抖音数据采集教程,Unicorn 模拟 CPU 指令并 Hook CPU 执行状态
作者:互联网
抖音数据采集教程,Unicorn 模拟 CPU 指令并 Hook CPU 执行状态
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添加内存访问 hook 回调
参数
- type: 内存操作类型 READ, or WRITE
- address: 当前指令地址
- size: 读或写的长度
- value: 写入的值(type=read时无视)
- user_data: hook_add 设置的 user_data 参数
添加内存访问异常处理 hook 回调
参数
- type: 内存操作类型 READ, or WRITE
- address: 当前指令地址
- size: 读或写的长度
- value: 写入的值(type=read时无视)
- user_data: hook_add 设置的 user_data 参数
- 返回值: 真(继续模拟执行) 假(停止模拟执行)
模拟 cpu 执行 mov 指令
目标:
执行普通的 汇编代码, 模拟让他跑起来.text:00008ACA 0A 46 MOV R2, R1 ; Rd = Op2 // 将 R1 放到 R2
.text:00008ACC 03 46 MOV R3, R0 ; Rd = Op2 // 将 R0 放到 R3
上面的指令代码为: \x0A\x46\x03\x46
import unicorn
import capstone
import binascii
CODE = b'\x0A\x46\x03\x46' # 测试指令 IDA 中拉来的, mov 命令,未涉及到内存读写命令
def print_result(mu):
"""输出调试结果, 源码中,这些都是常量
UC_ARM_REG_R0 = 66
UC_ARM_REG_R1 = 67
UC_ARM_REG_R2 = 68
UC_ARM_REG_R3 = 69
UC_ARM_REG_R4 = 70
"""
msg = """
寄存器输出 --------
寄存器[R0], 值:{}
寄存器[R1], 值:{}
寄存器[R2], 值:{}
寄存器[R3], 值:{}
""".format(
mu.reg_read(66), # UC_ARM_REG_R0 源码对应常量 66
mu.reg_read(67),
mu.reg_read(68),
mu.reg_read(69),
)
print(msg.strip().replace(' ', ''))
def capstone_print(code):
"""capstone 测试"""
print("\033[1;32m-------- capstone 输出--------\033[0m")
CP = capstone.Cs(capstone.CS_ARCH_ARM, capstone.CS_MODE_THUMB) # 指定 THUMB 指令集
for i in CP.disasm(code, 0, len(code)):
print('\033[1;32m地址: %s | 操作码: %s | 内容: %s\033[0m'%(i.address, i.mnemonic, i.op_str))
def uni_test():
"将汇编片段,映射到 unicorn 虚拟内存中,将 pc 指向第一条指令处并执行"
print('-------- unicorn 执行前--------')
# 1. 创建实例
mu = unicorn.Uc(unicorn.UC_ARCH_ARM, unicorn.UC_MODE_THUMB) # 要指定架构和模式, 这里用 arm 架构, 指定 THUMB 指令集
# 2. 将代码片段映射到模拟器的虚拟地址
ADDRESS = 0x1000 # 映射开始地址
SIZE = 1024 # 分配映射大小
# 3. 开始映射
mu.mem_map(ADDRESS, SIZE) # 初始化映射 参数1:地址 参数2:空间大小 默认初始化后默认值:0
mu.mem_write(ADDRESS, CODE) # 写入指令 参数1: 写入位置 参数2:写入内容
# 4. 测试读取 [测试]
bytes=mu.mem_read(ADDRESS, 10) # 参数1: 读出位置 参数2:读出字节数
print('地址:%x, 内容:%s'%(ADDRESS, binascii.b2a_hex(bytes))) # 读出来是 bates, 要用 binascii 转换一下
# 写入寄存器
# 5. 寄存器初始化 指令集涉及到 R0,R1,R2,R3 4个寄存器
mu.reg_write(unicorn.arm_const.UC_ARM_REG_R0, 0x100) # 在 r0 寄存器上写入 0x100
mu.reg_write(unicorn.arm_const.UC_ARM_REG_R1, 0x200) # 在 r1 寄存器上写入 0x200
mu.reg_write(unicorn.arm_const.UC_ARM_REG_R2, 0x300) # 在 r2 寄存器上写入 0x100
mu.reg_write(unicorn.arm_const.UC_ARM_REG_R3, 0x400) # 在 r3 寄存器上写入 0x200
# 6. pc 指针指向地址开始执行
follow_cpu(mu) # 跟踪 CPU 进行 hook
print_result(mu) # 输出
mu.emu_start(ADDRESS+1, ADDRESS+4) # THUMB 指令集所以要 ADDRESS +1, 参数1:起始位置,参数2:结束位置
print('-------- unicorn 执行后--------')
print_result(mu) # 输出
def follow_cpu(mu):
"""跟踪 cpu 执行状态进行 hook 堆栈显示"""
mu.hook_add(unicorn.UC_HOOK_CODE, hook_code) # 这里默认跟踪所有,具体也可以配置
def hook_code(mu, address, size, user_data):
"""定义回调函数, 在进入汇编指令之前就会先运行这里
mu: 模拟器
address: 执行地址
size: 汇编指令大小
user_data: 通过 hook_add 添加的参数
"""
code=mu.mem_read(address,size) # 读取
print('\033[1;32m=== Hook cpu ===\033[0m')
capstone_print(code)
return
if __name__ == "__main__":
capstone_print(CODE)
uni_test()
执行 STR 等内存操作命令
在上面例子中加入一条 STR 指令.text:00008B04 04 92 STR R2, [SP,#0x40+var_30] ; Store to Memory // 存寄存器
整个指令代码变成\x0A\x46\x03\x46\x04\x92
这种情况下如果只是像上面那样写就不行了,因为需要内存操作,与提前映射,否则 hook cpu 操作的时候就会报错。
需要自行添加一个回调函数来主动映射
def hook_mem_write_unmapped(mu, type, address, size, value, user_data):
print('\033[1;32m=== Hook cpu ===\033[0m')
if type==unicorn.UC_MEM_WRITE_UNMAPPED:
mu.mem_map(0x0,0x1000) # 主动映射进去 注意:映射的时候需要对齐!!和最开始设定的位置和大小!
print("\033[1;32m[主动映射]地址: 0x%x | hook_mem 类型: %d | 大小:%d | 值:0x%x\033[0m" % (address, type, size, value))
return True # 返回 True 继续执行,返回 False 则不执行后面的
Python
_ 复制_
如此才能执行 STR 指令并成功 Hook CPU 状态
执行系统指令与基本块
如果要模拟执行汇编系统指令与基本块的 Hook, 那么我们也要自行添加回调函数
def hook_syscall(mu,intno,user_data):
print("\033[1;36mhook 系统调用 系统调用号: 0x%d"%intno)
if intno==2: # 例子 2 是退出
print("系统调用退出!!")
print_result(mu)
print("\033[0m")
return
def hook_block(mu, address, size, user_data):
# code = mu.mem_read(address,size)
print("\033[1;36mhook 基本块")
print_result(mu)
print("\033[0m")
return
标签:hook,mu,Hook,抖音,unicorn,print,033,CPU,UC 来源: https://www.cnblogs.com/titodata/p/14327531.html