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IA-64体系结构使用64位指令集,该指令集应用显式并行指令计算(EPIC)技术,可提供更高的指令级并行性(ILP),但同时也给IA-64二进制代码流的分析和变换带来了困难.介绍了一个IA-64解码器自动生成器的结构与实现,该生成器的输入为IA-64指令集的SLED描述,自动生成用于IA-64指令解码器的C代码.通过该生成器可有效减少解码器的开发时间,确保解码器的正确性,提高解码器的执行效率.实现的自动生成器可应用于IA-64二进制翻译及逆向工程中. 相似文献
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指令描述的自动检测技术 总被引:2,自引:0,他引:2
通过使用高级说明语言描述指令集,自动生成指令编码和解码程序,使单调乏味而且非常容易出错的机器代码重定向工作自动化,并且通过反汇编测试平台对这项描述的正确性实现自动检测.这对于64位、具有更高的指令级并行性(ILP)的IA-64,在二进制指令代码流的自动分析和变换,基于机器和操作系统的描述来实现IA-64二进制自动翻译和逆向工程中有重要的意义.概述了对IA-64指令的SLED描述,详细阐述了利用NJMCT自动生成反向工具的设计与实现技术. 相似文献
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数据段映射是二进制翻译过程中源可执行文件和目标可执行文件数据关系的纽带。论文介绍了32位处理器二进制翻译的数据段映射技术,指出了这种映射技术在IA64二进制翻译中存在的缺陷,进而提出了改进方法,并解决了IA64二进制翻译的数据段映射问题。 相似文献
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指令级并行中谓词分析技术的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
谓词支持是IA 6 4体系结构的新特征 ,它为发掘指令级并行提供了更多的机会 ,同时给编译器的设计者增加了难度 .谓词是条件执行的依据 ,是提高指令级并行的新途径 .该文介绍在ORC(IA 6 4OpenResearchCompiler)中首次设计实现的基于谓词划分图的谓词分析技术及其在指令调度中的应用 .利用谓词分析技术建立了谓词关系数据库、指令调度查询谓词关系数据库提高指令级并行 .文章着重论述了谓词关系数据库的核心———谓词划分图的建立 ,在谓词划分图的基础上实现了谓词关系的计算和查询 ,实际结果表明谓词分析技术有显著优化效果 . 相似文献
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本文基于斯坦福大学设计的KernelC编译器ISCD,针对64位流处理器体系结构,设计实现了其核心VLIW编译器,并针对高性能计算应用需求进行优化,实现了分布式寄存器负载均衡和指令自动合并技术。实验结果表明,该编译器能够很好地开发程序中的并行性,具有较高的效率。 相似文献
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Fuzzing测试是一种基于缺陷注入的自动软件测试技术,近几年来广泛应用于软件测试、安全漏洞挖掘等领域.当Fuzzing测试出现异常时,需要人工逆向精确定位触发漏洞的代码位置,分析的工作量大,而且分析效率较为低下.论文以现有二进制比较技术为基础,根据二进制目标软件中代码运行的依赖关系,提出一种针对执行记录的两阶段比较算法,在函数级别和基本块级别上对文件正常执行和出现异常的跟踪记录内容进行比较,得到所有相同和不同的指令执行序列.依托指令序列信息,可以有效辅助人工分析,大大降低分析的工作量,提高分析效率. 相似文献
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经过多年的技术发展和攻防对抗, Android平台应用加固技术已较为成熟,防护粒度逐步从通用的DEX动态修改发展为高度定制化的Native层混淆机制,通过不断提高逆向分析的难度和工作量,增强客户端代码防护能力.针对近期崛起的OLLVM混淆加固技术,提出一种基于Capstone和流敏感混合执行的自动化反混淆决方案(CiANa). CiANa采用Capstone引擎分析基本块及其指令结构,识别散落在程序反汇编控制流程图中的真实块,并基于流敏感的混合执行确定各真实块间的执行顺序,最后对真实块汇编指令进行指令修复得到反混淆后的可执行二进制文件.实验对比结果表明, CiANa可有效恢复ARM/ARM64架构下经OLLVM混淆的Android Native文件.CiANa是目前为止首个在ARM/ARM64架构中,支持对全版本(Debug/Realse版本) OLLVM进行有效反混淆并生成可执行文件的框架,为逆向分析提供了必要的辅助支撑. 相似文献
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投机优化技术作为一种先进的现代编译技术,有效地提高了指令执行的并行性。然而,在逆向工程中,有时要实现代码的跨平台移植,而投机优化技术又受硬件平台的制约;有时需要优化代码的结构,使程序的逻辑结构易于理解;这些都要求消除这种与硬件息息相关的优化技术。论文基于IA-64平台,提出了一种反投机处理算法,对ICC编译器编译后的可执行二进制代码进行处理,消除代码中的投机优化,将其转换成等价的没有投机优化的指令序列,这样使反投机后的代码更容易理解,而且在逆向工程中摆脱了硬件的限制。测试表明该反投机技术可以对ICC编译后的代码进行有效处理。 相似文献
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如今单指令多数据流(SIMD)技术在数字信号处理器(DSP)上得到了广泛的应用,现有的向量化编译器大多都实现了自动向量化的功能,但是编译器并不适合支持DSP为特征的SIMD自动向量化,主要由于DSP复杂的指令集、特有的寻址模型,以及依赖关系或者数据非对齐等原因而导致向量化效率不高。为了解决此问题,在基于Open64的超字并行(SLP)自动向量化编译系统后端,对SLP自动向量化中的指令分析和冗余优化算法进行了添加和改进,生成更加高效的向量化源程序。实验结果表明,该优化方法能有效提高DSP性能并降低功耗。 相似文献