>
>>> state.regs.rip # 但原始的 state 并没有改变
<BV64 0x401370>
angr 提供了大量函数用于程序分析，在这些函数在 Project.analyses.，例如：
>>> cfg = p.analyses.CFGFast() # 得到 control-flow graph
>>> cfg
<CFGFast Analysis Result at 0x7f1265b62650>
>>> cfg.graph
<networkx.classes.digraph.DiGraph object at 0x7f1265e77310> # 详情请查看 networkx
>>> len(cfg.graph.nodes())
934
>>> entry_node = cfg.get_any_node(proj.entry) # 得到给定地址的 CFGNode
>>> entry_node
<CFGNode 0x401370[42]>
>>> len(list(cfg.graph.successors(entry_node)))
2
如果要想画出图来，还需要安装 matplotlib。
>>> import networkx as nx
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.use('Agg')
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> nx.draw(cfg.graph) # 画图
>>> plt.savefig('temp.png') # 保存
加载二进制文件
我们知道 angr 是高度模块化的，接下来我们就分别来看看这些组成模块，其中用于二进制加载模块称为 CLE。主类为 cle.loader.Loader，它导入所有的对象文件并导出一个进程内存的抽象。类 cle.backends 是加载器的后端，根据二进制文件类型区分为 cle.backends.elf、cle.backends.pe、cle.backends.macho 等。
首先我们来看加载器的一些常用参数：
auto_load_libs：是否自动加载主对象文件所依赖的共享库except_missing_libs：当有共享库没有找到时抛出异常force_load_libs：强制加载列表指定的共享库，不论其是否被依赖skip_libs：不加载列表指定的共享库，即使其被依赖custom_ld_path：可以到列表指定的路径查找共享库
如果希望对某个对象文件单独指定加载参数，可以使用 main_ops 和 lib_opts 以字典的形式指定参数。一些通用的参数如下：
backend：使用的加载器后端，如："elf", "pe", "mach-o", "ida", "blob" 等custom_arch：使用的 archinfo.Arch 对象custom_base_addr：指定对象文件的基址custom_entry_point：指定对象文件的入口点
举个例子：
angr.Project(main_opts={'backend': 'ida', 'custom_arch': 'i386'}, lib_opts={'libc.so.6': {'backend': 'elf'}})
加载对象文件和细分类型如下：
>>> for obj in proj.loader.all_objects:
... print obj
...
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
<ELF Object ld-2.27.so, maps [0x2000000:0x22260f7]>
<ELFTLSObject Object cle##tls, maps [0x3000000:0x300d010]>
<ExternObject Object cle##externs, maps [0x4000000:0x4008000]>
<KernelObject Object cle##kernel, maps [0x5000000:0x5008000]>
proj.loader.main_object：主对象文件proj.loader.shared_objects：共享对象文件proj.loader.extern_object：外部对象文件proj.loader.all_elf_object：所有 elf 对象文件proj.loader.kernel_object：内核对象文件
通过对这些对象文件进行操作，可以解析出相关信息：
>>> obj = proj.loader.main_object
>>> obj
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> hex(obj.entry) # 入口地址
'0x401370'
>>> hex(obj.min_addr), hex(obj.max_addr) # 起始地址和结束地址
('0x400000', '0x60721f')
>>> for seg in obj.segments: # segments
... print seg
...
<ELFSegment offset=0x0, flags=0x5, filesize=0x5f48, vaddr=0x400000, memsize=0x5f48>
<ELFSegment offset=0x6c30, flags=0x6, filesize=0x450, vaddr=0x606c30, memsize=0x5f0>
>>> for sec in obj.sections: # sections
... print sec
...
