针对cLEMENCy的深度技术解析

在今年的DEF CON CTF中，主办方采用了独特的硬件架构cLEMENCy，并在决赛开始前24小时才发布其规范文档和参考工具。该架构专门设计用于破坏现有工具链的兼容性，其核心特性包括：

架构特性挑战

1. 9位字节系统
   与传统8位字节架构不同，导致二进制解析时每9个字节才会对齐一次起始位，系统原生解析工具完全失效。

2. 混合字节序(Middle Endian)
   数值0x123456在内存中存储为34 56 12，既非大端序(12 34 56)也非小端序(56 34 12)。

3. 变长指令集
   指令长度从18到54位不等，操作码跨度达4-18位，使传统反汇编算法失效。

Binary Ninja实战方案

我们团队在24小时内紧急开发了Binary Ninja处理器模块，关键技术突破包括：

数据预处理

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# 将9位字节扩展为16位短整型
import bitstream
def expand_bytes(data):
    return bitstream.BitStream(data).read(16)

• 内存地址偏移量因此翻倍，但通过简单修正即可保持正确性

指令解码优化

1. 比特级操作
   先将字节流转换为比特字符串，按照规范文档重组比特顺序
2. 显式指令展开
   对Load/Store指令显式展开所有寄存器操作序列，提升反汇编可读性

LLIL提升尝试

由于三字节寄存器宽度与双倍内存地址的固有矛盾，完整LLIL提升不可行。但部分可提升指令仍支持通过数据流分析定位字符串：

开源资源

• GitHub仓库 包含架构插件、二进制视图模块及挑战题打包工具
• 竞赛方LegitBS已开源其cLEMENCy工具链
• PPP团队和Chris Eagle等也发布了各自的处理器模块

“这种非常规架构迫使我们在极短时间内创造性解决问题” —— 团队成员在CTF Slack频道的讨论

通过这次实战，我们验证了静态分析工具在极端条件下的适应能力。期待看到更多团队应对cLEMENCy的创新方案！