Soot

适合参考的文档和教程如下：

北京大学软件分析技术

南京大学软件分析

Tutorials for soot

McGill University

198:515 (vt.edu)

比较好的笔记资料：

南京大学《软件分析》课程笔记

比较好的入门作业或者案例：

CSCE710 Assignment 1

基于Soot的拓展项目：

• ByteCodeDL：使用soot生成fact，使用souffle作为datalog引擎，最后使用neo4j进行可视化，实现了多种程序分析算法；(个人觉得讨论区的案例是比较有价值的)
• Tabby：基于soot生成代码属性图，应用案例比较多

简介

Soot是McGill大学的Sable研究小组自1996年开始开发的Java字节码分析工具，它提供了多种字节码分析和变换功能，通过它可以进行过程内和过程间的分析优化，以及程序流图的生成，还能通过图形化的方式输出，让用户对程序有个直观的了解。尤其是做单元测试的时候，可以很方便的通过这个生成控制流图然后进行测试用例的覆盖，显著提高效率。

Soot是java优化框架，提供4种中间代码来分析和转换字节码。

soot一共支持4种IR（imtermediate representation），分别是:

• Baf：精简的字节码(bytecode)表示，操作简单，主要用来插桩类

iload 1  // load variable x1, and push it on the stack
iload 2  // load variable x2, and push it on the stack
iadd     // pop two values, and push their sum on the stack
istore 1 // pop a value from the stack, and store it in variable x1

• Jimple：适用于优化的3-address(简单理解两个输入一个输出)中间表示,可以用来做各种优化需要的分析，比如类型推测(虚调用优化）、边界检查消除、常量分析以及传播、公共子串分析等等

stack1 = x1 // iload 1
stack2 = x2 // iload 2
stack1 = stack1 + stack2 // iadd
x1 = stack1 // istore 1

• Shimple：Jimple的SSA(Static Single Assignment)变体,每个“变量”只被赋值一次，而且用前会定义，这可以用来做各种reaching分析，比如一个“变量”作用域，进而分析例如内联inline时需要进行的检查等等
• Grimple：Jimple的聚合版本，不再要求表达式树线性排布（也就是按照三地址码一条一条写下来），因此减少了一些中间变量，同时也引入了new这个operator，适用于反编译和代码检查。

SSA(Static Single Assignment)

SSA即为“静态单一分配”，SSA中的所有赋值都有不同名称的变量，详细解释如下：

• 每个定义需要给定一个新的名字；

• 将新名称传播给后续使用；

• 每个变量都只有一个定义。

一般生成SSA要比3AC慢很多，但是有时可以利用SSA来提高非敏感数据流分析的精度。

为什么要使用中间表示？

如果直接使用Java bytecode

• 😨 太贴近机器器码（为执⾏而设计）
• 😭 语句句类型大约有200种（⾄至多有256条指令）
• 😫 基于栈的代码

Soot提供的输入输出格式

输入格式：

• java（bytecode and source code up to Java 7）
• android字节码
• Jimple中间表示
• Jasmin，低级中间表示
• soot提供的分析功能

输出格式：

• java 字节码
• android字节码
• Jimple
• Jasmin

Soot提供的分析功能

• 调用图构建
• 指针分析
• Def/use chains
• 模板驱动的程序内数据流分析
• 模板驱动的程序间数据流分析，与heros结合
• 别名可以使用基于流、字段和上下文敏感的需求驱动指针分析Boomerang解析
• 结合FlowDroid或IDEal的污染分析

原理解析

Soot的执行过程如下

基本数据结构

Overview

上述数据结构的总览图如下

Data structures

Scene：分析环境

• 代表 Soot 输入程序的整个运行、分析、变换的环境。通过 Scene 类，你可以设置应用程序类（供 Soot 进行分析的类）、主类（包含 main 方法的类）以及访问关于程序间分析的信息（例如，指向信息和调用图）。

SootClass：代表了加载到 Soot 中或使用 Soot 创建的单个类，特别的SootClass有以下3类：

• argument class为我们自己写的程序入口，通过这个class来配置编译选项等并启动soot分析框架
• application class为待分析的java程序
• library class为soot库函数

SootField：类中的成员字段，或者是类的属性

SootMethod：类中的单个方法

Method Body

Body：用来表示方法的实现，在Soot中，一个Body(不同的IR，有着不同的Body表现形式，如JimpleBody)隶属于一个SootMethod，即Soot用一个Body为一个方法存储代码。

每个Body里面有三个主链，分别由 Locals 链（body.getLocals()）、Units 链（body.getUnits()）、Traps 链（body.getTraps()）组成。

• Locals 链存储方法中的局部变量,可以通过body.getLocals()访问。
• Units 链存储代码片段的接口
• Traps 链存储方法中异常处理的接口

根据上图，可知jimple body对象还可以调用getUnits()方法来获得Units Chain上所有的Units，每个Unit就是jimple body之中的一条语句。

Statements

Soot中的Statements或者声明是用接口 Unit 表示，所以有不同的接口实现，因为有不同的中间表示。

Unit 在 Jimple 中的实现是 Stmt(在Grimple中一个Inst是一个Unit)，并且这些类型都继承了Unit这个类。因此可以直接用instanceof来判断一条语句到底是identityStmt(特殊值，如参数、this或被捕获的异常，分配给一个Local)类型，assignStmt类型(赋值语句)或者其他的什么类型。

