在物联网设备安全研究领域，无人机作为集成了复杂飞行控制、图像处理和无线通信的系统，其安全性评估往往需要从最底层的硬件层面开始。本文以 Potensic Atom 2 无人机为例，详细拆解固件提取的完整技术流程，特别聚焦于 ECC（错误纠正码）参数的逆向工程与暴力破解方法，为硬件安全研究人员提供一套可落地的工程实践指南。
硬件识别与 NAND 芯片物理访问
无人机固件提取的第一步是识别目标存储芯片。在 Potensic Atom 2 中，主板上集成了多个关键芯片：
- SoC（系统芯片）：标记为 23AP10 VTQMSQKJYJ 4978-CN B3，经分析为海思 SD3403V100 的变体，这是一款移动摄像头 SoC
- NAND 闪存：MXIC MX35UF4GE4AD-241，采用 8-pin WSON 封装，容量为 4Gb（512MB）
- RAM 芯片：SEC340 K4A8G16 5WC BCTD，与 SEC407 K4A8G16 配对使用
- 辅助 MCU：GD32F470（ARM Cortex-M4）和 HC32F460JEUA
关键发现：NAND 芯片被环氧树脂胶粘在主板上，这是制造商为防止物理提取而采取的安全措施。研究人员需要使用热风枪、锋利刀具和大量助焊剂才能安全移除芯片，过程中不可避免地损坏了部分微小电阻，导致主板无法正常工作。
SPI 通信协议与固件提取
MX35UF4GE4AD NAND 芯片支持 SPI 通信协议，引脚定义如下：
| 引脚符号 | 功能描述 | 电压要求 |
|---|---|---|
| CS# | 芯片选择 | 低电平有效 |
| SI | 串行数据输入 | 1.8V |
| SO | 串行数据输出 | 1.8V |
| SCLK | 时钟输入 | 1.8V |
| WP# | 写保护 | 可接地 |
| HOLD# | 保持 | 可接高电平 |
| VCC | 电源 | 1.8V |
| GND | 地 | - |
工程实践要点：
- 商业 NAND 读取器因物理尺寸或通信速度不匹配而失败
- 使用 ESP32 编写自定义 SPI 转储脚本，通过 USB 串口传输数据
- 最终获得 544MB 原始转储，包含 131,072 个页面，每个页面 4096 字节数据 + 256 字节 OOB（Out-Of-Band）区域
随机比特翻转与多数投票纠错
在初步提取的固件中，研究人员发现了严重的数据完整性问题。对同一 NAND 芯片进行三次独立转储，得到的 MD5 哈希值完全不同，这表明读取过程中引入了随机比特翻转。
问题根源分析：
- SPI 通信缺乏内置完整性检查机制
- 手工焊接的导线引入信号干扰
- NAND 芯片老化或读取时序不精确
解决方案：多数投票算法
# 伪代码示例：三份转储的多数投票纠错
import numpy as np
def majority_vote_correction(dump1, dump2, dump3):
# 将三份转储加载为numpy数组
arr1 = np.frombuffer(dump1, dtype=np.uint8)
arr2 = np.frombuffer(dump2, dtype=np.uint8)
arr3 = np.frombuffer(dump3, dtype=np.uint8)
# 逐字节进行多数投票
corrected = np.zeros_like(arr1)
for i in range(len(arr1)):
# 统计三个字节中每个位的多数值
byte1, byte2, byte3 = arr1[i], arr2[i], arr3[i]
corrected_byte = 0
for bit in range(8):
bit1 = (byte1 >> bit) & 1
bit2 = (byte2 >> bit) & 1
bit3 = (byte3 >> bit) & 1
majority_bit = 1 if (bit1 + bit2 + bit3) >= 2 else 0
corrected_byte |= (majority_bit << bit)
corrected[i] = corrected_byte
return corrected.tobytes()
性能优化建议：使用 numpy 的向量化操作和内存映射文件处理大型转储，避免 Python 原生循环的性能瓶颈。
ECC 发现与参数逆向工程
经过多数投票纠错后，研究人员发现转储数据仍然无法正确解析 UBIFS 文件系统。深入分析发现，问题根源在于 ECC 处理机制。
关键洞察：
- NAND 芯片内部有 ECC 机制，但 SoC（海思 SD3403V100）也处理 ECC
- 需要丢弃 NAND 芯片的 OOB 区域中的 ECC 结构
- SoC 使用的 ECC 算法参数未知，需要逆向工程
ECC 算法特征分析：