<Unnamed | offset 0x0, vaddr 0x400000, size 0x0>
<.interp | offset 0x238, vaddr 0x400238, size 0x1c>
<.note.ABI-tag | offset 0x254, vaddr 0x400254, size 0x20>
<.note.gnu.build-id | offset 0x274, vaddr 0x400274, size 0x24>
...etc
根据地址查找我们需要的东西：
>>> proj.loader.find_object_containing(0x400000) # 包含指定地址的 object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
>>> free = proj.loader.find_symbol('free') # 根据名字或地址在 project 中查找 symbol
>>> free
<Symbol "free" in libc.so.6 at 0x1083ab0>
>>> free.name # 符号名
u'free'
>>> free.owner_obj # 所属 object
<ELF Object libc-2.27.so, maps [0x1000000:0x13bb98f]>
>>> hex(free.rebased_addr) # 全局地址空间中的地址
'0x1083ab0'
>>> hex(free.linked_addr) # 相对于预链接基址的地址
'0x83ab0'
>>> hex(free.relative_addr) # 相对于对象基址的地址
'0x83ab0'
>>> free.is_export # 是否为导出符号
True
>>> free.is_import # 是否为导入符号
False
>>> obj.find_segment_containing(obj.entry) # 包含指定地址的 segment
<ELFSegment offset=0x0, flags=0x5, filesize=0x5f48, vaddr=0x400000, memsize=0x5f48>
>>> obj.find_section_containing(obj.entry) # 包含指定地址的 section
<.text | offset 0x12b0, vaddr 0x4012b0, size 0x33d9>
>>> main_free = obj.get_symbol('free') # 根据名字在当前 object 中查找 symbol
>>> main_free
<Symbol "free" in true (import)>
>>> main_free.is_export
False
>>> main_free.is_import
True
>>> main_free.resolvedby # 从哪个 object 获得解析
<Symbol "free" in libc.so.6 at 0x1083ab0>
>>> hex(obj.linked_base) # 预链接的基址
'0x0'
>>> hex(obj.mapped_base) # 实际映射的基址
'0x400000'
通过 obj.relocs 可以查看所有的重定位符号信息，或者通过 obj.imports 可以得到一个符号信息的字典：
>>> for imp in obj.imports:
... print imp, obj.imports[imp]
...
strncmp <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301b110>
lseek <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301b7d0>
malloc <cle.backends.elf.relocation.amd64.R_X86_64_GLOB_DAT object at 0x7faf8301be10>
>>> obj.imports['free'].symbol # 从重定向信息得到导入符号
<Symbol "free" in true (import)>
>>> obj.imports['free'].owner_obj # 从重定向信息得到所属的 object
<ELF Object true, maps [0x400000:0x60721f]>
这一部分还有个 hooking 机制，用于将共享库中的代码替换为其他的操作。使用函数 proj.hook(addr, hook) 和 proj.hook_symbol(name, hook) 来做到这一点，其中 hook 是一个 SimProcedure 的实例。通过 .is_hooked、.unhook 和 .hooked_by 来进行管理：
>>> stub_func = angr.SIM_PROCEDURES['stubs']['ReturnUnconstrained'] # 获得一个类
>>> stub_func
<class 'angr.procedures.stubs.ReturnUnconstrained.ReturnUnconstrained'>
>>> proj.hook(0x10000, stub_func()) # 使用类的一个实例来 hook
>>> proj.is_hooked(0x10000)
True
>>> proj.hooked_by(0x10000)
<SimProcedure ReturnUnconstrained>
>>> proj.hook_symbol('free', stub_func())
17316528
>>> proj.is_symbol_hooked('free')
True
>>> proj.is_hooked(17316528)
True
当然也可以利用装饰器编写自己的 hook 函数：
>>> @proj.hook(0x20000, length=5) # length 参数可选，表示程序执行完 hook 后跳过几个字节
... def my_hook(state):
... state.regs.rax = 1
...
