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rea1
发表于 2024-9-22 13:24
babyapk
首先分析了下java层的东西,然后发现和平常做的安卓不太一样,搜索后发现这是使用Flutter框架写的安卓apk,所以从网上找了下资料后发现可以使用blutter工具,具体的使用在此不再详说,网上有很多详细资料,在使用该工具初步解析apk后获得如下文件。
其中的main.dart可以说已经看清了该apk的主要逻辑。
该test函数可以轻易看到和验证有关的大量逻辑。
在下面发现最主要的是调用了 m3N4B5V6()函数进行判断。
右边的注释则说明了该函数所属的package。
进而找到simple.dart
接着跟进。
在这里我一度思路中断,因为我对Rust以及FFI调用的实现并不了解。
但是我注意到其中大量出现的API和Simple字样,于是在IDA中进行搜索发现该字符。
向上查看交叉引用发现了加密函数,
同时从加密函数那里继续向上查看引用多次最终索引到了这里。
这里是我之前搜索过m3n4b5v6分析过的函数,但是由于其中内部逻辑很多很乱,我实在没有分析下去,才转战dart文件去分析。除去前面这些过程实际上我还对native层的这些函数包括app.so内的一些和交互有关以及可疑的函数进行了多次fridaHOOK,但也成效甚微,不过还好总算找到加密逻辑处了。
然后这里也是因为之前HOOK时发现很多函数没反应于是猜测有长度检测,不断改变长度查看HOOK情况得到长度为0x2d,{}内为36位。
分析加密函数,倒着分析,得到该部分大致逻辑,判断为纯纯的z3.
用z3约束后发现约束出的数组都是可显字符,即32e750c8fb214562af22973fb5176b9c,猜测离flag很接近了。
[Python] 纯文本查看 复制代码 from z3 import *
# 声明 v58 数组,每个变量为 16 位
for j in range(4):
v58 = [BitVec(f'v58[{i}]', 32) for i in range(8)] # 假设有8个变量
# 密文数组
cmp = [
0x0001EE59, 0x0000022A, 0x00001415, 0x00040714, 0x000013E0, 0x000008B8, 0xFFFDCEA0, 0x0000313B,
0x0003D798, 0xFFFFFE6B, 0x00000C4E, 0x00023884, 0x0000008D, 0x00001DB4, 0xFFFC1328, 0x00001EAC,
0x00043C64, 0x0000142B, 0xFFFFF622, 0x00023941, 0xFFFFEF6D, 0x0000120C, 0xFFFBD30F, 0x00001EBE,
0x00045158, 0xFFFFEF66, 0x00001D3F, 0x0004C46B, 0xFFFFF97A, 0x00001BFD, 0xFFFBA235, 0x00001ED2
]
# 创建求解器
s = Solver()
# 添加变量的范围限制 (0 <= num <= 65535)
for i in range(8):
s.add(v58[i] >= 0, v58[i] <= 0x10FFFF)
# 添加约束条件
num2 = v58[2]
num3 = v58[3]
num0 = v58[0]
num1 = v58[1]
num4 = v58[4]
num5 = v58[5]
num6 = v58[6]
num7 = v58[7]
# 计算公式的约束条件
s.add(num7 + num1 * num3 * num5 - (num0 + num6 + num2 * num4) == cmp[0+j*8])
s.add(num3 - num4 - num0 * num5 + num7 * num1 + num2 + num6 == cmp[1+j*8])
s.add(num0 * num5 - (num4 + num7 * num1) + num2 + num6 * num3 == cmp[2+j*8])
s.add(num1 + num4 * num0 - (num7 + num2) + num6 * num5 * num3 == cmp[3+j*8])
s.add(num5 * num3 + num1 + num2 * num4 - (num6 + num7 * num0) == cmp[4+j*8])
s.add(num0 * num5 + num1 * num3 + num2 - (num6 + num4 * num7) == cmp[5+j*8])
s.add(num7 - num1 + num2 * num5 + num6 - num0 * num4 * num3 == cmp[6+j*8])
# 最后一轮的约束
s.add(num3 - num7 - (num1 + num5) + num4 * num0 + num6 * num2 == cmp[7+j*8])
# 求解
if s.check() == sat:
model = s.model()
v58_values = [model[v58[i]].as_long() for i in range(8)]
print("数组解是:", v58_values)
else:
print("没有解。")
这种逻辑的似乎涉及到编码转化,不影响flag的值。
这里发现了对-的约束,于是再根据很可显的字符串的长度为32,立马想到有四个-插在中间。
思考后感觉z3不好写而且情况也不多,于是直接写了穷举的爆破脚本。
[Python] 纯文本查看 复制代码 from itertools import combinations
# 原始字符串
original_string = "32e750c8fb214562af22973fb5176b9c"
# 定义用于验证的 byte 数组(byte_18E46)
byte_18E46 = [ 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01, 0x01,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02,
0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02, 0x02,
