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CTF-All-In-One
  • 简介
  • 前言
  • 一、基础知识篇
    • 1.1 CTF 简介
    • 1.2 学习方法
    • 1.3 Linux 基础
    • 1.4 Web 安全基础
      • 1.4.1 HTML 基础
      • 1.4.2 HTTP 协议基础
      • 1.4.3 JavaScript 基础
      • 1.4.4 常见 Web 服务器基础
      • 1.4.5 OWASP Top Ten Project 漏洞基础
      • 1.4.6 PHP 源码审计基础
    • 1.5 逆向工程基础
      • 1.5.1 C/C++ 语言基础
      • 1.5.2 汇编基础
      • 1.5.3 Linux ELF
      • 1.5.4 Windows PE
      • 1.5.5 静态链接
      • 1.5.6 动态链接
      • 1.5.7 内存管理
      • 1.5.8 glibc malloc
      • 1.5.9 Linux 内核
      • 1.5.10 Windows 内核
      • 1.5.11 jemalloc
    • 1.6 密码学基础
      • 1.6.1 密码学导论
      • 1.6.2 流密码
      • 1.6.3 分组密码
      • 1.6.4 公钥密码
      • 1.6.5 消息认证和哈希函数
      • 1.6.6 数字签名
      • 1.6.7 密码协议
      • 1.6.8 密钥分配与管理
      • 1.6.9 数字货币
    • 1.7 Android 安全基础
      • 1.7.1 Android 环境搭建
      • 1.7.2 Dalvik 指令集
      • 1.7.3 ARM 汇编基础
      • 1.7.4 Android 常用工具
  • 二、工具篇
    • 虚拟化分析环境
      • 2.1.1 VirtualBox
      • 2.1.2 QEMU
      • 2.1.3 Docker
      • 2.1.4 Unicorn
    • 静态分析工具
      • 2.2.1 radare2
      • 2.2.2 IDA Pro
      • 2.2.3 JEB
      • 2.2.4 Capstone
      • 2.2.5 Keystone
      • 2.2.6 Ghidra
    • 动态分析工具
      • 2.3.1 GDB
      • 2.3.2 OllyDbg
      • 2.3.3 x64dbg
      • 2.3.4 WinDbg
      • 2.3.5 LLDB
    • 其他工具
      • 2.4.1 pwntools
      • 2.4.2 zio
      • 2.4.3 metasploit
      • 2.4.4 binwalk
      • 2.4.5 Burp Suite
      • 2.4.6 Wireshark
      • 2.4.7 Cuckoo Sandbox
  • 三、分类专题篇
    • Pwn
      • 3.1.1 格式化字符串漏洞
      • 3.1.2 整数溢出
      • 3.1.3 栈溢出
      • 3.1.4 返回导向编程(ROP)(x86)
      • 3.1.5 返回导向编程(ROP)(ARM)
      • 3.1.6 Linux 堆利用(一)
      • 3.1.7 Linux 堆利用(二)
      • 3.1.8 Linux 堆利用(三)
      • 3.1.9 Linux 堆利用(四)
      • 3.1.10 内核 ROP
      • 3.1.11 Linux 内核漏洞利用
      • 3.1.12 Windows 内核漏洞利用
      • 3.1.13 竞争条件
      • 3.1.14 虚拟机逃逸
    • Reverse
      • 3.2.1 patch 二进制文件
      • 3.2.2 脱壳技术(PE)
      • 3.2.3 脱壳技术(ELF)
      • 3.2.4 反调试技术(PE)
      • 3.2.5 反调试技术(ELF)
      • 3.2.6 指令混淆
    • Web
      • 3.3.1 SQL 注入利用
      • 3.3.2 XSS 漏洞利用
    • Crypto
    • Misc
      • 3.5.1 Lsb
    • Mobile
  • 四、技巧篇
    • 4.1 Linux 内核调试
    • 4.2 Linux 命令行技巧
    • 4.3 GCC 编译参数解析
    • 4.4 GCC 堆栈保护技术
    • 4.5 ROP 防御技术
    • 4.6 one-gadget RCE
    • 4.7 通用 gadget
    • 4.8 使用 DynELF 泄露函数地址
    • 4.9 shellcode 开发
    • 4.10 跳转导向编程(JOP)
    • 4.11 利用 mprotect 修改栈权限
    • 4.12 利用 __stack_chk_fail
    • 4.13 利用 _IO_FILE 结构
    • 4.14 glibc tcache 机制
    • 4.15 利用 vsyscall 和 vDSO
  • 五、高级篇
    • 5.0 软件漏洞分析
    • 5.1 模糊测试
      • 5.1.1 AFL fuzzer
      • 5.1.2 libFuzzer
    • 5.2 动态二进制插桩
      • 5.2.1 Pin
      • 5.2.2 DynamoRio
      • 5.2.3 Valgrind
    • 5.3 符号执行
      • 5.3.1 angr
      • 5.3.2 Triton
      • 5.3.3 KLEE
      • 5.3.4 S²E
    • 5.4 数据流分析
      • 5.4.1 Soot
    • 5.5 污点分析
      • 5.5.1 TaintCheck
    • 5.6 LLVM
      • 5.6.1 Clang