Stmt可以分为15种具体的语句类型：

注意：AssignStmt 表示赋值语句；而 IdentityStmt表示变量是参数或者this等

public int foo(java.lang.String) {// localsr0 := @this; // IdentityStmtr1 := @parameter0;if r1 != null goto label0; // IfStmt$i0 = r1.length(); // AssignStmtr1.toUpperCase(); // InvokeStmtreturn $i0; // ReturnStmt
label0: // created by Printerreturn 2;
}

Value

单个数据表示为值或者Value，实现了Value接口的类有：

Local(局部变量)

• JimpleLocal 局部变量

• TemporaryRegisterLocal 以$开头的临时变量

java.lang.String[] r0; //Local
int i0, i1, i2, $i3, $i4;
java.io.PrintStream $r1, $r2;
java.lang.Exception $r3, r4;

Constant(常量)，常用StringConstant和NumericConstant。

Expression(Expr),表示各种运算。Expr接口又有大量的实现，例如NewExpr和AddExpr。一般来说，一个Expr对一个或几个Value进行一些操作，并返回另一个Value，比如下面这个表达式，在这个AssignStmt中，它的leftOp是 x，rightOp是 AddExpr（y+2）。

x = y + 2 //AssignStmt 

Ref

• ConcreteRef

  • ArrayRef 指向数组

  • FieldRef 指向field

    • StaticFieldRef 静态field的引用
    • InstanceFieldRef 指向的field是一个对象实例

• IdentityRef

  • CaughtExcrptionRef 指向捕获到的异常的引用

  • ParameterRef 函数参数的引用@parameter，a.f

  • ThisRef this的引用，@this

Box

Box：可以看做指向数组的指针，当Unit包含另一个Unit的时候，需要通过Box来访问

• 包括 UnitBox(指向Units)、ValueBox(指向Values)

从下图可以看出

• 一个 Unit 可以有多个 UnitBox，但是每个 UnitBox 只能指向一个 Unit。

• 一个Value可以有多个ValueBox，但是每个ValueBox只能指向一个Value，对于一个Unit，可以得到很多个ValueBox，包含着这条语句内部的所用到的以及和所定义的值。

  

在上图中可以注意到i1=0 等于是一个Stmt, i0是一个Valuebox，里面包含这i0这个local 的value

常用方法

public List<ValueBox> getUseBoxes();	//返回 Unit 中使用的 Value 的引用
public List<ValueBox> getDefBoxes();	//返回 Unit 中定义的 Value 的引用
public List<ValueBox> getUseAndDefBox();//返回 Unit 中定义并使用的 Value 的引用

以List of ValueBox的形式返回。

// 一般 Value 指的是 Local（变量）、Expr（表达式）、Constant（常量）
public List geUnitBoxes();				//获得 Unit 跳转到的 UnitxBox 列表
public List getBoxesPointingTothis();	//Unit 作为跳转对象时，获取所有跳转到该 Unit 的 UnitBox
public boolean fallsThrough();			//如果接下来执行后面的 Unit，则为 true
public boolean branches();				//如果执行时会跳转到其他 Unit，则返回 true。如：IfStmt、GotoStmt
public void rediectJumpsToThisTo(Unit newLocation);//把跳转到 Unit 重定向到 newLocation

通过以上的方法我们能够确定跳转到这个Unit的其他Unit（调用getBoxesPointingToThis()），也可以找到跳到的其他Unit（调用getUnitBoxes()）。

主流IR Jimple

Jimple 是什么？

Jimple 是 Soot 提供的一种中间表示形式，它是基于栈的、有类型的、基于三地址的表示。与 Java 字节码相比，Jimple 更接近源代码的结构，因为它是直接从字节码操作翻译而来的。Jimple 的特点包括：

• 基于栈：Jimple 使用操作数栈来存储中间结果和临时变量，这使得它更接近 Java 源代码的结构。
• 有类型：每个参数都有明确的类型声明，这有助于保留源代码中的类型信息，避免了类型精度的丢失。
• 基于三地址分析：复杂的表达式会被转化成一系列的基本操作，即三地址码。每个操作包含一个目标变量和两个操作数，这种形式便于后续的分析和转换。

在Soot中，主要是基于Jimple进行分析，在流程中构建的是JimpleBody,而其它的Body的构建需要通过开关来控制。

Java 字节码是底层的、基于栈的操作形式，而 Jimple 更接近源代码的结构。让我们来看一个简单的示例来对比两者之间的区别：

Java 源代码：

int i, j;
i = 2;
j = 2 * i + 8;

Java 字节码：

0: iconst_2
1: istore_1
2: iconst_2
3: iload_1
4: imul
5: bipush 8
6: iadd
7: istore_2

Jimple 代码：

int i, j, temp$0, temp$1, temp$2, temp$3;temp$0 = 2;
i = temp$0;temp$1 = 2 * i;
temp$2 = temp$1;temp$3 = temp$2 + 8;
j = temp$3;

Soot执行阶段

在Soot中，Soot的执行分为几个称为packs的阶段。首先要生成Jimple代码，以便输入到一系列的转换函数（也称为Pack）中。

每个Pack的命名都是有规律可循的，按照约定，命名方式通常包括以下几个部分：

• 全局模式设置(可选)：字母缩写的是"w"。

• IR类型: 在过程内执行中，第一个字母代表中间表示（Intermediate Representation）的类型。

  • j --> Jimple
  • s --> Shimple
  • b --> Baf
  • g --> Grimp

• 角色: 第二个字母表示Pack在整个分析过程中所扮演的角色。例如，“b” 代表Body Creation（创建方法体），“o” 代表Optimization（优化），“t” 代表User-defined Transformation（用户定义的转换），“a” 代表Attribute generation(属性生成)等。