- 算法类型：BCH（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem）码
- 纠错能力：t=16（每 1KB 数据块可纠正 16 位错误）
- 原始多项式：14 次多项式
- 码字结构：数据 + ECC 校验位
ECC 参数暴力破解方法论
由于 SoC 的 ECC 算法参数未知，研究人员采用了系统性的暴力破解方法：
1. 参数空间定义
# ECC参数搜索空间
parameters = {
'primitive_polynomials': list_all_primitive_polynomials(degree=14),
'data_transformations': [
'none', # 无变换
'bit_reverse', # 位反转
'byte_reverse', # 字节反转
'bit_invert', # 位取反
'byte_invert', # 字节取反
'bit_byte_reverse', # 位和字节都反转
'bit_byte_invert', # 位和字节都取反
],
'ecc_positions': [
'after_data', # ECC在数据后
'interleaved', # ECC与数据交错
'separate_block', # ECC单独块
]
}
2. 验证机制设计
暴力破解的核心是验证机制。研究人员利用转储中已知的 "好数据" 区域（如 ASCII 版权字符串）作为验证基准：
def validate_ecc_parameters(data_chunk, ecc_chunk, poly, transform, position):
"""
验证ECC参数是否匹配
"""
# 应用数据变换
transformed_data = apply_transformation(data_chunk, transform)
# 使用候选多项式计算ECC
calculated_ecc = calculate_bch_ecc(transformed_data, poly, t=16)
# 根据ECC位置提取存储的ECC
stored_ecc = extract_stored_ecc(ecc_chunk, position)
# 比较计算ECC与存储ECC
return calculated_ecc == stored_ecc
3. 搜索策略优化
- 分层搜索：先确定纠错能力 t，再搜索原始多项式，最后确定数据变换
- 并行计算：利用多核 CPU 并行测试不同参数组合
- 早期终止：一旦发现不匹配立即终止当前测试
4. 成功参数组合
经过系统搜索，最终确定的 ECC 参数为：
- 原始多项式：x¹⁴ + x¹⁰ + x⁶ + x + 1
- 数据变换：字节反转（byte_reverse）
- ECC 位置：数据后（after_data）
- 纠错能力：t=16
完整固件恢复流程
基于破解的 ECC 参数，研究人员实现了完整的固件恢复流程：
步骤 1：原始转储预处理
# 1. 多次转储获取原始数据
python dump_nand.py --port /dev/ttyUSB0 --output dump1.bin
python dump_nand.py --port /dev/ttyUSB0 --output dump2.bin
python dump_nand.py --port /dev/ttyUSB0 --output dump3.bin
# 2. 多数投票纠错
python majority_vote.py dump1.bin dump2.bin dump3.bin --output corrected.bin
步骤 2：ECC 校正
# ECC校正脚本核心逻辑
def apply_ecc_correction(corrected_dump, ecc_params):
with open(corrected_dump, 'rb') as f:
data = f.read()
page_size = 4096 # 数据区域
oob_size = 256 # OOB区域
total_page_size = page_size + oob_size
corrected_data = bytearray()
for page_num in range(0, len(data), total_page_size):
page_data = data[page_num:page_num + page_size]
page_oob = data[page_num + page_size:page_num + total_page_size]
# 提取ECC校验位
ecc_from_oob = extract_ecc_from_oob(page_oob, ecc_params)
