reverse-skills-max: initial public release (restored, redacted, hardened)
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# Binary Ninja 快捷键与 Python API 速查
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Binary Ninja 双入口：GUI（快捷键 + 面板）与 Python API（`File > Python` 面板 / 无头脚本 / 插件）。快捷键以官方文档（docs.binary.ninja）与默认 keybindings 为准；API 以 `binaryninja` 模块帮助为准。
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## 快捷键速查（按任务分组）
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| 任务 | 快捷键 | 说明 |
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| 反汇编/反编译切换 | Space | 汇编视图 ↔ 反编译视图 |
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| IL 循环 | i | 反汇编 / LLIL / MLIL / HLIL 循环切换 |
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| IL 级别菜单 | 右下角 Options | 图形化选 Lifted LLIL/LLIL/MLIL/HLIL |
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| 重命名 | n | 函数/变量/全局符号 |
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| 改类型 | y | 输入 C 类型字符串，类型传播自动生效 |
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| 设指针引用 | o | 当前位置创建指针 |
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| 设字符数组 | a | 到下一个 NUL 的字符数组 |
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| 整型宽度循环 | d | 循环 1/2/4/8 字节整型（数字键 1/2/4/8 直接设） |
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| 建数组 | * | 选中多个同类变量转数组 |
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| 有符号/无符号 | - | 整型显示切换 |
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| 十六进制/十进制 | 0 | 整型显示进制切换 |
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| 注释 | 右键 Comment | 添加注释（无固定默认快捷键，右键菜单可达） |
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| 反编译单函数 | 双击函数 | 默认 HLIL 视图 |
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| 跳转 | g | 地址/符号跳转 |
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| 返回 | Esc | 返回上一个位置 |
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## Python API 常用（按族）
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- 加载与分析: `binaryninja.load(path)` → `bv`；`bv.update_analysis_and_wait()`（无头必需）；`bv.save()` 写回
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- 函数: `bv.functions`；`bv.get_function_at(addr)`；`f.medium_level_il` / `f.high_level_il` / `f.llil`；`f.get_callers()` / `f.callees`；`f.name = "新名"`（直接赋值改名）
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- 数据/字符串: `bv.get_strings()`；`bv.get_data_var_at(addr)`；`bv.get_data_refs(addr)`（谁引用该数据）
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- 引用: `bv.get_code_refs(addr)`；`bv.get_data_refs(addr)`——定位链脚本化入口
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- 类型: `bv.parse_type_string("int (*)(void*, size_t)")`；`Types` 面板定义结构体后 `tinfo_t` 应用
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- 注释: `f.set_comment(addr, "text")`；`f.get_comment(addr)`
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- 读写内存: `bv.read(addr, n)` / `bv.write(addr, data)`（补丁/解密循环用）；`bv.get_length()` 文件大小
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- 日志: `bv.log_info("...")` / `print()`（GUI 控制台）
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- 无头: 无 `binaryninja-headless` CLI——`install_api.py` 注册后脚本内 `binaryninja.load(path)` + `update_analysis_and_wait()` 直接跑；headless license 用官方独立下载包（`download_headless.py`）
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## 常用操作序列（组合套路）
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### 1. 定位校验逻辑（字符串 → 引用 → MLIL）
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```
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Strings 视图找提示串 → 双击进反汇编 → 右键 Show References
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→ 跳到引用函数 → 双击进反编译视图 → i 切 MLIL 阅读数据流
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→ n 重命名关键函数/变量 → 结论写注释
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```
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### 2. 无头批量导出（函数 + HLIL）
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```python
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import binaryninja, json
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bv = binaryninja.load("sample.bin")
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bv.update_analysis_and_wait()
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out = {}
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for f in bv.functions:
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if f.analysis_skip_reason is not None:
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continue
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out[hex(f.start)] = {"name": f.name, "hlil": str(f.high_level_il)[:2000]}
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with open("out.json", "w") as fp:
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json.dump(out, fp, indent=1)
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```
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### 3. 解密循环批量 patch
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```python
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bv = binaryninja.load("sample.bin")
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bv.update_analysis_and_wait()
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base, key = 0x401000, 0x55
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for i in range(0x100):