• 后缀: 通常最后一个字母是 “p”，表示这是一个Pack。

例如，“jtp” 表示在Jimple阶段应用用户定义的转换，“bbp” 表示在Jimple阶段对方法体应用用户定义的转换，“stp” 表示在Shimple阶段应用用户定义的转换。

过程(程序)内执行

上面这张图是过程内执行执行流程图。在这个执行流程中，每个应用程序类都会按照一条路径进行处理，但它们无法访问其他应用程序类处理过程生成的任何信息。换句话说，每个应用程序类的处理过程是相互独立的，它们之间没有共享的信息或状态。

默认情况下，黑色的线表示的是默认打开的Pack，而红色的线表示可以通过添加编译选项来打开的Pack。用户可以在转换阶段添加自己的分析相关操作，即在Jimple Transformation Pack（jtp）阶段实现。

例如，在jtp 阶段添加一个小的自定义的Transformer，可以输出程序中所有class和method的名称等信息。这在PackManager注册后会在适当的阶段执行，并且Soot的执行流执行完自定义的myTransform后，将继续沿着执行流执行。

import soot.*;
import soot.options.Options;
import java.util.*;public class JimpleAnalysis {public static void main(String[] args) {// 设置 Soot 选项Options.v().set_src_prec(Options.src_prec_java);Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);// 加载需要分析的类SootClass myClass = Scene.v().loadClassAndSupport("MyClass");// 在jtp阶段添加自定义的TransformerPackManager.v().getPack("jtp").add(new Transform("jtp.myTransformer", new SceneTransformer() {@Overrideprotected void internalTransform(String phaseName, Map<String, String> options) {// 输出所有类的名称System.out.println("Classes:");for (SootClass clazz : Scene.v().getClasses()) {System.out.println(clazz.getName());}// 输出每个类中的方法名称System.out.println("Methods:");for (SootClass clazz : Scene.v().getClasses()) {System.out.println("Class: " + clazz.getName());for (SootMethod method : clazz.getMethods()) {System.out.println("    Method: " + method.getName());}}}}));// 运行Soot分析PackManager.v().runPacks();}
}

数据流分析

控制流图CFG

一个CFG是表示一个方法内的程序执行流的图，它由一系列基本块（basic block）组成，其中每个基本块是一组按顺序执行的语句。控制流图中的节点通常代表基本块，而边则表示程序执行的控制流转移，例如条件语句、循环或函数调用等。例如语句A执行后的下一条语句是B，则CFG中应有一条从A到B的有向边。

• 通常所有的控制流分析（Control Flow Analysis）指的就是创建控制流图（Control Flow Graph）；
• CFG是静态程序分析的基本结构；
• CFG中的节点可以是单独的3AC，或者是基本块（BB，Basic Block）；

什么是数据流分析

How application-specific Data（abstraction） Flows（safe-approximation） through the Nodes （Transfer function）and Edges（Control-flow handling） of CFG？

• 这里的Application-specific Data指的就是我们静态分析时关注的抽象（Abstraction）数据，例如进行污点分析时，我们关注的就是污点对象；

• Node通常通过转换函数（Transfer functions）进行分析处理，例如函数调用（Method Call），形参到返回值的转换处理；

• Edge的分析也就是Control-flow处理，例如GOTO等指令的处理；

• 不同的数据流分析存在不同的抽象数据（data abstraction）、不同的safe-approximation策略、不同的tranfer functions以及不同的control-flow handings。

例如，如果我们关注程序变量的正负等状态，那么此时的Application-specific Data指的就是表示变量状态的一些抽象符号；Transfer functions指的就是各种加减乘除运算；Control-flow handing指的就是merges处的符号合并。

数据流分析前驱知识

Input and Output States

• 每一个IR的执行，都会将input state 转换成output state

• input(output) state和statement之前(之后)的program point相关；

• 数据流分析就是，对于程序中的所有IN[s]和OUT[s]，需要找到一个方法去解析一系列的safe-approximation约束规则；这些约束规则基于语句的语义（transfer functions）或者控制流（flows of control）。
  

Transfer Function’s Constraints

• Transfer Function’s Constraints即基于转换函数的约束规则，主要分为两种，一种是Forward Analysis，另外一种就是Backward Analysis；

• 对于Forward Analysis来讲，IN[s]经过转换函数fs的处理，可以得到OUT[s]；

• 对于Backward Analysis来讲，OUT[s]经过转换函数fs的处理，可以得到IN[s]。

Control Flow’s Constraints

• Control Flow’s Constraints即基于控制流的约束规则，主要体现在BB之间以及BB之内；

• 对于 IN[Si+1] = OUT[Si] ，要说明的含义其实就是，对于每一个statement，后一个statement的输入就是前一个statement的输出；因为BB中的statement不能存在分叉啥的，所以能这么认为；

• 对于 IN[B] = IN[S1] 以及 OUT[B] = OUT[Sn] ，要说明的含义其实就是，对于每一个BB，其输入就是第一个statement的输入，其输出就是最后一个statement的输出。

可达性分析

TODO

活跃变量分析

TODO

可用表达式分析

TODO

过程(程序)间执行

Jimple Body Creation

首先，Soot 会将 jb pack应用于每个具有程序Body的方法。本地方法如 System.currentTimeMillis() 是没有Body的。jb pack是固定的，它负责创建 Jimple 表示。它不能被改变！

全局模式（Whole-program mode）

在这种模式下，Soot在执行周期中包含另外三个packs：cg（call-graph generation）、wjtp（whole Jimple transformation pack）和wjap（whole Jimple annotation pack）。此外，为了添加整个程序的优化（例如静态内联），我们可以指定-W选项，进一步将wjop（whole Jimple annotation pack）添加到混合中。

