嵌入式智能电表中的反汇编关键问题分析

电力企业在将反汇编技术应用于嵌入式智能电表软件一致性检测模型时出现了因不同硬件而产生差异的字节序问题和程序运行时的嵌入式设备内存受限问题,从而影响了模型整体的性能。针对这两个关键问题进行分析,结合嵌入式智能电表内部特征和硬件体系架构理论的深层探讨,依次提出了目标代码双逆置预处理算法(CDIPA)和分段反汇编算法(SDA)。对原代码使用目标代码双逆置预处理算法得到调整字节顺序的代码,分别将原代码和调整代码反汇编获得两种待测结果,结合硬件信息分析结果并以匹配度高的指令作为最终结果从而解决了字节序问题;分段反汇编算法通过调整反汇编输入规模并分次运行的方法解决设备内存受限问题。实验结果表明将这两种算法用于给定的电表设备,可以有效解决上述关键问题,同时算法也表现出良好的健壮性和可移植性。

基于反汇编的智能电表软件功能检测模型

电力企业在智能电表的生产过程中发现制造商用于招标展示的样品表和竞标成功后大量投产的批量表存在显著差异。由于检测不足,许多投入实际使用的批量表出现工作状态异常、质量不合格的情况,对这些电表的维护造成了不必要的花费。针对此问题制定了一种智能电表软件功能检测方案,设计了一种嵌入式智能电表代码逆向模型。模型以分析智能电表核心程序从而获取系统运行特征为思路,以反汇编算法分析电表固件代码功能为手段,对嵌入式智能电表进行软件功能差异测试。模型包括固件代码提取、固件代码反汇编和软件功能比较三大模块,在反汇编模块中基于现有的线性扫描和递归遍历算法使用了一种改进的单步扫描算法(SDA)。实际应用时对智能电表批量产品和样品进行比较鉴别,对系统功能的差异测量效果明显;同时使用该模型在维护电力企业已使用电表时可控制拟投产电表与已使用电表功能和质量误差在±20%范围内。