QBDI 动态二进制插桩框架使用教程

QBDI 动态二进制插桩框架使用教程

QBDI A Dynamic Binary Instrumentation framework based on LLVM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qb/QBDI

1. 项目介绍

QBDI（QuarkslaB Dynamic binary Instrumentation）是一个基于 LLVM 的模块化、跨平台、跨架构的动态二进制插桩（DBI）框架。它旨在支持 Linux、macOS、Android、iOS 和 Windows 操作系统，运行在 x86、x86-64、ARM 和 AArch64 架构上。除了 C/C++ API 外，QBDI 还提供了 Python 和 JS/Frida 绑定，方便用户进行脚本编写。

QBDI 的模块化设计意味着它不包含首选的注入方法，而是设计为与外部注入工具结合使用。QBDI 包含一个基于 LD_PRELOAD 的 Linux 和 macOS 注入器（QBDIPreload），并且与 Frida 完全集成，允许用户结合两者的强大功能。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

在开始使用 QBDI 之前，请确保您的系统已安装以下依赖项：

• cmake >= 3.12
• ninja 或 make
• C++17 工具链（gcc、clang、Visual Studio 2019 等）
• LLVM（QBDI 会静态构建 LLVM，因为 QBDI 使用了一些未公开的 API）

2.2 下载并编译 QBDI

# 克隆 QBDI 仓库
git clone https://github.com/QBDI/QBDI.git
cd QBDI

# 创建构建目录
mkdir build
cd build

# 配置并编译 QBDI（以 Linux x86-64 为例）
../cmake/config/config-linux-X86_64.sh
ninja

2.3 安装 Python API（PyQBDI）

# 安装 PyQBDI
pip install PyQBDI

2.4 使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 QBDI 进行动态二进制插桩：

import PyQBDI

# 初始化 QBDI
vm = PyQBDI.VM()

# 加载目标二进制文件
vm.load_library("/path/to/target/binary")

# 设置插桩回调
def callback(vm, gpr, fpr, data):
    print("Instruction executed!")
    return PyQBDI.CONTINUE

# 添加插桩回调
vm.addInstrumentedModuleFromName("target_module")
vm.addCodeCB(PyQBDI.PREINST, callback, None)

# 启动虚拟机
vm.run()

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

QBDI 可以应用于多种场景，例如：

• 逆向工程：通过插桩分析二进制文件的执行流程，帮助理解复杂的代码逻辑。
• 漏洞分析：在运行时监控程序行为，检测潜在的安全漏洞。
• 性能优化：通过插桩收集程序的运行时数据，帮助优化代码性能。

3.2 最佳实践

• 模块化设计：QBDI 的模块化设计允许用户根据需求选择合适的注入工具和插桩方法，建议根据具体场景选择最佳组合。
• 结合 Frida：QBDI 与 Frida 的集成提供了更强大的动态插桩能力，建议在复杂场景下结合使用。
• 调试与优化：在开发过程中，建议使用调试工具（如 GDB）结合 QBDI 进行调试，并根据插桩结果进行代码优化。

4. 典型生态项目

4.1 Frida

Frida 是一个强大的动态插桩工具包，QBDI 与 Frida 的集成使得用户可以在多种平台上进行高效的动态插桩。Frida 提供了丰富的 API 和工具，帮助用户快速开发插桩脚本。

4.2 LLVM

QBDI 基于 LLVM 构建，利用 LLVM 的强大功能进行二进制代码分析和插桩。LLVM 提供了丰富的编译器工具链和优化技术，帮助 QBDI 实现高效的插桩功能。

4.3 PyQBDI

PyQBDI 是 QBDI 的 Python 绑定，提供了简单易用的 API，方便用户在 Python 环境中进行动态插桩。PyQBDI 的独立性使得用户可以在不依赖 C/C++ 环境的情况下使用 QBDI 的功能。

通过以上模块的介绍和示例，您应该能够快速上手并使用 QBDI 进行动态二进制插桩。希望本教程对您有所帮助！

QBDI A Dynamic Binary Instrumentation framework based on LLVM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qb/QBDI