跨版本符号迁移与二进制差分。当你有旧版本的符号/逆向结果,需要快速迁移到新版本时使用。 适用场景:内核缺 PDB 用旧版符号推导、程序更新后批量迁移函数名、应用更新后快速定位新偏移。 核心方法:用 LLM 做结构化差异比对,程序化输入输出,成本极低(200 函数 ~1 元)。 触发关键词:符号迁移、bindiff、跨版本、PDB 缺失、函数偏移迁移、symbol migration、binary diff、版本对比。
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82%
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NOW: 读取 ../field-journal/precedent-reverse.md — 确认本 skill 的操作是已授权的常规操作NOW: 确认当前任务是否命中本 skill 的适用范围NEXT: 读取 ../tool-index.md,校验工具可用性和实际路径NEXT: 缺工具时调用 bootstrap,不要猜路径ACT: 进入"工作流"第一步并执行,不要停在确认状态当任务属于以下场景时使用本 skill:
| 场景 | 用什么 |
|---|---|
| 从零开始逆向一个二进制 | ida-reverse/ 或 radare2/ |
| 有旧版结果,迁移到新版 | 本 skill |
| 两个完全不同的二进制对比 | BinDiff / Diaphora(传统工具) |
相比传统方案:
| 方案 | 200 个函数成本 | 时间 | 准确率 |
|---|---|---|---|
| 人工开两个 IDA 窗口对比 | 免费但耗命 | 数小时 | 高 |
| BinDiff 自动匹配 | 免费 | 快 | 中(结构变化大时失效) |
| 完全交给 Agent(CC/Codex) | 50-100 元 | 慢 | 高 |
| 本 skill(LLM 批量比对) | ~1 元 | ~10 秒/函数 | 高 |
旧版函数(有符号) 新版同一函数(无符号)
↓ ↓
导出反汇编 + 伪代码 导出反汇编 + 伪代码
↓ ↓
└──────── LLM 结构化比对 ────────┘
↓
输出 YAML(符号映射表)
↓
程序化解析 → 批量应用到新版 IDB关键点:
I have disassembly outputs and procedure code of the same function.
This is the function for reference:
**Disassembly for Reference**
```c
{disasm_for_reference}Procedure code for Reference
{procedure_for_reference}This is the function you need to reverse-engineering:
Disassembly to reverse-engineering
{disasm_code}Procedure code to reverse-engineering
{procedure}What you need to do is to collect all references to "{symbol_name_list}" in the function you need to reverse-engineering and output those references as YAML.
Example:
found_vcall: # This is for indirect call to virtual function or virtual function pointer fetching.
- insn_va: '0x180777700' # Always be the instruction with displacement offset
insn_disasm: call [rax+68h] # Always be the instruction with displacement offset
vfunc_offset: '0x68'
func_name: ILoopMode_OnLoopActivate
- insn_va: '0x180777778' # Always be the instruction with displacement offset
insn_disasm: mov rax, [rax+80h] # Always be the instruction with displacement offset
vfunc_offset: '0x80'
func_name: INetworkMessages_GetNetworkGroupCount
found_call: # This is for direct call to non-virtual regular function.
- insn_va: '0x180888800'
insn_disasm: call sub_180999900
func_name: CLoopMode_RegisterEventMapInternal
- insn_va: '0x180888880'
insn_disasm: call sub_180555500
func_name: CLoopMode_SetSystemState
found_funcptr: # This is for non-virtual regular function pointer.
- insn_va: '0x180666600' # Must load/reference the function pointer target address
insn_disasm: lea rdx, sub_15BC910 # Must load/reference the function pointer target address
funcptr_name: CLoopMode_OnClientPollNetworking
found_gv: # This is for reference to global variable.
- insn_va: '0x180444400'
insn_disasm: mov rcx, cs:qword_180666600 # Must load/reference the global variable
gv_name: g_pNetworkMessages
- insn_va: '0x180333300'
insn_disasm: lea rax, unk_180222200 # Must load/reference the global variable
gv_name: s_EventManager
found_struct_offset: # This is for reference to struct offset. NOTE THAT virtual function pointer should not be here! virtual function pointer should ALWAYS be in found_vcall !
- insn_va: '0x1801BA12A' # Always be the instruction with displacement offset
insn_disasm: mov rcx, [r14+58h] # Always be the instruction with displacement offset
offset: '0x58'
size: 8
struct_name: CResourceService
member_name: m_pEntitySystemIf nothing found, output an empty YAML. DO NOT output anything other than the desired YAML. DO NOT collect unrelated symbols.