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bv.write(base + i, bytes([bv.read(base + i, 1)[0] ^ key]))
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bv.save() # 写回前确认在副本上操作
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```
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### 4. 批量标注调用点（给所有 call check 的函数加注释）
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```python
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bv = binaryninja.load("sample.bin")
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bv.update_analysis_and_wait()
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target = bv.get_symbol("check_license") # 按符号名取
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for ref in bv.get_code_refs(target.address):
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bv.get_function_at(ref.address).set_comment(ref.address, "calls check_license")
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bv.save()
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```
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## 实现教训（内化）
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- 无头脚本 `update_analysis_and_wait()` 之前任何遍历都是空结果——先等分析
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- 改名/改类型用属性赋值（`f.name = ...`）比 API 调用直观；但所有修改要 `bv.save()` 才落盘
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- 写内存前先 `bv.read` 记录原始字节；patch 场景在副本文件上操作
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- IL 级别影响结论：HLIL 可读性最好但可能丢细节，MLIL 与反汇编对不上时降 LLIL 核对
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- `get_code_refs`/`get_data_refs` 是脚本化定位链的核心——手点 xrefs 的批量替代
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## 使用注意
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- 全部在沙箱内执行（[[re-analyze/platform-tips]] 最高原则）；脚本触发动态执行默认沙箱内
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- 结论写 [[re-analyze/analysis-contract]]；与 [[re-triage]] 初勘值对照入档
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# Binary Ninja 工具特有坑与边界
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## 版本差异
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- **Python API 与软件版本强绑定**：API 不随软件自动同步——重装软件或升级后必须重跑安装目录 `install_api.py`，否则 `import binaryninja` 指向旧版 API，行为与文档不符（最常见故障源）
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- **主版本间 API 变化**：2.x → 3.x（类型 API 重构）→ 4.x → 6.x 各有破坏性变更——脚本依赖先查 `core_version()` 与对应版本文档；旧插件在新主版本下可能直接加载失败
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- **6.0 迁移（Plugin Manager → Extension Manager）**：6.0 起插件管理器重构为 Extension Manager，旧 `pluginmanager` 仅保留 shim；bundled Python 升至 3.13（首次覆盖 Linux），外部 Python 最低仍 3.10——升级后需跑一次依赖迁移（重装插件依赖），否则旧插件报缺依赖或加载失败
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- **`i` 键是 IL 循环，`m` 不是**：`m` 在官方文档里是「整数应用枚举显示」（类型操作）——网上流传的「m 切 MLIL」说法与现行版本不符，切 IL 用 `i` 或右下角 Options 菜单
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- **插件兼容性**：插件按主版本编译/适配——Extension Manager（6.x；旧菜单 `File > Manage Plugins`）里标记版本要求的插件，跨主版本升级后逐个验证
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## 个人版限制
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- **无 headless 自动化**：headless 是商业版能力（无 `binaryninja-headless` CLI——正路是 `install_api.py` 注册后脚本 `binaryninja.load()`，headless license 用官方独立下载包），个人版用 GUI 内 `File > Python` 面板跑脚本
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- **自动化频次/规模限制**：个人版对脚本自动化（批量跑、无头操作）有使用限制，license 条款约束个人用途——批量任务先评估是否超限，超限用 [[re-ghidra]] analyzeHeadless（免费）替代
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- **商业版功能裁剪**：部分插件要求商业版；`Options > About` 确认 license 类型，别在个人版上排查商业功能故障
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## 分析质量坑
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- **MLIL 对混淆失真**：花指令/控制流平坦化破坏数据流重建——反编译出现死代码/恒假条件时降 LLIL/汇编核对，或先 [[re-deobfuscate]]
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- **大二进制首次分析慢**：100MB+ 样本默认分析 pass 全开可达数分钟——`Options > Analysis` 按需关 pass，或对重点函数用 `f.analysis_skip_override` 思路做局部分析
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- **带壳样本直接分析=假结果**：壳区不解密，函数识别乱——先 [[re-packer-id]] / [[re-anti-analysis]] 脱壳再导入
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- **无头模式分析不自动跑**：`binaryninja.load()` 后必须 `update_analysis_and_wait()`——GUI 自动分析，无头不自动，忘了这行所有结果都是空的
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## 插件与路径坑
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- **macOS 插件目录特殊**：`~/Library/Application Support/Binary Ninja/plugins`——不是 `~/.binaryninja/plugins`（Linux 才是），放错位置插件不加载
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- **Windows 插件目录**：`%APPDATA%\Binary Ninja\plugins`——不要放安装目录下（权限/升级覆盖问题）
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- **cask 安装的 macOS 版**：`brew install --cask binary-ninja` 安装的是 GUI 应用，Python API 仍需在应用目录跑 `install_api.py` 注册到你的 Python 环境
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## 使用注意
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- 全部在沙箱内执行（[[re-analyze/platform-tips]] 最高原则）；脚本触发动态执行默认沙箱内
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- 换栈（Ghidra/IDA ↔ BN）无工程互导格式——标注靠脚本统一命名规范，或按函数手搬
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- 版本相关行为以 `Options > About` 与 `core_version()` 实际值为准
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