首页
社区
课程
招聘
[原创]京东AI CTF大挑战Writeup
发表于: 2018-7-2 23:16 7195

[原创]京东AI CTF大挑战Writeup

2018-7-2 23:16
7195

这是一道很有意思的题目,成功的激起了我的兴趣。做的不一定对,也不一定好。跟大家分享。

31 c0 83 fa 0f 0f 94 c0 8d 04 c5 08 00 00 00 c3 31 c0 83 fa 0f 0f 94 c0 8d 04 c5 09 00 00 00 c3 90 8d b4 26 00 00 00 00 83 ec 0c 89 5c 24 04 31 db 89 74

24 08 89 c6 0f b6 04 1e e8 18 ff ff ff 83 f8 14 76 0b e8 7e 3a ff ff 8d b6 00 00 00 00 ff 24 85 a8 91 0f 08 90 b8 03 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24

04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 b8 02 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 83 c3 01 eb aa 8d 76 00 b8 01 00 00 00 8b 74 24 08

01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 b8 05 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 8d b6 00 00 00 00 8d bc 27 00 00 00 00

一、审题
download附件,解压文件,审题。
1、题目
题目提供了二进制序列的十进制数列,共200个数。
使用机器学习的模型对这两百个数进行判断,是函数入口就打个1,
问题是现在学习出来的全是0,少了唯一的一个1。
2、h5文件
这个文件是Keras的model文件,使用load_model可以加载
二、环境
1、windows
2、x32dbg
3、anaconda3
4、keras(windows下pip安装keras主体没问题,但是可视化的部分有坑,弃之)
5、vscode
三、手工分析数据
题目已经说明,两百个样本点是“二进制代码”,但是数据看起来被加工过,数据在[1,256]之间
特别是多次出现神奇的256,这不在正常的0x00--0xff的区间,所以推测手工分析数据应该全减一
处理一下数据,输出成能复制粘贴的形式。
strstr="50 193 132 251 16 16 149 193 142 5 198 9 1 1 1 196 50 193 132 251 16 16 149 193 \
142 5 198 10 1 1 1 196 145 142 181 39 1 1 1 1 132 237 13 138 93 37 5 50 220 \
138 117 37 9 138 199 16 183 5 31 233 25 256 256 256 132 249 21 119 12 233 127 59 \
256 256 142 183 1 1 1 1 256 37 134 169 146 16 9 145 185 4 1 1 1 140 117 37 9 \
2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 3 1 1 1 140 117 37 9 2 \
217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 132 196 2 236 171 142 119 1 185 2 \
1 1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 6 1 \
1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 142 183 1 1 1 1 142 189 40 1 \
1 1 1"
strs=strstr.split(' ')
res=""
for i in strs:
    j=hex(int(i)-1)
    if len(j)==3:
        j=j[:2]+'0'+j[-1]
    if len(j)==5:                 #这里是因为最开始未-1,无脑转,发现有0x100的情况,很尴尬
        j="0x00"
    res=res+j[2:]+" "
print(res)
结果
strstr="50 193 132 251 16 16 149 193 142 5 198 9 1 1 1 196 50 193 132 251 16 16 149 193 \
142 5 198 10 1 1 1 196 145 142 181 39 1 1 1 1 132 237 13 138 93 37 5 50 220 \
138 117 37 9 138 199 16 183 5 31 233 25 256 256 256 132 249 21 119 12 233 127 59 \
256 256 142 183 1 1 1 1 256 37 134 169 146 16 9 145 185 4 1 1 1 140 117 37 9 \
2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 3 1 1 1 140 117 37 9 2 \
217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 132 196 2 236 171 142 119 1 185 2 \
1 1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 6 1 \
1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 142 183 1 1 1 1 142 189 40 1 \
1 1 1"
strs=strstr.split(' ')
res=""
for i in strs:
    j=hex(int(i)-1)
    if len(j)==3:
        j=j[:2]+'0'+j[-1]
    if len(j)==5:                 #这里是因为最开始未-1,无脑转,发现有0x100的情况,很尴尬
        j="0x00"
    res=res+j[2:]+" "
print(res)
结果

