ReverseEngineering
Instruction Substitution When we replace an instruction with several other instructions So far we have talked about different ways that a binary can be made to be more difficult to analyze Now let's move on to one of the simple but very useful techniques:…
Golden Tip
When you encounter Obfuscated code, don't look for the appearance of the instructions
Look for their effect on the Machine State
That is, check:
What happened to the Registers?
What changed in Memory?
What happened to the Flags?
Where did the Control Flow go?
If you understand these, even if the Assembly form is completely strange, you can extract the real logic of the program
A very good exercise
Look at these four pieces:
Don't look at everything from just one angle
For each, check:
What happens to EAX?
What happens to Flags?
What changes to the Stack?
What changes to Memory?
Instruction Substitution:
Implement an operation with another instruction or instructions without changing the intended semantics
The goal can be:
Change the shape of the code
Make Pattern Matching harder
Increase the variety of instructions
Obfuscation
Make Static Analysis harder
But it has a very important lesson for us:
We should not analyze assembly based only on the name of the instructions, we should understand their semantics and their real effect on the CPU
And this is exactly our structure:
@reverseengine
When you encounter Obfuscated code, don't look for the appearance of the instructions
Look for their effect on the Machine State
That is, check:
What happened to the Registers?
What changed in Memory?
What happened to the Flags?
Where did the Control Flow go?
If you understand these, even if the Assembly form is completely strange, you can extract the real logic of the program
A very good exercise
Look at these four pieces:
xor eax, eax
sub eax, eax
mov eax, 0
push 0
pop eax
Don't look at everything from just one angle
For each, check:
What happens to EAX?
What happens to Flags?
What changes to the Stack?
What changes to Memory?
Instruction Substitution:
Implement an operation with another instruction or instructions without changing the intended semantics
The goal can be:
Change the shape of the code
Make Pattern Matching harder
Increase the variety of instructions
Obfuscation
Make Static Analysis harder
But it has a very important lesson for us:
We should not analyze assembly based only on the name of the instructions, we should understand their semantics and their real effect on the CPU
And this is exactly our structure:
Assembly Basics
↓
Disassembly
↓
Instruction Semantics
↓
Obfuscation
↓
Deobfuscation
@reverseengine
Parent
چطور منتظر Child میمونه؟
تا اینجا دو تا از مهم ترین قسمت های Process API رو یاد گرفتیم:
fork() → ساخت Child
exec() → اجرای یک برنامه جدید داخل Child
حالا یک سؤال:
Parent
از کجا بفهمد Child کارش تموم شده؟
اینجاست که wait() وارد میشه
wait() چیکار میکنه؟
خیلی ساده:
wait()
باعث میشه Parent منتظر بمونه تا یکی از Child هاش تموم شه
مثلا:
├── کار خودش رو انجام میده
│
└── تموم میشه
│
▼
Parent ادامه میده
یعنی Parent نمیگه:
من دیگه کاری باهات ندارم
پس میگه:
کارت که تموم شد من ادامه میدم
یک مثال خیلی ساده:
فرض کنید یک برنامه داریم که میخاد یک Child بسازه:
اینجا:
Child
برنامه جدید رو اجرا میکنه
Parent
با wait() منتظر میمونه
وقتی Child تموم شد Parent از wait() برمیگرده و اجرای خودش رو ادامه میده
چرا اصلا باید منتظر بمونیم؟
فرض کنید Shell رو باز کردید و مینویسید:
python test.py
اگر Shell بدون هیچ هماهنگی فورا کارهای بعدی رو انجام بده ممکنه خروجی و ترتیب اجرای برنامهها چیزی نباشه که انتظار داریم
برای اجرای معمولی یک دستور Shell میتونه:
Child بسازه
2 برنامه رو داخل Child اجرا کنه
3 منتظر پایان Child بمونه
4 دوباره Prompt رو نمایش بده
تقریبا:
یک نکته مهم:
wait() Process رو متوقف نمیکنه
اینجا یک اشتباه رایج وجود داره
وقتی Parent
wait()
میکنه به این معنی نیست که کل سیستم عامل متوقف شده
فقط همون Process منتظر میمونه
CPU
میتونه در همین مدت
Process
های دیگه ای رو اجرا کنه
مثلا:
