stack pivot

最新推荐文章于 2023-11-17 10:52:33 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/519504

【转】http://www.2cto.com/article/201411/356646.html


当ROP链执行时，攻击者的最终目标是将shellcode重新放置在可执行的内存区域以绕过DEP保护。为了做到这一点，攻击者将调用一些类似VirtualAlloc的API函数。这些被攻击者用于绕过DEP的API是有限的。

由于原始程序的堆栈被切换为指向攻击者控制的数据，因此栈指针不再指向栈限以内。

程序栈限的信息被存储在TEB中。


1 : 020 > !teb
TEB at 7ffda000
ExceptionList: 0220f908
StackBase: 02210000
StackLimit: 02201000


如果栈指针不满足下面的条件，我们认为这是一个stack pivot：

if(esp>StackLimit&&esp<StackBase)














本文转自fatshi51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/duallay/1901136 ，如需转载请自行联系原作者







Pandas 数据重塑：pivot_melt_stack_unstack详解
AI天才研究院
06-20 356
数据重塑（Data Reshaping）是数据分析的“前菜”：原始数据像一堆散乱的积木，需要先调整结构才能拼出漂亮的模型。pivot（透视）、melt（融化）、stack（堆叠）、unstack（展开），覆盖它们的原理、参数、实战案例及对比。本文从生活案例引入概念，逐步拆解每个函数的核心逻辑，通过代码实战演示具体用法，最后总结适用场景与常见问题。pivot：长表→宽表（行/列/值三参数）。melt：宽表→长表（保留列/融化列/变量名/值名四参数）。stack：列索引→行索引（生成双层行索引）。
Pandas数据分析—使用stack和pivot实现数据透视
qq_48081868的博客
09-04 5844
15.Pandas使用stack和pivot实现数据透视 文章目录15.Pandas使用stack和pivot实现数据透视前言一、经过统计得到多维度指标数据二、使用unstack实现数据的二维透视使用pivot简化透视四、stack、unstack、pivot的语法1.stack2.unstack3.pivot总结 前言 笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas中使用stack和pivot实现数据透视。 经过统计得到多维度指标数据 使用un
栈溢出之stack privot姿势学习
极目楚天舒的博客
05-07 699
该技巧就是劫持栈指针到自己可以控制的内存，然后进行ROP，一般来说一下几种情形可以使用栈溢出字节数较少，无法构造足够长的ROP链程序开启了PIE保护，栈地址未知将栈劫持到堆，利用堆漏洞例 boverflow分析检查保护qts@qts-PC:~/奇幻世界/杂题/xctf2016-qual-boverflow$ ./checksec.sh --file boverflow RELRO ...
stack pivoting
fa1c4的blog
04-17 372
概念 控制ESP, EBP控制栈的攻击技术, 将真实程序堆栈转移到伪造堆栈控制执行流. pivot32 通过一个例子学习栈转移的方法 ROPEmporium pivot32题目 依赖动态链接库libpivot32.so 反编译 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { char *ptr; // [esp+Ch] [ebp-Ch] setvbuf(_bss_start, 0, 2, 0); put
花式栈溢出技巧之stack pivoting
至臻求学，胸怀云月
02-18 1732
原理 正如它描述的，该技巧就是劫持栈指针指向攻击者所能控制的内存处，然后在相应位置进行ROP。一般来说，我们可能在下述情况使用劫持栈指针。 可以控制栈溢出的字节数较少，难以构造较长的ROP链。 开启了PIE保护，栈地址未知，我们可以将栈劫持到已知的区域。 其他漏洞难以利用，需要进行转换，比如将栈劫持到推空间，从而在堆上写rop及进行堆漏洞利用。 此外，栈指针劫持有以下几个要求： 可以控制程序...
X-CTF Quals 2016 - b0verfl0w [Stack Pivoting]
ACdream
02-13 1172
学习资料： https://ctf-wiki.github.io/ctf-wiki/pwn/linux/stackoverflow/fancy-rop/#stack-pivoting 为什么要使用？ （1）栈溢出时，覆盖后剩下的栈空间不够写exp、ROP等溢出利用 （2）开启了PIE，栈地址不固定，没法利用 要求：可以控制EIP或ESP的至少一个，利用gadgets： pop esp...
一篇彻底让你搞懂的python基础之Pandas 重塑(stack)和轴向旋转(pivot)的实现
12-20
回到Pandas，Pandas库提供了一套强大的数据处理功能，其中的`stack()`和`pivot()`方法是数据重塑的重要工具。`stack()`方法用于将DataFrame的列转化为行，通常用于将宽格式数据转换为长格式数据。而`pivot()`方法则...
pandas -----变形（透视表、melt、stack、unstack），哑变量与因子变化
