在大型固件逆向工程中，面对数以千计的无符号函数和复杂内存布局，手动逐一点击反汇编已无法满足效率需求。模块化 Ghidra 脚本链通过参数化配置将反汇编流程拆解为可组合的原语模块，使同一套管道能够适配不同架构的固件分析任务。
三层架构设计
脚本链的核心架构由配置层、原语模块层和编排器层组成。配置层负责存放所有可调整参数，包括目标架构标识、搜索模式（如 AA BB ?? CC 格式的字节序列）、内存区域定义以及分析器选项。建议采用 JSON 或 YAML 格式存储这些配置，以便在版本控制中追踪变更。原语模块层包含单一职责的脚本单元，每个脚本仅完成一项底层任务，例如模式扫描、指定地址反汇编或函数桩创建。这些模块不硬编码任何地址或范围，而是从配置层接收 AddressSetView 或 (start, end) 参数。编排器层作为中央驱动脚本，按预定顺序加载并执行各模块，管理模块间的数据传递与状态同步。
参数化策略
地址和范围的抽象是参数化的关键。与其在脚本中直接写入 0x80000000，不如在配置中定义命名区域（如 firmware、vectorTable），由编排器在运行时解析为实际地址。这种模式使得同一脚本链可以无缝应用于不同版本或厂商的固件，仅需替换配置文件即可。
对于反汇编入口点的发现，配置中可定义多组模式，每组标记为特定角色（如 functionEntry、switchTable）。编排器首先执行模式扫描模块获取候选地址列表，随后将这些列表传递给反汇编模块。这种解耦设计允许在不修改核心代码的情况下，为新型固件添加特定的识别模式。
在批量处理已识别符号的场景中，一种高效的技术是创建 1 字节函数作为占位符，然后触发 Ghidra 的 "disassemble entry points" 分析器自动展开。需要注意的是，必须确保相关内存块被标记为可执行，否则分析器将跳过这些区域。
数据传递与脚本排序
模块间的数据传递应避免全局状态污染。推荐的做法是在编排器中维护一个上下文对象，将上游模块的输出（如地址列表、识别到的结构体）作为参数注入下游模块。对于简单场景，可以将中间结果写入程序书签（bookmark）或自定义属性；对于复杂场景，可使用临时 JSON 文件在模块间传递结构化数据。
脚本排序应遵循依赖关系：先执行符号导入和内存布局修复，然后进行模式扫描和入口点发现，接着执行控制流清理（如识别跳转表和修正指令流），最后运行针对性分析器（如 Function ID、堆栈分析）。编排器应支持条件执行，例如仅在目标格式为 PE 时运行特定模块，或根据固件大小动态调整超时阈值。
错误恢复机制
在无头自动化管道中，错误恢复能力至关重要。应在配置中为每个模块设置 continue_on_error 标志，决定当该模块失败时是终止整个管道还是记录错误后继续。对于关键模块（如基础反汇编），建议设置为严格模式；对于可选的分析增强模块，则可启用容错模式。
超时机制同样不可或缺。在配置的全局参数中设置 timeout_sec，编排器在每个模块执行前启动计时器，超时则强制终止并标记为失败。结合日志级别配置，可以在不阻塞管道的情况下收集调试信息。
工程化实践建议
2025-2026 年的逆向工程工作流正朝着 CI/CD 集成方向发展。将 Ghidra 脚本链嵌入自动化流水线时，建议使用 analyzeHeadless 命令行工具配合预定义的 JSON 管道定义。每个阶段脚本应保持幂等性，确保管道可以安全地重试。
模块的粒度控制是一门艺术。过于粗粒度的脚本难以复用和调试；过于细粒度则会增加编排复杂度。建议将功能划分为：导入与预处理、入口点发现、核心反汇编、控制流修复、数据类型应用、结果导出六个阶段，每个阶段内可包含多个可选子模块。
最后，考虑到 Ghidra API 在不同版本间可能存在变动，建议在配置文件中声明最低支持的 Ghidra 版本，并在编排器启动时进行兼容性检查。通过将脚本逻辑与配置数据分离，可以显著降低长期维护成本，使同一套基础设施能够持续服务于不断演进的逆向工程需求。
资料来源
- GitHub Discussion #3615: Automatically Disassemble All Identified Functions
- iRISC Research Syndicate: Writing a Ghidra processor module (2025-02-14)