Android小分队教你怎么利用Bluebox Security 曝的漏洞

本文揭示了Android系统中的一个安全漏洞,该漏洞允许攻击者通过修改APK包内的classes.dex文件,实现恶意代码的注入,从而绕过签名验证并获取系统权限。通过详细解释漏洞原理、攻击步骤及注意事项,提醒开发者和用户防范此类风险。

声明:本文所讨论之技术仅用于学习交流之用,请不要用来破坏他人手机安全和做违法的事情,否则,一切后果自负。

 

回顾漏洞新闻:

http://bluebox.com/corporate-blog/bluebox-uncovers-android-master-key/

 

1. 漏洞原理

    漏洞的关键点在于,Android假设一个APK包中的文件是不会重名的。可实际上Zip格式是允许一个Zip文件包含具有相同文件命的文件。(注意,这里的文件名,包括这个文件在Zip包里的相对路径)。

    Android在安装应用时,会抽取APK包中每个文件,进行签名验证。但如果碰到了相同文件名的文件,则只会校验第二个文件,而忽略第一个文件。

另外在应用运行前会释放classes.dex到/data/dalvik-cache/目录生成优化过的odex文件,然后再运行。这个阶段如果APK里有两个classes.dex,就只会抽取第一个classes.dex进行优化,而忽略第二。

好了,说到这,相信读者应该明白怎么利用这个漏洞了吧。

 

2. 攻击分析

    如果我们将一个APK包中放入两个classes.dex文件。第一个classes.dex是被我们篡改过的恶意dex文件;第二个classes.dex是原来这个APK中的classes.dex文件。那么在签名验证时,就会验证原来的classes.dex,因此通过验证;而执行时,却执行了被篡改过的第一个classes.dex。

 

3. 攻击步骤

  a) 找个你想攻击的APK,抽取出其classes.dex保存

  b) 反编译 classes.dex,修改之,重新生成新的classes.dex,更名为classes.dey

  c) 用7z打开原APK包,删除其中的classes.dex,保存退出7z。

  d) 依次将classes.dey和保存的classes.dex,通过7z塞入APK,然后保存退出7z

  e) 用UltraEdit编辑修改过的APK,查找“classes.dey”,修改为“classes.dex”(共有两处),然后保存。

  f) 大功告成。

 

4. 总结

  a) 这个漏洞可以攻击几乎所有的APK应用。利用该漏洞修改过的APK,能依然保留原签名,可以通过Android的签名验证,并能执行恶意代码。

  b) 如果手机里的一些应用是APK + odex形式存在的。很不幸,这个漏洞无法攻击这部手机上的这些应用。因为这个APK里没有classes.dex,无法借尸还魂。

  c) 如果手机里有Settings.apk(非APK + odex形式),取出来修改下,再安装覆盖,就能拿到System权限。因为Settings是system uid。

 

最后再强调下,别干坏事,否则后果自负。毕竟目前市面上99%的手机都未打该漏洞的补丁。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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