angr_ctf项目中后面13~17题没有新的成块的有关angr的知识了,只是对之前题目使用到的模块的扩展和补充,因此就不先列知识点和使用方式了,直接在实战中边讲解边说明
此题的代码与第1题没有区别,但它是静态编译得来的二进制文件,将所有的库函数都写入二进制文件了。
之前在angr_ctf——从0学习angr(三)中对第8题分析时讲到,angr对于库函数只会分出一条路径,而不关心库函数内部是怎样实现的,库函数内部的分支也不会增加angr路径上的分支数量。
这个说法是正确的,但是不太严谨,这是因为angr存在一个符号函数摘要集(symbolic function summaries)
在默认情况下angr会使用SimProcedures里面的符号函数摘要集替换库函数,本质上是在库函数上设置了Hooking,这些hook 函数高效地模仿库函数对状态的影响,就像我们之前在第8题中做的那样。因此angr不进入库函数内部的原因在于,它实际上执行的是hook函数,而hook函数只模仿了库函数对状态的影响,实际内部的操作并没有实现,因此也就不会产生额外分支。
Simprocedures是一个两层结构,第一层表示包名,第二层则是函数名:


angr.SIM_PROCEDURES['libc']['scanf']()
就可以获取libc包中的scanf函数了,它是一个<SimProcedure scanf>与之前第10题中我们创建的class Hook是同一个类
对于这样的hook函数,可以使用以下两种方式将它hook到目标函数上去:
project.hook(address_of_hooked, angr.SIM_PROCEDURES['libc']['scanf']())
project.hook_symbol('__isoc99_scanf',angr.SIM_PROCEDURES['libc']['scanf']())
一种是传递待hook函数的地址,还有一种是传递函数名。
此外在进入main函数之前,程序会先调用__libc_start_main,它也是库函数,而在创建状态时,如果使用entry_state(),则初始状态就已经经过了__libc_start_main的调用,所以最好也hook掉这个函数,或者使用blank_state手动从main函数开始。
所以此题的解题方式和之前的万能脚本相同,但是需要手动hook一下库函数
angr代码:
import angr
import time
import claripy
time_strat = time.perf_counter()
def good(state):
tag = b'Good' in state.posix.dumps(1)
return True if tag else False
def bad(state):
tag = b'Try' in state.posix.dumps(1)
return True if tag else False
path_to_binary = './dist/13_angr_static_binary'
p = angr.Project(path_to_binary, auto_load_libs=False)
init_state = p.factory.entry_state()
# 手动hook库函数
p.hook(0x804ed80, angr.SIM_PROCEDURES['libc']['scanf']())
p.hook(0x804ed40, angr.SIM_PROCEDURES['libc']['printf']())
p.hook(0x804f350, angr.SIM_PROCEDURES['libc']['puts']())
p.hook(0x8048280, angr.SIM_PROCEDURES['libc']['strcmp']())
p.hook_symbol('__libc_start_main',
angr.SIM_PROCEDURES['glibc']['__libc_start_main']())
simgr = p.factory.simgr(init_state)
simgr.explore(find=good, avoid=bad)
if simgr.found:
solution_state = simgr.found[0]
flag = solution_state.posix.dumps(0)
print(flag)
这题不是静态编译了,main函数的逻辑也和13题一样,但是用于混淆输入和比较的函数validate是通过动态链接库调用进来的,因此直接逆向查看动态链接库

此题用万能模板也能暴力破解,但为了练习的目的,我们还是对validate进行符号执行,思路如下:
模拟validate的函数执行,有两种方法,一种是使用blank_state()手动设定起始位置,并通过布置栈来向validate传递参数,代码如下:
init_state = p.factory.blank_state(addr=validate_addr)
init_state.regs.ebp = init_state.regs.esp
init_state.stack_push(8)
init_state.stack_push(password_addr)
init_state.stack_push(0)
栈的布置需要了解函数调用约定,这里简单解释一下:
init_state.regs.ebp = init_state.regs.esp
这一句是为了初始化ebp,因为采用blank_state来初始化状态的话,大部分寄存器是没有初始化的,处于一个UNINITIALIZED状态,而esp指向栈顶,是有数值的,在第1行代码后打印ebp和esp,结果为:
<BV32 reg_ebp_1_32{UNINITIALIZED}> <BV32 0x7fff0000>,所以为了使栈结构完整,先让ebp到esp的位置来
这也是函数调用约定决定的,函数的参数从右向左压入栈中,如果不清楚程序采用了哪种函数调用约定,可以通过main函数中,对validate(password, 8)的调用来决定栈的布局