>>> proj.is_hooked(0x20000)
True
求解器引擎
angr 是一个符号执行工具，它通过符号表达式来模拟程序的执行，将程序的输出表示成包含这些符号的逻辑或数学表达式，然后利用约束求解器进行求解。
从前面的内容中我们已经知道 bitvectors 是一个比特串，并且看到了 bitvectors 做的一些具体的数学运算。其实 bitvectors 不仅可以表示具体的数值，还可以表示虚拟的数值，即符号变量。
>>> x = state.solver.BVS("x", 64)
>>> x
<BV64 x_0_64>
>>> y = state.solver.BVS("y", 64)
>>> y
<BV64 y_1_64>
而符号变量之间的运算同样不会时具体的数值，而是一个 AST，所以我们接下来同样使用 bitvector 来指代 AST：
>>> x + 0x10
<BV64 x_0_64 + 0x10>
>>> (x + 0x10) / 2
<BV64 (x_0_64 + 0x10) / 0x2>
>>> x - y
<BV64 x_0_64 - y_1_64>
每个 AST 都有一个 .op 和一个 .args 属性：
>>> tree = (x + 1) / (y + 2)
>>> tree
<BV64 (x_0_64 + 0x1) / (y_1_64 + 0x2)>
>>> tree.op # op 是表示操作符的字符串
'__floordiv__'
>>> tree.args # args 是操作数
(<BV64 x_0_64 + 0x1>, <BV64 y_1_64 + 0x2>)
>>> tree.args[0].op
'__add__'
>>> tree.args[0].args
(<BV64 x_0_64>, <BV64 0x1>)
>>> tree.args[0].args[1].op
'BVV'
>>> tree.args[0].args[1].args
(1L, 64)
知道了符号变量的表示，接下来看符号约束：
>>> x == 1 # AST 比较会得到一个符号化的布尔值
<Bool x_0_64 == 0x1>
>>> x + y > 100
<Bool (x_0_64 + y_1_64) > 0x64>
>>> state.solver.BVV(1, 64) > 0 # 无符号数 1
<Bool True>
>>> state.solver.BVV(-1, 64) > 0 # 无符号数 0xffffffffffffffff
<Bool True>
正因为布尔值是符号化的，所以在需要做 if 或者 while 判断的时候，不要直接使用比较作为条件，而应该使用 .is_true 和 .is_false 来进行判断：
>>> yes = state.solver.BVV(1, 64) > 0
>>> yes
<Bool True>
>>> state.solver.is_true(yes)
True
>>> state.solver.is_false(yes)
False
>>> maybe = x == y
>>> maybe
<Bool x_0_64 == y_1_64>
>>> state.solver.is_true(maybe)
False
>>> state.solver.is_false(maybe)
False
为了进行符号求解，首先要将符号化布尔值作为符号变量有效值的断言加入到 state 中，作为限制条件，当然如果添加了无法满足的限制条件，将无法求解：
>>> state.solver.add(x > y) # 添加限制条件
[<Bool x_0_64 > y_1_64>]
>>> state.solver.add(y > 2)
[<Bool y_1_64 > 0x2>]
>>> state.solver.add(10 > x)
[<Bool x_0_64 < 0xa>]
>>> state.satisfiable() # 可以求解
True
>>> state.solver.eval(x + y) # eval 求解得到任意一个符合条件的值
15L
>> state.solver.eval_one(x + y) # 求解得到结果，如果有不止一个结果则抛出异常
>>> state.solver.eval_upto(x + y, 5) # 给出最多 5 个结果
[16L, 13L, 8L, 9L, 17L]
>>> state.solver.eval_atleast(x + y, 5) # 给出至少 5 个结果，否则抛出异常
[16L, 13L, 8L, 9L, 17L]
>>> state.solver.eval_exact(x + y, 5) # 有正好 5 个结果，否则抛出异常
>>> state.solver.min(x + y) # 给出最小的结果
7L
>>> state.solver.max(x + y) # 给出最大的结果
17L
>>> state.solver.eval(x + y, extra_constraints=[x + y < 10, x + y > 5]) # 额外添加临时限制条件
8L
>>> state.solver.eval(x + y, cast_to=str) # 指定输出格式
'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08'
>>> state.solver.add(x - y > 10) # 添加不可满足的限制条件
[<Bool (x_0_64 - y_1_64) > 0xa>]
>>> state.satisfiable() # 无法求解
False
angr 使用 z3 作为约束求解器，而 z3 支持 IEEE754 浮点数的理论，所以我们也可以使用浮点数。使用 FPV 和 FPS 即可创建浮点数值和浮点符号：
>>> state = proj.factory.entry_state() # 刷新状态
>>> a = state.solver.FPV(3.2, state.solver.fp.FSORT_DOUBLE) # 浮点数值
>>> a
<FP64 FPV(3.2, DOUBLE)>
>>> b = state.solver.FPS('b', state.solver.fp.FSORT_DOUBLE) # 浮点符号
