[逆向]0ctf2015-slimming
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[逆向]0ctf2015-slimming相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
slimming是一个64位的ELF文件。由于是逆向题，拿到文件后首先想到用IDA进行静态代码分析，但是发现该程序是静态链接的，其中含有大量的库函数代码，在无法进行符号解析的情况下，对其进行静态代码分析是不太可能的，因此转而进行动态分析。
0x01 初步分析
这个题目的名称slimming字面意思是“减肥”，猜测应该是一个与压缩解压缩有关的题目。运行elf后，构造一些输入，观察输出结果：
[email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# python -c ‘print "A"*100‘ > in; ./slimming in out; hd out Done! 00000000 30 6f 70 73 8e 43 54 47 62 31 4f 51 51 32 77 34 |0ops.CTGb1OQQ2w4| 00000010 31 30 61 4e 75 30 7c 49 64 6c 39 4c 4e 65 33 01 |10aNu0|Idl9LNe3.| 00000020 c5 43 |.C| 00000022 [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# echo -n "ABC" > in; ./slimming in out; hd out Done! 00000000 30 6f 70 73 8e 43 e9 46 df 30 |0ops.C.F.0| 0000000a [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# echo -n "BCA" > in; ./slimming in out; hd out Done! 00000000 30 6f 70 73 8d 43 e8 46 dd 30 |0ops.C.F.0| 0000000a [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# echo -n "CAB" > in; ./slimming in out; hd out Done! 00000000 30 6f 70 73 8c 43 ea 46 de 30 |0ops.C.F.0| 0000000a
这些输出印证了我们的想法：
- 当输入含有大量重复内容的字符串时(100个A)，输出的长度大幅减小了（即被压缩了）
- 当输入不含有重复内容的字符串时，输出的长度增大了，猜想是对其中的字进行编码导致的
因此我们大致确定slimming是一个实现数据压缩的程序。继续观察上述输出来寻找规律：
- 在所有的输出中，前四个字节是相同的，为”0ops”，很明显，这是压缩文件的magic code。在压缩算法的实现中这很常见，比如zip压缩文件的magic code为“PK”。我们在后续进行解压缩时，略过这4个字节即可。
- 第5个字节是变化的，但第6个字节是固定的，为”C”，猜想该字符代表”Compress”，“压缩“的意思，这应该是出题人向我们传递的线索，也印证了我们此前的想法
- 当输入的内容不可压缩(下称literal)时，呈现出很强的规律性，比如在有效载荷的第1个字节，’A’对应0x8e，’B’对应0x8d, ‘C’对应0x8c，但是在不同的位置相同的literal被编码的内容不同，但大都呈现类似的规律
第三个规律是我们要详细分析的。在简单的压缩算法中，literal应该是不会被编码的，那么这些编码应该是通过某种方式映射而来。不难发现，在相同的位置，literal与编码值异或的结果是相同的，比如:
第一字节（有效载荷，下同）：
0x8e ^ ord(‘A’) = 0x8d ^ ord(‘B’) = 0x8c ^ ord(‘C’) = 0xcf
第三字节：
0xe9 ^ ord(‘A’) = 0xe8 ^ ord(‘B’) = 0xe7 ^ ord(‘C’) = 0xab
其他奇数字节呈现相同的规律。因此我们推测，对于literal的编码，应该是literal与确定的值异或而来。那么对于偶数字节，又有什么规律呢？规律也很明显，就是该字节仅与位置有关，与literal无关，貌似也是某个值与与确定的值异或而来，我们假设是0与某个值异或而来。
我们可以构造一段较长的、不含有重复内容的负载来观察一下，原始负载呈现什么规律：
编写如下代码：
def getxorstream(): data = "" for i in xrange(0, 256): data += chr(i) with open("./in", "wb") as fin: fin.write(data) fin.close() os.system("./slimming ./in ./out") with open("./out", "rb") as fout: data = fout.read() fout.close() data = data[4:] origindata = [] for i in xrange(0, len(data), 2): origindata.append(ord(data[i]) ^ (i/2)) origindata.append(ord(data[i+1]) ^ 0) print origindata
运行该函数后，打印信息如下：
[email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./slim.py Done! [207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0, 207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80]
结果也呈现出很强的规律性，可以看到，结果是如下数组的循环：
207, 67, 171, 70, 156, 48, 178, 80, 173, 51, 140, 53, 203, 49, 152, 79, 141, 49, 139, 72, 146, 109, 204, 77, 186, 100, 203, 0
因此我们能够得出结论，slimming程序在将压缩结果输出到文件之前，首先会将结果循环地与上述流做异或，后续我们在做解压缩时，也需要先将最终结果与上述流做异或才能得到压缩后的数据。
0x02 压缩算法分析