سیستم عامل همچنان به بقیه Process ها CPU میده
اگر Child زودتر تموم بشه چی؟
اگر Child قبل از اینکه Parent به wait() برسه تموم شده باشه سیستم عامل اطلاعات لازم مربوط به پایان Child رو نگه میداره تا Parent بتونه وضعیت پایان اون رو بگیره
اینجا به مفهوم مهمی به نام Zombie Process میرسیم
Zombie
یعنی Process ی که اجرای خودش رو تموم کرده اما هنوز Parent وضعیت پایان اون رو نگرفته
بعدا درباره Zombie و wait() دقیق تر صحبت میکنیم
حالا سه تایی اصلی رو کنار هم بذاریم
تا اینجا داریم:
ساختن Child:
جایگزین کردن برنامه داخل Child:
منتظر پایان Child میمونه:
پس الگوی کلاسیک میشه:
البته ترتیب دقیق wait() نسبت به اجرای Child به نحوه پیاده سازی برنامه بستگی دارده این دیاگرام فقط الگوی مفهومی رو نشون میده
چرا این قسمت مهمه؟
وقتی یک برنامه رو روی Linux تحلیل میکنید و داخل کد به:
میخورید حالا میتونید حدس بزنید چه اتفاقی در حال رخ دادنه
مثلا:
fork()
↓
یک Process جدید
↓
exec()
↓
اجرای برنامه دیگه
↓
exit()
↓
wait()
↓
Parent ادامه میده
دیگه فقط اسم چند تابع رو نمیبینید منطق پشت اونها رو هم میفهمید
تا اینجا Process API رو با سه مفهوم اصلی یاد گرفتیم:
fork() → ساخت Child
exec() →
جایگزین کردن برنامه داخل Process
wait() →
انتظار Parent برای پایان Child
@reverseengine
چطور منتظر Child میمونه؟
تا اینجا دو تا از مهم ترین قسمت های Process API رو یاد گرفتیم:
fork() → ساخت Child
exec() → اجرای یک برنامه جدید داخل Child
حالا یک سؤال:
Parent
از کجا بفهمد Child کارش تموم شده؟
اینجاست که wait() وارد میشه
wait() چیکار میکنه؟
خیلی ساده:
wait()
باعث میشه Parent منتظر بمونه تا یکی از Child هاش تموم شه
مثلا:
Parent
│
├── fork()
│
▼
Child
│
├── کار خودش رو انجام میده
│
└── تموم میشه
│
▼
Parent ادامه میده
یعنی Parent نمیگه:
من دیگه کاری باهات ندارم
پس میگه:
کارت که تموم شد من ادامه میدم
یک مثال خیلی ساده:
فرض کنید یک برنامه داریم که میخاد یک Child بسازه:
pid = fork();
if (pid == 0) {
// Child
exec(...);
}
else {
// Parent
wait(...);
}
اینجا:
Child
برنامه جدید رو اجرا میکنه
Parent
با wait() منتظر میمونه
وقتی Child تموم شد Parent از wait() برمیگرده و اجرای خودش رو ادامه میده
چرا اصلا باید منتظر بمونیم؟
فرض کنید Shell رو باز کردید و مینویسید:
python test.py
اگر Shell بدون هیچ هماهنگی فورا کارهای بعدی رو انجام بده ممکنه خروجی و ترتیب اجرای برنامهها چیزی نباشه که انتظار داریم
برای اجرای معمولی یک دستور Shell میتونه:
Child بسازه
2 برنامه رو داخل Child اجرا کنه
3 منتظر پایان Child بمونه
4 دوباره Prompt رو نمایش بده
تقریبا:
Shell
│
├── fork()
│
▼
Child
│
└── exec()
│
▼
Program
│
exit()
│
▼
Shell
│
▼
Prompt
یک نکته مهم:
wait() Process رو متوقف نمیکنه
اینجا یک اشتباه رایج وجود داره
وقتی Parent
wait()
میکنه به این معنی نیست که کل سیستم عامل متوقف شده
فقط همون Process منتظر میمونه
CPU
میتونه در همین مدت
Process
های دیگه ای رو اجرا کنه
مثلا:
Parent → Waiting
Child → Running
Chrome → Running
Browser → Running
سیستم عامل همچنان به بقیه Process ها CPU میده
اگر Child زودتر تموم بشه چی؟
اگر Child قبل از اینکه Parent به wait() برسه تموم شده باشه سیستم عامل اطلاعات لازم مربوط به پایان Child رو نگه میداره تا Parent بتونه وضعیت پایان اون رو بگیره
اینجا به مفهوم مهمی به نام Zombie Process میرسیم
Zombie
یعنی Process ی که اجرای خودش رو تموم کرده اما هنوز Parent وضعیت پایان اون رو نگرفته
بعدا درباره Zombie و wait() دقیق تر صحبت میکنیم
حالا سه تایی اصلی رو کنار هم بذاریم
تا اینجا داریم:
fork()
ساختن Child:
Parent
↓
Child
exec()
جایگزین کردن برنامه داخل Child:
Child
↓
New Program
wait()
Parent
منتظر پایان Child میمونه:
Parent
↓
wait()
↓
Child finishes
↓
Parent continues
پس الگوی کلاسیک میشه:
Parent
│
fork()
│
▼
Child
│
exec()
│
▼
New Program
│
exit()
│
▼
Parent
│
wait()
│
▼
Continue
البته ترتیب دقیق wait() نسبت به اجرای Child به نحوه پیاده سازی برنامه بستگی دارده این دیاگرام فقط الگوی مفهومی رو نشون میده
چرا این قسمت مهمه؟
وقتی یک برنامه رو روی Linux تحلیل میکنید و داخل کد به:
fork
exec
wait
exit
میخورید حالا میتونید حدس بزنید چه اتفاقی در حال رخ دادنه
مثلا:
fork()
↓
یک Process جدید
↓
exec()
↓
اجرای برنامه دیگه
↓
exit()
↓
wait()
↓
Parent ادامه میده
دیگه فقط اسم چند تابع رو نمیبینید منطق پشت اونها رو هم میفهمید
