面向缓解机制评估的自动化信息泄露方法

自动生成漏洞利用样本(AEG)已成为评估漏洞的最重要的方式之一,但现有方案在目标系统部署有漏洞缓解机制时受到很大阻碍.当前主流的操作系统默认部署多种漏洞缓解机制,包括数据执行保护(DEP)和地址空间布局随机化(ASLR)等,而现有AEG方案仍无法面对所有漏洞缓解情形.提出了一种自动化方案EoLeak,可以利用堆漏洞实现自动化的信息泄露,进而同时绕过数据执行保护和地址空间布局随机化防御.EoLeak通过动态分析漏洞触发样本(POC)的程序执行迹,对执行迹中的内存布局进行画像并定位敏感数据(如代码指针),进而基于内存画像自动构建泄漏敏感数据的原语,并在条件具备时生成完整的漏洞利用样本.实现了EoLeak原型系统,并在一组夺旗赛(CTF)题目和多个实际应用程序上进行了实验验证.实验结果表明,该系统具有自动化泄露敏感信息和绕过DEP及ASLR缓解机制的能力.