压缩的核心问题，是将载荷中重复出现的字用较短的编码进行替代，以达到降低载荷长度的目的，接下来我们要确定的问题是对于重复出现的负载，slimming是如何进行编码的。
我们先写一个脚本，将特定负载进行压缩，然后取出压缩后的负载与上述流进行异或，看看实际压缩后的负载是怎样的。脚本如下：
#!/usr/bin/python import os import sys from pwn import * #The stream to xor with when output compressed data xorstream = [0xcf,0x43,0xab,0x46,0x9c,0x30,0xb2,0x50,0xad,0x33,0x8c,0x35,0xcb,0x31,0x98,0x4f,0x8d,0x31,0x8b,0x48,0x92,0x6d,0xcc,0x4d,0xba,0x64,0xcb,0x00] #Get compressed data def compress(s): with open("in", "wb") as fin: fin.write(s.strip(‘\\n‘)) fin.close() os.system("./slimming in out") with open("out", "rb") as fout: data = fout.read() fout.close() return data[4:] #Undo xor toward compressed data def unxor(s): print ordlist(xor(s, xorstream, cut=‘left‘)) def main(): data = compress(sys.argv[1]) unxor(data) if __name__ == "__main__": main()
然后我们执行下列命令：
[email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py a Done! [97, 0] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aa Done! [97, 0, 97, 0] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaa Done! [97, 0, 255, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaa Done! [97, 0, 255, 1, 97, 0] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 255, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1, 97, 0] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1, 255, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1, 254, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1, 253, 1] [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py aaaaaaaaaaa Done! [97, 0, 255, 1, 254, 1, 253, 1, 97, 0]
可以发现：
- ‘a’被编码为literal(‘a’) + 0
- ‘aa’被编码为literal(‘a’) + 0 + literal(‘a’) + 0
- ‘aaa’被编码为Literal(‘a’) + 0 + reference(‘aa’) + 1
- ‘aaaa’ 被编码为Literal(‘a’) + 0 + reference(‘aa’) + 1 + literal(‘a’) + 0
- …
通过观察编码情况，可以总结出压缩规律如下：
- 当字长超过（含）2时，会被编码
- 偶数位字节为0或1，当为0时，表示这个是一个literal，当为非0时，表示这是一个reference
- 编码中出现的255,254,253等数字看上去是字的索引，出现新的字时，会产生新的索引，从当前来看，最大索引号是255
slimming应该解析了负载中所有的字(长度超过2的缓冲区，下同)，并将每一个字放到字典中，每个字对应着一个索引，索引编号从大到小，最大索引号为255。在压缩过程中，如果遇到了一个已经存在的字，将使用其索引号进行引用。
那么字是如何选取的，负载又是如何压缩的呢？
不断构造负载，观察压缩情况，可以发现压缩过程很简单：
在某个位置，会从该位置向后寻找一个在字典中已经存在的最长的字W（为什么要找最长的字？因为对最长的字进行压缩会产生最大的压缩比），对W根据其索引进行编码，同时在W后取出一个字节P，将W+P作为一个新的字添加到字典中。跳过W到P的位置，继续这个过程。
整个压缩过程和字的产生过程比较简单，也很好理解。写一段python代码模拟这个过程如下：
#emulate the compression process def compress (data): print "To compress %s"%(data) out,dictionary = [],[] i,j = 0,0 while i < len(data): j = i + 1 #Search the longest word already in dictionary from current position while j < len(data) and data[i:j+1] in dictionary: j = j + 1 #Add the new word if j < len(data): dictionary.append(data[i:j+1]) #If we find a word(word‘s length must be longer than 2) in the dictionary, compress this word with its reference if len(data[i:j]) > 1: out += [0xFF - dictionary.index(data[i:j]), 1] #Else just use literal else: out += [ord(data[i]), 0] i = j return out
对于压缩过程，这里还遗留一个问题。上面提到，最大的索引编号是255，那么如果字的个数超过255，该如何建立索引呢？这是很容易出现的问题，大一点的文件，很容易出现字数超过255的情况。我们可以构造一段负载，让字的个数超过255个，看看是如何编码的，如下：
