Exrop 项目使用教程
2025-04-15 09:22:43作者:乔或婵
1. 项目的目录结构及介绍
Exrop 是一个自动生成 ROP 链的工具,可以帮助安全研究人员从给定的二进制文件和约束条件中自动构建 gadget 链。项目的目录结构如下:
exrop/
├── examples/ # 示例文件目录
├── tests/ # 测试文件目录
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── ChainBuilder.py # 链构建器模块
├── Exrop.py # Exrop 主模块
├── Gadget.py # Gadget 相关功能模块
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── RopChain.py # ROP 链模块
├── Solver.py # 求解器模块
examples/:包含了一些使用 Exrop 的示例脚本。tests/:包含了项目的单元测试文件。.gitignore:指定了 Git 忽略的文件和目录。ChainBuilder.py:用于构建 ROP 链的类和函数。Exrop.py:Exrop 的主要逻辑,用于生成 ROP 链。Gadget.py:用于处理和识别 gadget 的类和函数。LICENSE:项目的 MIT 许可证。README.md:项目的说明文件,包含了项目的基本信息和如何使用。RopChain.py:用于表示和操作 ROP 链的类。Solver.py:用于解决约束问题的类和函数。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 Exrop.py。这个文件定义了 Exrop 类,它是项目的主要入口点。以下是一个简单的使用示例:
from Exrop import Exrop
# 创建 Exrop 实例
rop = Exrop("/path/to/binary")
# 查找 gadgets
rop.find_gadgets(cache=True)
# 设置寄存器
chain = rop.set_regs({'rdi': 0x41414141, 'rsi': 0x42424242, 'rdx': 0x43434343, 'rax': 0x44444444, 'rbx': 0x45454545})
# 打印链
chain.dump()
在这个示例中,我们创建了一个 Exrop 实例,指定了要分析的二进制文件路径。然后我们调用 find_gadgets 方法来查找 gadgets,接着使用 set_regs 方法来设置寄存器的值,并最后打印出构建的 ROP 链。
3. 项目的配置文件介绍
Exrop 项目目前没有特定的配置文件。所有的设置都是通过代码中的参数传递的。如果需要自定义项目的行为,可以通过修改源代码中的参数或者添加新的功能来实现。
例如,您可以在创建 Exrop 实例时指定不同的选项,如启用或禁用缓存:
rop = Exrop("/path/to/binary", cache=False)
在这个例子中,cache 参数被设置为 False,意味着不会使用缓存来存储 gadgets。这可能会影响性能,但在某些情况下可能需要这样做。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C088
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.5 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
213
87
暂无简介
Dart
719
173
Ascend Extension for PyTorch
Python
278
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
333
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++
848
433
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
696
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
10
1
🔥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
65
19