OLLVM(Obfuscator-LLVM) 是一套开源的,基于llvm的混淆工具。
国内的很多加固厂商，很多都使用了ollvm对代码进行混淆。
想要学习 ollvm去混淆，最好搭建一个环境自己写一些demo, 就像做渗透的自己搞个靶场去练习，也能学的更快。
演示视频：https://space.bilibili.com/430241559
在编译 ollvm的时候，有时候会因为一些，系统版本，编译器版本，cmake版本，或者另外的一些玄学的原因编译失败。
编译成功的人都是类似的，一次性成功。
编译失败，各自有自己的报错信息。
如果大佬们已经对自己编译ollvm失去了信心，累觉不爱。
这时候还是可以挣扎下的。
可能生活辜负了你，但是既然你看到了这篇文章，我，口碑好，靠得住，说你成功你就能成功
用这种方式去编译，基本上是可以保证编译通过的。
不管你机器上的，gcc ,g++， cmake是啥版本，都不重要。
因为，这一次的编译，根本就，不依赖任何你自己电脑上的编译环境。
是用docker镜像编译。
惊不惊喜，意不意外？
docker方式编译ollvm步骤
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下载ollvm 4.0源码 （啥，觉得老？初学者的话 4.0跟12.0对你来说区别不大）
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安装docker编译环境
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编译 ollvm
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配置 ndk
1.下载ollvm 4.0源码
ollvm git地址： https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator
下载 ollvm 4.0代码
git clone -b llvm-4.0 --depth=1 https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator.git
ollvm源码
这里 -b llvm-4.0是选择 llvm-4.0的分支
--depth=1 表示只下载最后一次提交的版本
这样的话，项目文件就不会太大。毕竟github连接速度感人。
2.安装docker编译环境
这里安装docker编译环境 首先要下载docker(已经安装过就不用了)
sudo apt install docker.io
sudo docker pull nickdiego/ollvm-build
安装docker
ubuntu下载docker
安装编译ollvm的docker环境
ubuntu ollvm混淆搭建docker环境
3.编译ollvm
编译这里 本来是这样用的
编译ollvm的docker环境
为了节省大佬们的时间， docker编译环境的作者简化了上面的命令
还专门写了个脚本
惊不惊喜，意不意外
编译脚本下载：
git clone --depth=1 https://github.com/nickdiego/docker-ollvm
ollvm编译脚本
使用：
sudo ./ollvm-build.sh ollvm源码目录
这里我自己的ollvm源码目录是 /home/wtt/env/ollvm/src/obfuscator/
所以我这里就应该执行
sudo ./ollvm-build.sh /home/wtt/env/ollvm/src/obfuscator/
如果你直接执行，出现了这种错误的话
ollvm 编译错误
报错信息：
CMake Error at cmake/modules/AddLLVM.cmake:1163 (add_custom_target):
add_custom_target cannot create target "check-llvm-bindings-ocaml" because
another target with the same name already exists. The existing target is a
custom target created in source directory "/ollvm/src/test". See
documentation for policy CMP0002 for more details.
Call Stack (most recent call first):
cmake/modules/AddLLVM.cmake:1226 (add_lit_target)
test/CMakeLists.txt:150 (add_lit_testsuites)
这里我也遇到了这种错误，为了修正错误 我阅读了 ollvm-build.sh的源码
害，本来想着一键 简单高效省心，到头来还得自己上改脚本。
这里加了一句代码。 在150行 加入
DOCKER_CMD+=" -DLLVM_INCLUDE_TESTS=OFF"
/ollvm/src/test 报错解决
加入这行代码就大功告成了
编译ollvm
这里不用 执行make -j7 这种命令，脚本里面已经自动开始给你编译了
而且，编译依赖的各种环境，用的不是你本机的，那种会干啥啥不行，报错第一名的环境。
这里，用的编译环境是，靠得住的docker环境，大佬给安排好的环境。
ollvm用docker编译
ollvm编译好的
4.配置 ndk
这里，上面那个脚本的作者，其实给了一个解决方案
[图片上传失败...(image-e5f624-1625579578177)]
但是我用了下，这次没有上一次靠谱。
本来以为会把编译好的 clang文件直接替换到ndk里面，然而并没有。
所以，这里不推介使用这个脚本。
这里推介，大佬们自己动手，丰衣足食。
配置ndk分为以下几步。
1.下载ndk
根据自己需要去选版本，我这里选的是 ndk-16b
ndk下载网址：https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/
这个网址只有最新版的ndk，想下载之前的版本，可以手动点击下面的链接，去找自己想要的版本
[图片上传失败...(image-69ba86-1625579578177)]
安卓ndk旧版本下载
ubuntu ndk16b
这里多说一句，如果嫌下载速度慢，除了花钱升级宽带，还可以复制链接去迅雷下。
这里我已经下载并解压到了本地
ndk16b ollvm
2.配置ndk环境变量
执行命令，打开配置文件
gedit ~/.bashrc
把下面这两行粘贴到文件末尾， 注意，替换路径成自己下载的ndk路径
export NDK_HOME=/home/wtt/env/android/ndk/android-ndk-r16b/export PATH=$NDK_HOME:$PATH
ollvm搭建ndk环境变量
最后执行命令，使配置文件生效
source ~/.bashrc
ollvm教程
3.复制编译好的4个 clang 文件到ndk目录
好，这里大佬们已经下载完ndk了。这一步是把之前 ollvm编译好的文件复制到ndk目录
这一步比较简单， 直接复制粘贴就可。cv工程师的看家本领。
把olvm刚编译好的 clang clang-4.0 clang++ clang-format 文件
粘贴到ndk目录
ollvm编译好的clang clang++
粘贴到
你自己的ndk目录/toolchains/llvm/prebuilt/linux-x86_64/bin
android ndk16b ollvm
ollvm编译好的clang配置ndk
4.复制build目录的 3个头文件到ndk目录
同时，为了避免后续的编译错误
就像下图，会报错找不到头文件
fatal error 'Stddef.h' file not found
fatal error 'Stdarg.h' file not found
fatal error '__stddef_max_align_t.h' file not found
ollvm编译so 报错
在build目录搜索3个文件 然后继续发挥大佬们的cv神功。
粘贴到 上面报错的路径 就ok了
这个路径是你ndk目录下的
sources/cxx-stl/system/include/
找到刚刚的build目录 也就是编译好文件的输出路径
ollvm build路径
ollvm stddef stddef_max_align
ollvm报错头文件 stddef stdarg
至此，环境部分，基本完成，
大吉大利 晚上吃鸡
这个时候，大佬们可以尝试编译一波了
新建jni目录 目录下新建3个文件
Android.mk
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_MODULE := wtt
LOCAL_SRC_FILES := test.cpp
include $(BUILD_EXECUTABLE)
Application.mk
APP_ABI := armeabi armeabi-v7a arm64-v8a
APP_PIE:= true
APP_CPPFLAGS := -frtti -std=c++11 -mllvm -fla -mllvm -bcf -mllvm -sub
test.cpp
#include <cstdio>
int main(int n_argc, char** argv)
{
int n_num = n_argc * 2;
//scanf("%2d", &n_num);
if (20 == n_num)
{
puts("20");
}
if(10 == n_num)
{
puts("10");
}
if(2 == n_num)
{
puts("2");
}
puts("error");
return -1;
}
ollvm代码混淆
在jni同级目录 打开命令行 执行
ndk-build
ollvm混淆elf文件
混淆效果
未混淆前流程图：
ollvm混淆前的流程图
混淆后流程图：
ollvm混淆后的流程图
成功混淆
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