    • 5.7 程序切片
    • 5.8 SAT/SMT
      • 5.8.1 Z3
    • 5.9 基于模式的漏洞分析
    • 5.10 基于二进制比对的漏洞分析
    • 5.11 反编译技术
      • 5.11.1 RetDec
  • 六、题解篇
    • Pwn
      • 6.1.1 pwn HCTF2016 brop
      • 6.1.2 pwn NJCTF2017 pingme
      • 6.1.3 pwn XDCTF2015 pwn200
      • 6.1.4 pwn BackdoorCTF2017 Fun-Signals
      • 6.1.5 pwn GreHackCTF2017 beerfighter
      • 6.1.6 pwn DefconCTF2015 fuckup
      • 6.1.7 pwn 0CTF2015 freenote
      • 6.1.8 pwn DCTF2017 Flex
      • 6.1.9 pwn RHme3 Exploitation
      • 6.1.10 pwn 0CTF2017 BabyHeap2017
      • 6.1.11 pwn 9447CTF2015 Search-Engine
      • 6.1.12 pwn N1CTF2018 vote
      • 6.1.13 pwn 34C3CTF2017 readme_revenge
      • 6.1.14 pwn 32C3CTF2015 readme
      • 6.1.15 pwn 34C3CTF2017 SimpleGC
      • 6.1.16 pwn HITBCTF2017 1000levels
      • 6.1.17 pwn SECCONCTF2016 jmper
      • 6.1.18 pwn HITBCTF2017 Sentosa
      • 6.1.19 pwn HITBCTF2018 gundam
      • 6.1.20 pwn 33C3CTF2016 babyfengshui
      • 6.1.21 pwn HITCONCTF2016 Secret_Holder
      • 6.1.22 pwn HITCONCTF2016 Sleepy_Holder
      • 6.1.23 pwn BCTF2016 bcloud
      • 6.1.24 pwn HITCONCTF2016 House_of_Orange
      • 6.1.25 pwn HCTF2017 babyprintf
      • 6.1.26 pwn 34C3CTF2017 300
      • 6.1.27 pwn SECCONCTF2016 tinypad
      • 6.1.28 pwn ASISCTF2016 b00ks
      • 6.1.29 pwn Insomni'hack_teaserCTF2017 The_Great_Escape_part-3
      • 6.1.30 pwn HITCONCTF2017 Ghost_in_the_heap
      • 6.1.31 pwn HITBCTF2018 mutepig
      • 6.1.32 pwn SECCONCTF2017 vm_no_fun
      • 6.1.33 pwn 34C3CTF2017 LFA
      • 6.1.34 pwn N1CTF2018 memsafety
      • 6.1.35 pwn 0CTF2018 heapstorm2
      • 6.1.36 pwn NJCTF2017 messager
      • 6.1.37 pwn sixstarctf2018 babystack
      • 6.1.38 pwn HITCONCMT2017 pwn200
      • 6.1.39 pwn BCTF2018 house_of_Atum
      • 6.1.40 pwn LCTF2016 pwn200
      • 6.1.41 pwn PlaidCTF2015 PlaidDB
      • 6.1.42 pwn hacklu2015 bookstore
      • 6.1.43 pwn 0CTF2018 babyheap
      • 6.1.44 pwn ASIS2017 start_hard
      • 6.1.45 pwn LCTF2016 pwn100
    • Reverse
      • 6.2.1 re XHPCTF2017 dont_panic
      • 6.2.2 re ECTF2016 tayy
      • 6.2.3 re CodegateCTF2017 angrybird
      • 6.2.4 re CSAWCTF2015 wyvern
      • 6.2.5 re PicoCTF2014 Baleful
      • 6.2.6 re SECCONCTF2017 printf_machine
      • 6.2.7 re CodegateCTF2018 RedVelvet
      • 6.2.8 re DefcampCTF2015 entry_language
    • Web
      • 6.3.1 web HCTF2017 babycrack
    • Crypto
    • Misc
    • Mobile
  • 七、实战篇
    • CVE
      • 7.1.1 CVE-2017-11543 tcpdump sliplink_print 栈溢出漏洞
      • 7.1.2 CVE-2015-0235 glibc __nss_hostname_digits_dots 堆溢出漏洞
      • 7.1.3 CVE-2016-4971 wget 任意文件上传漏洞
      • 7.1.4 CVE-2017-13089 wget skip_short_body 栈溢出漏洞
      • 7.1.5 CVE–2018-1000001 glibc realpath 缓冲区下溢漏洞
      • 7.1.6 CVE-2017-9430 DNSTracer 栈溢出漏洞
      • 7.1.7 CVE-2018-6323 GNU binutils elf_object_p 整型溢出漏洞
      • 7.1.8 CVE-2010-2883 Adobe CoolType SING 表栈溢出漏洞
