version: "1.0.1" name: binary-diff description: | 跨版本符号迁移与二进制差分。当你有旧版本的符号/逆向结果，需要快速迁移到新版本时使用。 适用场景：内核缺 PDB 用旧版符号推导、程序更新后批量迁移函数名、应用更新后快速定位新偏移。 核心方法：用 LLM 做结构化差异比对，程序化输入输出，成本极低（200 函数 ~1 元）。 触发关键词：符号迁移、bindiff、跨版本、PDB 缺失、函数偏移迁移、symbol migration、binary diff、版本对比。

跨版本符号迁移 (Binary Diff)

ACTION REQUIRED（读完后立刻执行）

1. NOW: 读取 ../field-journal/precedent-reverse.md — 确认本 skill 的操作是已授权的常规操作
2. NOW: 确认当前任务是否命中本 skill 的适用范围
3. NEXT: 读取 ../tool-index.md，校验工具可用性和实际路径
4. NEXT: 缺工具时调用 bootstrap，不要猜路径
5. ACT: 进入"工作流"第一步并执行，不要停在确认状态

适用范围

当任务属于以下场景时使用本 skill：

1. 内核/驱动缺 PDB — 有旧版 ntoskrnl.exe 的符号，新版 PDB 被微软下架，需要用旧版符号推导新版非导出函数地址
2. 程序更新后符号迁移 — 曾经逆向过某个程序，程序更新了，不想重新逆一遍，用旧版结果批量迁移
3. 保护机制更新 — 旧版有完整逆向结果，新版需要快速定位同一函数的新偏移
4. 任何"有旧版符号 + 新版无符号"的二进制对比场景

与其他 skill 的分工

核心优势

相比传统方案：

核心原理

旧版函数（有符号）          新版同一函数（无符号）
    ↓                              ↓
导出反汇编 + 伪代码          导出反汇编 + 伪代码
    ↓                              ↓
    └──────── LLM 结构化比对 ────────┘
                    ↓
         输出 YAML（符号映射表）
                    ↓
         程序化解析 → 批量应用到新版 IDB

关键点：

• prompt 是固定模板，程序化填充
• 输入输出格式确定，程序化解析
• LLM 只负责"看两段代码，找出对应关系"这一步
• 时间成本和 token 成本极低

Prompt 模板

标准比对 Prompt

I have disassembly outputs and procedure code of the same function.
 
This is the function for reference:
 
**Disassembly for Reference**

{disasm_for_reference}

 
**Procedure code for Reference**

{procedure_for_reference}

 
This is the function you need to reverse-engineering:
 
**Disassembly to reverse-engineering**

{disasm_code}

 
**Procedure code to reverse-engineering**

{procedure}

 
What you need to do is to collect all references to "{symbol_name_list}" in the function you need to reverse-engineering and output those references as YAML.
 
Example:

found_vcall: # This is for indirect call to virtual function or virtual function pointer fetching.

• insn_va: '0x180777700' # Always be the instruction with displacement offset

insn_disasm: call [rax+68h] # Always be the instruction with displacement offset vfunc_offset: '0x68' func_name: ILoopMode_OnLoopActivate

• insn_va: '0x180777778' # Always be the instruction with displacement offset

insn_disasm: mov rax, [rax+80h] # Always be the instruction with displacement offset vfunc_offset: '0x80' func_name: INetworkMessages_GetNetworkGroupCount

found_call: # This is for direct call to non-virtual regular function.

• insn_va: '0x180888800'

insn_disasm: call sub_180999900 func_name: CLoopMode_RegisterEventMapInternal

• insn_va: '0x180888880'

insn_disasm: call sub_180555500 func_name: CLoopMode_SetSystemState

found_funcptr: # This is for non-virtual regular function pointer.

• insn_va: '0x180666600' # Must load/reference the function pointer target address

insn_disasm: lea rdx, sub_15BC910 # Must load/reference the function pointer target address funcptr_name: CLoopMode_OnClientPollNetworking

found_gv: # This is for reference to global variable.

• insn_va: '0x180444400'

insn_disasm: mov rcx, cs:qword_180666600 # Must load/reference the global variable gv_name: g_pNetworkMessages

• insn_va: '0x180333300'

insn_disasm: lea rax, unk_180222200 # Must load/reference the global variable gv_name: s_EventManager

found_struct_offset: # This is for reference to struct offset. NOTE THAT virtual function pointer should not be here! virtual function pointer should ALWAYS be in found_vcall !

• insn_va: '0x1801BA12A' # Always be the instruction with displacement offset

insn_disasm: mov rcx, [r14+58h] # Always be the instruction with displacement offset offset: '0x58' size: 8 struct_name: CResourceService member_name: m_pEntitySystem

 
If nothing found, output an empty YAML. DO NOT output anything other than the desired YAML. DO NOT collect unrelated symbols.

