参考实现:Introduction: Soot as a command line tool
下载地址:https://soot-build.cs.uni-paderborn.de/public/origin/master/soot/soot-master/
输入以下命令验证一下即可,会有一些提示信息
java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.Main
示例代码
public class ForLoop {
public static void main(String[] args) {
int x = 0;
for(int i = 0; i<10; i++){
x = x + 1;
}
}
}
编译class文件,测试的大概目录如下:
命令:
java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.Main -cp . -pp -process-dir examples/ForLoop/ -f J
参数的一些解释:
生成的Jimple文件如下:
public class ForLoop extends java.lang.Object
{
public void ()
{
ForLoop r0;
r0 := @this: ForLoop;
specialinvoke r0.()>();
return;
}
public static void main(java.lang.String[])
{
java.lang.String[] r0;
int i1;
r0 := @parameter0: java.lang.String[];
i1 = 0;
label1:
if i1 >= 10 goto label2;
i1 = i1 + 1;
goto label1;
label2:
return;
}
}
Soot -- 中间代码Jimple介绍
Day 2 Intermediate Representation
jimple是soot分析用到的中间代码(Intermediate Representation),是有类型的三地址码(typed 3-address code)
先从main方法看:
关于这个identity_stmt:
另,如果声明的变量有$标记则理解为临时变量(和opcode的内部可重用变量蛮像的)
对于我们这个FoorLoop类,Jimple中的
(invokespecial就是specialinvoke)
public class MethodCall {
String foo(String para1, String para2) {
return para1 + " " + para2;
}
public static void main(String[] args) {
MethodCall mc = new MethodCall();
String result = mc.foo("hello", "world");
}
}
它的foo方法的jimple代码如下:
java.lang.String foo(java.lang.String, java.lang.String)
{
java.lang.StringBuilder $r0, $r2, $r3, $r5;
java.lang.String r1, r4, $r6;
MethodCall r7;
r7 := @this: MethodCall;
r1 := @parameter0: java.lang.String;
r4 := @parameter1: java.lang.String;
$r0 = new java.lang.StringBuilder;
specialinvoke $r0.()>();
$r2 = virtualinvoke $r0.(r1);
$r3 = virtualinvoke $r2.(" ");
$r5 = virtualinvoke $r3.(r4);
$r6 = virtualinvoke $r5.();
return $r6;
}
java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.tools.CFGViewer -cp . -pp -process-dir examples/ForLoop/
会在sootOutput下生成dot文件,输入以下命令安装graphviz来处理dot文件
apt-get install graphviz
sudo apt-get install graphviz graphviz-doc
生成png
dot -Tpng ForLoopMain.dot -o ForLoop.png
我们先了解一下soot的处理流程
Jimple为输入起点,后面的矩形方块内:
突然发现不如一张图来得实在...
关于这个全局模式,阶段的组装需要用到
用户可以在转化阶段加入一些自己的分析相关的操作,即在jtp阶段实现。
新建一个maven项目导入soot的依赖
org.soot-oss
soot
4.2.1
初始化配置:
@Before
public void init(){
soot.G.reset();//re-initializes all of soot
Options.v().set_src_prec(Options.src_prec_class);//设置处理文件的类型,当然默认也是class文件
Options.v().set_process_dir(Arrays.asList("target/classes/com/examples"));//处理路径
Options.v().set_whole_program(true);//开启全局模式
Options.v().set_prepend_classpath(true);//对应命令行的 -pp
Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);//输出jimple文件
Scene.v().loadNecessaryClasses();//加载所有需要的类
}
然后就是测试一下:
@Test
public void test(){
PackManager.v().runPacks();//运行(要有,不然下面没有输出...坑了好久,加上后运行好慢)
PackManager.v().writeOutput();//输出jimple到sootOutput目录中
}
步骤如下:
我们新建一个Transformer
package com.examples;
import soot.Body;
import soot.BodyTransformer;
import java.util.Map;
public class TransformerTest extends BodyTransformer {
@Override
protected void internalTransform(Body body, String s, Map map) {
System.out.println(body.getMethod().getName());//输出下程序方法的名字
}
}
Test里这么写即可:
@Test
public void test(){
PackManager.v().getPack("jtp").add(new Transform("jtp.TT", new TransformerTest()));
for (SootClass appClazz : Scene.v().getApplicationClasses()) {
for (SootMethod method : appClazz.getMethods()) {
Body body = method.retrieveActiveBody();
PackManager.v().getPack("jtp").apply(body);
}
}//只分析应用类,运行速度明显快了
}
这里有几点需要记录一下:
稍微跟一下上面分析应用类的代码,其中Scene.v().getApplicationClasses()得到所有应用类
可以看到body是什么内容,然后直接跟进到apply方法中
这里猜上面add transformer应该是把jtp.TT名字和我们的transformer绑定在一起,然后根据jtp.TT来找我们的transformer(真的是我猜的,没验证)跟进到apply处,发现找到了
最后就到了我们的代码处
确实分析起来节省时间,PackManager.v().runPacks()这个都要跑20多s
soot自己有个流分析框架,我们要实现的主要流程:
把这些基础的用法都了解,才能在后面更加关注静态分析核心的算法部分(加油)
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