تا اینجا Process API رو با سه مفهوم اصلی یاد گرفتیم:
fork() → ساخت Child
exec() →
جایگزین کردن برنامه داخل Process
wait() →
انتظار Parent برای پایان Child
@reverseengine
ReverseEngineering
Parent چطور منتظر Child میمونه؟ تا اینجا دو تا از مهم ترین قسمت های Process API رو یاد گرفتیم: fork() → ساخت Child exec() → اجرای یک برنامه جدید داخل Child حالا یک سؤال: Parent از کجا بفهمد Child کارش تموم شده؟ اینجاست که wait() وارد میشه wait()…
How does Parent
wait for Child?
So far we have learned two of the most important parts of the Process API:
fork() → create Child
exec() → execute a new program inside Child
Now a question:
How does Parent
know when Child is finished?
This is where wait() comes in
What does wait() do?
Very simple:
wait()
makes Parent wait until one of its Children is finished
For example:
That is, Parent does not say:
I have nothing more to do with you
So it says:
When the job is done, I will continue
A very simple example:
Suppose we have a program that wants to create a Child:
Here:
Child
executes the new program
Parent
waits with wait()
When Child finishes, Parent returns from wait() and continues its execution
Why do we need to wait at all?
Suppose you open Shell and type:
python test.py
If Shell immediately executes the following tasks without any coordination, the output and execution order of the programs may not be what we expect
For a typical execution of a command Shell can:
Create a Child
2 Run the program inside the Child
3 Wait for the Child to finish
4 Display the Prompt again
Approximately:
An important point:
wait() does not stop the Process
Here is a common mistake
When Parent
wait()
it does not mean that the entire operating system is stopped
Only that Process waits
The CPU can
execute other Processes
during the same time
For example:
The operating system still gives CPU to other processes
What if the Child terminates early?
If the Child has finished before the Parent reaches wait(), the operating system keeps the necessary information about the end of the Child so that the Parent can get its end status.
Here we come to an important concept called Zombie Process.
Zombie
is a Process that has finished executing but the Parent has not yet received its end status.
We will talk about Zombie and wait() in more detail later.
Now let's put the main three together.
So far we have:
Create Child:
Replace the program inside Child:
Parent Waits for the Child to finish:
Of course, the exact order of wait() in relation to Child execution depends on how the program is implemented. This diagram only shows the conceptual pattern.
Why is this part important?
When you analyze a program on Linux and you come across:
in the code, you can now guess what is happening.
For example:
You no longer just see the names of a few functions, you also understand the logic behind them.
So far, we have learned the Process API with three main concepts:
fork() → Creating a Child
exec() → Replacing a program inside a Process
wait() → Waiting for Parent to terminate Child
@reverseengine
wait for Child?
So far we have learned two of the most important parts of the Process API:
fork() → create Child
exec() → execute a new program inside Child
Now a question:
How does Parent
know when Child is finished?
This is where wait() comes in
What does wait() do?
Very simple:
wait()
makes Parent wait until one of its Children is finished
For example:
Parent
│
├── fork()
│
▼
Child
│
├── does its job
│
└── finishes
│
▼
Parent continues
That is, Parent does not say:
I have nothing more to do with you
So it says:
When the job is done, I will continue
A very simple example:
Suppose we have a program that wants to create a Child:
pid = fork();
if (pid == 0) {
// Child
exec(...);
}
else {
// Parent
wait(...);
}
Here:
Child
executes the new program
Parent
waits with wait()
When Child finishes, Parent returns from wait() and continues its execution
Why do we need to wait at all?
