機能

B2R2 は、命令解析、バイナリ逆アセンブル、アセンブル、制御フロー復元、その他バイナリ解析のためのコア構成要素をサポートしています。また、readelf や objdump に匹敵する、プラットフォームに依存しないコマンドラインツールもいくつか含まれています。B2R2 は現在、4つのバイナリファイル形式（ELF、PE、Mach-O、WebAssembly）をサポートしています。

以下の表は、B2R2 が現在サポートしている機能をまとめたものです。一部の分野はまだ開発中であり、貢献を歓迎します。プルリクエストを送る前に、コントリビューションガイドライン をお読みください。

依存関係

B2R2 は、ビルドをシンプルにし、バイナリ解析のための効率的なアルゴリズムとデータ構造にコアを集中させるために、依存関係のフットプリントを意図的に小さく保っています。コアライブラリには外部依存関係がなく、ほとんどの外部ライブラリはオプションであり、特定のコンポーネントやツールでのみ使用されます。以下は、プロジェクトで使用されている外部ライブラリのリストです。

• System.IO.Hashing
• FSharp.Compiler.Service
• FParsec
• BenchmarkDotNet
• Avalonia.FuncUI

API ドキュメント

ドキュメントは fsdocs で生成され、https://b2r2.org/B2R2/ で公開されています。

例

B2R2 API を実際に使ってみましょう。

1. まず、DIRNAME という名前の空のディレクトリを作成します。

   root@kitploit:~

   mkdir DIRNAME
   cd DIRNAME
   

2. 次に、dotnet コマンドラインツールを使用して空のコンソールプロジェクトを作成します。

   root@kitploit:~

   $ dotnet new console -lang F#
   

3. NuGet パッケージ B2R2.FrontEnd.API をプロジェクトに追加します。

   root@kitploit:~

   $ dotnet add package B2R2.FrontEnd.API
   

4. お好みのエディタで Program.fs ファイルを以下のように変更します。

   root@kitploit:~

   open B2R2
   open B2R2.FrontEnd
   
   [<EntryPoint>]
   let main argv =
     let isa = ISA "amd64"
     let bytes = [| 0x65uy; 0xffuy; 0x15uy; 0x10uy; 0x00uy; 0x00uy; 0x00uy |]
     let hdl = BinHandle(bytes, isa)
     let lifter = hdl.NewLiftingUnit()
     let ins = lifter.ParseInstruction 0UL // parse the instruction at offset 0
     lifter.LiftInstruction ins |> printfn "%A"
     0
   

5. dotnet run と入力して実行します。リフティングされた IR 文がコンソールに表示されるはずです。これで完了です！わずか数行の F# コードで Intel 命令をリフティングできました。

ビルド

B2R2 のビルドは簡単です。.NET 10 SDK 以降をインストールすれば、ソースルートからビルドする準備は完了です。

• リリースモードでビルドするには：dotnet build -c Release
• デバッグモードでビルドするには：dotnet build

F# 開発環境のセットアップについては、公式 F# ウェブサイト（http://fsharp.org/）を参照してください。

クレジット

B2R2 は、KAIST の SoftSec Lab のメンバーと、KAIST の サイバーセキュリティ研究センター（CSRC） の協力により開発されました。貢献者の完全なリストは AUTHORS.md を参照してください。

引用

研究で B2R2 を使用する場合は、以下の 論文 を引用してください。

チュートリアル

B2R2 のオンラインチュートリアルが利用可能で、B2R2 の基本的な使い方と実践的な例を網羅しています。以下のリンクからご覧いただけます：https://b2r2.org/tutorial-icst2026/。

出版物

以下は、B2R2 を使用または基にした論文です。あなたの研究を含めたい場合は、プルリクエストを送ってください。

• EVMpress: Precise Type Inference for Next-Generation EVM Decompilation, CBT 2025 (PDF)
• Towards Sound Reassembly of Modern x86-64 Binaries, ASPLOS 2025 (PDF)
• PoE: A Domain-Specific Language for Exploitation, SVCC 2024 (PDF)
• FunProbe: Probing Functions from Binary Code through Probabilistic Analysis, FSE 2023 (PDF)
• How'd Security Benefit Reverse Engineers? The Implication of Intel CET on Function Identification, DSN 2022 (PDF)
• Smartian: Enhancing Smart Contract Fuzzing with Static and Dynamic Data-Flow Analyses, ASE 2021 (PDF)
• NTFuzz: Enabling Type-Aware Kernel Fuzzing on Windows with Static Binary Analysis, Oakland 2021 (PDF)