>>> b
<FP64 FPS('FP_b_2_64', DOUBLE)>
>>> a + b
<FP64 fpAdd('RNE', FPV(3.2, DOUBLE), FPS('FP_b_2_64', DOUBLE))>
>>> a + 1.1
<FP64 FPV(4.300000000000001, DOUBLE)>
>>> a + 1.1 > 0
<Bool True>
>>> b + 1.1 > 0
<Bool fpGT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(1.1, DOUBLE)), FPV(0.0, DOUBLE))>
>>> state.solver.add(b + 2 < 0)
[<Bool fpLT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(2.0, DOUBLE)), FPV(0.0, DOUBLE))>]
>>> state.solver.add(b + 2 > -1)
[<Bool fpGT(fpAdd('RNE', FPS('FP_b_2_64', DOUBLE), FPV(2.0, DOUBLE)), FPV(-1.0, DOUBLE))>]
>>> state.solver.eval(b)
-2.4999999999999996
bitvectors 和浮点数的转换使用 raw_to_bv 和 raw_to_fp：
>>> a.raw_to_bv()
<BV64 0x400999999999999a>
>>> b.raw_to_bv()
<BV64 fpToIEEEBV(FPS('FP_b_2_64', DOUBLE))>
>>> state.solver.BVV(0, 64).raw_to_fp()
<FP64 FPV(0.0, DOUBLE)>
>>> state.solver.BVS('x', 64).raw_to_fp()
<FP64 fpToFP(x_3_64, DOUBLE)>
或者如果我们需要指定宽度的 bitvectors，可以使用 val_to_bv 和 val_to_fp：
>>> a
<FP64 FPV(3.2, DOUBLE)>
>>> a.val_to_bv(12)
<BV12 0x3>
>>> a.val_to_bv(12).val_to_fp(state.solver.fp.FSORT_FLOAT)
<FP32 FPV(3.0, FLOAT)>
程序状态
state.step() 用于模拟执行的一个 basic block 并返回一个 SimSuccessors 类型的对象，由于符号执行可能产生多个 state，所以该对象的 .successors 属性是一个列表，包含了所有可能的 state。
程序状态 state 是一个 SimState 类型的对象，angr.factory.AngrObjectFactory 类提供了创建 state 对象的方法：
.blank_state()：返回一个几乎没有初始化的 state 对象，当访问未初始化的数据时，将返回一个没有约束条件的符号值。.entry_state()：从主对象文件的入口点创建一个 state。.full_init_state()：与 entry_state() 类似，但执行不是从入口点开始，而是从一个特殊的 SimProcedure 开始，在执行到入口点之前调用必要的初始化函数。.call_state()：创建一个准备执行给定函数的 state。
下面对这些方法的参数做一些说明：
- 所有方法都可以传入参数
addr来指定开始地址 - 可以通过
args传入参数列表，env传入环境变量。类型可以是字符串，也可以是 bitvectors - 通过传入一个符号 bitvector 作为
argc，可以将argc符号化 - 对于
.call_state(addr, arg1, arg2, ...)，addr是希望调用的函数地址，argN是传递给函数的 N 个参数，如果希望分配一个内存空间并传递指针，则需要使用angr.PointerWrapper()；如果需要指定调用约定，可以传递一个 SimCC 对象作为cc参数
创建的 state 可以很方便地复制和合并：
>>> s = proj.factory.blank_state()
>>> s1 = s.copy() # 复制 state
>>> s2 = s.copy()
>>> s1.mem[0x1000].uint32_t = 0x41414141
>>> s2.mem[0x1000].uint32_t = 0x42424242
>>> (s_merged, m, anything_merged) = s1.merge(s2) # 合并将返回一个元组
>>> s_merged # 表示合并后的 state
<SimState @ 0x405000>
>>> m # 描述 state flag 的符号变量
[<Bool state_merge_1_14_16 == 0x0>, <Bool state_merge_1_14_16 == 0x1>]
>>> anything_merged # 描述是否全部合并的布尔值
True
>>> aaaa_or_bbbb = s_merged.mem[0x1000].uint32_t # 此时的值需要根据 state flag 来判断
>>> aaaa_or_bbbb
<uint32_t <BV32 Reverse((if (state_merge_1_14_16 == 0x1) then 0x42424242 else (if (state_merge_1_14_16 == 0x0) then 0x41414141 else 0x0)))> at 0x1000>
我们已经知道使用 state.mem 可以很方便的操作内存，但如果你想要对内存进行原始的操作时，可以使用 state.memory 的 .load(addr, size) 和 .store(addr, val)：
>>> s = proj.factory.blank_state()
>>> s.memory.store(0x4000, s.solver.BVV(0x0123456789abcdef, 128)) # 默认大端序