Suppose you open Shell and type:
python test.py
If Shell immediately executes the following tasks without any coordination, the output and execution order of the programs may not be what we expect
For a typical execution of a command Shell can:
Create a Child
2 Run the program inside the Child
3 Wait for the Child to finish
4 Display the Prompt again
Approximately:
Shell
│
├── fork()
│
▼
Child
│
└── exec()
│
▼
Program
│
exit()
│
▼
Shell
│
▼
Prompt
An important point:
wait() does not stop the Process
Here is a common mistake
When Parent
wait()
it does not mean that the entire operating system is stopped
Only that Process waits
The CPU can
execute other Processes
during the same time
For example:
Parent → Waiting
Child → Running
Chrome → Running
Browser → Running
The operating system still gives CPU to other processes
What if the Child terminates early?
If the Child has finished before the Parent reaches wait(), the operating system keeps the necessary information about the end of the Child so that the Parent can get its end status.
Here we come to an important concept called Zombie Process.
Zombie
is a Process that has finished executing but the Parent has not yet received its end status.
We will talk about Zombie and wait() in more detail later.
Now let's put the main three together.
So far we have:
fork()
Create Child:
Parent
↓
Child
exec()
Replace the program inside Child:
Child
↓
New Program
wait()
Parent Waits for the Child to finish:
Parent
↓
wait()
↓
Child finishes
↓
Parent continues
So the classic pattern becomes:
Parent
│
fork()
│
▼
Child
│
exec()
│
▼
New Program
│
exit()
│
▼
Parent
│
wait()
│
▼
Continue
Of course, the exact order of wait() in relation to Child execution depends on how the program is implemented. This diagram only shows the conceptual pattern.
Why is this part important?
When you analyze a program on Linux and you come across:
fork
exec
wait
exit
in the code, you can now guess what is happening.
For example:
fork()
↓
A new Process
↓
exec()
↓
Executing another program
↓
exit()
↓
wait()
↓
Parent continues.
You no longer just see the names of a few functions, you also understand the logic behind them.
So far, we have learned the Process API with three main concepts:
fork() → Creating a Child
exec() → Replacing a program inside a Process
wait() → Waiting for Parent to terminate Child
@reverseengine
The classic and official reference for ELF structure
https://refspecs.linuxfoundation.org/elf/gabi4+/contents.html
@reverseengine
https://refspecs.linuxfoundation.org/elf/gabi4+/contents.html
@reverseengine
The best of Reverse Engineering Reading List in world
https://github.com/onethawt/reverseengineering-reading-list
@reverseengine
https://github.com/onethawt/reverseengineering-reading-list
@reverseengine
GitHub
GitHub - onethawt/reverseengineering-reading-list: A list of Reverse Engineering articles, books, and papers
A list of Reverse Engineering articles, books, and papers - onethawt/reverseengineering-reading-list
How Trail of Bits helps verify the integrity of your Signal chats
https://blog.trailofbits.com/2026/08/11/how-trail-of-bits-helps-verify-the-integrity-of-your-signal-chats
@reverseengine
https://blog.trailofbits.com/2026/08/11/how-trail-of-bits-helps-verify-the-integrity-of-your-signal-chats
@reverseengine
The Trail of Bits Blog
How Trail of Bits helps verify the integrity of your Signal chats
Signal recently launched Automatic Key Verification, a feature that helps validate that your chats are secure without requiring direct safety number comparison. Trail of Bits built and operates one of the three auditors that make this system trustworthy.
From Chrome renderer code exec to kernel with MSG_OOB
https://projectzero.google/2025/08/from-chrome-renderer-code-exec-to-kernel.html
@reverseengine
https://projectzero.google/2025/08/from-chrome-renderer-code-exec-to-kernel.html
@reverseengine
projectzero.google
From Chrome renderer code exec to kernel with MSG_OOB
IntroductionIn early June, I was reviewing a new Linux kernel feature when I learned about the MS...
