기능

B2R2는 명령어 파싱, 바이너리 디스어셈블리, 어셈블리, 제어 흐름 복구 및 바이너리 분석을 위한 기타 핵심 구성 요소를 지원합니다. 또한 플랫폼에 구애받지 않는 상태에서 readelf 및 objdump와 유사한 여러 사용자 대상 명령줄 도구를 포함합니다. B2R2는 현재 ELF, PE, Mach-O 및 WebAssembly의 네 가지 바이너리 파일 형식을 지원합니다.

아래 표는 B2R2에서 현재 지원하는 기능을 요약한 것입니다. 일부 영역은 아직 개발 중이며, 기여를 환영합니다. 풀 리퀘스트를 열기 전에 기여 가이드라인을 반드시 읽어주시기 바랍니다.

종속성

B2R2는 의도적으로 종속성 풋프린트를 작게 유지하여 빌드를 단순하게 하고, 핵심이 바이너리 분석을 위한 효율적인 알고리즘 및 데이터 구조에 집중할 수 있도록 합니다. 코어 라이브러리에는 외부 종속성이 없으며, 대부분의 외부 라이브러리는 선택 사항이며 특정 구성 요소나 도구에서만 사용됩니다. 다음은 프로젝트에서 사용하는 외부 라이브러리 목록입니다.

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

API 문서

문서는 fsdocs로 생성되며, https://b2r2.org/B2R2/에서 확인할 수 있습니다.

예제

B2R2 API를 사용해 보겠습니다.

1. 먼저 DIRNAME이라는 빈 디렉터리를 만듭니다:

   root@kitploit:~

   mkdir DIRNAME
   cd DIRNAME
   

2. 그런 다음 dotnet 명령줄 도구로 빈 콘솔 프로젝트를 만듭니다:

   root@kitploit:~

   $ dotnet new console -lang F#
   

3. 프로젝트에 NuGet 패키지 B2R2.FrontEnd.API를 추가합니다:

   root@kitploit:~

   $ dotnet add package B2R2.FrontEnd.API
   

4. 즐겨 사용하는 편집기로 Program.fs 파일을 다음과 같이 수정합니다:

   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 run을 입력하여 실행합니다. 콘솔에서 리프트된 IR 문을 볼 수 있습니다. 끝입니다! 몇 줄의 F# 코드만으로 Intel 명령어를 리프트했습니다.

빌드

B2R2 빌드는 간단합니다. .NET 10 SDK 이상을 설치하면 소스 루트에서 빌드할 준비가 완료됩니다.

• 릴리스 모드로 B2R2를 빌드하려면 dotnet build -c Release를 실행하세요.

• 디버그 모드로 B2R2를 빌드하려면 dotnet build를 실행하세요.

F# 개발 환경 설정에 대한 자세한 내용은 공식 F# 웹사이트(http://fsharp.org/)를 방문하세요.

크레딧

B2R2는 KAIST의 SoftSec Lab 연구원들이 KAIST 사이버 보안 연구 센터 (CSRC)와 협력하여 개발했습니다. 전체 기여자 목록은 AUTHORS.md를 참조하십시오.

인용

연구에서 B2R2를 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주시기 바랍니다:

튜토리얼

B2R2용 온라인 튜토리얼이 제공되며, B2R2 사용의 기본 사항을 다루고 실습 예제를 제공합니다. 다음 링크에서 확인하세요: https://b2r2.org/tutorial-icst2026/.

출판물

다음은 B2R2를 사용하거나 기반으로 한 논문입니다. 귀하의 작업이 포함되어야 한다면 풀 리퀘스트를 열어 주십시오.

• EVMpress: 최신 EVM 디컴파일을 위한 정밀 타입 추론, CBT 2025 (PDF)
• 현대 x86-64 바이너리의 건전한 재조립을 향하여, ASPLOS 2025 (PDF)
• PoE: 익스플로잇을 위한 도메인 특화 언어, SVCC 2024 (PDF)
• FunProbe: 확률론적 분석을 통한 바이너리 코드에서 함수 탐지, FSE 2023 (PDF)
• 보안이 리버스 엔지니어에게 어떤 이점을 주는가? 인텔 CET가 함수 식별에 미치는 영향, DSN 2022 (PDF)
• Smartian: 정적 및 동적 데이터 흐름 분석을 통한 스마트 컨트랙트 퍼징 강화, ASE 2021 (PDF)
• NTFuzz: 정적 바이너리 분석을 통한 Windows 커널 퍼징에서 타입 인식 활성화, Oakland 2021 (PDF)