• cg，即调用图包，使用各种构建算法构建调用图，不同模式下构建调用图的方式不同，详细参数见此处。

  简单获取cg图的方法：

  

• wjtp，即整个Jimple转换包。这是您应该插入任何跨过程/整个程序分析的主要包。当它执行时，调用图已经被计算出来，可以立即访问。

• wjop，即整个Jimple优化包。如果您希望根据您的整个程序分析结果实现代码优化或其他Jimple IR的转换，则应使用此包。

• wjap，即整个Jimple注释包，可用于用额外的元数据注释Jimple语句。此元数据可以持久化在Java字节码属性中。

所有这些 packs 都可以更改，特别是可以向这些 packs 添加 SceneTransformers，这些 SceneTransformers 进行整个程序分析。SceneTransformer 通过 Scene 访问程序，以便分析和转换程序。下面的代码片段向 wjtp 包添加了一个伪Transformer：

public static void main(String[] args) {PackManager.v().getPack("wjtp").add(new Transform("wjtp.myTransform", new SceneTransformer() {protected void internalTransform(String phaseName,Map options) {System.err.println(Scene.v().getApplicationClasses());}}));soot.Main.main(args);
}

jtb && jop && jap Pack

jtp默认是可用且是空的。通常在这里进行过程内分析(intra-procedural analysis)。

jop包含一套Jimple优化操作。它默认未启用，可以通过Soot的命令行 -o 或者 -p jop enabled 来启用。

jap是Jimple的注释(annotation)包。每个Jimple body里都可以加入注释，这样你或者其他人或JVM便可以评估优化的结果。这个包默认是启用的，但该包中所有的阶段(phases)默认未启用，因此，如果你把你的分析添加到这个包里，默认会自动启用。

请注意，添加到（non-whole）Jimple 包的每个 Transform 必须是 BodyTransformer。

比如以下代码片段启用了空指针标记器，并注册了一个新的 BodyTransformer，该转换器会打印出每个方法中每个语句的标记：

public static void main(String[] args) {PackManager.v().getPack("jap").add(new Transform("jap.myTransform", new BodyTransformer() {protected void internalTransform(Body body, String phase, Map options) {for (Unit u : body.getUnits()) {System.out.println(u.getTags());}}}));Options.v().set_verbose(true);PhaseOptions.v().setPhaseOption("jap.npc", "on");soot.Main.main(args);
}

bb && tag Pack

Soot接下来对每个body应用bb和tag Pack。bb Pack将优化并打了标签(optimized anf tagger)的Jimple bodies转换成Baf bodies。Baf是Soot里一种基于栈的中间表示，通过Baf，Soot创建字节码。tag Pack汇聚特定的标签(aggregates certain tags)。比如说，如果有多条Jimple(或者Baf)语句共享同一个行号标签，那么Soot便只会在第一条含有这个标签的语句上保留这个标签，保证唯一性。

其他

想要了解详细过程解释可以查看Prof. Dr. Eric Bodden » Packs and phases in Soot

各种Pack由类PackManager管理，其init方法负责创建各Pack实例对 象，并为之添加变换器。下面我列举了Soot中的部分Pack。

Pack名	所属的Pack类	说明
jb	JimpleBodyPack(BodyPack的子类)	创建Jimple体
jj	JavaToJimplePack(BodyPack的子类)	实现Java到Jimple的转换
cg	CallGraphPack(由ScenePack派生)	调用图生成、指针分析、类层析分析(CHA)
wstp	ScenePack	全局Shimple变换包
wsop	ScenePack	全局Shimple优化包
wjtp	ScenePack	全局Jimple转换包
wjop	ScenePack	全局Jimple优化包
wjap	ScenePack	全局Jimple注释包
jtp	BodyPack	Jimple转换包
jop	BodyPack	Jimple优化包
jap	BodyPack	Jimple注释包
tag	BodyPack	代码属性tag聚集包

使用命令行进行阶段定制

阶段选项是可以应用于Soot中不同packs的配置，以定制它们在分析过程中的行为。以下是如何在Soot中与阶段选项进行交互的方法：

1. 列出可用的packs：
   • 要获取Soot中所有可用packs的列表，您可以在命令行中执行命令java soot.Main -pl。
2. 获取特定pack的帮助：
   • 您可以通过使用命令java soot.Main -ph PACK来获取特定pack的帮助和可用选项，其中PACK是从使用-pl选项运行Soot时列出的pack名称之一。
3. 为pack设置选项：
   • 要为pack设置选项，您需要使用-p选项，后面跟着pack名称以及形式为OPT:VAL的键值对，其中OPT是您要设置的选项，VAL是要设置的值。
   • 例如，要关闭所有用户定义的程序内转换，您可以执行：java soot.Main -p jtp enabled:false MyClass，其中MyClass是您希望进行分析的类。

过程间分析

数据流分析等都是程序内的分析，是不处理方法调用的，如果遇到了函数调用，过程间分析会沿着过程间的控制流edges进行数据流传播。

OO (面向对象)语言的调用图的构造（以 JAVA 为代表）：

• 类层次分析（CHA，Class Hierarchy Analysis）：效率高
• 指针分析（k-CFA，Pointer Analysis）：精确度高

调用图

为了更方便的进行过程间分析，我们通常还需要构造Call Graph。

Call Graph即为调用图，也就是程序中调用关系的表示。本质上，call graph是一组从callers到他们的目标方法的调用边（call edges），callers的目标方法称为（callees）。

