0ctf2018-babystack_writeup

这篇博客详细介绍了0ctf2018-babystack挑战的解决过程,包括检查保护机制、发现栈溢出漏洞、计算read位置偏移、利用dl_resolve攻击方式来构造栈并编写POC。在解决问题的过程中,作者遇到了如read函数缓冲区处理和dlsym表定位的问题,并给出了相应的解决策略。

题目:0ctf2018-babystack

1.检查保护机制:
在这里插入图片描述

可以看到程序只提供了NX保护。

2.在IDA中进行反编译,发现一个可读的位置,存在栈溢出漏洞,可能可以利用:
在这里插入图片描述

3.使用peda计算read位置的偏移:
在这里插入图片描述

得到read位置距离返回地址的偏移为44,比read的长度0x40小,说明栈溢出漏洞可直接被利用。

4.查看文件ELF表
在这里插入图片描述

通过elf表中查看得知程序中不存在system函数,无法直接跳转;也不存在输出函数,无法打印got表地址。

5.查看vmmap
在这里插入图片描述

通过vmmap可以看到bss段可写,故尝试dl_resolve攻击方式。

6.构造栈
在这里插入图片描述

7.编写POC

from pwn import *
name = './babystack'
p = process(name)
elf= ELF(name)
#获取原地址
rel_plt_addr = elf.get_section_by_name('.rel.plt').header
<think>嗯...用户想要这个超大体积CTF工具包的安装教程。从引用看,这个94GB的ctftools-all-in-one_proV2应该是集成了大量AI模型和CTF工具的综合工具箱,特别适合线下赛环境。 用户显然是个CTF选手,提到"线下赛不能联网"这个痛点很精准。不过94GB的庞大体量会带来几个特殊安装问题:首先是存储空间,解压后可能需要200GB+空间;其次是文件校验,这么大文件容易传输损坏;最后是运行环境,内含AI模型可能需要NVIDIA GPU支持。 注意到引用[2]提到有配套的PDF指南,这可能是关键。安装流程应该包含:1)验证文件的SHA256值 2)准备Linux环境(大概率是Ubuntu) 3)处理可能的磁盘格式问题(大文件需要NTFS/exFAT) 4)处理依赖库冲突。 需要特别提醒用户注意硬件要求,这种集成AI的工具包对显卡要求较高。如果用户只是想要基础CTF工具,其实有更轻量的选择比如CTFd或Kali工具集。不过既然明确要这个版本,重点就该放在硬盘准备和文件验证上。 考虑到文件巨大,安装步骤里必须包含分卷压缩包的处理方法。另外这种非官方打包工具,安全扫描步骤也不能少。最后提醒保存下载链接很重要,万一中断重下94GB可是灾难... </think>根据引用内容,94GB的`ctftools-all-in-one_proV2`是集成CTF工具和AI模型的离线解决方案,以下是安装指南: --- ### **安装步骤** 1. **环境准备** - 系统要求:Linux(推荐Ubuntu 20.04+) - 存储空间:**至少预留250GB**(解压后体积大于94GB) - 依赖项: ```bash sudo apt update && sudo apt install -y unzip python3 docker.io nvidia-driver-510 # 若含AI模型需NVIDIA驱动 ``` 2. **获取安装包** - 通过引用[2]的渠道下载`ctftools-all-in-one_proV2.zip`(需验证文件完整性): ```bash sha256sum ctftools-all-in-one_proV2.zip # 对比提供方公布的哈希值 ``` 3. **解压与部署** ```bash unzip -q ctftools-all-in-one_proV2.zip -d /opt/ctftools # 解压至目标目录 cd /opt/ctftools chmod +x init.sh && ./init.sh # 执行初始化脚本(自动配置环境变量) ``` 4. **启动AI服务**(若集成AI) ```bash cd ai_models && docker-compose up -d # 使用Docker启动内置AI容器 ``` 5. **验证安装** ```bash ctf-tool --version # 检查核心工具链 curl http://localhost:5000/api/health # 测试AI服务(端口可能不同) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **离线环境适配** - 所有工具均预配置为离线模式,无需联网(引用[1]强调此优势)[^1]。 - 若需更新工具库,需提前下载补丁包并通过`./update.sh`导入。 2. **硬件要求** - **GPU**:若使用AI模型(如漏洞分析工具),需NVIDIA显卡+8GB显存 - **内存**:推荐32GB+(处理大型赛题文件) 3. **故障排查** - 解压错误 → 重下载并校验文件哈希(引用[2]资源可能分卷压缩)[^2] - AI服务启动失败 → 执行`nvidia-smi`确认驱动兼容性 - 工具缺失 → 检查`/opt/ctftools/bin`是否加入`PATH` ---
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