使用angr的SIM_PROCEDURES来进行符号执行

angr是一个强大的二进制分析工具，可以进行静态和动态的符号执行，用于自动化分析二进制代码的结构和行为。angr提供了一种称为SIM_PROCEDURES的机制，通过它可以定制和扩展符号执行的行为。下面将介绍如何使用SIM_PROCEDURES来进行符号执行，并提供一个简单的例子来演示其用法。

SIM_PROCEDURES是angr中的一个类，用于定义特定函数的符号执行行为。通过继承SIM_PROCEDURES类，并重写相关方法，可以自定义函数的符号执行过程。下面是一个简单的例子：

import angr
import claripy

# 继承SIM_PROCEDURES类，自定义符号执行行为
class MyCustomProcedure(angr.SIM_PROCEDURES['stubs']['PathTerminator']):
    def run(self, state):
        # 获取函数参数
        arg = state.solver.eval(state.regs.rdi)

        # 创建一个符号变量
        result = claripy.BVS('result', 32)

        # 添加约束条件
        state.add_constraints(result == arg * 2)

        # 设置返回值
        state.regs.rax = result
        
# 创建一个程序对象
proj = angr.Project('/path/to/binary', load_options={'auto_load_libs': False})

# 创建一个符号执行状态
state = proj.factory.entry_state()

# 添加自定义的符号执行行为
proj.hook_symbol('custom_function', MyCustomProcedure())

# 运行符号执行直到程序结束
simgr = proj.factory.simulation_manager(state)
simgr.run()

# 获取符号执行结果
print(simgr.deadended[0].regs.rax)

在上面的例子中，我们创建了一个自定义的符号执行过程类MyCustomProcedure，继承自angr中的PathTerminator类。重写了run方法，实现了自定义的符号执行逻辑。在这个例子中，我们假设要分析的二进制中有一个名为custom_function的函数，该函数的参数是一个整数，并将该整数乘以2作为返回值。

我们首先创建一个angr的项目对象proj，并使用entry_state方法创建一个初始的符号执行状态state。然后，使用hook_symbol方法将自定义的符号执行过程类MyCustomProcedure绑定到custom_function函数上。最后，使用simulation_manager方法创建一个符号执行管理器simgr，并调用其run方法开始符号执行过程。

在符号执行过程完成后，我们可以从simgr中获取符号执行结果。在上面的例子中，我们通过访问deadended列表获取到最终的符号执行状态，并从该状态中获取返回值。最后，我们将结果打印出来。

使用SIM_PROCEDURES来进行符号执行可以给我们更大的灵活性和自定义性。通过继承SIM_PROCEDURES类，我们可以控制函数的符号执行行为，并应用自定义的分析和约束条件。这对于分析复杂的二进制程序和发现潜在的漏洞非常有帮助。