一个Call Graph图示如下：

call graph是过程间分析的基础，对于创建call graph的几种比较有代表性的算法如下，越往右，精度越高，但是速度越低，成本也会越高。

更多调用图构造算法详情可见Call Graph Construction Algorithms Explained – Ben Holland

函数调用类型

对于Java程序而言，总共分为三种函数调用：Static Call、Special Call、Virtual Call；其中主要关注的就是Virtual Call，Virtual Call也是Java多态的关键体现，对于Virtual Call，调用的目标方法（callee）只能在运行时确定，对于静态程序分析而言，确定callee就成了一个难点。

class MyClass {// 静态方法static void staticMethod() {System.out.println("This is a static method.");}// 实例方法void instanceMethod() {System.out.println("This is an instance method.");}
}public class Main {public static void main(String[] args) {// 静态调用MyClass.staticMethod();// 特殊调用（构造函数调用）MyClass obj = new MyClass();// 虚拟调用（实例方法调用）obj.instanceMethod();}
}

虚拟调用是指通过对象引用调用非静态方法。在 Java 中，非静态方法的调用是多态的，即在运行时根据对象的实际类型来确定调用哪个方法。因此，虚拟调用需要在运行时进行动态绑定。

Method Dispatch of Virtual Calls

Java，虚拟函数的调用是通过一个称为虚表（vtable）的结构来实现的。对象中存储着指向虚表的指针，虚表中存储着对应于类中虚拟函数的函数指针。当调用虚拟函数时，实际执行的函数由对象的实际类型决定，并且是通过虚表指针进行查找和调用的，这个过程就是虚函数调度或者分派(Dispatch)。

对于Virtual Call，其callee只能在运行时才能确定，callee的确定（或者说Dispatch）取决于 ：

• receiver object的类型c
• caller的方法描述(descriptor)。形如<ReturnType MehtodName（ParameterTypes）>

Signature = class type + method name + descriptor
Descriptor = return type + parameter types

定义函数 Dispatch(c, m) 去模拟运行时方法分派，总的思路是优先在子类中匹配，匹配不到则递归地到父类中匹配

其具体流程是寻找true type为c，调用的方法为m的真实目标方法（因为Java多态问题，Virtual Call需要计算运行时真实调用的方法），如果c类中存在一个非抽象的方法$m^{\prime }$，其方法名和方法签名和要寻找的m一样，则$m^{\prime }$即为我们需要找的真实方法；否则从类c的父类中去寻找m；

示例

)

类层次分析（Class Hierarchy Analysis）

适用于 IDE 等场景，快速分析并对准确性没有较高的要求

• 定义函数 Resolve(cs) 解析方法调用的可能的目标方法，分别处理 static call，special call 和 virtual call

• CHA假设变量a可以指向类A以及类A的所有子类的对象，所以CHA计算目标方法的过程就是查询类A的整个继承结构来查询目标方法注意 special call 中调用父类方法的时候需要递归寻找，为了形式统一使用用 Dispatch 函数

• 注意 virtual call 需要对对象的声明类型及其所有子类做 Dispatch（可能产生假的目标方法，不够准确）
  

一个计算案例如下：

注意理解 Resolve( b.foo() )

CHA的优势是速度快，原因如下：

• 只考虑call site中receiver variable的declared type和它的继承结构；

• 忽略数据流和控制流信息。

CHA的劣势是精度较低，原因如下：

• 容易引入虚假目标方法；

• 没有使用指针分析。

Call Graph Construction

即通过CHA算法生成Call Graph，步骤如下：

• 从入口方法开始（例如对于Java而言的main方法）；

• 对于每一个可达方法m，在方法m中的每一个调用点cs，通过CHA算法为每一个call site计算或者解析目标方法；

• 重复这个过程直到没有新的方法被发现。

图示如下：

过程间控制流图 ICFG

ICFG（interprocedural control-flow graph）的信息就是CFG+CG(Call edges + Return edges)的信息。可以看做是给所有方法的CFG加上这些方法之间互相调用的边（CG）所形成的图。调用边（call edge）从调用语句（call site）连到被调方法（callee）的入口。

与CG不同的是，ICFG除了调用边，还包含相应的返回边（return edge），从callee的出口连到call site之后执行的下一个语句。

过程间数据流分析

过程间常量传播分析（Interprocedural Constant Propagation）

在 ICFG 中保留了调用点到返回点之间相连的边（call-to-return edge），能使得 ICFG 能够传递本地数据流（单个 CFG 内产生的数据流）

在本地方法的 CFG 中的 Node Transfer 需要把调用点的左值变量 kill 掉（Return Edge Transfer 会覆盖这些变量的值）

下面是一个详细示例：

指针分析

Pointer Analysis即指针分析；如果我们使用CHA创建CallGraph，我们知道CHA仅仅考虑Class Hierarchy（类继承关系），那么正对如下程序分析，因为Number存在三个子类，那么调用 n.get() 方法的时候，就会产生三条调用边，其中有两条是假的调用边，导致最终分析的结果是一个不准确的结果：

而如果通过指针分析，那么就可以清楚地知道变量n指向的对象，能有效避免 CHA 中出现 fake target 的问题，由此只会产生一条调用边，此时分析的结果就是一个precise（精确）的结果：

• 指针分析是基础的静态分析，计算一个指针能够指向内存中的哪些地址
• 对于面向对象语言，以 JAVA 为例，指针分析计算一个指针（variable or field）能够指向哪些对象
• 指针分析可以看作一种 may analysis，计算结果是一个 over-approximation

实际操作

下载地址: Central Repository: org/soot-oss/soot (maven.org)

命令行使用

下载jar包，并使用主类，详细类使用文档可见 Overview (Soot API)

❯ java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.Main
Soot version trunk
Copyright (C) 1997-2010 Raja Vallee-Rai and others.
All rights reserved.
...