Modern iOS Security Features – A Deep Dive into SPTM, TXM, and Exclaves
https://arxiv.org/pdf/2510.09272
@reverseengine
https://arxiv.org/pdf/2510.09272
@reverseengine
Defeating AI-Assisted Reverse Engineering (or at Least Trying To)
https://blog.quarkslab.com/defeating-ai-assisted-reverse-engineering-or-at-least-trying-to.html
@reverseengine
https://blog.quarkslab.com/defeating-ai-assisted-reverse-engineering-or-at-least-trying-to.html
@reverseengine
Quarkslab
Defeating AI-Assisted Reverse Engineering (or at Least Trying To) - Quarkslab's blog
Is LLM-assisted reverse engineering making obfuscation pointless? We spent a couple of weeks trying to find out, by handing sandboxed agents a series of progressively hardened AArch64 binaries and one prompt: recover the hidden strings inside. This post walks…
👍1
این مدیوم منه اگه اونجا هم منو فالو کنید خوشحال میشم اونجا هم همین چیزای کانال رو میزارم و ی سری چیزای اضافه🖤
This is my Medium. I would be happy if you followed me there too. I will post the same things from the channel there and a few extra things🩶
https://medium.com/@addcss012
This is my Medium. I would be happy if you followed me there too. I will post the same things from the channel there and a few extra things🩶
https://medium.com/@addcss012
❤8
Dead Code و Junk Code
کدی که هست ولی قرار نیست کاری انجام بده
یکی از روش های رایج Obfuscation اینه که داخل برنامه مقدار زیادی کد اضافه قرار بدن که یا اصلا اجرا نمیشه یا اجرا میشه ولی هیچ تاثیری روی نتیجه نهایی برنامه نداره
هدف اینه که وقتی ما فایل رو باز میکنیم حجم زیادی از دستورهای اضافی ببینیم و پیدا کردن منطق واقعی سختتر بشه
مثلا این کد ساده رو ببینید:
حالا یک مثال در اسمبلی ببینیم:
اگر مقدار
اما Junk Code همیشه به این سادگی نیست ممکنه یک Obfuscator دستورهایی اضافه کنه که ظاهرشون مهم به نظر میرسه:
در ظاهر چند عملیات انجام شده
ولی در اخر وضعیت مهم برنامه تقریبا همون چیزیه که قبل از این بلاک بوده
در تحلیل واقعی یکی از بهترین سوالها اینه:
این بلاک چه چیزی رو تغییر داد که بعدا واقعا استفاده میشه؟
اگر جواب هیچ چیز باشه احتمال داره با Junk Code طرف باشیم یک روش خوب برای تحلیل اینه که فقط مقدار هایی رو دنبال کنید که به خروجی یا مرحله های بعدی برنامه میرسن مثلا اگر یک مقدار داخل
مقدارهای خروجی کجا میرن؟
حافظه تغییر کرده؟
Flag مهمی تغییر کرده؟
تابع دیگه ای صدا زده شده؟
نتیجه این عملیات بعدا استفاده میشه؟
Deobfuscation
یعنی همین کم کم چیزهایی که تاثیری روی منطق اصلی ندارن کنار میرن و ساختار واقعی برنامه مشخص میشه
تمرین:
این کد رو بررسی کنید:
C++
مشخص کنید کدوم قسمت روی خروجی تابع تاثیر داره و کدوم قسمت فقط باعث شلوغ شدن تحلیل میشه بعد همین مثال رو Compile کنید و داخل Ghidra باز کنید ببینید Compiler با بخش اضافی چه کاری میکنه ممکنه حتی قبل از اینکه تو فایل خروجی رو ببینید خودش کل بخش بی استفاده رو حذف کرده باشه چون کامپایلر ها هم بعضی وقتا برخلاف انتظارمون کار مفید انجام میدن
@reverseengine
کدی که هست ولی قرار نیست کاری انجام بده
یکی از روش های رایج Obfuscation اینه که داخل برنامه مقدار زیادی کد اضافه قرار بدن که یا اصلا اجرا نمیشه یا اجرا میشه ولی هیچ تاثیری روی نتیجه نهایی برنامه نداره
هدف اینه که وقتی ما فایل رو باز میکنیم حجم زیادی از دستورهای اضافی ببینیم و پیدا کردن منطق واقعی سختتر بشه
مثلا این کد ساده رو ببینید:
int result = a + b;اینجا محاسبات مربوط به
int x = 50;
x = x * 2;
x = x - 30;
return result;
x هیچ تاثیری روی result نداره پس از نظر منطق برنامه این بخش Dead Code محسوب میشهحالا یک مثال در اسمبلی ببینیم:
mov eax, 10
add eax, 20
mov ecx, 500
xor ecx, ecx
add ecx, 100
ret
اگر مقدار
ecx هیچ جا بعدا استفاده نشه بخش مربوط به ecx عملا تاثیری روی خروجی تابع نداره این همون چیزیه که ما باید یاد بگیریم تشخیص بدیماما Junk Code همیشه به این سادگی نیست ممکنه یک Obfuscator دستورهایی اضافه کنه که ظاهرشون مهم به نظر میرسه:
push rax
xor rcx, rcx
inc rcx
dec rcx
pop rax
در ظاهر چند عملیات انجام شده
ولی در اخر وضعیت مهم برنامه تقریبا همون چیزیه که قبل از این بلاک بوده
در تحلیل واقعی یکی از بهترین سوالها اینه:
این بلاک چه چیزی رو تغییر داد که بعدا واقعا استفاده میشه؟
اگر جواب هیچ چیز باشه احتمال داره با Junk Code طرف باشیم یک روش خوب برای تحلیل اینه که فقط مقدار هایی رو دنبال کنید که به خروجی یا مرحله های بعدی برنامه میرسن مثلا اگر یک مقدار داخل
RAX ساخته بشه ولی قبل از استفاده دوباره overwrite بشه احتمالا محاسبه قبلی اهمیت نداشته ولی اینجا باید حواستون جمع باشه هر کدی که خروجی واضحی نداره Junk Code نیست ممکنه روی Flagها تاثیر بذاره حافظه رو تغییر بده یا اثر جانبی داشته باشه پس قبل از حذف ذهنی یک بلاک رو باید بررسی کنید:مقدارهای خروجی کجا میرن؟
حافظه تغییر کرده؟
Flag مهمی تغییر کرده؟
تابع دیگه ای صدا زده شده؟
