探索安全边界:CVE-2017-8570 漏洞利用 PoC 项目
2024-05-31 09:04:49作者:殷蕙予
项目介绍
这个开源项目是一个针对 CVE-2017-8570,也就是“复合标符”漏洞的Proof of Concept(PoC)exploit。它展示了如何利用Packager.dll的小技巧在%TEMP%目录下放置一个sct文件,然后通过该漏洞提供的方法来执行它。这个项目不仅是对漏洞利用的一种探索,也是对于防御者检测此类攻击的一种提醒。
项目技术分析
该项目主要涉及Windows系统中的Composite Moniker特性,它允许不同的组件以复合方式协作处理数据。开发者通过Python脚本packager_composite_moniker.py,实现了从Sct文件到RTF文件的转换,从而触发漏洞。关键在于,它巧妙地使用了Packager.dll来规避安全限制,将Sct文件放入临时目录并执行。
应用场景
- 安全研究:对于安全研究人员来说,这是一个深入理解漏洞利用原理和防范措施的绝佳案例。
- 防御策略开发:了解这种攻击手段可以帮助安全团队创建更有效的检测规则和防护策略。
- 教育培训:教育行业可以借此示例教授学生关于系统安全、漏洞分析和防御技术的知识。
项目特点
- 创新性:不同于其他公共exploit,它是真正意义上的Composite Moniker漏洞利用,而不仅仅是Script Moniker变种。
- 易用性:提供了一个简单的命令行接口,只需提供Sct文件和输出的RTF文件名即可运行。
- 可检测性:附带了Yara规则,帮助识别潜在的RTF文件中试图利用该漏洞的行为。
- 教育价值:详细参考链接为理解漏洞背景和技术细节提供了丰富的资源。
要尝试该项目,只需按照readme中的说明运行python packager_composite_moniker.py命令,并指定你的Sct文件和期望的RTF输出名。此外,别忘了学习提供的Yara规则,以便在未来可能的威胁中进行有效防御。
请记住,虽然这个项目是为了教育目的,但任何对实际系统的测试都应该在严格的控制环境下进行。参与开源项目,让我们共同提升网络安全的防线!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217