B2R2 é rápido: seu mecanismo principal de análise binária é projetado para eficiência e escrito em um estilo funcional-first. Isso o torna uma escolha natural para paralelismo puro em tarefas comuns de análise, como elevação de instruções e recuperação de CFG.

Características

O B2R2 suporta parsing de instruções, desmontagem binária, montagem, recuperação de fluxo de controle e outros blocos fundamentais para análise binária. Ele também inclui várias ferramentas de linha de comando voltadas ao usuário, comparáveis a readelf e objdump, permanecendo independente de plataforma. Atualmente, o B2R2 suporta quatro formatos de arquivos binários: ELF, PE, Mach-O e WebAssembly.

A tabela abaixo resume os recursos atualmente suportados pelo B2R2. Algumas áreas ainda estão em desenvolvimento, e contribuições são bem-vindas. Antes de abrir um pull request, leia nossa diretriz de contribuição.

Dependências

O B2R2 mantém intencionalmente uma pegada de dependências pequena para simplificar as compilações e manter o núcleo focado em algoritmos eficientes e estruturas de dados para análise binária. A biblioteca principal não tem dependências externas, e a maioria das bibliotecas externas são opcionais e usadas apenas por componentes ou ferramentas específicas. Abaixo está a lista de bibliotecas externas usadas pelo projeto.

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

Documentação da API

Nossa documentação é gerada com fsdocs e está disponível em https://b2r2.org/B2R2/.

Exemplo

Vamos tentar usar as APIs do B2R2.

1. Primeiro, crie um diretório vazio chamado DIRNAME:

   root@kitploit:~

   mkdir DIRNAME
   cd DIRNAME
   

2. Em seguida, crie um projeto de console vazio com a ferramenta de linha de comando dotnet:

   root@kitploit:~

   $ dotnet new console -lang F#
   

3. Adicione o pacote NuGet B2R2.FrontEnd.API ao projeto:

   root@kitploit:~

   $ dotnet add package B2R2.FrontEnd.API
   

4. Modifique o arquivo Program.fs com seu editor favorito da seguinte forma:

   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 // analisa a instrução no offset 0
     lifter.LiftInstruction ins |> printfn "%A"
     0
   

5. Execute digitando dotnet run. Você deverá ver as instruções IR elevadas no seu console. Pronto! Você acabou de elevar uma instrução Intel com apenas algumas linhas de código F#.

Compilação

Compilar o B2R2 é simples. Instale o .NET 10 SDK ou posterior, e você estará pronto para compilar a partir da raiz do código-fonte.

• Para compilar o B2R2 em modo release, execute dotnet build -c Release.

• Para compilar o B2R2 em modo debug, execute dotnet build.

Para mais informações sobre como configurar um ambiente de desenvolvimento F#, visite o site oficial do F#: http://fsharp.org/.

Créditos

O B2R2 foi desenvolvido por membros do SoftSec Lab no KAIST em colaboração com o Cyber Security Research Center (CSRC) no KAIST. Consulte AUTHORS.md para a lista completa de contribuidores.

Citação

Se você usar o B2R2 em sua pesquisa, considere citar nosso artigo:

Tutorial

Um tutorial online está disponível para o B2R2, que cobre os fundamentos do uso do B2R2 e fornece exemplos práticos. Confira no seguinte link: https://b2r2.org/tutorial-icst2026/.

Publicações

Abaixo estão artigos que usam ou se baseiam no B2R2. Se o seu trabalho deve ser incluído, por favor abra um pull request.

• 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)