Checking for NULL MDL Pointers(驱动安全设计)

本文探讨了在处理IRP_MJ_READ和IRP_MJ_WRITE请求时使用DIRECT方式的安全细节。通过分析一个示例代码,揭示了在特定条件下可能发生的MDL空指针问题,并强调了检查MDL空指针的重要性。

by diyhack

分享一点小细节---Checking for NULL MDL Pointers

先说几句:
作为成熟的安全产品,稳定性是非常重要的,就算有些技术非常厉害,如果稳定性、兼容性不好的,安全公司宁愿放弃是用该技术。某人喜欢针对某安全工具开刀,须知人家需要顾及到稳定性等诸多因素,还有就是安全工具在明处,你在暗处,如果你的程序暴露给安全工具,相信安全工具也会轻而易举Kill你的程序(对某人无恶意)建议某人不要搞什么大杂烩破环,不如写个安全工具,看你的安全工具能在多少电脑上长期使用。

好了,分享一点小细节:

当响应 IRP_MJ_READ and IRP_MJ_WRITE 请求时使用 DIRECT 方式(METHOD_IN_DIRECT or METHOD_OUT_DIRECT),或者在AddDevice 中使用 fdo->Flags |= DO_DIRECT_IO;
这样IO管理器会构造一个MDL用于读写请求。看下面的代码:

NTSTATUS DispatchRead(PDEVICE_OBJECT fdo, PIRP Irp)
  {
  PULONG p = (PULONG) MmGetSystemAddressForMdlSafe(Irp->MdlAddress, NormalPagePriority);
  *p = 42;
  Irp->IoStatus.Status = STATUS_SUCCESS;
  Irp->IoStatus.Information = sizeof(ULONG);
  IoCompleteRequest(Irp, IO_NO_INCREMENT);
  return STATUS_SUCCESS;
  }

看出来有BUG了么?

当用户模式这样调用:
char inbuf[50];
ReadFile(hDevice, &inbuf, 0);
虽然提供了一个有效的Buffer地址,但数据长度指定为0导致IO管理器并没有构造 MDL !

所以为了防止恶意程序对你的产品进行破坏,请注意这个细节----检查MDL空指针。。。
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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