MP3 Fuzz学习

  这篇文章主要是学习一波MP3格式fuzz的知识。目录如下

0x0.MP3格式的构成

0x0.MP3格式的构成

  MP3是一种通俗叫法,学名叫MPEG1 Layer-3。MP3是三段式的结构,依次由ID3V2、Frame、ID3V1构成。其中Frame为帧,这是MP3格式的基本单位,一个个的帧构成了整个MP3文件。先来看结构最简单的ID3V1,这个结构的大小是固定的,共128字节。可见都是一些MP3的相关信息如作者、标题之类的。

typedef struct tagID3V1
{
    char Header[3];        //固定为"TAG"
    char Title[30];        //标题
    char Artist[30];    //作者
    char Album[30];        //专辑
    char Year[4];        //出品年代
    char Comment[28];    //备注
    char reserve;        //保留
    char track;            //音轨
    char Genre;            //类型
}ID3V1,*pID3V1;

接下来是存放数据的Frame帧结构。其中FrameHeader一共4个字节共32位,这32位是当作标志来用的,就是说每个位对应不同的意义。其中CRC域有可能不存在,这是有FrameHeader中的位决定的。而且FrameHeader中的帧头记录的MainData的大小。

typedef struct _FRAME
{
    char FrameHeader[4];//每个帧都有一个4字节的帧头
    char CRC[2];        //帧头第16字节决定是否存在CRC
    char MainData[?];    //帧头决定大小
}FRAME,*PFRAME;

 FrameHeader定义为AAAAAAAAAAA BB CC D EEEE FF G H II JJ K L MM,不同字母代表不同意义的域。以下是这些域的意义。

A-11   帧同步
B-2    表示版本,有1、22.5三种
C-2    表示Layer版本,即mp1、mp2、mp3
D-1    决定是否有CRC
E-4    表示比特率
F-2    表示采样率
G-1    表示填充位
H-1    保留
I-2    表示声道
J-2    立体声的扩展模式
K-1    是否有版权信息
L-1    是否是原创
M-2    强调

前面已经说过了Frame的大小是由FrameHeader来决定的,

下面来看下ID3V2标签,ID3V2标签是MP3文件的第一个标签,由一个标签头和若干个标签帧构成。其中标签头如下所示

typedef struct tagID3V2
{
    char Header[3];//固定为"ID3"
    char Ver;       //记录版本号,3表示ID3V2.3
    char Revision; //副版本号,这里为0
    char Flag;       //定义标识位
    char Size[4];  //定义标签大小,包括这10个字节
}ID3V2,*PID3V2;
Size算法是每个字节取后7位来组成28位数字,作为大小的值。
typedef struct Header
{
    char FrameID[4];//帧标识,说明这个帧的含义
    char Size[4];   //帧内容的大小,不包括帧头,不得小于1
    char Flags[2];  //存放标识
}HEADER;
Size是32位的大小值

ID3V2的大小只取每个字节的前位进行计算,作为ID3V2块的总大小进行计算。

如上所示每个ID3V2所属的标签还有其他的标签头,每个小标签头所表示的标签具有一定的含义,含义由FrameID决定,下面列出了一些常见的FrameID。size的计算法就是当成4个字节的DWORD来计算的。Flag和FrameID更多的值可以在附件的PDF里面看。

1 TIT2 标题
2 TPE1 作者
3 TALB 专集
4 TRCK 音轨
5 TYER 年代
6 TCON 类型
7 COMM 备注

 

0x1.MP3格式的脆弱点

前面主要是介绍了一下MP3文件的文件格式,这里在就要对MP3文件格式进行FUZZING之前要搞清楚的一点是MP3文件的脆弱点在哪里,就是说哪里是可能出现问题的地方,搞清楚这一点对于Fuzzing样本的生成也有很大的好处。而且有一个问题就是MP3的帧大小问题。我们前面已经知道了一个MP3是由许多帧构成的,但是注意帧头中并没有size域,因为一个帧的大小是由比特率和采样率算出来的,而比特率和采用率储存在帧头中分别为E、F。计算公式如下。

帧长度(字节)= 每帧采样数 / 采样率(HZ) * 比特率(bps)/8 + 填充
例:LayerIII 比特率 128000,采样率 44100,填充0 =〉帧大小 417字节

这样来说还有一个简单的公式(144*比特率)/采样率+填充位
注意,比特率是以k为单位的,比如128是128k的比特率。

 

MPEG1

MPEG2

MPEG2.5

Layer1

384

384

384

Layer2

1152

1152

1152

Layer3

1152

576

576


 


【每帧采【每帧采样数表】

 

 


这样就有一个问题了,我们要不要对E、F进行随机生成呢?如果也对E、F进行随机生成那么帧大小就会乱掉了。但是如果不随机生成的话,那么这几个域就固定了。这点我还没想明白怎么搞的。

下面提供了一个解析MP3文件操作的步骤

解析方法
当你想读取MPEG文件的信息时,解析前三个字节,判断是否有ID3V2标签,有则根据上面的方法算出ID3V2标签的总大小,这样就找到了音频数据帧的第一帧,读取它的头信息,获取比特率、采样率、MPEG版本号、Layer描述号等信息,根据上面提供的方法算出
每帧的长度和每帧持续时间,对于定比特率的其它帧是相同的,也就是说解析第一帧就达到了目的。但这也不是所有情况。变比特率的MPEG文件使用使用所谓比特变换,也就是说每一帧的比特率依照具体内容变化。这时就需要你每一帧都解析。

 这个解析步骤是从网上看到的,我不知道有哪些的解码器是用这种方法解码的,但是我们可以根据上面提供的这个操作猜测出一些信息。首先IDV2的size标签域不能随意生成,因为如果随意生成这个域的话,那么就没有办法定位到第一帧了,那么这个mp3文件就整个乱掉的了,对于这种情况估计播放器会直接说文件损坏根本起不到测试的效果了。与此类似的是数据帧的比特率和采样率也不能随意生成,因为这两个值是用来计算数据帧大小用的,如果随意生成那么帧的大小就会计算错误,根据上面的解析方法可以解析的方法就是逐大小往下移,如果一个帧的大小计算不对,那么整个mp3的解析都会出现问题。这样同样就是无法达到测试的效果的。但是如果都是动态生成呢?我觉得当然是可以的了,但是数据的逻辑关系就太复杂了。尤其是很蛋疼的有一个按位的运算,这个直接用标签好像难以实现的,应该需要内嵌pyhon脚本来实现。目前还不知道该怎么搞,所以先生成固定长度的内容。

转载于:https://www.cnblogs.com/Ox9A82/p/5625527.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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