>>> s.memory.load(0x4008, 8) # 默认大端序
<BV64 0x123456789abcdef>
>>> s.memory.load(0x4008, 8, endness=angr.archinfo.Endness.LE) # 小端序
<BV64 0xefcdab8967452301>
>>> s.mem[0x4008].uint64_t.resolved # 与 mem 对比
<BV64 0xefcdab8967452301>
>>> s.memory.store(0x4000, s.solver.BVV(0x0123456789abcdef, 128), endness=angr.archinfo.Endness.LE) # 小端序
>>> s.memory.load(0x4000, 8) # 默认大端序
<BV64 0xefcdab8967452301>
>>> s.memory.load(0x4000, 8, endness=angr.archinfo.Endness.LE) # 小端序
<BV64 0x123456789abcdef>
>>> s.mem[0x4000].uint64_t.resolved # 与 mem 对比
<BV64 0x123456789abcdef>
可以看到默认情况下 store 和 load 都使用大端序的方式，但可以通过指定参数 endness 来使用小端序。
通过 state.options 可以对 angr 的行为做特定的优化。我们既可以在创建 state 时将 option 作为参数传递进去，也可以对已经存在的 state 进行修改。例如：
>>> s = proj.factory.blank_state(add_options={angr.options.LAZY_SOLVES}) # 启用 options
>>> s = proj.factory.blank_state(remove_options={angr.options.LAZY_SOLVES}) # 禁用 options
>>> s.options.add(angr.options.LAZY_SOLVES) # 启用 option
>>> s.options.remove(angr.options.LAZY_SOLVES) # 禁用 option
SimState 对象的所有内容（包括memory、registers、mem等）都是以插件的形式存储的，这样做的好处是将代码模块化，如果我们想要在 state 中存储其他的数据，那么直接实现一个插件就可以了。
state.globals：实现了一个标准的 Python dict 的接口，通过它可以在一个 state 上存储任意的数据。state.history：存储了一个 state 在执行过程中的路径历史数据，它是一个链表，每个节点表示一个执行，通过像history.parent.parent这样的方式进行遍历。为了得到 history 中某个具体的值，可以使用迭代器history.NAME，这样的值保存在history.recent_NAME。如果想要快速得到这些值的一个列表，可以查看.hardcopy。history.descriptions：对 state 每次执行的描述的列表。history.bbl_addrs：state 每次执行的 basic block 的地址的列表，每次执行可能多于一个地址，也可能是被 hook 的 SimProcedures 的地址。history.jumpkinds：state 每次执行时改变控制流的操作的列表。history.guards：state 执行中遇到的每个分支的条件的列表。history.events：state 执行中遇到的可能有用的事件的列表。history.actions：通常是空的，但如果启用了options.refs，则会记录程序执行时访问的所有内存、寄存器和临时变量。
state.callstack：用于记录函数调用堆栈，它是一个链表，可以直接遍历state.callstack获得每个调用的 frame。callstack.func_addr：当前正在执行的函数的地址。callstack.call_site_addr：调用当前函数的 basic block 的地址。callstack.stack_ptr：从当前函数开头开始计算的堆栈指针的值。callstack.ret_addr：当前函数的返回地址。
模拟管理器
模拟管理器（Simulation Managers）是 angr 最重要的控制接口，它允许同时对各组状态的符号执行进行控制，同时应用搜索策略来探索程序的状态空间。states 会被整理到 stashes 里，从而进行各种操作。
我们用一个小程序来作例子，它有 3 种可能性，也就是 3 条路径：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main() {
int num = 0;
scanf("%d", &num);
if (num > 50) {
if (num <= 100) {
printf("50 < num <= 100\n");
} else {
printf("100 < num\n");
exit(1);
}
} else {
printf("num <= 50\n");
}
}
// gcc example.c
模拟管理器最基本的功能是将一个 stash 里所有的 states 向前推进一个 basic block，利用 .step() 来实现，而 .run() 方法可以直接执行到程序结束：
>>> proj = angr.Project('a.out', auto_load_libs=False)
>>> state = proj.factory.entry_state()
>>> simgr = proj.factory.simgr(state) # 创建 SimulationManager
>>> simgr
<SimulationManager with 1 active>
>>> simgr.active # active stash
[<SimState @ 0x400640>]
>>> while len(simgr.active) == 1: # 一直执行到 active stash 中有不止一个 state
... simgr.step()
...