实际上这里你随便push啥都可以,这个位置是函数的返回地址。需要这一步的原因是由于,函数返回地址的入栈是在main函数中完成的,也就是call _validate这条指令完成的。而我们设定的初始状态是在动态链接库的validate函数的开始处,也就是跳过了返回地址入栈这一步,因此也要还原回去。
上述方法需要对栈和汇编有一定的了解,angr提供了更方便的从函数处开始执行的方式:
init_state = p.factory.call_state(func_addr, param1, param2)
这样就可以在函数func_addr处开始,传递给该函数的参数则是param1,param2,可以在这里传递保存了符号变量的地址和8
最后还需要注意的一点是,动态链接库在加载时需要重定位,可以在建立项目时用load_options设定重定位的基址,就像这样:
p = angr.Project(path_to_binary,
auto_load_libs=False,
load_options={'main_opts': {
'custom_base_addr': base_addr
}})
如果不设立基址,通常angr会默认加载到0x400000处,在IDA中看到的各个指令的地址都只是相对地址,需要加上基址才能找到它们
angr脚本如下:
import angr
import claripy
def good(state):
tag = b'Good' in state.posix.dumps(1)
return True if tag else False
def bad(state):
tag = b'Try' in state.posix.dumps(1)
return True if tag else False
path_to_binary = './dist/lib14_angr_shared_library.so'
# 设定基址
base_addr = 0x400000
p = angr.Project(path_to_binary,
auto_load_libs=False,
load_options={'main_opts': {
'custom_base_addr': base_addr
}})
# validate函数的地址
validate_addr = base_addr + 0x6d7
init_state = p.factory.blank_state(addr=validate_addr)
# 创建符号变量,符号变量保存地址任意,不影响程序运行的地址就行
password = claripy.BVS('password', 8 * 8)
password_addr = base_addr + 0x5000
init_state.memory.store(password_addr, password)
# 布置栈空间
init_state.regs.ebp = init_state.regs.esp
init_state.stack_push(8)
init_state.stack_push(password_addr)
init_state.stack_push(0)
simgr = p.factory.simgr(init_state)
simgr.explore(find=base_addr + 0x783)
if simgr.found:
solution_state = simgr.found[0]
# 添加约束并求解,一般函数返回值会保存在eax中,可以通过IDA确认
solution_state.add_constraints(solution_state.regs.eax == 1)
print(solution_state.solver.eval(password, cast_to=bytes))
else:
raise Exception("No solution found")

题目逻辑很简单,当key等于418108212时执行puts(s),否则puts(try_again),而s的初始值被设定为try_again。
这里有个漏洞,就是scanf没有限制输入的字符个数,且v4的地址比s更低,因此输入字符的长度超过v4的长度时,就可以覆盖s,我们让无敌的chatGPT来分析分析

还是看出来问题了的,当然chatGPT不知道我们想要输出Good,所以没有说出覆盖s这一点
此外还通过shift+F12在地址484f4a47处找到了字符串Good Job,因此直接掏出pwntools
from pwn import *
p = process('./dist/15_angr_arbitrary_read')
Good_addr = 0x484f4a47
payload = b'41810812' + b'a'*0x10 + p32(Good_addr)
p.sendline(payload)
p.interactive()
结果如下:

可以看到打印出了Good Job,解题结束。
但又好像没结束,我们是来练习使用angr的,不是来写pwn的。
这题使用angr的解题方式如下:
hook函数的部分不做详细解释,需要注意的是,向一个地址写入字符串时不用管大小端序,也就是不用加上endness=p.arch.memory_endness这个参数。因为尽管字符串的地址在大小端序中的保存方式不同,但是字符串作为一个数组,内部的元素是以大端序保存的,如果当前程序是小端序,添加endness这个参数会导致字符串是反的。
然后,angr在puts前停下时,此时状态对应的地址是多少呢?
在main中,对puts的调用如下