      • 7.1.9 CVE-2010-3333 Microsoft Word RTF pFragments 栈溢出漏洞
    • Malware
  • 八、学术篇
    • 8.1 The Geometry of Innocent Flesh on the Bone: Return-into-libc without Function Calls (on the x86)
    • 8.2 Return-Oriented Programming without Returns
    • 8.3 Return-Oriented Rootkits: Bypassing Kernel Code Integrity Protection Mechanisms
    • 8.4 ROPdefender: A Detection Tool to Defend Against Return-Oriented Programming Attacks
    • 8.5 Data-Oriented Programming: On the Expressiveness of Non-Control Data Attacks
    • 8.7 What Cannot Be Read, Cannot Be Leveraged? Revisiting Assumptions of JIT-ROP Defenses
    • 8.9 Symbolic Execution for Software Testing: Three Decades Later
    • 8.10 AEG: Automatic Exploit Generation
    • 8.11 Address Space Layout Permutation (ASLP): Towards Fine-Grained Randomization of Commodity Softwa
    • 8.13 New Frontiers of Reverse Engineering
    • 8.14 Who Allocated My Memory? Detecting Custom Memory Allocators in C Binaries
    • 8.21 Micro-Virtualization Memory Tracing to Detect and Prevent Spraying Attacks
    • 8.22 Practical Memory Checking With Dr. Memory
    • 8.23 Evaluating the Effectiveness of Current Anti-ROP Defenses
    • 8.24 How to Make ASLR Win the Clone Wars: Runtime Re-Randomization
    • 8.25 (State of) The Art of War: Offensive Techniques in Binary Analysis
    • 8.26 Driller: Augmenting Fuzzing Through Selective Symbolic Execution
    • 8.27 Firmalice - Automatic Detection of Authentication Bypass Vulnerabilities in Binary Firmware
    • 8.28 Cross-Architecture Bug Search in Binary Executables
    • 8.29 Dynamic Hooks: Hiding Control Flow Changes within Non-Control Data
    • 8.30 Preventing brute force attacks against stack canary protection on networking servers
    • 8.33 Under-Constrained Symbolic Execution: Correctness Checking for Real Code
    • 8.34 Enhancing Symbolic Execution with Veritesting
    • 8.38 TaintEraser: Protecting Sensitive Data Leaks Using Application-Level Taint Tracking
    • 8.39 DART: Directed Automated Random Testing
    • 8.40 EXE: Automatically Generating Inputs of Death
    • 8.41 IntPatch: Automatically Fix Integer-Overflow-to-Buffer-Overflow Vulnerability at Compile-Time
    • 8.42 Dynamic Taint Analysis for Automatic Detection, Analysis, and Signature Generation of Exploits
    • 8.43 DTA++: Dynamic Taint Analysis with Targeted Control-Flow Propagation
    • 8.44 Superset Disassembly: Statically Rewriting x86 Binaries Without Heuristics
    • 8.45 Ramblr: Making Reassembly Great Again
    • 8.46 FreeGuard: A Faster Secure Heap Allocator
    • 8.48 Reassembleable Disassembling
  • 九、附录
    • 9.1 更多 Linux 工具
    • 9.2 更多 Windows 工具
    • 9.3 更多资源
    • 9.4 Linux 系统调用表
    • 9.5 python2到3字符串转换
    • 9.6 幻灯片
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  • 简介
  • 背景
  • 解决方案
  • 实现细节