疯子书生的博客
04-26 1571
目录导入数据1. 透视表1. 1 pivot1.2. pivot_table1.3 crosstab（交叉表）2.其他变形方法2.1. melt2.2. 压缩与展开3.哑变量与因子化3.1. Dummy Variable（哑变量）3.2. factorize方法5.练习 导入数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('da...
CTF|rop emporium pivot32 writeup （栈迁移题型）
skyattractive的博客
06-13 776
CTF|rop emporium pivot32 writeup （栈迁移题型） 题目来源：https://ropemporium.com/challenge/pivot.html malloc生成了一个堆区 pwnme函数里面有两个gets函数，存在栈溢出的地方，在第二个gets，但是他在填充完s之后所剩下的空间位58-0x28-4，是一个很小的空间，在这样的狭小空间里面是不足以构造rop chain的。 stack pivoting 具有这样特点的题目叫做stack pivoting。 stack
【pwn学习】stack_pivoting
Morphy_Amo的博客
03-07 677
rop、栈劫持
pwn -- pwnable.kr -- simple-login---学习stack pivot
YANG12345_6的博客
12-24 401
在看关于pwn的书时学到了 栈帧劫持stack pivot 利用这个例题练习一下。 基本思想： stack pivot利用到的gadget是在函数退出时需要的两条指令：leave（mov esp,ebp;pop ebp);ret;。这两条指令基本都会有。 可以利用这两条指令，通过栈溢出的方式，实现可以完全控制栈。 stack pivot实现的基本方法 （我的理解 通过栈溢出的方式将 我们之后要实现的完全可控的栈的地址写到EBP的地方 写入之后 ，程序第一次leave；ret；,将写入的地址赋给esp。
花式栈溢出技巧----stack pivoting/frame faking
qq_42192672的博客
10-14 1357
学习文献：https://ctf-wiki.github.io/ctf-wiki/pwn/linux/stackoverflow/basic_rop/                   https://www.jianshu.com/p/c53627895330 1.stack pivoting 转移堆  以 X-CTF Quals 2016 - b0verfl0w 为例学习 #若可溢出...
从BUUCTF之ciscn_2019_es_2简单复习栈迁移，即stack pivoting
Probeginner的博客
11-27 1364
简单栈迁移，栈迁移简单
栈迁移（Stack Pivoting）进阶
hackzkaq的博客
11-17 556
栈迁移（Stack Pivoting）是一种在漏洞利用中常见的技术，用于改变栈的正常行为，特别是在缓冲区溢出等安全漏洞的情况下。栈迁移的核心在于修改栈指针（如 x86 架构中 ESP 寄存器）的值，使其指向攻击者控制的数据区域。在实际应用中，我们常通过劫持ebp和esp将栈劫持到bss段。在栈迁移十分关键的就是对leave,ret;这段gadget的利用pop ebp;ret == pop eip #弹出栈顶数据给eip寄存器。
Pandas 二十：stack和pivot实现数据透视
cai_and_luo的博客
05-24 490
Pandas 二十：stack和pivot实现数据透视1. 经过统计得到多维度指标数据2. 使用unstack实现数据二维透视3. 使用pivot简化透视4. stack、unstack、pivot的语法 1.经过统计得到多维度指标数据 2.使用unstack实现数据二维透视 3.使用pivot简化透视 4.stack、unstack、pivot的语法 1. 经过统计得到多维度指标数据 非常常见的统计场景，指定多个维度，计算聚合后的指标 实例：统计得到“电影评分数据集”，每个月份的每个分数被评分多少次：（
关于“gyctf_2020_borrowstack”，涉及栈迁移（pivoting），通用gadge，one_gadget
Probeginner的博客
12-05 351
我们首先给出wp： from pwn import* context.log_level='debug' p=remote('node4.buuoj.cn',26985) elf=ELF('./barop') p_rdi=0x400993 puts_plt=elf.plt['puts'] puts_got=elf.got['puts'] read_got=elf.got['read'] lbic=ELF('./libc-2.23.so') p.recvuntil("u!") ```python p.sen
20. Pandas的stack和pivot实现数据透视
lvlinjier的博客
02-09 279
Pandas的stack和pivot实现数据透视 经过统计得到多维度指标数据 使用unstack实现数据二维透视 使用pivot简化透视 stack、unstack、pivot的语法 1. 经过统计得到多维度指标数据 非常常见的统计场景，指定多个维度，计算聚合后的指标 实例：统计得到“电影评分数据集”，每个月份的每个分数被评分多少次：（月份、分数1~5、次数） import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline df = pd.read
