探索OS X 10.11.6的安全边界:PEGASUS漏洞利用工具
项目介绍
在网络安全领域中,本地权限提升(Local Privilege Escalation)是一种常见的攻击手段,它允许攻击者从低权限账户获取系统管理员的权限。Local privilege escalation for OS X 10.11.6 via PEGASUS是这样一个开源项目,由安全研究专家Min(Spark) Zheng创建,它揭示了如何通过PEGASUS漏洞在苹果的macOS 10.11.6版本上实现这一目标。
项目技术分析
该项目的核心在于构建一个ROP(Return-Oriented Programming)链来绕过系统的保护机制。它利用了一个特定的内核地址来计算kslide,并且需要确保测试环境未安装Security Update 2016-001,因为这个更新包含了针对PEGASUS漏洞的补丁。源代码采用Objective-C编写,依赖于IOKit、Foundation和CoreFoundation框架,这使得程序能够与操作系统进行深入交互。
编译该工具只需要一个简单的命令:
clang -framework IOKit -framework Foundation -framework CoreFoundation -m32 -Wl,-pagezero_size,0 -O3 exp.m lsym.m -o exp
运行后,项目会尝试获取kslide值并构造rop链,最终实现对内核的利用,从而提升权限到root。
项目及技术应用场景
对于安全研究人员和逆向工程师来说,此项目提供了一次深入了解操作系统安全性及其漏洞利用方法的机会。它可以用于学习目的,帮助开发防御策略,提高安全意识。此外,也适用于渗透测试,以检测特定环境中的脆弱点。
项目特点
- 特定场景下的漏洞利用:专门针对OS X 10.11.6,未打Security Update 2016-001的情况。
- 详细文档:提供了中文和英文的详细解释,便于理解其工作原理。
- 简单编译和执行:仅需一行命令即可完成工具的编译和运行。
- 基于ROP的技术:展示了如何在实际环境中构建和运用ROP链。
通过这个项目,你可以深化对苹果系统安全的理解,探索可能存在的安全风险,从而更好地保护你的设备或为你的客户提供更坚固的防线。
最后,作者特别感谢proteas、qwertyoruiop、windknown等多位安全领域的贡献者,并鼓励读者参考相关链接以进一步了解PEGASUS漏洞和其他相关安全研究。
Special thanks to proteas, qwertyoruiop, windknown, aimin pan, jingle, liangchen, qoobee, etc.
Reference:
1. http://blog.pangu.io/cve-2016-4655/
2. https://sektioneins.de/en/blog/16-09-02-pegasus-ios-kernel-vulnerability-explained.html
3. https://bazad.github.io/2016/05/mac-os-x-use-after-free/
4. https://github.com/kpwn/tpwn
在这个充满挑战和机遇的领域里,Local privilege escalation for OS X 10.11.6 via PEGASUS是一把开启新知识大门的钥匙。如果你对安全研究感兴趣,不容错过。
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