输入java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.Main -help可获得命令的解释帮助

当然在Github项目的doc文件夹下也有一个叫soot_options.htm的html版本的参数帮助文档便于阅读

或者是在线的参数参考网站：Soot Command Line Options

或者最适于阅读的PDF版本

常用参数解释

• -cp 或 -classpath: 不同于java的classpath，soot也有自己的classpath且默认classpath为空，所以使用的时候需要添加一下当前路径(不能用~)。(soot不会默认去当前文件夹下寻找符合条件的文件，而是会去它自身的classpath寻找，而soot的classpath默认情况下是空的，这也就导致soot找不到对应的文件，解决办法是在命令里添加指定位置的代码-cp，-cp .表示在当前目录寻找。)

• -pp：soot进行汇编、反汇编等等工作时，需要类型信息、类的完整层次结构，所以需要java.lang.Object，使用该参数可以自动包含所需的jdk中的jar文件

较为详细的调用(不加pp)

java soot.Main -f jimple --soot-classpath .:/usr/local/pkgs/openjdk17/jre/lib/rt.jar Hello

输入

• -process-dir dir: 处理指定目录中的所有类。

  可以将多个文件并排输入，也可以使用-process-dir一次输入一个文件夹

  假设当前目录下有以下文件

  A.class
  B.class
  A.java
  B.java
  

  可以使用以下命令进行解析

  java -cp soot.jar soot.Main -cp . -pp A B
  java -cp soot.jar soot.Main -cp . -pp -process-dir .
  

• -allow-phantom-refs: 允许未解析的类。

• -main-class class: 设置整个程序分析的主类。

• -process-jar-dir dir: 处理指定目录中的所有 JAR 文件中的类。

• -src-prec format 是 Soot 中的一个重要参数，用于设置源代码的优先级，决定了 Soot 将如何处理输入的 Java 源代码或者类文件

  • c: 表示 Soot 应该只使用类文件（.class 文件）作为输入，而忽略任何源代码（.java 文件）。
  • J: 表示 Soot 应该使用 Jimple 作为中间表示（IR）来处理输入的 Java 源代码或类文件。
  • java: 表示 Soot 应该直接使用 Java 源代码作为输入，并将其转换为 Jimple。
  • apk: 表示 Soot 应该处理 Android 应用程序包（APK）文件，提取其中的类文件和资源。
  • dotnet: 表示 Soot 应该处理 .NET 程序集文件。

输出

• -d dir, -output-dir dir: 指定输出文件的目录。
• -f format,-output-format format: 设置输出格式。
  • J, j: 输出为 Jimple 格式。
  • S, s: 输出为 Shimple 格式。
  • B, b: 输出为 Baf 格式。
  • G, g: 输出为 Grimple 格式。
  • X: 输出为 XML 格式。
  • dex: 输出为 Dex 格式。
  • force-dex: 强制输出为 Dex 格式。
  • n: 不输出。
  • jasmin: 输出为 Jasmin 格式。
  • c: 输出为类文件。
  • d: 输出为 Dava 格式。
  • t: 输出为模板格式。
  • a: 输出为 ASM 格式。

为了方便使用我们可以使用简单的脚本(bat或者shell)

#!/bin/bash
# 路径设置
SOOT_PATH="/home/asiv/reserch/oss/java/sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar"# soot路径设置
SOOT_CLASSPATH="."# 如果有额外的依赖 jar 包，可以添加到类路径中
# CLASSPATH="$CLASSPATH:path/to/dependency.jar"# Soot 命令
java -cp $SOOT_PATH soot.Main -cp . -pp $1 $2 $3 $4 $5 $6 $7 $8 $9
#chmod +x soot.sh
#./soot.sh -f J -process-dir target -d .

#!/bin/bash# 路径设置
SOOT_PATH="/home/asiv/reserch/oss/java/sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar"# soot路径设置
SOOT_CLASSPATH="."# 如果有额外的依赖 jar 包，可以添加到类路径中
# CLASSPATH="$CLASSPATH:path/to/dependency.jar"# Soot 命令
java -cp $SOOT_PATH soot.tools.CFGViewer -cp . -pp $1 $2 $3 $4 $5 $6 $7 $8 $9
#./soot_cfg.sh Test -d .

生成示例

源代码

public class Helloworld {public static void main(String[] args) {System.out.println("Hello, world");}
}

以jimple格式输出

javac HelloWorld.java
./soot.sh -f J HelloWorld -d .
#完整的命令行
#java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.Main -pp -cp .  HelloWorld -d .

