[RoarCTF2019]polyre

最新推荐文章于 2024-11-20 22:01:01 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-20 22:01:01 发布 · 341 阅读 · 5 ·
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buu-[RoarCTF2019]polyre（控制流平坦化，虚假控制流程）
weixin_52369224的博客
01-16 3456
这题一开始拿到人看麻了（不会），写篇wp记录新题型 这么一大大大串的函数图，是经过OLLVM 的控制流平坦化混肴. 控制流平坦化(Control Flow Flattening)的基本思想主要是通过一个主分发器来控制程序基本块的执行流程，例如下图是正常的执行流程： 经过控制流平坦化后的执行流程就如下图： 混淆代码块之间的逻辑，将其之前的逻辑混肴成switch嵌套循环，增加分析难度。 下面我们需要使用 angr符号执行去除控制流平坦化 环境ubuntu20.4defalt.py脚本..
BUUCTF-[RoarCTF2019]polyre
weixin_61154173的博客
03-09 804
控制流平坦化，然后代码流程：第一个for循环没用，从第二个看外循环6次，内循环64次，把flag看为8个字节一组，然后如果是非负数就乘2(相当左移)，如果是负数就乘2(相当左移)在异或一个数。简单来说，OLLVM会添加一个用于控制跳转的状态变量和分发器：当一个真实块执行完成后，会把状态变量的值进行更新，回到分发器进行检查，再根据状态变量的值跳转到下一个真实块执行；提取码u2g0，下载完后注意：deflat.py文件中的sys.path.append()后的地址是你下载的am_graph.py的地址，
2019 RoarCTF--polyre
Hk_Mayfly的博客
10-22 671
测试文件：https://www.wocloud.com.cn/webclient/share/sindex.action?id=i9K_Br6TgE4ImHzH9IwB7mKcRy5TUdZ8U6_uiWwxDovNjPaT6IJAgRhtvqTOsW3w 1.准备 获取信息 64位文件 2.文件处理 2.1 控制流平坦化 IDA打开后可以看到 ...
buuctf [RoarCTF2019]polyre
liuxiaohuai_的博客
03-04 1905
今天刷的这个题是关于平坦化和虚假控制流程的题目。第一次见到所以写篇wp记录一下。 1.处理文件 1.1 控制流平坦化 将文件直接拖入ida64中，查看main函数的控制流程图(CFG) 得到的代码是一个多重循环,我们需要对代码进行控制流平坦化。 可以参考：https://security.tencent.com/index.php/blog/msg/112 deflat.py脚本 https://pan.baidu.com/s/1Tuw2ITns1bI05nWfTpwNag提取码：u2g0 使用时需要注意
CTF逆向-[RoarCTF2019]polyre-WP_控制流扁平化去混淆idcpy去指令
serfend's blog
03-24 4791
CTF逆向-[RoarCTF2019]polyre-WP_控制流扁平化去混淆idcpy去指令 来源：BUUCTF在线评测/ 内容：无 附件：百度网盘 请输入提取码 提取码：nyty 答案：flag{6ff29390-6c20-4c56-ba70-a95758e3d1f8} 总体思路 使用deflat.py对程序扁平化处理。 使用ida的python idc工具对多余指令去除。 检查算法发现是crc64，按其流程逆运算 详细步骤 检查文件信息 打开程序发现控..
第4天：RoarCTF-Polyre学习
S1lenc3的博客
11-03 859
之前看到过一次平坦化的题，不是很复杂，就纯分析，这次这个实在太狠了。所以学习了一下脚本的使用。 https://github.com/cq674350529/deflat 这个angr安装可能会踩很多坑，我已经忘了怎么踩得了，就不过多讲解了，自行安装。 然后使用defalt.py进行去除平坦化， 成功去除后，代码看着舒服多了。 但是会发现有很多永远为真的跳转，迷惑人的，叫虚假...
[.NET] 超难控制流混淆UnpackMe
11-12
[.NET] 超难控制流混淆UnpackMe[.NET] 超难控制流混淆UnpackMe
[RoarCTF2019]polyre WP
weixin_59166557的博客
11-20 249
(PS:不知道为啥能化简,偶然发现的,这玩意不是化简公式的吗,怎么能化简这玩意,硬推了半天右键偶然点到的,先搁置)先用deflat去以下流平坦化。使用ida新的插件gooMBA。
[RoarCTF 2019]Easy Calc
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REVERSE-PRACTICE-BUUCTF-19
P1umH0的博客
02-27 557
REVERSE-PRACTICE-BUUCTF-19[RoarCTF2019]polyre[安洵杯 2019]game[SCTF2019]Strange apk[CFI-CTF 2018]IntroToPE [RoarCTF2019]polyre elf文件，无壳，ida分析 main函数的结构，多重循环，是控制流平坦化，参考：利用符号执行去除控制流平坦化 装好angr，使用脚本deflat.py去除控制流平坦化，脚本取自：deflat 将去除控制流平坦化的文件attachment_recovered
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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