angr是一个基本块一个基本块执行的,因此要么停在0x0804851E要么停在0x08048370,就是不能停在0x08048525这个地址,这个地址不会出现在angr探索的任何一条路径上,因为它不是一个基本块的开始地址。
那么另外两个地址该选哪个呢?0x0804851E处,puts的函数还没有压入栈中,并且puts的参数并不是保存在内存当中的,我们无法获取它在栈中的动态地址,因此只能选0x08048370,然后通过当前状态的esp加上偏移访问参数。
那,偏移是多少?可以看到0x08048370处是jmp指令,此时已经完成了call _puts,也就是说返回地址已经压入栈中了,此时esp应该指向返回地址,所以参数保存在esp + 4当中
angr代码如下:
import angr
import claripy
path_to_binary = './dist/15_angr_arbitrary_read'
p = angr.Project(path_to_binary, auto_load_libs=False)
init_state = p.factory.entry_state()
class Hook(angr.SimProcedure):
def run(self, str, key_addr, password_addr):
key_bvs = claripy.BVS('key_bvs', 4 * 8)
# v4和s相距0x10,再加上s的大小4,一共20个字节
password_addr_bvs = claripy.BVS('password_addr_bvs', 20 * 8)
for chr in password_addr_bvs.chop(bits=8):
self.state.add_constraints(chr >= '0', chr <= 'z')
self.state.memory.store(key_addr,
key_bvs,
endness=p.arch.memory_endness)
# 向地址中写入字符串不用关心大小端序
self.state.memory.store(password_addr, password_addr_bvs)
self.state.globals['password'] = password_addr_bvs
p.hook_symbol('__isoc99_scanf', Hook())
def success(state):
# 此处应为jmp puts的地址
call_puts_addr = 0x08048370
if state.addr != call_puts_addr:
return False
good_str_addr = 0x484f4a47
puts_param = state.memory.load(state.regs.esp + 4,
4,
endness=p.arch.memory_endness)
if state.solver.symbolic(puts_param):
cp_state = state.copy()
cp_state.add_constraints(puts_param == good_str_addr)
# 判断当前状态是否有解,有解就说明找到了目标状态
if cp_state.satisfiable():
state.add_constraints(puts_param == good_str_addr)
return True
else:
return False
else:
return False
simgr = p.factory.simgr(init_state)
simgr.explore(find=success)
if simgr.found:
solution_state = simgr.found[0]
s = solution_state.solver.eval(solution_state.globals['password'],
cast_to=bytes)
print(s)
else:
raise Exception("No solution found")
此外对于这段代码:
if state.solver.symbolic(puts_param):
cp_state = state.copy()
cp_state.add_constraints(puts_param == good_str_addr)
# 判断当前状态是否有解,有解就说明找到了目标状态
if cp_state.satisfiable():
state.add_constraints(puts_param == good_str_addr)
return True
else:
return False
else:
return False
创建一个复制的状态是为了不影响当前状态,如果当前状态还需要进一步执行才能达到目标状态,而你在判断当前状态是否为目标状态时增加了约束,可能会导致错误。
这段代码有一个更简便的写法:
if state.satisfiable(extra_constraints=(is_vulnerable_expression, )):
state.add_constraints(is_vulnerable_expression)
return True
else:
return False
在使用satisfiable判断当前状态是否有解时,可以使用extra_constraints添加约束,该约束会跟随状态一起判断是否有解,但该约束不会写入到状态当中。
和15题一模一样,就不解释了
第17题,先逆向,发现捞的很


一个典中典之scanf("%s"),栈溢出,发现还有一个print_good函数,那么依然是不解释连招
from pwn import *
p = process("./dist/17_angr_arbitrary_jump")
payload = b'a' * 0x20 + p32(0xdeadbeef) + p32(0x42585249)
p.sendline(payload)
p.interactive()

但是我们得用angr来解。
这题的目的是获取一个输入,这个输入能够让某个state的eip变成想要的值,也就是控制程序的控制流。那么就意味着我们要让eip变成某个符号变量,然后求解这个符号变量
eip都变成符号变量了,那么程序该如何执行下一条指令呢?angr对于这种情况,一般会将state放到unconstrained这个stash中,有关stash的介绍可见angr_ctf——从0学习angr(一)。这个stash中的state会被angr默认丢弃以增加效率,而现在我们需要这个stash里面的state。可以在创建SM时保存,就像这样:
simgr = p.factory.simgr(init_state, save_unconstrained=True)
处于unconstrained中的state,如果它在eip等于目标地址(也就是print_good的地址)时,能够有解(满足state.satisfiable为真),这样的状态就是目标状态了,可以将它放入到found这个state中,stash中state的转移也可以参考第一篇内容。
angr在执行时,每次进入新的路径就会有新的state,为了判断这个state是否符合要求,这次不用explorer自动探索了,我们采用step单步执行,然后获取state进行判断。
angr代码如下:
import angr
import claripy
# 下一条指令是print_good的情况下有解的state符合条件
def filter_func(state):
print_good_addr = 0x42585249
return state.satisfiable(
extra_constraints=(state.regs.eip == print_good_addr, ))
path_to_binary = "./dist/17_angr_arbitrary_jump"
proj = angr.Project(path_to_binary)
class SimScanfProcedure(angr.SimProcedure):
def run(self, fmtstr, input_addr):
input_bvs = claripy.BVS('input_addr', 200 * 8)
for chr in input_bvs.chop(bits = 8):
self.state.add_constraints(chr >= '0', chr <= 'z')
self.state.memory.store(input_addr, input_bvs)
self.state.globals['input_val'] = input_bvs
proj.hook_symbol('__isoc99_scanf', SimScanfProcedure())
init_state = proj.factory.entry_state()
# 不丢弃unconstrained中的state
simgr = proj.factory.simgr(init_state,
save_unconstrained=True,
stashes={
'active': [init_state],
'unconstrained': [],
'found': [],
})
while not simgr.found:
# 如果没有可执行的state,或者没找到unconstrained的state,就退出
if (not simgr.active) and (not simgr.unconstrained):
break
# 把符合filter_func的unconstrained转移到found中
simgr.move(from_stash='unconstrained',
to_stash='found',
filter_func=filter_func)
simgr.step()
if simgr.found:
solution_state = simgr.found[0]
print_good_addr = 0x42585249
solution_state.add_constraints(solution_state.regs.eip == print_good_addr)
input_val = solution_state.solver.eval(solution_state.globals['input_val'],
cast_to=bytes)
print('password: {}'.format(input_val))
else:
raise Exception('Could not find the solution!')
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