نتیجه این عملیات بعدا استفاده میشه؟
Deobfuscation
یعنی همین کم کم چیزهایی که تاثیری روی منطق اصلی ندارن کنار میرن و ساختار واقعی برنامه مشخص میشه
تمرین:
این کد رو بررسی کنید:
C++
int calculate(int a, int b)
{
int x = a + b;
int temp = 500;
temp ^= 123;
temp += 20;
temp -= 20;
return x;
}
مشخص کنید کدوم قسمت روی خروجی تابع تاثیر داره و کدوم قسمت فقط باعث شلوغ شدن تحلیل میشه بعد همین مثال رو Compile کنید و داخل Ghidra باز کنید ببینید Compiler با بخش اضافی چه کاری میکنه ممکنه حتی قبل از اینکه تو فایل خروجی رو ببینید خودش کل بخش بی استفاده رو حذف کرده باشه چون کامپایلر ها هم بعضی وقتا برخلاف انتظارمون کار مفید انجام میدن
@reverseengine
❤1
ReverseEngineering
Dead Code و Junk Code کدی که هست ولی قرار نیست کاری انجام بده یکی از روش های رایج Obfuscation اینه که داخل برنامه مقدار زیادی کد اضافه قرار بدن که یا اصلا اجرا نمیشه یا اجرا میشه ولی هیچ تاثیری روی نتیجه نهایی برنامه نداره هدف اینه که وقتی ما فایل رو باز…
Dead Code and Junk Code
Code that exists but is not supposed to do anything
One of the common methods of Obfuscation is to put a lot of extra code into the program that either does not run at all or runs but has no effect on the final result of the program
The goal is that when we open the file, we see a lot of extra instructions and it becomes harder to find the real logic
For example, look at this simple code:
Here, the calculations related to x have no effect on the result, so from the logic of the program this section is considered Dead Code
Now let's see an example in assembly:
If the value of ecx is not used anywhere later, the part related to ecx has practically no effect on the output of the function. This is what we need to learn to recognize.
But Junk Code is not always this simple. An Obfuscator may add instructions that appear to be important:
In appearance, several operations have been performed
But at the end, the important state of the program is almost the same as before this block.
In real analysis, one of the best questions is:
What did this block change that will actually be used later?
If the answer is nothing, we are probably dealing with Junk Code. A good way to analyze is to only follow the values that reach the output or subsequent stages of the program.
For example, if a value is created in RAX but is overwritten before being used again, the previous calculation probably does not matter. But you have to be careful here. Any code that does not have a clear output is not Junk Code. It may affect flags, change memory, or have side effects. So before mentally deleting a block, you should check:
Where do the output values go?
Has memory changed?
Has an important flag changed?
Has another function been called?
Will the result of this operation be used later?
Deobfuscation
That is, gradually things that do not affect the main logic are removed and the real structure of the program is revealed.
Exercise:
Examine this code:
C++
Determine which part affects the output of the function and which part just makes the analysis busy. Then compile this example and open it in Ghidra and see what the compiler does with the extra part. It may have removed the entire useless part even before you see it in the output file, because compilers sometimes do useful things against our expectations.
@reverseengine
Code that exists but is not supposed to do anything
One of the common methods of Obfuscation is to put a lot of extra code into the program that either does not run at all or runs but has no effect on the final result of the program
The goal is that when we open the file, we see a lot of extra instructions and it becomes harder to find the real logic
For example, look at this simple code:
int result = a + b;
int x = 50;
x = x * 2;
x = x - 30;
return result;
Here, the calculations related to x have no effect on the result, so from the logic of the program this section is considered Dead Code
Now let's see an example in assembly:
mov eax, 10
add eax, 20
mov ecx, 500
xor ecx, ecx
add ecx, 100
ret
If the value of ecx is not used anywhere later, the part related to ecx has practically no effect on the output of the function. This is what we need to learn to recognize.
But Junk Code is not always this simple. An Obfuscator may add instructions that appear to be important:
push rax
xor rcx, rcx
inc rcx
dec rcx
pop rax
In appearance, several operations have been performed
But at the end, the important state of the program is almost the same as before this block.