#!/usr/bin/python import os from pwn import * #The stream to xor with when output compressed data xorstream = [0xcf,0x43,0xab,0x46,0x9c,0x30,0xb2,0x50,0xad,0x33,0x8c,0x35,0xcb,0x31,0x98,0x4f,0x8d,0x31,0x8b,0x48,0x92,0x6d,0xcc,0x4d,0xba,0x64,0xcb,0x00] #Get compressed data def compress(s): with open("in", "wb") as fin: fin.write(s.strip(‘\\n‘)) fin.close() os.system("./slimming in out") with open("out", "rb") as fout: data = fout.read() fout.close() return data[4:] #Undo xor toward compressed data def unxor(s): print ordlist(xor(s, xorstream, cut=‘left‘)) def main(): data = ‘‘.join(chr(x) for x in range(256)) data = compress(data + "AAA") unxor(data) if __name__ == "__main__": main()
负载为”\\x00\\x01\\x02\\x03…\\x255AAA”，脚本输出如下：
[email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./s1.py Done! [0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0, 5, 0, 6, 0, 7, 0, 8, 0, 9, 0, 10, 0, 11, 0, 12, 0, 13, 0, 14, 0, 15, 0, 16, 0, 17, 0, 18, 0, 19, 0, 20, 0, 21, 0, 22, 0, 23, 0, 24, 0, 25, 0, 26, 0, 27, 0, 28, 0, 29, 0, 30, 0, 31, 0, 32, 0, 33, 0, 34, 0, 35, 0, 36, 0, 37, 0, 38, 0, 39, 0, 40, 0, 41, 0, 42, 0, 43, 0, 44, 0, 45, 0, 46, 0, 47, 0, 48, 0, 49, 0, 50, 0, 51, 0, 52, 0, 53, 0, 54, 0, 55, 0, 56, 0, 57, 0, 58, 0, 59, 0, 60, 0, 61, 0, 62, 0, 63, 0, 64, 0, 65, 0, 66, 0, 67, 0, 68, 0, 69, 0, 70, 0, 71, 0, 72, 0, 73, 0, 74, 0, 75, 0, 76, 0, 77, 0, 78, 0, 79, 0, 80, 0, 81, 0, 82, 0, 83, 0, 84, 0, 85, 0, 86, 0, 87, 0, 88, 0, 89, 0, 90, 0, 91, 0, 92, 0, 93, 0, 94, 0, 95, 0, 96, 0, 97, 0, 98, 0, 99, 0, 100, 0, 101, 0, 102, 0, 103, 0, 104, 0, 105, 0, 106, 0, 107, 0, 108, 0, 109, 0, 110, 0, 111, 0, 112, 0, 113, 0, 114, 0, 115, 0, 116, 0, 117, 0, 118, 0, 119, 0, 120, 0, 121, 0, 122, 0, 123, 0, 124, 0, 125, 0, 126, 0, 127, 0, 128, 0, 129, 0, 130, 0, 131, 0, 132, 0, 133, 0, 134, 0, 135, 0, 136, 0, 137, 0, 138, 0, 139, 0, 140, 0, 141, 0, 142, 0, 143, 0, 144, 0, 145, 0, 146, 0, 147, 0, 148, 0, 149, 0, 150, 0, 151, 0, 152, 0, 153, 0, 154, 0, 155, 0, 156, 0, 157, 0, 158, 0, 159, 0, 160, 0, 161, 0, 162, 0, 163, 0, 164, 0, 165, 0, 166, 0, 167, 0, 168, 0, 169, 0, 170, 0, 171, 0, 172, 0, 173, 0, 174, 0, 175, 0, 176, 0, 177, 0, 178, 0, 179, 0, 180, 0, 181, 0, 182, 0, 183, 0, 184, 0, 185, 0, 186, 0, 187, 0, 188, 0, 189, 0, 190, 0, 191, 0, 192, 0, 193, 0, 194, 0, 195, 0, 196, 0, 197, 0, 198, 0, 199, 0, 200, 0, 201, 0, 202, 0, 203, 0, 204, 0, 205, 0, 206, 0, 207, 0, 208, 0, 209, 0, 210, 0, 211, 0, 212, 0, 213, 0, 214, 0, 215, 0, 216, 0, 217, 0, 218, 0, 219, 0, 220, 0, 221, 0, 222, 0, 223, 0, 224, 0, 225, 0, 226, 0, 227, 0, 228, 0, 229, 0, 230, 0, 231, 0, 232, 0, 233, 0, 234, 0, 235, 0, 236, 0, 237, 0, 238, 0, 239, 0, 240, 0, 241, 0, 242, 0, 243, 0, 244, 0, 245, 0, 246, 0, 247, 0, 248, 0, 249, 0, 250, 0, 251, 0, 252, 0, 253, 0, 254, 0, 255, 0, 65, 0, 255, 2]
可以看到，其实对于一个reference来说，编码的第二个字节也是索引的一部分，假设某个reference编码的第一字节为a，第二字节为b，我们可以得出索引的计算方法为：