HelloWorld.jimple的文件内容

public class HelloWorld extends java.lang.Object
{public void <init>(){HelloWorld r0;r0 := @this: HelloWorld;specialinvoke r0.<java.lang.Object: void <init>()>();return;}public static void main(java.lang.String[]){java.io.PrintStream $r0;java.lang.String[] r1;r1 := @parameter0: java.lang.String[];$r0 = <java.lang.System: java.io.PrintStream out>;virtualinvoke $r0.<java.io.PrintStream: void println(java.lang.String)>("hello");return;}
}

注意

可以看到soot已经帮我们把java的class代码转换为了jimple格式，可以看到的是代码逻辑与之前的程序是一致的，但是代码已经变成了三地址码的格式。

• 变量名字之前带有$的就是soot额外引入的，帮助构建三地址码的变量，其他则是原程序之中的变量

• method的参数以及this指针会用@来修饰。

• 对于函数调用会有不用类型的invoke前缀来修饰，共有如下三种。

  

Soot.Main运行

Soot.Main 原理同命令行运行

public static void main(String[] args){// 获取类路径String classpath = args[0];// 打印类路径System.out.println(classpath);// 调用soot.Main的main方法，生成Jimple代码soot.Main.main(new String[] {"-f", "J", // 输出格式为Jimple"-soot-class-path", classpath, // 设置Soot的类路径"-pp", // 使用Soot的默认类路径args[1] // 要分析的类文件});// 结束程序return;}

Options运行

当使用 Soot 进行 Java 字节码分析时，Options API 提供了一种灵活的方式来配置 Soot 的行为。

其中

• Options 类通常包含了一系列可以配置Soot行为的全局选项。
• .v() 方法是获取单例对象或者静态方法，用来访问或修改Soot的全局选项集

注意：

Options.v().set_app(true);

set_app(true) 是设置某个具体的选项值，这里的app选项通常指的是处理整个应用程序（Application）而非库文件（Library）。当设置为true时，Soot会按照处理完整的应用程序的方式来运行，这意味着它可能包括对主类（即包含main方法的类）以及所有依赖项的处

		Printertemp printertemp = new Printertemp();Transform t0 = new Transform("wjtp.Printertemp", printertemp);PackManager.v().getPack("wjtp").add(t0);Options.v().set_whole_program(true);Options.v().set_allow_phantom_refs(true);//允许缺失Options.v().set_prepend_classpath(true);Options.v().set_process_dir(Arrays.asList("*** ***"));//需要分析的.class文件路径Options.v().setPhaseOption("jb", "use-original-names:true");Options.v().set_keep_line_number(true);Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);Scene.v().loadNecessaryClasses();PackManager.v().runPacks();

配置流程分析

那么问题来了什么时候应该配置这些选项呢？

• 在类加载阶段，可以设置加载哪些类，哪些不进行加载。
• 类加载之后，还需要对类贴上一定的标签，分类。（哪些类是应用的类，哪些类是library类等等），进而为phase的处理阶段进行一定的准备。
• 在phase阶段对于一些类的处理，是可以定制的。（比如说，只解析应用的类，而不考虑library类等，因为前面对于类进行了标记）

API参数总体上可以分为以下几类：

• 一般配置
• 输入配置
• 输出配置
• 处理配置
• 输入特性的配置
• 输出特性的配置

一般配置

• set_output_format(): 设置输出格式，决定分析结果的表现形式。

  Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);
  

• set_allow_phantom_refs(): 设置是否允许虚引用。

  Options.v().set_allow_phantom_refs(true);
  

  phantom 类是既不在进程目录中也不在 Soot 的 classpath 中的类，但它们被 Soot 加载的一些类/方法体所引用

  • 如果启用了 phantom 类，Soot 不会因为这种无法解决的引用而中止或失败，而是创建一个空的存根，称为 phantom 类，它包含 phantom 方法来弥补缺失的部分。

  建议当遇到以下报错时开启或者补充引用

  Warning: java.lang.invoke.LambdaMetafactory is a phantom class!
  

• set_prepend_classpath(): 设置是否将当前类路径作为 Soot 类路径的前缀即使用内置的类路。相当于-pp

  Options.v().set_prepend_classpath(true);
  

输入配置

• set_soot_classpath(): 设置 Soot 的类路径，用于加载分析的类。

  Options.v().set_soot_classpath("/path/to/classes:/path/to/lib.jar");
  

• set_whole_program(): 设置是否启用整个程序分析模式。

  Options.v().set_whole_program(true);
  

• set_no_bodies_for_excluded(): 设置是否对排除的方法忽略其主体。

  Options.v().set_no_bodies_for_excluded(true);
  

• add_include(): 添加要包含的类或方法。

  Options.v().add_include("your.package.*");
  

• add_exclude(): 添加要排除的类或方法。

  Options.v().add_exclude("your.package.ExcludedClass");
  

• set_main_class() : 指定主类。主类是程序的入口点，Soot 将从主类开始分析程序的调用图和依赖关系。

  • 在 Soot 中，构建调用图（Call graph）是分析过程的一个关键步骤。一旦程序被转换成 Jimple 形式，接下来就是建立调用图。在建立调用图的过程中，有几种不同的方法可供选择，其中包括 CHA、SPARK 和 Paddle。可以通过设置不同的分析阶段（phase）来选择所需的方法：

    Options.v().setPhaseOption("cg.spark", "on");
    

输出配置

• set_output_format(): 设置输出格式，决定分析结果的表现形式。

  Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);
  

处理配置

• setPhaseOption(): 设置特定分析阶段的选项，例如调用图的构建、数据流分析等。

  Options.v().setPhaseOption("cg", "verbose:true");
  

输入特性的配置

• set_no_bodies_for_excluded(): 设置是否对排除的方法忽略其主体。

  Options.v().set_no_bodies_for_excluded(true);
  

• add_include(): 添加要包含的类或方法。

  Options.v().add_include("your.package.*");
  

• add_exclude(): 添加要排除的类或方法。

  Options.v().add_exclude("your.package.ExcludedClass");
  

输出特性的配置

• set_output_format(): 设置输出格式，决定分析结果的表现形式。

  Options.v().set_output_format(Options.output_format_jimple);
  

