该论文是一篇系统化知识（SoK）研究，聚焦于真实世界场景下的多层间接调用分析。间接调用（如通过函数指针、虚函数表或跳转表进行的调用）是现代二进制程序（尤其是C/C++代码）中控制流完整性问题的主要来源，也是攻击者篡改控制流、实施面向返回编程（ROP）等攻击的重要目标。现有研究提出了大量间接调用分析技术，但大多在理想化基准或受限环境中评估，缺乏对真实软件生态中复杂性的系统考量。本文首次系统性地梳理并比较了多层间接调用分析技术（包括静态分析、动态分析、混合分析以及基于类型推导、值集分析、指针分析等不同原理的方法），重点讨论各技术在面对真实世界二进制程序——如编译器优化产生的间接跳转、内联汇编、动态生成代码、虚拟调用、异常处理中的跳转表等——时的准确性、召回率与性能开销。论文还构建了涵盖常见真实开源项目的评测基准，对多种代表性分析工具（如CodeSonar、SVF、Andersen指针分析等）进行了统一评估，揭示了现有方法在精度与可扩展性之间的显著权衡。此外，作者提出了多层分析框架的概念：结合粗粒度的类型匹配与细粒度的流敏感分析，通过分层过滤来降低误报率同时保持可接受的召回率。实验结果表明，单纯依赖单一层次的分析在真实世界二进制上往往失效，而多层协同能够显著提升可用性。该文提供了亲历性的实践指南，包括如何选择分析策略、如何处理不透明谓词与混淆代码，以及如何将分析结果集成到控制流完整性（CFI）加固流程中。适合从事二进制分析、漏洞挖掘、编译器安全与CFI研究的学者和工程师阅读。