X Mεl0n | 随手记

给战队小孩锻炼逆向能力，每次会出一个专题练习。 Task 动态调试 了解如何使用ida进行动态调试 https://adworld.xctf.org.cn/challenges/details?hash=84657b0c-e01c-4426-b1a1-a5d1d630146b_2&task_category_id=4 https://adworld.xctf.org.cn/challenges/details?hash=bbfa61dd-8934-4c0d-be63-9b7acb7f8d16_2 目标：通过动态调试，修改程序或者让程序暂停在某个状态，从而获取flag 限制：使用IDA进行动态调试 upx壳 目标：了解upx脱壳方法，了解通过修改节表名和oep脱壳两种方式的高级脱壳方法 https://wwi.lanzoup.com/i8ElI0gjx9oh 这周学习python逆向，基础内容的话先自己去找些入门文章看看然后再来做目标：了解python逆向方法，文件头修改方法，pyz加密解密，z3solver使用 hint：https://www.zrzz.site/pos ...

手动创建 shift F9调出窗口 右键insert一个 在ends处按d键，或者右键添加数组，还能对字段改名，从而插入结构体 类C语法创建结构体 shift + F1调出窗口，右键插入，使用语法插入即可。例如 1234struct student { char name[16]; int age;}

这个在一次讲课的过程中去做了，但是忘记总结了，这里再写写 首先在pyinstaller打包的时候，是可以通过–key选项进行加密的。会将import的部分打包成pyz文件。 这里的加密会对main程序中import的部分进行加密，而main程序是不会加密的。 所以一般出题可以这样出。 12from test_main import mainmain() 这样的话选手就不得不对pyz进行破解了。 例如我们这里来一个example 1pyinstaller --key 123 -F test.py 随便写个test.py程序，然后打包 打包可能会有一段时间，不过没关系 我们使用pyinstxtractor进行解包 可以看到有提示，虽然成功解包，但是还存在无法被解密的部分 破解过程 没关系，一步步解密。因为在运行时还是需要解密的，所以解密过程就在pyimod02_archieve.pyc中，这个我们可以直接用uncompyle恢复。 我们将这个内容定向到archieve.py中。并且在尾部添加这些代码 1234567891011path = ''inf = open ...

本文来源： http://pwn4.fun/2016/11/09/Return-to-dl-resolve/ 题目文件： 链接: https://pan.baidu.com/s/1fjE9DsUoixNSfDz_OcKRmg?pwd=inp0 提取码: inp0 最近在学pwn额，学到ret2_dl_resolve这卡了很久，博客里面其实利用过程说的很好了，但是在利用的各个stage上，会有一些理解问题，这里我把我的理解写出来，也希望能帮助到更多的人来学习这个知识点。 下面我用的pwn环境是基于welpwn的，改一下代码也可以用pwntools 前几个stage内，我们的目标都是打印出/bin/sh字符串，在最后我们直接将write改为system即可getshell Stage1 这里我们直接返回到write@plt，很简单。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697 ...

指导书地址https://rcore-os.cn/rCore-Tutorial-Book-v3/ 第零章-环境配置 首先试了试了他提供的虚拟机进行操作，但是由于rust代码更新较快，虚拟机已经是1年多之前的了，也不好使，不如重新弄个ubuntu 20安装。 过程就按照他给的一步步安装环境就行，比较简单，最后clone下来仓库在main或者2022spring分支跑下测试就可以。 第一章-应用程序与基本执行环境 简单来说是介绍了操作系统的启动流程： cpu初始化，加载bootloader代码、数据 bootloader初始化，加载操作系统代码、数据 进入操作系统 同时介绍了如何在qemu里编写内核指令，并且调整内存布局，使得内核对接到qemu下。 此外也简单介绍了链接脚本的语法。 例如linker.ld文件 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748OUTPUT_ARCH(riscv)ENTRY(_start)BASE_ADDRESS = 0x8020 ...

easyjs 挺恶心的题目 首先反编译elf，发现quickjs字眼。 quickjs反编译字节码 这个还好没太恶心，就是quickjs最新版本 clone到linux后make && make install 随便写一个js然后进行编译qjsc -e -o hello.c hello.js 这里可以直接在quickjs目录里进行，比较方便，得到hello.c 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768/* File generated automatically by the QuickJS compiler. */#include "quickjs-libc.h"const uint32_t qjsc_hello_size = 177;const uint8_t qjsc_hello[177] = { 0x02, 0x07, 0 ...

