文章总结： 本文介绍了一款基于Rust的高性能Trace污点分析工具TraceUI，旨在解决传统日志分析效率低下问题。系统利用Rust与QBDI构建高性能采集层，支持GUI及MCP协议双模接口，提供结构化调用树、内存快照与污点分析功能。该工具能从亿级指令中精准定位关键逻辑，辅助安全研究员高效研判，目前处于技术预热阶段。
综合评分： 86
文章分类： 二进制安全,安全工具,逆向分析
从几亿行指令中捞针：基于 Rust 的高性能 Trace 污点分析体系实践
原创
二进制磨剑
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二进制磨剑
2026年2月15日 15:30
四川
01 引言：打破“日志堆积”的困局
长期以来，Trace 工具主要停留在“导出 TXT 文件”的初级阶段。
虽然文件里忠实记录了反汇编、寄存器变化和零散的内存信息，足以作为证据留存，但在面对复杂的程序逻辑时，这种非结构化的数据让分析效率大打折扣，结论的稳定性也难以保证。
我们将分析工作流从低效的“人工文本拼接”，推向了高效的“结构化数据研判”。
02 采集层：Rust 驱动的高性能基座
为了保证在极高的执行流密度下依然稳定，我们重构了底层基础设施。
- • 坚实的底层：基于 QBDI 稳定的 Trace VM 能力，我们构建了
qbdi→qbdi-sys→qbdi-rs等一系列 Rust 侧的基础设施。 - • 高层封装框架：在这些基座之上，推出了 【trace-rs】，专为真实应用场景设计，解决复杂环境下的 Trace 信息采集难题。
- • 极致性能：运行时全量采集指令语义（指令、寄存器、内存），并设计了专用的 Binary Format，实现了 Trace 信息的高性能、低体积存储。
03 分析层：人与 Agent 的双重接口
Trace UI 不仅服务于人类安全研究员，也面向未来的 AI 自动化分析。我们提供两种核心交互方式：
- • GUI（图形界面）：提供人类直觉友好的可视化操作与数据呈现。
- • MCP / CLI：提供机器友好的接口，支持 Agent 通过 MCP 协议直接读取、推理 Trace 数据，实现自动化研判。
04 核心功能详解
1. 结构化函数调用树 (Call Tree)
告别扁平的指令流，我们基于栈追踪精准识别函数边界，并根据递归深度自动构建函数调用树。
在 UI 界面（及 MCP 接口）中，支持函数的折叠与展开。分析人员可以快速略过无关的系统调用或标准库函数，通过折叠“噪音”，聚焦于核心业务逻辑的 Trace 执行流。
(图：函数调用树可视化，支持层级展开与关键路径定位)
2. 时间关联的内存快照 (Memory Time-Travel)
单纯记录内存值是不够的，我们需要知道数据的“前世今生”。
Trace UI 将采集到的内存访问语义进行聚合，构建了包含 （执行地址、访问内存、访问数据、R/W 属性） 的多维内存时间快照。这种设计让回答以下问题变得轻而易举：
- • 溯源：地址
X在何时被哪些指令读取或写入了？ - • 趋势：地址
X在整个执行过程中，数据发生了怎样的演变？ - • 定位：字符串 “POST” 究竟存在于哪些内存片段？又有谁引用了它？
(图：内存访问分析，如上图所示，地址 0x12044fc60 精准命中了 1 次写入和 2 次读取)
3. 污点分析：在亿级指令中“大海捞针”
面对数以亿计的指令海洋，如何快速定位关键逻辑？
通过污点分析（Taint Analysis），我们可以对参数字符串所在的内存、参数寄存器设置“污点”。
系统将自动追踪污点的传播路径，从海量指令中精准筛选出与污点相关的核心指令链。
Step 1：设置污点源 如下图所示，我们对 X0 参数寄存器及其关联内存进行污点配置。
Step 2：获取传播路径 运行分析后，系统自动过滤噪声，输出如下关键指令筛选结果，并能合成对应的污点表达式。污点表达式，我们能够直接看到参数参与加密运算的过程。
结语
Trace UI 是我们对下一代动态分析工具的一次探索，目前已完成核心架构搭建，正处于技术预热与细节打磨阶段。
无论是关于 UI 交互的优化，还是对 MCP 接口的更多想象，我们都非常期待听到您的反馈。请在公众号后台留下您的改进建议，帮助我们将 Trace UI 打磨得更加锋利。
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