关于固件代码恶意行为的分析技术研究的中期报告本研究旨在研究固件代码恶意行为的分析技术，尤其是在嵌入式设备上的应用。本中期报告将简要介绍研究正式启动以来所做的工作，并回顾结果和发现。首先，我们进行了相关文献综述，对当前固件代码恶意行为分析领域的研究现状进行了总结。我们发现当前固件代码恶意行为分析的方法主要包括静态分析和动态分析两种，其中静态分析主要应用于固件镜像等离线数据的分析，而动态分析主要用于运行中设备的实时监控和分析。其次，我们对常见的嵌入式固件镜像格式进行了分析，包括IntelHex、MotorolaS-Record、Binary、ELF等格式。根据分析结果，我们选择了用于实验的样本固件镜像，并进行了相关的分析。接着，我们尝试使用静态分析工具进行固件镜像的分析，包括IDAPro、Ghidra和BinaryNinja等工具。我们发现这些工具都能够对固件代码进行反汇编，并提供一定的分析结果。但是，在分析过程中，我们也遇到了一些问题，比如部分函数和代码块的意义无法理解，需要进一步的人工分析。进一步地，我们使用了FIRM-AFL和Angora等动态分析工具，对固件代码进行了实时监控和分析。通过分析动态运行时的执行流程、输入参数等信息，我们可以发现一些潜在的漏洞和恶意行为。但是，在实验过程中，我们也遇到了各种问题，比如FIRM-AFL的覆盖率不够等，需要进一步的研究和改进。总而言之，本中期报告介绍了我们在固件代码恶意行为分析技术研究中所做的工作和取得的进展。目前，我们还需要进一步研究和改进相关的分析方法和工具，以提高准确率和效率。