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Claude Code and agent skill by forinxy/-skills

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反混淆/控制流平坦化还原（De-OLLVM）方法论（供安全研究/自有应用）。当 native 函数被 OLLVM 混淆（控制流平坦化 Flattening、虚假控制流 BCF、指令替换 SUB）导致 IDA 反编译一团乱、看不懂逻辑时，用于识别分发器、还原真实控制流、恢复可读逻辑。涵盖 OLLVM 三种混淆识别与去除思路、Deflat 脚本、符号执行辅助。

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反混淆 · 控制流平坦化还原（De-OLLVM）

OLLVM 是最常见的 native 混淆，反编译出来全是 while(1){ switch(state){...} } 看不懂逻辑。这个技能教你还原。

一、识别 OLLVM 三大混淆

混淆特征IDA 表现
控制流平坦化 (Flattening)把顺序代码拆成 switch-case + 状态分发器一个大 while + switch，块之间靠 state 变量跳
虚假控制流 (BCF)插入永假/永真的分支大量 if(opaque) 不会走的死代码
指令替换 (Sub)简单运算换成等价复杂式子a+b 变成一堆位运算

二、平坦化还原核心思路（重点）

平坦化的本质：真实的"块 A→块 B"被 ...[520 chars omitted]... 署 patch）

  1. 复杂/大量函数 → 用 D-810（IDA 插件，自动去 OLLVM）或 Triton/Miasm 符号执行做（见 static-symbolic-execution 技能）
  2. 只需理解逻辑不需还原文件 → 直接跟着 state 变量人工梳理主干

四、工具

  • D-810：IDA 插件，自动反 OLLVM，首选
  • deflat.py（angr 系）：脚本化去平坦化
  • Triton/Miasm：符号执行还原（硬核，见 static-symbolic-execution）
  • unicorn：模拟执行辅助确定 state 转移（见 rev-unicorn-debug）

五、验证

还原后对比：关键输入下，原函数和还原函数输出是否一致（可用 unicorn 各跑一遍对比）。

边界

用于自有 App / 授权样本的混淆分析、算法理解、安全研究、学习编译器混淆原理。不协助破解他人商业保护牟利。

Security

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Refreshed 15 Oct 2026, 25 days ago.

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