index = (b - 1) << 8 | (255 – a)
0x03 压缩实例
至此，我们已经分析出了slimming的压缩算法。下面以一个实例说明压缩过程。
假设待压缩内容为“ABABABABAB”，详细压缩过程如下：
Step 1 从开头的A处查找当前字典中最长的字，因为此时字典为空，所以新的字为“AB”，将”AB”放入字典，索引值为255。将A（literal）进行编码，此时编码负载为[65,0]。完成后，跳转到红色的B处：ABABABABAB
Step 2 从红色的B处查找当前字典中最长的字，由于“BA”不在字典中，索引新的字为“BA”，将“BA”放入字典，索引值为254。将B(literal)进行编码，此时编码负载为[65,0,66,0]。完成后，跳转到红色的A处：ABABABABAB
Step 3从红色的A处查找当前字典中最长的字，找到字典中最长的字为“AB”。将“AB”(reference)进行编码，此时编码负载为[65,0,66,0,255,1]。此时新的不在字典中的字为“ABA”，将“ABA”放入字典，索引值为253。完成后跳转到红色的A处：ABABABABAB
Step 4从红色的A处查找当前字典中最长的字，找到字典中最长的字为“ABA”。将“ABA”(reference)进行编码，此时编码负载为[65,0,66,0,255,1,253,1]。此时新的不在字典中的字为“ABAB”，将“ABAB”放入字典，索引值为252。完成后跳转到红色的B处：ABABABABAB
Step 5从红色的B处查找当前字典中最长的字，找到字典中最长的字为“BA”,索引为254。将“BA”(reference)进行编码，此时编码负载为[65,0,66,0,255,1,253,1,254,1]。此时新的不在字典中的字为“BAB”，将“BAB”放入字典，索引值为251。完成后跳转到红色的B处：ABABABABAB
Step 6 此时只剩下B(literal)，将其编码，此时编码负载为[65,0,66,0,255,1,253,1,254,1,66,0]
将编码负载与xorstream进行异或后，便可得到最终的输出。
0x04 解压缩
解压缩是压缩过程的逆过程，解压缩过程中，我们可以根据一个字节对的第二个字节来判断解码的是literal还是reference，如果第二个字节为0，说明是literal，如果大于0，说明是reference，根据索引值从字典中取出相应的字即可。
可能存在的问题是，当指定索引值的字在字典中不存在怎么办？此时，这个字必然是将要添加到字典中的字。
从压缩的角度看，如下图：
当压缩到word时，下一个需要加入字典的新字为word+X，即绿色加上橙色的部分。
但是从解压的角度看，如下图：
当解压到word时，下一个需要解压的字为X+????，即橙色加上红色的部分。这说明，新的字首尾两个字节是相同的，且等于word的第一个字节，即：
新字 = word + word[0]
至此，我们可以写出解压脚本了，如下：
#!/usr/bin/python import sys from pwn import * xorstream = [0xcf,0x43,0xab,0x46,0x9c,0x30,0xb2,0x50,0xad,0x33,0x8c,0x35,0xcb,0x31,0x98,0x4f,0x8d,0x31,0x8b,0x48,0x92,0x6d,0xcc,0x4d,0xba,0x64,0xcb,0x00] def decompress (data): out,dictionary = [],[] pword = None for i in xrange(0, len(data), 2): pair0 = ord(data[i]) pair1 = ord(data[i+1]) #It is literal if pair1 == 0: word = chr(pair0) else: idx = (0xFF - pair0) | (pair1 - 1) << 8 if idx == len(dictionary): word = pword + pword[0] else: word = dictionary[idx] if pword: dictionary.append(pword + word[0]) pword = word out += word return out def main(): fin = open(sys.argv[1], "rb") data = fin.read() fin.close() unmasked = xor(data[4:], xorstream, cut=‘left‘) decompressed = decompress (unmasked) fout = open(sys.argv[2], "wb") fout.write(‘‘.join(decompressed)) fout.close() if __name__ == "__main__": main ()
运行该脚本，对slimming_data进行加压缩，将输出保存到名称为“decompressed”的文件中：
[email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./slim.py ./slimming_data decompressed [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# file decompressed decompressed: ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), statically linked, stripped [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# chmod +x decompressed [email protected]:/home/ctf/0ctf2015/slimming# ./decompressed sdfsfdsfsf No.No..No...
解压缩出的内容为一个ELF文件，执行后会接收用户输入，之后提示错误。用IDA分析这个释放出来的ELF文件，发现非常简单，这个ELF会接收用户输入，并与一个特定的字符串比较，这个字符串即为flag：
至此，任务完成，非常有意思的一道题目。
以上是关于[逆向]0ctf2015-slimming的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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