In real analysis, one of the best questions is:
What did this block change that will actually be used later?
If the answer is nothing, we are probably dealing with Junk Code. A good way to analyze is to only follow the values that reach the output or subsequent stages of the program.
For example, if a value is created in RAX but is overwritten before being used again, the previous calculation probably does not matter. But you have to be careful here. Any code that does not have a clear output is not Junk Code. It may affect flags, change memory, or have side effects. So before mentally deleting a block, you should check:
Where do the output values go?
Has memory changed?
Has an important flag changed?
Has another function been called?
Will the result of this operation be used later?
Deobfuscation
That is, gradually things that do not affect the main logic are removed and the real structure of the program is revealed.
Exercise:
Examine this code:
C++
int calculate(int a, int b)
{
int x = a + b;
int temp = 500;
temp ^= 123;
temp += 20;
temp -= 20;
return x;
}
Determine which part affects the output of the function and which part just makes the analysis busy. Then compile this example and open it in Ghidra and see what the compiler does with the extra part. It may have removed the entire useless part even before you see it in the output file, because compilers sometimes do useful things against our expectations.
@reverseengine
❤1
بخش بیست و هفتم بافر اورفلو
libFuzzer و Coverage Guided
Fuzzing
تا اینجا فهمیدیم Fuzzing یعنی دادن تعداد زیادی ورودی مختلف به برنامه و منتظر موندن تا یک جایی خرابکاری کنه😁
ولی Fuzzer های جدید فقط ورودی رندوم تولید نمیکنن بعضی از اونها بررسی میکنن هر ورودی برنامه رو از چه مسیر هایی عبور داده و همین باعث میشه کم کم ورودی های جالب تر تولید کنه
Coverage Guided یعنی چی
فرض کن یک برنامه این شکلیه
Inputاگر ورودی اول فقط به Check 1 برسه
↓
Check 1
↓
Check 2
↓
Hidden Function
سعی میکنه ورودی مسیر رو تغییر بده تا Fuzzer جدیدی باز بشه
مثلا به Check 2 برسه
بعد دوباره از همون ورودی استفاده میکنه و تغییرات بیشتری میده
هدف اینه که قسمت های بیشتری از برنامه اجرا بشن چون خب ظاهرا ما تصمیم گرفتیم برای پیدا کردن باگ باید به همه جای برنامه سرک بکشیم 😅
libFuzzer
چیکار میکنه
libFuzzer
یک موتور Fuzzing برای برنامههای C و ++C است که با LLVM و Clang کار میکنه ما یک تابع مشخص به اون میدیم
بعد خودش بار ها و بار ها اون تابع رو با ورودی های مختلف اجرا میکنه
هر ورودی که باعث رسیدن به مسیر جدیدی بشه ارزشمند تر میشه
تابع اصلی Fuzzing
معمولا چیزی شبیه این داریم:
C
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
int LLVMFuzzerTestOneInput(
const uint8_t *data,
size_t size
)
{
return 0;
}
توضیح کد زیر
این تابع هدف Fuzzer هست
هر بار libFuzzer یک ورودی جدید تولید میکنه محتوای ورودی داخل
data قرار میگیره و اندازه اون داخل size قرار میگیرهیک مثال ساده:
C
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
#include <string.h>
int LLVMFuzzerTestOneInput(
const uint8_t *data,
size_t size
)
{
if (size >= 5)
{
if (memcmp(data, "HELLO", 5) == 0)
{
volatile int x = 1;
(void)x;
}
}
return 0;
}
اینجا چه اتفاقی میوفته
Fuzzer
ورودی های مختلف رو امتحان میکنه
مثلا
AAAAA
بعد
HELAA
بعد شاید
HELLO
وقتی ورودی به
HELLO برسهیک مسیر جدید از برنامه اجرا میشه
Coverage Guided Fuzzing
این مسیر جدید رو تشخیص میده
و اون ورودی رو نگه میداره تا از اون برای پیدا کردن مسیرهای بعدی استفاده کنه
کامپایل با Clang
shell
clang -g -fsanitize=fuzzer,address file23_fuzz.c -o file23_fuzz
اینجا دو چیز با هم فعال شده
libFuzzer
+
AddressSanitizer
libFuzzer
ورودی تولید میکنه
ASan
مراقب خطا های حافظه هست
این ترکیب برای پیدا کردن Memory Bug خیلی قدرتمنده
اجرای Fuzzer
shell
./file23_fuzz
بعد برنامه شروع میکنه به تولید و تغییر ورودی ها
اگر ورودی باعث کرش بشه معمولا همون ورودی ذخیره میشه
تا بتونیم بعدا دوباره بررسیش کنیم
چرا برای ما مهمه؟
فرض کنید یک برنامه پیچیده دارید
ولی دقیقا نمیدونید چه ورودی باعث رسیدن به یک تابع حساس میشه
Fuzzer
میتونه با امتحان کردن ورودی های مختلف مسیر های جدید رو پیدا کنه
بعد شما میتونید همون مسیر ها رو داخل Ghidra یا IDA بررسی کنید
یعنی:
Fuzzing
↓
New Code Path
