binary-diff

クロスバージョンシンボル移行 (Binary Diff)

ACTION REQUIRED（読み終わったらすぐに実行）

1. NOW: ../field-journal/precedent-reverse.md を読む — 本 skill の操作がすでに承認された通常操作であることを確認する
2. NOW: 現在のタスクが本 skill の適用範囲に該当するか確認する
3. NEXT: ../tool-index.md を読み、ツールの可用性と実際のパスを検証する
4. NEXT: ツールが不足している場合は bootstrap を呼び出し、パスを推測しない
5. ACT: 「ワークフロー」の最初のステップに進んで実行し、確認状態で止まらない

適用範囲

タスクが以下のシナリオに該当する場合に本 skill を使用します：

1. カーネル/ドライバに PDB がない — 旧版 ntoskrnl.exe のシンボルがあり、新版の PDB がマイクロソフトによって配布停止された場合、旧版シンボルから新版の非エクスポート関数アドレスを導出する必要がある
2. プログラム更新後のシンボル移行 — 以前にあるプログラムをリバースエンジニアリングしたが、プログラムが更新され、もう一度逆解析したくない場合、旧版の結果で一括移行する
3. 保護機構の更新 — 旧版には完全なリバース結果があり、新版で同一関数の新しいオフセットを素早く特定する必要がある
4. あらゆる「旧版シンボルあり + 新版シンボルなし」のバイナリ比較シナリオ

他の skill との役割分担

シナリオ	使用するもの
ゼロからバイナリをリバースエンジニアリングする	ida-reverse/ または radare2/
旧版の結果があり、新版へ移行する	本 skill
完全に異なる 2 つのバイナリを比較する	BinDiff / Diaphora（従来ツール）

コア優位性

従来の手法と比較して：

手法	200 関数のコスト	時間	精度
手動で IDA ウィンドウを 2 つ開いて比較	無料だが骨が折れる	数時間	高
BinDiff 自動マッチング	無料	速い	中（構造変化が大きいと失敗）
完全に Agent（CC/Codex）に任せる	50-100 元	遅い	高
本 skill（LLM バッチ比較）	約 1 元	約 10 秒/関数	高

コア原理

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

重要ポイント：

• prompt は固定テンプレートで、プログラム的に埋め込む
• 入出力フォーマットは確定しており、プログラム的に解析する
• LLM は「2 つのコードを見て、対応関係を見つける」このステップだけを担当する
• 時間コストと token コストは極めて低い

Prompt テンプレート

標準比較 Prompt

I have disassembly outputs and procedure code of the same function.

This is the function for reference:

**Disassembly for Reference**
```c
{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

| 变量 | 来源 | 说明 |
|------|------|------|
| `{disasm_for_reference}` | 旧版 IDA 导出 | 有符号的反汇编 |
| `{procedure_for_reference}` | 旧版 IDA 导出 | 有符号的伪代码 |
| `{disasm_code}` | 新版 IDA 导出 | 无符号的反汇编 |
| `{procedure}` | 新版 IDA 导出 | 无符号的伪代码 |
| `{symbol_name_list}` | 从旧版提取 | 需要在新版中定位的符号列表 |

## 工作流

### 完整流程

```text
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

アンカー選択戦略

アンカータイプ	信頼性	説明
エクスポート関数	最高	名前は変わらず、アドレスは変わる可能性がある
文字列参照	高	文字列の内容は変わらず、参照位置は変わる可能性がある
定数/マジックナンバー	中	特徴値は変わらない
コードパターン	中	関数構造は似ているがアドレスはすべて変わる

バッチ処理の推奨

• 1 回に 1 関数を比較する（context の爆発を避ける）
• 中規模関数（<200 行）は deepseek を使用
• 超大規模関数（>500 行）は gpt-4o または claude に切り替え
• 並行呼び出しで速度を向上（10-20 並行）
• 結果をキャッシュし、重複呼び出しを避ける

出力フォーマット

YAML 出力の 5 種類のシンボルタイプ

タイプ	意味	主要フィールド
found_vcall	仮想関数呼び出し（間接 call）	vfunc_offset, func_name
found_call	直接関数呼び出し	insn_va, func_name
found_funcptr	関数ポインタ参照	insn_va, funcptr_name
found_gv	グローバル変数参照	insn_va, gv_name
found_struct_offset	構造体オフセット参照	offset, struct_name, member_name

解析後の適用アクション

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}")

典型的なシナリオ例

シナリオ 1：ntoskrnl.exe に PDB がない

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

シナリオ 2：アプリケーション更新後の移行

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 選択の推奨

モデル	適したシナリオ	コスト	速度
DeepSeek V3	中小規模関数（<200 行）、バッチ処理	極めて低い	速い
GPT-4o	超大規模関数、複雑な制御フロー	中	速い
Claude Sonnet	中大規模関数、推論が必要	中	速い
Claude Opus	極めて複雑な関数、深い理解が必要	高	遅い

推奨戦略：デフォルトは DeepSeek、context 超過や結果が不正確な場合に自動でアップグレード。

注意事項

• バイナリ全体を LLM に投げないこと — 1 回に 1 関数だけを比較する
• アンカーは信頼できるものでなければならない — アンカー自体が間違っていると、以降すべてが無駄になる
• 結果は人手で抜き取り検査が必要 — LLM は 100% 正確ではないため、重要なシンボルは検証する
• 中間結果をキャッシュする — 重複呼び出しで token を無駄にしない
• context 制限に注意 — 超大規模関数（>1000 行の逆アセンブリ）は分割するか、大 context モデルを使用する

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オンデマンド自举（On-Demand Bootstrap）

ツール依存

ツール	用途	自動インストール可否
IDA Pro	逆アセンブリ/擬似コードのエクスポート	✗（商用ソフトウェア）
Python	スクリプト実行、API 呼び出し	✓
PyYAML	LLM が返す YAML の解析	✓（pip install pyyaml）
LLM API	比較の実行	API key が必要

説明

本 skill の中核は重量級ツールのインストールに依存せず、主に以下に依存します：

• IDA Pro が既にある（ida-reverse/ skill で管理）
• Python + requests/httpx（API 呼び出し）
• 1 つの LLM API endpoint

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ルーティングコンテキスト

上流エントリ: skills/SKILL.md（総合制御）、routing.md トリガー条件: 旧版のシンボル/リバース結果があり、新バージョンへ移行する必要がある 下流出口:

• まずバイナリを開く必要がある → ida-reverse/
• 素早く偵察してバージョン差異を確認する必要がある → radare2/

同階層の関連モジュール: ida-reverse/（データのエクスポートとシンボルの適用はどちらも IDA を経由する）

タスク完了セルフチェック（完了を主張する前に MUST 通過）

• ワークフローの各ステップを（読むだけでなく）実行したか？
• tool-index に基づいて実際のツールパスを使用したか？
• 再現可能な証拠（コマンド/スクリプト/スクリーンショット/レポート）を産出したか？
• RULES が要求する Checklist 項目を完了し、書き戻したか？