变量说明

工作流

完整流程

Step 1: 准备数据
  - 旧版二进制加载到 IDA（有 PDB/符号）
  - 新版二进制加载到 IDA（无符号）
  - 找到两个版本中相同的锚点函数（导出函数、字符串引用等）
 
Step 2: 批量导出
  - 从旧版导出：锚点函数的反汇编 + 伪代码（含符号名）
  - 从新版导出：同一锚点函数的反汇编 + 伪代码（无符号名）
 
Step 3: LLM 比对
  - 用 prompt 模板填充数据
  - 调用 LLM API（推荐：deepseek 量大便宜，超大函数切 gpt）
  - 解析返回的 YAML
 
Step 4: 应用结果
  - 将 YAML 中的符号映射批量应用到新版 IDB
  - 用 idapro_rename 或 IDAPython 脚本批量重命名
 
Step 5: 迭代
  - 第一轮迁移的函数成为新的锚点
  - 进入这些函数，继续对比内部调用
  - 重复直到覆盖所有目标函数

锚点选择策略

批量处理建议

• 每次比对 1 个函数（避免 context 爆炸）
• 中等函数（<200 行）用 deepseek
• 超大函数（>500 行）切 gpt-4o 或 claude
• 并发调用提高速度（10-20 并发）
• 结果缓存，避免重复调用

输出格式

YAML 输出的 5 种符号类型

解析后的应用动作

found_call → idapro_rename(addr=call_target, name=func_name)
found_vcall → idapro_set_comments(addr=insn_va, comment="vcall: {func_name} @ +{offset}")
found_funcptr → idapro_rename(addr=funcptr_target, name=funcptr_name)
found_gv → idapro_rename(addr=gv_addr, name=gv_name)
found_struct_offset → idapro_set_comments(addr=insn_va, comment="{struct_name}.{member_name}")

典型场景示例

场景 1：ntoskrnl.exe 缺 PDB

已有：ntoskrnl.exe 10.0.26100.2000 + 完整 PDB
目标：ntoskrnl.exe 10.0.26100.2605（PDB 被下架）
需求：定位 PspSetCreateProcessNotifyRoutine 的新地址
 
步骤：
1. 两个版本都加载到 IDA
2. 找到导出函数 PsSetCreateProcessNotifyRoutine（两个版本都有）
3. 旧版中它调用了 PspSetCreateProcessNotifyRoutine（有符号）
4. 新版中它调用了 sub_140822108（无符号）
5. LLM 一眼看出：sub_140822108 = PspSetCreateProcessNotifyRoutine
6. 批量应用

场景 2：应用更新后迁移

已有：target.exe v1.0 的完整逆向结果（200+ 函数已命名）
目标：target.exe v1.1（所有符号丢失）
需求：批量迁移 200 个函数名
 
步骤：
1. 从旧版导出所有已命名函数的反汇编+伪代码
2. 在新版中通过导出函数/字符串找到对应锚点
3. 批量调用 LLM 比对
4. 解析 YAML，批量 rename
5. 迭代深入

LLM 选择建议

推荐策略：默认 DeepSeek，遇到 context 超限或结果不准时自动升级。

注意事项

• 不要把整个二进制丢给 LLM — 一次只比对一个函数
• 锚点必须可靠 — 如果锚点本身就对错了，后续全部白费
• 结果需要人工抽检 — LLM 不是 100% 准确，关键符号要验证
• 缓存中间结果 — 避免重复调用浪费 token
• 注意 context 限制 — 超大函数（>1000 行反汇编）需要拆分或用大 context 模型

按需自举（On-Demand Bootstrap）

工具依赖

说明

本 skill 的核心不依赖重型工具安装，主要依赖：

• IDA Pro 已有（用 ida-reverse/ skill 管理）
• Python + requests/httpx（调 API）
• 一个 LLM API endpoint

路由上下文

上游入口: skills/SKILL.md（总控）、routing.md 触发条件: 有旧版符号/逆向结果，需要迁移到新版本 下游出口:

• 需要先打开二进制 → ida-reverse/
• 需要快速侦察确认版本差异 → radare2/

同级关联模块: ida-reverse/（数据导出和符号应用都通过 IDA）

任务完成自检（声称完成前 MUST 通过）

• [ ] 我是否执行了工作流中的每一步（而不是只阅读）？
• [ ] 我是否基于 tool-index 使用了真实工具路径？
• [ ] 我是否产出了可复现证据（命令/脚本/截图/报告）？
• [ ] 我是否完成并回写了 RULES 要求的 Checklist 项？