31 c0 83 fa 0f 0f 94 c0 8d 04 c5 08 00 00 00 c3 31 c0 83 fa 0f 0f 94 c0 8d 04 c5 09 00 00 00 c3 90 8d b4 26 00 00 00 00 83 ec 0c 89 5c 24 04 31 db 89 74

24 08 89 c6 0f b6 04 1e e8 18 ff ff ff 83 f8 14 76 0b e8 7e 3a ff ff 8d b6 00 00 00 00 ff 24 85 a8 91 0f 08 90 b8 03 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24

04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 b8 02 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 83 c3 01 eb aa 8d 76 00 b8 01 00 00 00 8b 74 24 08

01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 90 8d 74 26 00 b8 05 00 00 00 8b 74 24 08 01 d8 8b 5c 24 04 83 c4 0c c3 8d b6 00 00 00 00 8d bc 27 00 00 00 00

复制到x32dbg中查看
复制到x32dbg中查看

发现代码确实处于可阅读的状态了,而结果表中1的位置在40(从0算起),对应到sub esp,C的位置
确实符合题目函数入口的要求,
而对比其余ret片段,前面几段短的未涉及esp(0x83)的代码不算在题目要求之列,而后面几段只有add esp,未做平衡的代码也明显不是正常函数。
推测:题目所要求“函数入口”需局部变量的堆栈平衡操作,特征以0x83为主
四、模型分析
from keras.models import load_model
import numpy as np
model = load_model('gcc_O2.h5')
model.summary()

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
embedding_1 (Embedding)      (None, 200, 16)           4112      
_________________________________________________________________
bidirectional_1 (Bidirection (None, 200, 16)           400       
_________________________________________________________________
time_distributed_1 (TimeDist (None, 200, 2)            34        
=================================================================
Total params: 4,546
Trainable params: 4,546
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
可以看到,模型分三层网络,最后输出200*2的结果,直接把题目样本给进去,看结果
from keras.models import load_model
import numpy as np
model = load_model('gcc_O2.h5')
model.summary()

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
embedding_1 (Embedding)      (None, 200, 16)           4112      
_________________________________________________________________
bidirectional_1 (Bidirection (None, 200, 16)           400       
_________________________________________________________________
time_distributed_1 (TimeDist (None, 200, 2)            34        
=================================================================
Total params: 4,546
Trainable params: 4,546
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
可以看到,模型分三层网络,最后输出200*2的结果,直接把题目样本给进去,看结果
可以看到,模型分三层网络,最后输出200*2的结果,直接把题目样本给进去,看结果
input_str="50 193 132 251 16 16 149 193 142 5 198 9 1 1 1 196 50 193 132 251 16 16 149 193 \
142 5 198 10 1 1 1 196 145 142 181 39 1 1 1 1 132 237 13 138 93 37 5 50 220 \
138 117 37 9 138 199 16 183 5 31 233 25 256 256 256 132 249 21 119 12 233 127 59 \
256 256 142 183 1 1 1 1 256 37 134 169 146 16 9 145 185 4 1 1 1 140 117 37 9 \
2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 3 1 1 1 140 117 37 9 2 \
217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 132 196 2 236 171 142 119 1 185 2 \
1 1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 145 142 117 39 1 185 6 1 \
1 1 140 117 37 9 2 217 140 93 37 5 132 197 13 196 142 183 1 1 1 1 142 189 40 1 \
1 1 1"
input_strs=input_str.split(" ")
k=0
for i in input_strs:
    input_strs[k]=int(input_strs[k])
    k=k+1
input_n=np.array(input_strs).reshape(1,200)
print(input_n)
out = model.predict(input_n)
t=0
print(out)
for i in out[0] :
    if(i[0]<0.999999):
        print(t,hex(input_n[0][t]-1),i[0],i[1])
    t=t+1
其中0.999999是我先大概看了一下输出之后选的阀值,因为大多数值都很接近1了

[注意]APP应用上架合规检测服务,协助应用顺利上架!

上传的附件:
收藏
免费 2
支持
分享
最新回复 (1)
雪    币: 32
活跃值: (10)
能力值: ( LV2,RANK:10 )
在线值:
发帖
回帖
粉丝
2
你们是科学家吗
2018-8-3 13:32
0
游客
登录 | 注册 方可回帖
返回
//