# 应用数据变换（字节反转）
transformed_data = bytes(reversed(page_data))
# 计算ECC
calculated_ecc = calculate_bch_ecc(transformed_data,
ecc_params['poly'],
t=16)
# 检测并纠正错误
if ecc_from_oob != calculated_ecc:
# 使用BCH解码器纠正错误
corrected_page = bch_decode(transformed_data,
ecc_from_oob,
ecc_params['poly'],
t=16)
# 反变换恢复原始字节顺序
corrected_data.extend(bytes(reversed(corrected_page)))
else:
corrected_data.extend(page_data)
return bytes(corrected_data)
步骤 3：文件系统提取
# 使用ubi_reader提取UBIFS文件系统
python -m ubi_reader.ubi -o extracted_fs corrected_firmware.bin
# 验证提取结果
ls -la extracted_fs/
# 应看到多个UBI卷和文件系统
硬件安全测试的工程化参数
基于本次实践，我们提炼出无人机硬件安全测试的关键工程参数：
1. 物理提取参数
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 热风枪温度 | 350-400°C | 避免过高温度损坏芯片 |
| 加热时间 | 30-60 秒 | 根据环氧树脂厚度调整 |
| 助焊剂类型 | 无铅免清洗 | 减少残留物 |
| 导线规格 | 0.1mm 漆包线 | 确保连接可靠性 |
2. SPI 读取参数
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 时钟频率 | 1-10 MHz | 低速提高稳定性 |
| 读取重试次数 | 3-5 次 | 多数投票需要 |
| 缓冲区大小 | 4KB | 匹配 NAND 页面大小 |
| 超时时间 | 10 秒 | 防止死锁 |
3. ECC 暴力破解参数
| 参数 | 搜索空间 | 优化策略 |
|---|---|---|
| 原始多项式 | 所有 14 次本原多项式 | 使用预计算表 |
| 数据变换 | 7 种常见变换 | 分层测试 |
| 纠错能力 t | 8-24 位 | 基于 NAND 规格推测 |
| 并行度 | CPU 核心数 | 充分利用硬件 |
4. 验证检查清单
- NAND 芯片型号确认
- SPI 引脚连接正确性验证
- 电源电压稳定性测试（1.8V±5%）
- 多次转储 MD5 一致性检查
- ECC 参数验证通过已知好数据
- 文件系统完整性验证
风险与限制分析
1. 物理风险
- 芯片损坏：热风枪操作不当可能导致 NAND 芯片或主板永久损坏
- 数据丢失：环氧树脂胶粘的芯片移除过程中可能破坏数据
- 设备报废：关键电阻丢失可能导致整个设备无法使用
2. 技术限制
- 加密数据：如果设备使用 TPM 或硬件加密，单纯提取 NAND 内容将得到加密数据
- ECC 复杂度：某些设备使用 LDPC 等更复杂的 ECC 算法，暴力破解难度指数级增加
- 时间成本：完整流程可能需要数天时间，不适合快速评估
3. 法律与伦理考量
- 设备所有权：确保测试的设备为自有或获得明确授权
- 数据隐私：提取的固件可能包含用户数据，需妥善处理
- 漏洞披露：发现的安全问题应遵循负责任的披露流程
结论与展望
无人机硬件安全测试是一个系统工程，需要硬件工程、嵌入式系统和密码学等多领域知识的融合。本文详细拆解的 Potensic Atom 2 固件提取案例，不仅展示了具体的技术实现，更重要的是提供了一套可复用的方法论：
- 系统化方法：从硬件识别到参数破解的完整流程
- 工程化参数：基于实践提炼的具体操作参数
- 风险管控：识别关键风险点并提供应对策略
随着物联网设备安全需求的增长，硬件层面的安全测试将变得越来越重要。未来研究方向包括：
- 自动化固件提取工具的开发
- AI 辅助的 ECC 参数分析
- 非侵入式测试方法的探索
- 硬件安全评估标准的建立
通过本文的工程实践分享，我们希望为硬件安全研究人员提供一个扎实的起点，推动物联网设备安全测试向更深层次发展。
资料来源：
- Neodyme 博客文章 "Drone Hacking Part 1: Dumping Firmware and Bruteforcing ECC" (2026)
- BCH 和 LDPC 错误纠正码在 NAND 闪存中的应用研究
- 海思 SD3403V100 SoC 技术文档
- MXIC MX35UF4GE4AD NAND 闪存数据手册