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  1. 八、学术篇

8.4 ROPdefender: A Detection Tool to Defend Against Return-Oriented Programming Attacks

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Last updated 3 years ago

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简介

论文设计并实现了工具 ROPdefender,可以动态地检测传统的 ROP 攻击(基于return指令)。ROPdefender 可以由用户来执行,而不依赖于源码、调试信息等在现实中很难获得的信息。

ROPdefender 基于二进制插桩框架 Pin 实现,作为一个 Pintool 使用,在运行时强制进行返回地址检查。

背景

现有的 ROP 检测方法会维护一个 shadow stack,作为返回地址的备份。当函数返回时,检查返回地址是否被修改。

这种方法有个明显的缺陷,它只能检测预期的返回(intended return),而对于非预期的返回(unintended return)无效。

intended instruction 是程序中明确存在的指令。而 unintended instruction 是正常指令通过偏移得到的指令。举个例子:

intended instruction:

b8 13 00 00 00  mov $0x13, %eax
e9 c3 f8 ff ff  jmp 3aae9

偏移两个十六进制后的 unintended instruction:

00 00   add %al, (%eax)
00 e9   add %ch, %cl
c3      ret

这样的返回不会被备份到 shadow stack 中,因此也不会被检测到。

另外,如果攻击者修改的不是返回地址,而是函数的 GOT 表,则同样不会被检测到。

解决方案

ROPdefender 同样也使用 shadow stack 来储存每次函数调用的返回地址。在每次函数返回时进行返回地址检查。

与现有方法不同的是:

  • ROPdefender 会检查传递给处理器的每个返回指令(基于JIT插桩工具),这样即使攻击者使用 unintended instruction 也会被检测到

  • ROPdefender 还能处理各种特殊的情况

整体思想如下图所示:

在处理器执行指令时,对指令类别进行判断,如果是 call,将返回地址放进 shadow stack;如果是 return,则检查与 shadow stack 顶部的返回地址是否相同。这一方法不仅可用于检测 ROP 攻击,还可以检测所有利用缓冲区溢出改写返回地址的攻击。

实现细节

基于 Pin 动态二进制插桩(DBI)框架的实现如下图所示:

一般工作流程是这样的,程序在 DBI 框架下加载并启动。DBI 框架确保:

  1. 程序的每条指令都在 DBI 的控制下执行

  2. 所有指令都根据 ROPdefender 特定的检测代码执行,然后进行返回地址检查

ROPdefender 包含了多个 shadow stack 和一个 detection unit。detection unit 用于 shadow stack 返回地址的压入和弹出,并进行强制返回地址检查。使用多个 shadow stack 的原因是程序可能会有多个线程,这样就可以为每个线程都维护一个 shadow stack。

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