↓
Crash یا Behavior
↓
Ghidra / IDA
↓
Assembly Analysis
Coverage Guided Fuzzing
فقط دنبال کرش نیست
دنبال مسیر های جدید هم هست
هر مسیر جدید یعنی بخش جدیدی از برنامه که ارزش بررسی داره و وقتی libFuzzer رو با ASan ترکیب میکنیم هم میتونیم ورودی های هوشمندانه تر تولید کنیم هم Memory Bug ها رو سریع تر تشخیص بدیم
تمرین:
تابع بالا رو کمی تغییر بدید و یک شرط جدید برای یک ورودی خاص اضافه کنید بعد فکر کنید Fuzzer چطور باید قدم به قدم ورودی رو تغییر بده تا به اون مسیر جدید برسه
@reverseengine
❤1
ReverseEngineering
بخش بیست و هفتم بافر اورفلو libFuzzer و Coverage Guided Fuzzing تا اینجا فهمیدیم Fuzzing یعنی دادن تعداد زیادی ورودی مختلف به برنامه و منتظر موندن تا یک جایی خرابکاری کنه😁 ولی Fuzzer های جدید فقط ورودی رندوم تولید نمیکنن بعضی از اونها بررسی میکنن هر ورودی…
Part 27 Buffer Overflow
libFuzzer and Coverage Guided
Fuzzing
So far, we have understood that Fuzzing means giving a lot of different inputs to the program and waiting for it to mess up somewhere😁
But new Fuzzers don't just generate random inputs. Some of them check what paths each input has taken in the program, which makes it gradually generate more interesting inputs
What does Coverage Guided mean
Suppose a program looks like this
Input
↓
Check 1
↓
Check 2
↓
Hidden Function
If the first input only reaches Check 1
It tries to change the input path so that a new Fuzzer opens
For example,
it reaches Check 2
Then it uses the same input again and makes more changes
The goal is to run more parts of the program because apparently we decided to go everywhere in the program to find the bug 😅
libFuzzer
What does libFuzzer do
A Fuzzing Engine for C Programs And it's C++ that works with LLVM and Clang. We give it a specific function.
Then it runs that function over and over again with different inputs.
Each input that leads to a new path becomes more valuable.
The main Fuzzing function
Usually we have something like this:
C
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
int LLVMFuzzerTestOneInput(
const uint8_t *data,
size_t size
)
{
return 0;
}
Explanation of the code below
This function is the target of the Fuzzer
Every time libFuzzer generates a new input, the content of the input is placed in data and its size is placed in size
A simple example:
C
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
#include <string.h>
int LLVMFuzzerTestOneInput(
const uint8_t *data,
size_t size
)
{
if (size >= 5)
{
if (memcmp(data, "HELLO", 5) == 0)
{
volatile int x = 1;
(void)x;
}
}
return 0;
}
What happens here
The Fuzzer
trys different inputs
For example
AAAA
then
HELAA
then maybe
HELLO
When the input reaches HELLO
a new path is executed from the program
Coverage Guided Fuzzing
detects this new path
and stores that input to use for finding subsequent paths
Compile with Clang:
shell
clang -g -fsanitize=fuzzer,address file23_fuzz.c -o file23_fuzz
Here two things are enabled together
libFuzzer
+
AddressSanitizer
libFuzzer
generates input
ASan
watches for memory errors
This combination is very powerful for finding memory bugs
Run Fuzzer
shell
./file23_fuzz
Then the program starts generating and modifying inputs
If the input causes a crash, usually the same input is saved
so that we can check it again later Let's do
Why is it important to us?
Suppose you have a complex program
But you don't know exactly what input will cause a critical function to be reached
Fuzzer
can find new paths by trying different inputs
Then you can examine those paths in Ghidra or IDA
That is:
Fuzzing
↓
New Code Path
↓
Crash or Behavior
↓
Ghidra / IDA
↓
Assembly Analysis
Coverage Guided Fuzzing
It doesn't just look for crashes
It also looks for new paths
Each new path is a new part of the program that is worth examining and when we combine libFuzzer with ASan we can both generate smarter inputs and detect memory bugs faster
Exercise:
Change the above function a little and add a new condition for a specific input then think about how the Fuzzer should change the input step by step to reach that new path
@reverseengine
❤1