<SimulationManager with 1 active>
...
<SimulationManager with 1 active>
<SimulationManager with 2 active>
>>> simgr.active # 有 2 个 active state
[<SimState @ 0x40078f>, <SimState @ 0x400763>]
>>> simgr.step() # 同时推进 2 个 state
<SimulationManager with 3 active>
>>> simgr.active # 得到 3 个 state
[<SimState @ 0x400600>, <SimState @ 0x40076b>, <SimState @ 0x400779>]
>>> simgr.run() # 一直执行到程序结束
<SimulationManager with 3 deadended>
>>> simgr.deadended # deadended stash
[<SimState @ 0x1000068>, <SimState @ 0x1000020>, <SimState @ 0x1000068>]
于是我们得到了 3 个 deadended 状态的 state。这一状态表示一个 state 一直执行到没有后继者了，那么就将它从 active stash 中移除，放到 deadended stash 中。
stash 默认的类型有下面几种，当然你也可以定义自己的 stash：
active：默认情况下存储可以执行的 state。deadended：当 state 无法继续执行时会被放到这里，包括没有更多的有效指令，没有可满足的后继状态，或者指令指针无效等。pruned：当启用LAZY_SOLVES时，除非绝对必要，否则是不会在执行中检查 state 的可满足性的。当某个 state 被发现是不可满足的，则 state 会被回溯上去，以确定最早是哪个 state 不可满足。然后这之后所有的 state 都会被放到prunedstash 中。unconstrained：如果在 SimulationManager 创建时启用了save_unconstrained，则那些没有约束条件的 state 会被放到unconstrainedstash 中。unsat：如果在 SimulationManager 创建时启用了save_unsat，则那些被认为不可满足的 state 会被放到unsatstash 中。
另外还有一个叫做 errored 的列表，它不是一个 stash。如果 state 在执行过程中发生错误，则该 state 会被包装在一个 ErrorRecord 对象中，该对象包含 state 和引发的错误，然后这个对象被插入到 errored 中。
可以使用 .move()，将 filter_func 筛选出来的 state 从 from_stash 移动到 to_stash：
>>> simgr.move(from_stash='deadended', to_stash='more_then_50', filter_func=lambda s: '100' in s.posix.dumps(1))
<SimulationManager with 1 deadended, 2 more_then_50>
每个 stash 都是一个列表，可以用列表的操作来遍历它，同时 angr 也提供了一些高级的方法，例如在 stash 名称前面加上 one_，表示该 stash 的第一个 state；在名称前加上 mp_，将得到一个 mulpyplexed 版本的 stash：
>>> for s in simgr.deadended + simgr.more_then_50:
... print hex(s.addr)
...
