前言: 熟悉elf文件结构是一件很不错的事,因为安卓中的so加固以及修复都是需要这些知识的,包括pwn里面的rop之类的,也都是 和got节,plt节息息相关的,个人建议是在搞懂elf文件结构后,自己实现一个解析器,把注释写好,方便忘了再进一步重温,写的不好 见谅. 一. elf文件概述 elf文件包括了可执行文件,共享文件,目标文件这三类,其中安卓中涉及到的就是so文件,这个其实就是一个共享文件,类似 windows上的dll文件,目标文件是汇编文件,后缀为.o的文件,与可执行文件不同的是,并

0x01  什么是PLT和GOT 名称: PLT : 程序链接表(PLT,Procedure Link Table) GOT : 重局偏移表(GOT, Global Offset Table) 缘由: 这缘起于动态链接,动态链接需要考虑的各种因素,但实际总结起来说两点: 需要存放外部函数的数据段  —— PLT 获取数据段存放函数地址的一小段额外代码 —— GOT 如果可执行文件中调用多个动态库函数,那每个函数都需要这两样东西,这样每样东西就形成一个表,每个函数使用中的一项. 存放函数地址的数据

1. 基本内容 这个教程试着向读者展示最基本的栈溢出攻击和现代Linux发行版中针对这种攻击的防御机制.为此我选择了最新版本的Ubuntu系统(12.10),因为它默认集成了几个安全防御机制,而且它也是一个非常流行的发行版.安装和使用都很方便.我们选择的系统是X86_64的.读者将会了解到栈溢出是怎样在那些默认没有安全防御机制的老系统上面成功的溢出的.而且还会解释在最新版本的Ubuntu上这些保护措施是如何工作的.我还会使用一个小例子来说明如果不阻止一个栈上面的数据结构被溢出那么程序的执行路径就

堆溢出漏洞: 一.null-byte-off-by-one 漏洞原理:由于输入操作失误,导致可以把size最低字节修改为\x00,overlapchunk利用. 构造 1.freeB,此时C的presize被修改为B的大小 2.通过A的null-byte-off-by-one漏洞修改B的size大小,malloc b1,b2两个块,此时由于通过B的size去找下一个堆块的presize位置来修改,B的size被改动后,C的presize无法得到更新仍然是B的原来大小. 3.free b1,fre

本文介绍一种CTF中的高级rop技巧-Return-to-dl-resolve,不久前的0CTF中的babystack和blackhole就用到了这个技巧. 预备知识 在开始本文前希望大家能预先了解一下什么叫延迟绑定 好了,我们开始 假设存在以下程序: //gcc x86.c -fno-stack-protector -m32 -o x86 #include <unistd.h> #include <string.h> char gift[0x200]; void fun(){ c

转自:http://www.codeweblog.com/%E7%BF%BB%E8%AF%91-%E7%8E%B0%E4%BB%A3linux%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%A0%88%E6%BA%A2%E5%87%BA%E6%94%BB%E5%87%BB/ 现代Linux系统上的栈溢出攻击 - : — jip 预备知识: 对C语言和 X86_64 汇编语言有基本的了解 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

import matplotlib.pyplot as plt plt做图有两种方式,一种是面向对象编程方式的,一种是直接利用plt的结构化的快速绘图编程方式.所以命令不能用错地方. fig=plt.figure() 返回的fig为Figure类对象 ax1=fig.add_subplot(111) 返回的ax1为Axes类对象 这个里面介绍的   https://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53439518 https://bl

本文博客地址:http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/78818917 一.Android so库文件的节表secion修复方案整理 1.简单粗暴的so加解密实现 https://bbs.pediy.com/thread-191649.htm             2. ELF section修复的一些思考 https://bbs.pediy.com/thread-192874.htm             3. 从零打造简单的SO

Linux下ELF文件类型分为以下几种: 1.可重定位文件,比如SimpleSection.o: 2.可运行文件,比如/bin/bash. 3.共享目标文件,比如/lib/libc.so. 在Linux 可重定位文件 ELF结构一文中,我们已经分析了可重定位文件ELF结构. 本文分析可运行文件的ELF结构. 首先附上源码: SectionMapping.c #include <stdlib.h> int main() { while(1) { sleep(1000); } return 0;