pandas的stack和pivot实现数据透视
m0_51230647的博客
09-29 375
import pandas as pd import numpy as np import os %matplotlib inline os.chdir(r"C:\Users\Hans\Desktop\data_analysis\test_data\movie") df = pd.read_csv("ratings.dat",sep = "::",engine="python",header=None,names=['UserID','MoiveID','Rating','Timestamp']) ##
pandas.stack unstack
最新发布
03-16
<think>嗯，用户想了解Pandas里的stack和unstack方法的用法和区别。我先得回忆一下这两个函数的作用。记得stack是用来把列转换成行，也就是将宽格式数据变成长格式，而unstack则是相反，把行转换成列，让数据变宽。可能需要用例子来解释清楚。 首先，要确认用户的使用场景。用户可能在处理多层索引的数据，或者需要数据透视、重塑结构的时候用到这两个方法。比如，处理时间序列数据或者分组聚合后的结果。用户提供的引用里提到了多层索引和数据透视，这和stack/unstack的应用场景相关。 接下来，我需要解释stack的具体用法。通常，当DataFrame有列的多层索引时，stack会把某一层的列转成行，生成一个Series或DataFrame。例如，如果列有两层，stack之后，外层列会变成行索引的新层级。这时候数据会更“长”，适合进行分析或绘图。 然后是unstack，它则是把行索引的某一层转成列。比如，如果行有多层索引，unstack可以把其中一层变成列，让数据变得更“宽”，便于展示或进一步处理。比如，将月份作为行索引，unstack后变成列，每个月份的数据作为不同的列。 还要注意它们的参数，比如level，用来指定操作哪一层的索引。默认可能是最内层。另外，处理缺失值的情况，当unstack时如果某些组合不存在数据，会自动填充NaN，这时候可能需要处理缺失值。 用户提供的引用里提到了concat和MultiIndex，可能用户对Pandas的其他重塑操作也有兴趣，但当前问题集中在stack和unstack。需要确保回答覆盖基本用法、区别，以及实际例子。 另外，用户可能混淆这两个方法，所以需要明确对比它们的差异：stack是列转行，增加行索引层级；unstack是行转列，增加列索引层级。同时，结果的数据结构可能从DataFrame变为Series，特别是在多层索引的情况下。 最后，生成相关问题的时候，可以考虑数据重塑的其他方法，比如pivot、melt，或者多层索引的应用场景，以及如何处理操作后的缺失值。这些问题能帮助用户深入理解相关主题。</think>### Pandas中stack和unstack方法详解 #### 一、基本定义 1. **stack（堆叠）** 将DataFrame的列索引转换为行索引，生成具有多层索引的Series或DataFrame，公式表达为： $$ \text{宽表} \xrightarrow{\text{stack}} \text{长表} $$ 2. **unstack（解堆叠）** 将行索引的某一层级转换为列索引，公式表达为： $$ \text{长表} \xrightarrow{\text{unstack}} \text{宽表} $$ #### 二、使用示例 假设有以下多层索引DataFrame： ```python import pandas as pd arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]] index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('letters', 'numbers')) df = pd.DataFrame({'data1': [10, 20, 30, 40], 'data2': [50, 60, 70, 80]}, index=index) ``` 1. **stack操作** 将列标签转换为行索引： ```python stacked = df.stack() ``` 输出结果的行索引变为`(letters, numbers, column)`三层结构，数据从二维表变为一维序列。 2. **unstack操作** 将行索引层级展开为列： ```python unstacked = stacked.unstack(level='numbers') # 展开numbers层级 ``` 输出结果的列会包含`data1`和`data2`在不同`numbers`值下的组合。 #### 三、核心区别 | 特性 | stack | unstack | |--------------|--------------------------------|--------------------------------| | 数据维度变化 | 减少列维度，增加行维度（长数据） | 减少行维度，增加列维度（宽数据）| | 典型应用场景 | 数据规范化、时间序列分析 | 数据透视、交叉分析 | | 索引操作 | 列索引→行索引 | 行索引→列索引 | #### 四、注意事项 1. 缺失值处理：unstack可能产生NaN值，可配合`fill_value`参数处理 2. 层级选择：通过`level`参数指定操作层级（支持名称或位置编号） 3. 多层索引：与`pd.MultiIndex`结合使用时效果更显著[^3]
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