动态调试SO之在.init_array段下断点

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#Android动态调试 #init_array

本文详细介绍了如何使用动态调试技术在.so文件的.init_array段设置断点，通过步骤演示了从安装环境到实际调试的全过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

动态调试SO之在.init_array段下断点

                                                                                                                                                                                                       图/文 0n1y3nd

前言

       由前面的分析可以知道，so被加载之后最开始执行的是init_array段的代码。然后才会去执行jni_onload
       那么，在.init_array处断下来便是很有必要的

前期准备

      android系统中位于/system/bin/的linker
      ida 6.4
      android_server
      mytestcm.apk

准备工作做好之后，下面正式开始调试

0×1

push android_server到tmp目录下，给权限，然后以root身份执行。
adb forward端口转发
IDA attach对应进程

0×2

新开一个IDA，载入linker
Shift+F12打开字符串窗口，搜索字符串：dlopen


定位到：



找到dlopen函数的偏移0xF30
动态调试的IDA中，G跳转到：400D3000+F30=400D3F30处，下好断点


搜索字符串：calling


定位到：


得到偏移：0×2720
来到动态调试的ida，G跳转到：400D3000+2720=400D5720处，下断点


往下：


400D574C   BLX   R4处就是调用init段代码的地方！直接跟进就能看到

0×3

按F9运行
然后打开Eclipse或者ddms
执行 jdb -connect com.sun.jdi.SocketAttach:hostname=127.0.0.1,port=8700
程序就会断在第一个断点处，F9几次就段在blx R4处
F7跟进就来到init段代码处：


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To access UntypedStorage directly, use tensor.untyped_storage() instead of tensor.storage() if self.device.type != 'cpu': Some weights of PanguForCausalLM were not initialized from the model checkpoint at /models/z50051264/checkpoints and are newly initialized: ['model.layers.0.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.1.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.10.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.11.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.12.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.13.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.14.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.15.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.16.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.17.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.18.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.19.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.2.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.20.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.21.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.22.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.23.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.24.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.25.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.26.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.27.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.3.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.4.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.5.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.6.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.7.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.8.self_attn.rotary_emb.inv_freq', 'model.layers.9.self_attn.rotary_emb.inv_freq'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference. *****************模型加载成功！ ****************[+] load time: 27.4145s 模型词汇量: 153376 Tokenizer词汇量: 153376 unk_token: <unk> pad_token: None <s>I love Hugging Face! *****************分词器加载成功，开始推理！ [+] inference time: 5.57427s [' <s> 你是谁？你要我提供什么类型的内容？\n\n**回答者：人工智能助手\n\n问题有什么可以为我服务的呢？\n?\n在\n?\n\n?\n\n## \n是吗?你是一种智能机器人么 AI， [unused10]'] [root@190f3c453709 inference]# python -m pdb nf4.py > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(1)<module>() -> import time (Pdb) n > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(2)<module>() -> import torch, torch_npu (Pdb) n > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(3)<module>() -> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(9)<module>() -> MODEL_PATH = "/models/z50051264/checkpoints" (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(11)<module>() -> bnb_config = BitsAndBytesConfig( (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(12)<module>() -> load_in_4bit=True, (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(13)<module>() -> bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, # Support torch.float16, torch.float32, torch.bfloat16 (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(14)<module>() -> bnb_4bit_quant_type="nf4", # # Only support `nf4` (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(15)<module>() -> bnb_4bit_use_double_quant=False (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(11)<module>() -> bnb_config = BitsAndBytesConfig( (Pdb) > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(18)<module>() -> torch.npu.synchronize() (Pdb) RuntimeError: SetPrecisionMode:build/CMakeFiles/torch_npu.dir/compiler_depend.ts:156 NPU function error: at_npu::native::AclSetCompileopt(aclCompileOpt::ACL_PRECISION_MODE, precision_mode), error code is 500001 [ERROR] 2025-07-30-07:29:05 (PID:1957, Device:0, RankID:-1) ERR00100 PTA call acl api failed [Error]: The internal ACL of the system is incorrect. Rectify the fault based on the error information in the ascend log. E90000: [PID: 1957] 2025-07-30-07:29:05.549.359 Compile operator failed, cause: module '__main__' has no attribute '__spec__' File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/interface.py", line 33, in cann_kb_init return RouteServer.initialize(**locals()) File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py", line 54, in wrapper return func(cls, *args, **kwargs) File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py", line 169, in initialize main_mod, main_path = config_main_info() File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/utils/common.py", line 37, in config_main_info main_module_name = getattr(main_module.__spec__, "name", None) TraceBack (most recent call last): AOE Failed to call InitCannKB[FUNC:Initialize][FILE:python_adapter_manager.cc][LINE:47] Failed to initialize TeConfigInfo. [GraphOpt][InitializeInner][InitTbeFunc] Failed to init tbe.[FUNC:InitializeTeFusion][FILE:tbe_op_store_adapter.cc][LINE:1889] [GraphOpt][InitializeInner][InitTeFusion]: Failed to initialize TeFusion.[FUNC:InitializeInner][FILE:tbe_op_store_adapter.cc][LINE:1856] [SubGraphOpt][PreCompileOp][InitAdapter] InitializeAdapter adapter [tbe_op_adapter] failed! Ret [4294967295][FUNC:InitializeAdapter][FILE:op_store_adapter_manager.cc][LINE:79] [SubGraphOpt][PreCompileOp][Init] Initialize op store adapter failed, OpsStoreName[tbe-custom].[FUNC:Initialize][FILE:op_store_adapter_manager.cc][LINE:120] [FusionMngr][Init] Op store adapter manager init failed.[FUNC:Initialize][FILE:fusion_manager.cc][LINE:115] PluginManager InvokeAll failed.[FUNC:Initialize][FILE:ops_kernel_manager.cc][LINE:83] OpsManager initialize failed.[FUNC:InnerInitialize][FILE:gelib.cc][LINE:259] GELib::InnerInitialize failed.[FUNC:Initialize][FILE:gelib.cc][LINE:184] GEInitialize failed.[FUNC:GEInitialize][FILE:ge_api.cc][LINE:371] [Initialize][Ge]GEInitialize failed. ge result = 4294967295[FUNC:ReportCallError][FILE:log_inner.cpp][LINE:161] [Init][Compiler]Init compiler failed[FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] [Set][Options]OpCompileProcessor init failed![FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] > /models/z50051264/bitsandbytes-pangu/examples/inference/nf4.py(18)<module>() -> torch.npu.synchronize() (Pdb) ``` 为什么我直接运行没问题，但是使用pdb调试就会报错？？？
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07-31
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