alading writeup —— 代码动态变化

PWN STEP2 writeup —— 初试栈溢出 Hint:缓冲区溢出时需要构造好哪些东西? 题目描述: pwnstep Writeup: 纠结要不要把这篇writeup归到“原创”分类下,因为这道题是看了大神的writeup(注:http://blog.youkuaiyun.com/zh_explorer/article/details/45193905)之后才做出来的。。。。。。。。。 不过脚本完全是自己写的,所以姑且将它算为“原创”吧 阅读详情

Hint:

暂无HINT

题目描述:

阿拉灯的神丁 (╯‵□′)╯︵┻━┻

 

Writeup:

IDA分析流程得:

0x0041204C处的256字节数据与输入的8字节key进行循环异或,结果覆盖0x0041204C处原始数据。

把0x00401000作为基址,0x0041204c处的数据依次作为偏移地址,把0x0041214c处的数据依次作为原始数据写入前面构造的地址中。

mov     ecx, [ebp+var_10]
xor     edx, edx
mov     dl, byte_41204C[ecx]
mov     eax, offset loc_401000
mov     ecx, [ebp+var_10]
mov     cl, byte_41214C[ecx]
mov     [eax+edx], cl
jmp     short loc_401266</span>

写入完成后call    loc_401000

最初感觉没有地方下手啊,把原始数据写入目标地址中,可是目标地址是与输入的key有关,这怎么破……

后来猜测0x00401000处开始的语句肯定是push  ebp之类的,可是这也凑不够256字节啊,后来找大神指点。大神说观察函数的头和尾,整个程序中的函数头尾形式都是一样的,可以根据其他函数确定0x00401000处的数据。

这是0x00401101处的代码,即写入256字节数据后面的代码:

pop     edi
pop     esi
pop     ebx
add     esp, 58
cmp     ebp, esp
call    00401350
mov     esp, ebp
pop     ebp
ret</span>

再观察其他函数的开头格式,后猜测256字节数据中前9个字节代码为:

55		push	ebp
8B EC           mov	ebp, esp
83 EC 58	sub	esp, 58
53		push	ebx
56		push	esi
57		push	edi</span>

想要的东西都有了,可是编程功底太差,写不出解密代码,只好手工解密。

1D8/*55h	196 19E 1B0 1D8 1FA
22E/*8Bh	153 178 18C 192 1AA 1AB 1AF 1B3 1DE 1EB 20C 20D 211 22E 238
19F/*ECh	19F 
171/*83h	164 169 16C 16F 171 17A 1EE 212 228 231 246
1EA/*ECh	1EA
1DB/*58		1A0 1DB 222
167/*53		15B 167
1DD/*56		1DD
1FD/*57		1FD		注:这些地址省略了前缀0x00412</span>

比如第一个字节55h,虽然在0x0041214c~0x0041224c中有多处数据为55h,可是只有1D8h即0D8h处的6Fh像是0~8中的某个数字与某个字母异或而得的数据。

可能表达的有些不清楚,假设1D8h处的55h就是最终写入0x00401000处的数据,那么0D8h处的6Fh与key中的第[(0D8h-04Ch+1)% 8 = 5]个字符异或后为0。

最终结果:

A B C D - E F G H
  e l l   o z m g
E XOR 6Fh = 0
C XOR 6Dh = 1
D XOR 6Eh = 2
F XOR 79h = 3
G XOR 69h = 4
H XOR 62h = 5
D XOR 6Ah = 6
B XOR 62h = 7
B XOR 6Dh = 8</span>

还少第一位,猜测是“H”,然后key就是“Hellozmg”,然后就猜对了……

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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