探索底层奥秘:UEFI PEI固件后门
2024-05-31 12:27:33作者:齐冠琰
在这个数字化时代,对硬件和软件的深度控制成为了安全研究者和技术爱好者的重要课题。今天,我们向您推荐一个独特的开源项目——PEI阶段的UEFI固件后门。这个项目允许在平台初始化(PI)的早期阶段,即Pre EFI Init(PEI)期间执行任意C语言编写的代码,为低级平台配置操纵提供了前所未有的可能。
该项目包括以下组件:
PeiBackdoor.py:一个Python程序,用于感染原始闪存图像或单独的UEFI PEI驱动程序。- 提供32位和64位的PEI后门二进制文件。
- 项目配置文件和其他源代码。
应用场景
潜在的应用场景非常广泛,包括但不限于:
- 在RAM初始化期间修改
REMAPBASE、REMAPLIMIT等主机控制器寄存器以进行Intel管理引擎RAM的UMA重映射攻击。 - 锁定
TSEGMB寄存器使系统管理模式代码易受DMA攻击。 - 实现其他需要篡改早期平台初始化代码的邪恶行为。
技术实现
PeiBackdoor.py利用了Capstone engine和pefile这两个Python库,它们可以帮助您轻松地注入和操作二进制代码。用户可以在payload.c中编写自己的PEI阶段代码,并通过Payload()函数调用它。此外,config.h允许您调整后门设置。
构建过程需要Visual Studio 2008和EDK2源码,按照提供的步骤,您可以轻松编译并部署PEI后门。
命令行选项
该工具提供灵活的命令行选项,可以感染现有PEI驱动图像或整个UEFI闪存图像,甚至支持指定要感染的目标函数。
真实硬件上的运行
获取当前PEI驱动的图像,对其进行感染,然后将感染后的图像写回主板ROM,即可在真实硬件上运行。对于某些设备,可以直接感染原始闪存图像,无需重新构建PEI固件分区。
总之,这个项目不仅是一个有趣的实验,也为高级系统探索和安全测试提供了强大的工具。无论您是研究者还是技术爱好者,如果你对硬件底层有浓厚的兴趣,那么这个项目无疑值得你一试。现在就加入,揭开UEFI PEI固件的秘密世界吧!
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