Pwndbg中cyclic查找功能的工作原理与使用技巧
2025-05-27 12:31:34作者:龚格成
在二进制安全研究和逆向工程中,确定缓冲区溢出偏移量是一个常见需求。Pwndbg作为GDB的增强插件,提供了强大的cyclic模式生成和查找功能来简化这一过程。本文将深入探讨cyclic查找功能的实现原理和使用注意事项。
cyclic功能的核心机制
Pwndbg的cyclic功能基于Pwntools库实现,主要用于生成和识别特殊的循环模式字符串。这些字符串具有唯一性,当程序异常时可以通过异常点附近的模式快速定位溢出偏移量。
该功能有两个主要操作:
- 生成模式字符串:
cyclic <length> - 查找模式位置:
cyclic -l <pattern>
查找速度差异的原因分析
用户在使用过程中可能会发现,直接使用Python API查找模式(cyclic(0x800).find(b'waagxaag'))比通过Pwndbg命令(cyclic -l waagxaag)快得多。这并非问题,而是由于两者使用了不同的默认参数:
- Python API默认使用4字节模式(
n=4) - Pwndbg命令会根据当前架构的指针大小自动调整模式长度(32位用4字节,64位用8字节)
因此,当在64位系统上查找8字节模式时,Pwndbg会使用8字节模式进行搜索,而Python API默认使用4字节模式,导致搜索范围和速度不同。
最佳实践建议
- 保持一致性:生成模式和查找模式时使用相同的参数设置
- 明确指定模式长度:在Python API中显式设置
n参数,如cyclic(0x800, n=8) - 了解架构影响:在64位系统上,Pwndbg会自动使用8字节模式
- 性能考量:大模式长度会显著增加搜索时间,必要时可限制搜索范围
技术实现细节
Pwndbg的cyclic查找功能通过以下步骤工作:
- 根据当前架构确定指针大小(4或8字节)
- 生成足够长的模式字符串(默认为2^16字节)
- 在模式中搜索用户提供的子串
- 返回找到的偏移位置
理解这些底层机制有助于开发者更高效地使用该工具进行安全分析和开发。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660