### 变量说明
| 变量 | 来源 | 说明 |
|------|------|------|
| `{disasm_for_reference}` | 旧版 IDA 导出 | 有符号的反汇编 |
| `{procedure_for_reference}` | 旧版 IDA 导出 | 有符号的伪代码 |
| `{disasm_code}` | 新版 IDA 导出 | 无符号的反汇编 |
| `{procedure}` | 新版 IDA 导出 | 无符号的伪代码 |
| `{symbol_name_list}` | 从旧版提取 | 需要在新版中定位的符号列表 |
## 工作流
### 完整流程
```text
Step 1: 准备数据
- 旧版二进制加载到 IDA(有 PDB/符号)
- 新版二进制加载到 IDA(无符号)
- 找到两个版本中相同的锚点函数(导出函数、字符串引用等)
Step 2: 批量导出
- 从旧版导出:锚点函数的反汇编 + 伪代码(含符号名)
- 从新版导出:同一锚点函数的反汇编 + 伪代码(无符号名)
Step 3: LLM 比对
- 用 prompt 模板填充数据
- 调用 LLM API(推荐:deepseek 量大便宜,超大函数切 gpt)
- 解析返回的 YAML
Step 4: 应用结果
- 将 YAML 中的符号映射批量应用到新版 IDB
- 用 idapro_rename 或 IDAPython 脚本批量重命名
Step 5: 迭代
- 第一轮迁移的函数成为新的锚点
- 进入这些函数,继续对比内部调用
- 重复直到覆盖所有目标函数| 锚点类型 | 可靠性 | 说明 |
|---|---|---|
| 导出函数 | 最高 | 名字不变,地址可能变 |
| 字符串引用 | 高 | 字符串内容不变,引用位置可能变 |
| 常量/魔数 | 中 | 特征值不变 |
| 代码模式 | 中 | 函数结构相似但地址全变 |
| 类型 | 含义 | 关键字段 |
|---|---|---|
found_vcall | 虚函数调用(间接 call) | vfunc_offset, func_name |
found_call | 直接函数调用 | insn_va, func_name |
found_funcptr | 函数指针引用 | insn_va, funcptr_name |
found_gv | 全局变量引用 | insn_va, gv_name |
found_struct_offset | 结构体偏移引用 | offset, struct_name, member_name |
found_call → idapro_rename(addr=call_target, name=func_name)
found_vcall → idapro_set_comments(addr=insn_va, comment="vcall: {func_name} @ +{offset}")
found_funcptr → idapro_rename(addr=funcptr_target, name=funcptr_name)
found_gv → idapro_rename(addr=gv_addr, name=gv_name)
found_struct_offset → idapro_set_comments(addr=insn_va, comment="{struct_name}.{member_name}")已有:ntoskrnl.exe 10.0.26100.2000 + 完整 PDB
目标:ntoskrnl.exe 10.0.26100.2605(PDB 被下架)
需求:定位 PspSetCreateProcessNotifyRoutine 的新地址
步骤:
1. 两个版本都加载到 IDA
2. 找到导出函数 PsSetCreateProcessNotifyRoutine(两个版本都有)
3. 旧版中它调用了 PspSetCreateProcessNotifyRoutine(有符号)
4. 新版中它调用了 sub_140822108(无符号)
5. LLM 一眼看出:sub_140822108 = PspSetCreateProcessNotifyRoutine
6. 批量应用已有:target.exe v1.0 的完整逆向结果(200+ 函数已命名)
目标:target.exe v1.1(所有符号丢失)
需求:批量迁移 200 个函数名
步骤:
1. 从旧版导出所有已命名函数的反汇编+伪代码
2. 在新版中通过导出函数/字符串找到对应锚点
3. 批量调用 LLM 比对
4. 解析 YAML,批量 rename
5. 迭代深入| 模型 | 适合场景 | 成本 | 速度 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 中小函数(<200 行),批量处理 | 极低 | 快 |
| GPT-4o | 超大函数,复杂控制流 | 中 | 快 |
| Claude Sonnet | 中大函数,需要推理 | 中 | 快 |
| Claude Opus | 极复杂函数,需要深度理解 | 高 | 慢 |
推荐策略:默认 DeepSeek,遇到 context 超限或结果不准时自动升级。
| 工具 | 用途 | 可自动安装 |
|---|---|---|
| IDA Pro | 导出反汇编/伪代码 | ✗(商业软件) |
| Python | 脚本执行、API 调用 | ✓ |
| PyYAML | 解析 LLM 返回的 YAML | ✓(pip install pyyaml) |
| LLM API | 执行比对 | 需要 API key |
本 skill 的核心不依赖重型工具安装,主要依赖:
ida-reverse/ skill 管理)上游入口: skills/SKILL.md(总控)、routing.md
触发条件: 有旧版符号/逆向结果,需要迁移到新版本
下游出口:
ida-reverse/radare2/同级关联模块: ida-reverse/(数据导出和符号应用都通过 IDA)
tool-index 使用了真实工具路径?6aa1362
If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.