面向缓解机制评估的自动化信息泄露方法
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Songtao Yang , Kaixiang Chen , Zhun Wang , Chao Zhang .
摘要
自动生成漏洞利用样本(AEG)已成为评估漏洞的最重要的方式之一, 但现有方案在目标系统部署有漏洞 缓解机制时受到很大阻碍. 当前主流的操作系统默认部署多种漏洞缓解机制, 包括数据执行保护(DEP)和地址空 间布局随机化(ASLR)等, 而现有 AEG 方案仍无法面对所有漏洞缓解情形. 提出了一种自动化方案 EoLeak, 可以 利用堆漏洞实现自动化的信息泄露, 进而同时绕过数据执行保护和地址空间布局随机化防御. EoLeak 通过动态分 析漏洞触发样本(POC)的程序执行迹, 对执行迹中的内存布局进行画像并定位敏感数据(如代码指针), 进而基于内 存画像自动构建泄漏敏感数据的原语, 并在条件具备时生成完整的漏洞利用样本. 实现了 EoLeak 原型系统, 并在 一组夺旗赛(CTF)题目和多个实际应用程序上进行了实验验证. 实验结果表明, 该系统具有自动化泄露敏感信息 和绕过 DEP 及 ASLR 缓解机制的能力。
