Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование gdb для сравнения трассировок сборки

У меня есть общий объектный файл, для которого у меня нет источника. Меня интересует, что происходит при входе в конкретную функцию. При входе в эту функцию в определенной ситуации (при наличии Wi-Fi соединения) программа реагирует определенным образом; в другой ситуации (нет связи) он ведет себя по-другому. Пытаюсь выявить точку в программе, где проверяется внешняя ситуация (наличие соединения Wifi), с целью пропатчить общий объектный файл, чтобы обойти эту проверку.

Используя gdb, я могу следить за выполнением программы вручную. Однако очень сложно найти вручную точку, в которой пути выполнения отличаются. Нет ли способа попросить gdb сохранить последовательность выполняемых машинных инструкций (и, возможно, еще какое-то состояние, например содержимое регистра) и различать последовательности в обеих ситуациях, чтобы легче определить, в какой момент выполняется внешнее условие? проверено?

Что-то похожее на функцию gdb record, однако я не могу ее использовать, потому что программа работает на ARM, а запись на этой цели не поддерживается. Тем не менее, я не ищу какой-либо аппаратной поддержки, потому что производительность вообще не критична - мне просто нужен способ попросить gdb автоматизировать регистрацию выполняемых инструкций, так же, как я сделал бы вручную, следуя выполнение программы с ni. Существует ли что-нибудь подобное?


  • Дизассемблирование с помощью objdump не помогает? 31.05.2013
  • auselen: я хочу различать последовательность инструкций, выполняемых при запуске программы (что важно, включая фактические переходы), а не последовательность статической сборки. 31.05.2013

Ответы:


1

На ум приходит несколько идей.

Вы можете автоматизировать это, вызывая «stepi» в цикле и используя функцию ведения журнала для регистрации вывода gdb. Затем вы можете сравнить два файла журнала.

Или вы можете сделать то же самое из Python, что, возможно, даст вам лучший контроль над форматом генерируемых данных.

Кроме того, я смутно припоминаю, что это уже делалось раньше, и вы можете поискать в вики gdb или, возможно, в архивах списков рассылки.

31.05.2013
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..