介绍 技术原因写这篇文章,有两种: 一个是在大多数在线叙述性说明发现PLT/GOT第二十符号重定向过程定向x86的,例<Redirecting functions in shared ELF libraries>就写得很不错.尽管其过程跟ARM很相似.但由于CPU体系不同,指令实现差异很大: 其二是网上大部分关于ELF文件格式的介绍,都是基于链接视图(Linking View),链接视图是基于节(Section)对ELF进行解析的.然而动态链接库在载入的过程中,linker仅仅关注ELF中的段

引言 写这篇技术文的原因,主要有两个: 其一是发现网上大部分描写叙述PLT/GOT符号重定向过程的文章都是针对x86的.比方<Redirecting functions in shared ELF libraries>就写得很不错. 尽管其过程跟ARM很相似,但由于CPU体系不同,指令实现差异很大. 其二是网上大部分关于ELF文件格式的介绍.都是基于链接视图(Linking View),链接视图是基于节(Section)对ELF进行解析的. 然而动态链接库在载入的过程中,linker仅仅关注E

作者:郭嘉 邮箱:allenwells@163.com 博客:http://blog.csdn.net/allenwells github:https://github.com/AllenWell [基于Android的ARM汇编语言系列]章节列表 [基于Android的ARM汇编语言系列]之中的一个:ARM汇编语言开篇 [基于Android的ARM汇编语言系列]之二:C/C++程序生成ARM汇编程序的过程分析 [基于Android的ARM汇编语言系列]之三:ARM汇编语言程序结构 [基于And

1.知识点 """ tensorflow前端系统:定义程序的图结构,主要是利用一些API实现 tensorflow后端系统:运算图结构 numpy的reshape,在原始数据做修改,并没有创建新的数据对象 1.安装:按照官方文档安装 a)安装python,pip b)升级 python -m pip install --upgrade pip c)win10安装CPU版本tensorflow ,pip install https://storage.googleapis.co

[深度应用]·Keras极简实现Attention结构 在上篇博客中笔者讲解来Attention结构的基本概念,在这篇博客使用Keras搭建一个基于Attention结构网络加深理解.. 1.生成数据 这里让x[:, attention_column] = y[:, 0],X数据的第一列等于Y数据第零列(其实就是label),这样第一列数据和label的相关度就会很大,最后通过输出相关度来证明思路正确性. import keras.backend as K import numpy as np

1.准备数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers dftrain_raw = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv') dftest_raw = pd.read_csv('./data/titanic/test.csv')

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o",     sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/315 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 自 Transformers 出现以来,基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和

CodeDom 是啥东东?Html Dom听过吧,XML Dom听过吧.DOM一般可翻译为 文档对象模型,那 Code + DOM呢,自然是指代码文档模型了.如果你从来没接触过 CodeDom,你大概可以根据这个名字,推断它应该和代码文档模型有关. 这推断是靠谱的,CodeDom的功能,老周厚着脸皮把它归结为两大部分: 1.生成代码文档.这个听起来很玄?不玄,就是咱们在VS里常常耍的代码生成,比如你添加了一个服务引用,VS会帮你生成一个客户端代理类. 2.动态编译程序集.这个也好懂,就是动态编译

读书笔记:<HTML5开发手册> (HTML5 Developer's CookBook) 虽然从事前端开发已有很长一段时间,对HTML5标签也有使用,但在语义化上面理解还不够清晰.之前在图书馆看到HTML5这类书基本就是略过,想想无非就是介绍一些标签,给一些初学者看,但看了本书之后深受启发,拿来分享,也希望大家多提意见. 一.HTML5中新的结构元素 1. HTML5初始文件 1.1.doctype 在之前,doctype的声明是这样的: <!DOCTYPE HTML PUBLIC &

Python学习--04条件控制与循环结构 条件控制 在Python程序中,用if语句实现条件控制. 语法格式: if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> 注意语句后面的冒号:.像经典的C.Java都是以花括号来区分代码块,但是Python没有使用花括号表示,而是缩进,所以一定需要了解它们的语法区别. 示例: age = 3