灵感来源：http://schnappi.games/2022/04/09/手脱花指令及ida脚本编写/ 在中难题中，出题者往往通过ollvm、花指令、vm等手段妨碍正常逆向分析过程，本篇将介绍使用自动化脚本进行去花。 简单例子 这是一个简单的tea加密 12345678910111213141516171819202122#include <stdio.h>#include <stdint.h>void encrypt(uint32_t* v, uint32_t* k) { uint32_t v0 = v[0], v1 = v[1], sum = 0, i; /* set up */ uint32_t delta = 0x9e3779b9; /* a key schedule constant */ uint32_t k0 = k[0], k1 = k[1], k2 = k[2], k3 = k[3]; /* cache key */ for (i = 0; i ...

简单记录下滑动窗口的应用场景。 计算窗口内最大/最小值 核心思想是使用deque即双向队列。如1696. 跳跃游戏 VI，核心思想是dp的延伸，但是使用到滑动窗口维护前k个数内的最大值，那么我们使用一个deque，从前往后降序排列，取的时候从前面取出。 123456for (int i = 1; i < n;i++) { while (q.size() && i-q.front()>k) q.pop_front(); // 每次从前面pop不在范围内的 f[i] = f[q.front()] + nums[i]; // 肯定是最大值所以直接计算跳到i位置的最大值 while (q.size() && f[i] > f[q.back()])q.pop_back(); // 比i小的值肯定没用了，去除同时保证队内的顺序 q.push_back(i);}

首先从约束生成入手，研究如何从git的patch log中生成约束。 先从论文中给出的算法入手，输入是改变位置的集合。 首先对每个位置遍历，并根据规则区分它们 新的条件、包含异常抛出 条件互斥 变量被替换 其他 接下来对CnTars进行判断，TSs为target site集合，DCs为 data condition集合。 如果C1Tars不空，如果C1Tars的post都相同，那么TSs设置为C1Tars.pre的位置，DCs设置为post的条件。 如果C2Tars不空，且C2Tars.pre都相同，C2Tars.post也相同，则TSs设置为C2Tars.pre的位置，C为C2Tars的条件，DCs为C的pre条件和post条件的互斥。 如果C3Tars不空，并且C3Tars的变量改变处都相同，则TSs设置为C3Tars.pre的位置，V为C3Tars的改编后的变量，DCs设置为V.pre与V.post的不相等。 剩下就是TSs为C4Tars，DCs为空，即nT模板。 最后将TSs通过哨兵函数连接起来。 同时把target site的形式规定为 文件名:行号:列号

Constraint-guided Directed Greybox Fuzzing 难点 有导向的黑盒测试没有考虑有序的目标点和数据条件。本文提出的有约束条件导向的测试方法，将约束定义为目标点和数据条件的组合。并且驱动种子按照顺序满足有顺序的约束。 解决方法 提出新的约束距离来判断seed的优劣，约束距离需要考虑到两个方面，一是有顺序的目标点，二是数据约束，同时提出自动化产生约束的方法。 背景 DGF技术在重现崩溃时非常有用，但是耗时较长，主要是两个方面：1、DGF假设目标点是相互独立无序的，2、DGF没有考虑崩溃所需的数据条件。 介绍 CDGF要求种子满足一连串的约束条件，为了衡量种子对约束的满足程度，CDGF将种子距离定义为约束条件的距离，而不是传统的DGF中到目标点的距离。同时提出了从crash dumps和补丁日志自动生成约束的算法。 在DGF中，每个代码块被赋值为到所有目标点最短路径的调和平均数，种子的距离被定义为代码块的平均值。通常来讲，种子能覆盖更多的目标点，种子距离越小。 这里说是调和平均数，但是通过计算公式，调和平均数应该是倒数相加除以数量再取倒数，但是找了原文：D ...