0x1000068L
0x1000020L
0x1000068L
>>> simgr.one_more_then_50
<SimState @ 0x1000020>
>>> simgr.mp_more_then_50
MP([<SimState @ 0x1000020>, <SimState @ 0x1000068>])
>>> simgr.mp_more_then_50.posix.dumps(0)
MP(['-2424202024@', '+0000000060\x00'])
最后再介绍一下模拟管理器所使用的探索技术（exploration techniques）。默认策略是广度优先搜索，但根据目标程序或者需要达到的目的不同，我们可能需要使用不同的探索技术，通过调用 simgr.use_technique(tech) 来实现，其中 tech 是一个 ExplorationTechnique 子类的实例。angr 内置的探索技术在 angr.exploration_techniques 下：
Explorer：该技术实现了.explore()功能，允许在探索时查找或避免某些地址。DFS：深度优先搜索，每次只探索一条路径，其它路径会放到deferredstash 中。直到当前路径探索结束，再从deferred中取出最长的一条继续探索。LoopLimiter：限制路径的循环次数，超出限制的路径将被放到discardstash 中。LengthLimiter：限制路径的最大长度ManualMergepoint：将程序中的某个地址标记为合并点，将在一定时间范围内到达的所有 state 合并在一起。Veritesting：是这篇论文的实现，试图识别出有用的合并点来解决路径爆炸问题。在创建 SimulationManager 时通过veritesting=True来开启。Tracer：记录在某个具体输入下的执行路径，结果是执行完最后一个 basic block 的 state，存放在tracedstash 中。Oppologist：当遇到某个不支持的指令时，它将具体化该指令的所有输入并使用 unicorn engine 继续执行。Threading：将线程级并行添加到探索过程中。Spiller：当处于 active 的 state 过多时，将其中一些转存到磁盘上以保持较低的内存消耗。
VEX IR 翻译器
angr 使用了 VEX 作为二进制分析的中间表示。VEX IR 是由 Valgrind 项目开发和使用的中间表示，后来这一部分被分离出去作为 libVEX，libVEX 用于将机器码转换成 VEX IR（更多内容参考章节5.2.3）。在 angr 项目中，开发了模块 PyVEX 作为 libVEX 的 Python 包装。当然也对 libVEX 做了一些修改，使其更加适用于程序分析。
一些用法如下：
>>> import pyvex, archinfo
>>> bb = pyvex.IRSB('\xc3', 0x400400, archinfo.ArchAMD64()) # 将一个位于 0x400400 的 AMD64 基本块（\xc3，即ret）转成 VEX
>>> bb.pp() # 打印 IRSB（Intermediate Representation Super Block）
IRSB {
t0:Ity_I64 t1:Ity_I64 t2:Ity_I64 t3:Ity_I64
00 | ------ IMark(0x400400, 1, 0) ------
01 | t0 = GET:I64(rsp)
02 | t1 = LDle:I64(t0)
03 | t2 = Add64(t0,0x0000000000000008)
04 | PUT(rsp) = t2
05 | t3 = Sub64(t2,0x0000000000000080)
06 | ====== AbiHint(0xt3, 128, t1) ======
NEXT: PUT(rip) = t1; Ijk_Ret
}
>>> bb.statements[3] # 表达式
<pyvex.stmt.WrTmp object at 0x7f38f1ef84b0>
>>> bb.statements[3].pp()
t2 = Add64(t0,0x0000000000000008)
>>> bb.statements[3].data # 数据
<pyvex.expr.Binop object at 0x7f38f1ef8460>
>>> bb.statements[3].data.pp()
Add64(t0,0x0000000000000008)
>>> bb.statements[3].data.op # 操作符
'Iop_Add64'
>>> bb.statements[3].data.args # 参数
[<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f1f77cb0>, <pyvex.expr.Const object at 0x7f38f1f77098>]
>>> bb.statements[3].data.args[0]
<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f1f77cb0>
>>> bb.statements[3].data.args[0].pp()
t0
>>> bb.next # 基本块末尾无条件跳转的目标
<pyvex.expr.RdTmp object at 0x7f38f3cb6f38>
>>> bb.next.pp()
t1
>>> bb.jumpkind # 无条件跳转的类型
'Ijk_Ret'
到这里 angr 的核心概念就介绍得差不多了，更多更详细的内容还是推荐查看官方教程和 API 文档。
扩展工具
由于 angr 强大的静态分析和符号执行能力，我们可以在 angr 之上开发其他的一些工：
CTF 实例
查看章节 6.2.3、6.2.8。