计算机系统实验五:缓冲区溢出攻击

本文介绍了一个关于缓冲区溢出攻击的实验,包括攻击的基本原理、实验步骤和具体实现方法。通过对不同级别的实验进行详细解析,帮助读者了解如何通过精心构造输入字符串来达到预定的攻击目标。

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参考教材:计算机系统基础 第二版 袁春风 机械工业出版社
参考慕课:计算机系统基础(四):编程与调试实践 https://www.icourse163.org/learn/NJU-1449521162

计算机系统实验导航

实验一:环境安装 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122477054

实验二:数据的存储与运算 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122478255

实验三:程序的机器级表示 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122478979

实验四:二进制程序逆向工程 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122479554

实验五:缓冲区溢出攻击 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122479798

实验六:程序的链接 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46291251/article/details/122480049

实验源码: xxx

内容:

实验内容:

1 缓冲区溢出攻击实验的内容、原理、方法和基本步骤;
2 过程调用的机器级表示、栈帧组成结构、缓冲区溢出等知识的回顾与应用。

实验目标:

1 加深对函数调用规则、栈结构、缓冲区溢出攻击原理、方法与防范等方面知识的理解和掌
握;
2 从程序员角度认识计算机系统,将程序设计、汇编语言、系统结构、操作系统、编译链接
中的重要概念贯穿起来,对指令在硬件上的执行过程和指令的底层硬件执行机制有深入的理
解;能够以需求分析为基础,对计算机系统模块或单元进行操作。
3 掌握各种开源的编译调试工具。

实验任务:

1 学习 MOOC 内容

https://www.icourse163.org/learn/NJU-1449521162
第五周 缓冲区溢出攻击
第 1 讲 缓冲区溢出攻击实验:概述
第 2 讲 缓冲区溢出攻击实验:目标程序与辅助工具
第 3 讲 缓冲区溢出攻击实验:Level 0
第 4 讲 缓冲区溢出攻击实验:Level 1 及课后实验

2 完成作业

本实验的目的在于加深对IA-32过程调用规则和栈结构的具体理解。实验的主要内容是
对一个可执行程序“bufbomb” 实施- -系列缓冲区溢出攻击(buffer overflow attacks),也
就是设法通过造成缓冲区溢出来改变该程序的运行

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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