bkcrack工具分析ZIP加密压缩包的技术解析
2025-07-07 02:47:57作者:秋阔奎Evelyn
在信息安全领域,加密压缩包的分析与研究一直是一个重要的方向。本文将深入分析如何利用bkcrack工具处理存在加密头校验异常的ZIP压缩包,并探讨其中的技术细节。
案例背景分析
我们遇到一个特殊的RFS格式压缩包(实际为ZIP格式),该压缩包使用ZipCrypto Deflate:Fastest算法加密。已知该压缩包存在早期版本,且早期版本的密码已知。通过对比发现,新旧版本中存在CRC校验值和压缩大小完全相同的文件,这为已知明文分析提供了可能。
技术挑战与解决方案
初始分析尝试失败
使用bkcrack工具对已知密码的旧版本文件进行解密后,尝试对目标压缩包进行已知明文分析:
bkcrack -C new.rfs -c Abnormal00.dds -p Abnormal00.dds.deflate
分析失败,这表明压缩包存在某种异常。
校验字节异常处理
通过添加--ignore-check-byte参数,成功绕过了加密头校验:
bkcrack -C new.rfs -c Abnormal00.dds -p Abnormal00.dds.deflate --ignore-check-byte
成功获取到内部密码表示形式c08db5fd 1257de18 05b397b3。
异常原因分析
该案例的特殊性在于压缩包条目元数据与加密头之间存在不一致:
- 条目元数据中通用位标志的第3位未设置
- 加密头却以文件最后修改时间的字节结尾,而非CRC最高有效字节
这种不一致导致标准ZIP工具无法正确验证密码。
后续处理方案
密码移除与修改
- 使用bkcrack 1.7.0及以上版本的
-D参数可直接生成无密码版本:
bkcrack -C new.rfs -k c08db5fd 1257de18 05b397b3 -D new-without-password.rfs
- 修改密码(注意生成的压缩包仍保留原始异常):
bkcrack -C new.rfs -k c08db5fd 1257de18 05b397b3 -U new-with-chosen-password.rfs hello
完整修复建议
要完全修复压缩包使其能被标准工具识别,需要:
- 设置通用位标志的第3位
- 确保加密头使用CRC最高有效字节作为校验字节 这通常需要专门的ZIP编辑工具或自定义脚本处理。
技术启示
本案例展示了加密压缩包分析中的几个重要技术点:
- 已知明文分析在存在相同文件时的有效性
- 加密头校验异常的处理方法
- ZIP格式内部结构的深入理解对分析工作的重要性
对于安全研究人员,理解ZIP加密机制的实现细节和可能的异常情况,是成功分析加密压缩包的关键所在。bkcrack工具提供的灵活性使其能够处理各种非标准情况,为信息安全研究提供了有力支持。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322