Soot生成图

函数调用图CG

一个CG是表示**整个程序中不同方法（函数）**之间调用关系的图，每个函数被表示为图中的一个节点，而函数之间的调用关系则用有向边表示。例如方法foo()调用了方法bar()，则CG中应有一条从foo()到bar()的有向边。

使用Spark（Soot指针分析研究工具包）并打开on-fly-cg选项以使构建的调用图更精确

Call Graph的结构

Call graph对象里包含了所有的Edges的集合，同时也包含了了几个关键Map

1. src Map
2. targetMap
3. unitMap

这些Map的Key以SootMethod，unit 而value是Edge，为了更快的找到SootMethod或者Unit对应的Edge

生成dot文件

想要获取dot文件，可以像下面一样迭代调用图并以dot格式写出内容，如下所示。

private static void visit(CallGraph cg, SootMethod method) {String identifier = method.getSignature();visited.put(method.getSignature(), true);dot.drawNode(identifier);// iterate over unvisited parentsIterator<MethodOrMethodContext> ptargets = new Targets(cg.edgesInto(method));if (ptargets != null) {while (ptargets.hasNext()) {SootMethod parent = (SootMethod) ptargets.next();if (!visited.containsKey(parent.getSignature())) visit(cg, parent);}}// iterate over unvisited childrenIterator<MethodOrMethodContext> ctargets = new Targets(cg.edgesOutOf(method));if (ctargets != null) {while (ctargets.hasNext()) {SootMethod child = (SootMethod) ctargets.next();dot.drawEdge(identifier, child.getSignature());System.out.println(method + " may call " + child);if (!visited.containsKey(child.getSignature())) visit(cg, child);}}
}

控制流图CFG

一个CFG是表示一个方法内的程序执行流的图，它由一系列基本块（basic block）组成，其中每个基本块是一组按顺序执行的语句。控制流图中的节点通常代表基本块，而边则表示程序执行的控制流转移，例如条件语句、循环或函数调用等。例如语句A执行后的下一条语句是B，则CFG中应有一条从A到B的有向边。

示例代码

//Triangle.javapublic class Triangle {private double num = 5.0;public double cal(int num, String type){double temp=0;if(type == "sum"){for(int i = 0; i <= num; i++){temp =temp + i;}}else if(type == "average"){for(int i = 0; i <= num; i++){temp = temp + i;}temp = temp / (num -1);}else{System.out.println("Please enter the right type(sum or average)");}return temp;}}

javac Triangle.java
java -cp sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar soot.tools.CFGViewer -pp -cp . Triangle -d .

查看目录生成了两个dot文件，一个是类的方法，另一个是类的构造方法

❯ ls
'Triangle double cal(int,java.lang.String).dot'
'Triangle void <init>().dot'

我们可以可以使用 DOT 语言的可视化工具（如Graphviz）将这些文件转换成图形化的控制流图，以便更直观地理解方法和类的结构和执行流程。

Ubuntu下

sudo apt install graphviz

Mac下

brew install graphviz

在终端输入以下命令生成png图片

dot -Tpng -o cal.png Triangle\ double\ cal\(int,java.lang.String\).dot
dot -Tpng -o init.png Triangle\ void\ \<init\>\(\).dot

下面是cal方法

初始化过程

IDEA项目集成

快速创建一个maven项目

在项目的 pom.xml 文件中添加 Soot 依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.soot-oss</groupId><artifactId>soot</artifactId><version>4.4.1</version></dependency>
</dependencies>

在src/main/java下创建一个简单的 Java 源文件

public class HelloWorld {public static void main(String[] args) {System.out.println("Hello, world!");}
}

有待完善

其他知识

污点分析

污点分析(taint analysis)：是一项跟踪并分析污点信息在程序中流动的技术,该技术通过对系统中的敏感数据进行标记, 继而跟踪标记数据在程序中的传播, 检测系统安全问题。

它可以抽象为一个三元组<source, sink, sanitizers>形式：

source即为污染源，代表程序的敏感数据或引入的不受信任的数据；

sink为污点汇聚点，代表直接产生安全敏感操作，或向外发送隐私数据；

sanitizer即无害化处理，表示污染源数据通过一些操作解除了其危害性，如对发送出去的数据做了加密处理或对引入的数据做了安全校验。

参考链接

1.Soot使用笔记

2.https://www.zhihu.com/question/35388795/answer/146808522

3.Introduction: Soot as a command line tool · soot-oss/soot Wiki (github.com)

4.Soot（一）——安装与基本使用_soot 工具-CSDN博客

5.soot-tutorial - ZhechongHuang’s Homepage (cudraniatrec.github.io)

6.软件分析技术 (xiongyingfei.github.io)

7.Soot 静态分析框架（二）Soot的核心_soot框架-CSDN博客

8.【程序分析】函数调用图 | 控制流图 | 过程间控制流图 | 数据流图 | 值流图-CSDN博客

9.soot基础 – 常用参数配置_soot中如何将类声明为library class-CSDN博客

10.https://blog.csdn.net/TheSnowBoy_2/article/details/53436042

11.[https://people.cs.vt.edu/ryder/515/f05/lectures/Sootlecture-Weilei.pdf](https://people.cs.vt.edu/ryder/515/f05/lectures/Sootlecture-Weilei.pdf#:~:text=Phase in Soot In SOOT%2C each phase is,collection of transformers%2C each corresponding to a subphase.)

12.https://mp.weixin.qq.com/s/vc8ZDkrSxUV237C020E5Ag

13.https://ranger-nju.gitbook.io/static-program-analysis-book/

14.https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/101446434