0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03, 0x03,
0x04, 0x04, 0x04, 0x04, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00]
# 验证逻辑函数
def validate_hyphen_positions(input_str):
byte = byte_18E46
input_bytes = [ord(c) for c in input_str]
# 模拟你提供的验证逻辑
v2 = byte[input_bytes[0]]
if v2 == 36:
return False
v3 = byte[input_bytes[v2]] + v2
if v3 == 36:
return False
v4 = v3 + byte[input_bytes[v3]]
if v4 == 36:
return False
v5 = v4 + byte[input_bytes[v4]]
if v5 == 36:
return False
v6 = v5 + byte[input_bytes[v5]]
if v6 == 36:
return False
v7 = v6 + byte[input_bytes[v6]]
if v7 == 36:
return False
v8 = v7 + byte[input_bytes[v7]]
if v8 == 36:
return False
v9 = v8 + byte[input_bytes[v8]]
if v9 == 36:
return False
v10 = input_bytes[v9]
if v10 != ord('-'):
return False
v12 = v9 + byte[input_bytes[v9]]
if v12 == 36:
return False
v13 = v12 + byte[input_bytes[v12]]
if v13 == 36:
return False
v14 = v13 + byte[input_bytes[v13]]
if v14 == 36:
return False
v15 = v14 + byte[input_bytes[v14]]
if v15 == 36:
return False
v16 = v15 + byte[input_bytes[v15]]
if v16 == 36:
return False
v18 = input_bytes[v16]
if v18 != ord('-'):
return False
v20 = v16 + byte[input_bytes[v16]]
if v20 == 36:
return False
v21 = v20 + byte[input_bytes[v20]]
if v21 == 36:
return False
v22 = v21 + byte[input_bytes[v21]]
if v22 == 36:
return False
v23 = v22 + byte[input_bytes[v22]]
if v23 == 36:
return False
v24 = v23 + byte[input_bytes[v23]]
if v24 == 36:
return False
v25 = input_bytes[v24]
if v25 != ord('-'):
return False
v27 = v24 + byte[input_bytes[v24]]
if v27 == 36:
return False
v28 = v27 + byte[input_bytes[v27]]
if v28 == 36:
return False
v29 = v28 + byte[input_bytes[v28]]
if v29 == 36:
return False
v30 = v29 + byte[input_bytes[v29]]
if v30 == 36:
return False
v31 = v30 + byte[input_bytes[v30]]
if v31 == 36:
return False
v32 = input_bytes[v31]
if v32 != ord('-'):
return False
return True
# 生成插入 '-' 的位置的组合
positions = list(combinations(range(len(original_string) + 1), 4)) # 选择 4 个插入位置
# 计数器
count = 0
valid_count = 0 # 成功验证的组合计数器
# 遍历所有组合
for pos in positions:
temp_str = original_string
# 插入时要注意位置的偏移,每次插入后,字符串长度增加
for i, p in enumerate(pos):
temp_str = temp_str[:p + i] + '-' + temp_str[p + i:] # 插入 '-' 并调整位置索引
# 验证插入的 '-' 是否符合条件
if validate_hyphen_positions(temp_str):
print(f"Valid combination: {temp_str}")
valid_count += 1 # 计数通过验证的组合
# 计数
count += 1
# 打印总次数
print(f"Total combinations: {count}")
print(f"Total valid combinations: {valid_count}")
最终Flag:ByteCTF{32e750c8-fb21-4562-af22-973fb5176b9c}
ByteBuffer
根据题目提示了解了下flatbuffer,大致明白就是把数据以某种形式转化为一维的数组这样子。
然后用010打开。
发现有很多的Edge,Dot字样
所以大致能猜到这些线和点能画出来Flag。
于是将dot和Edge的一份数据分别提取一份喂给Gpt,然后它成功猜测到可能的数据结构:
一开始Edge的分析成了两个坐标,后来才发现它的分析的起始坐标很有规律,于是猜到了是代表的下面的点的序号及之间的连接。
遂训练AI写出脚本解出。
[Python] 纯文本查看 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt
# 点的坐标数据
dot_coordinates = [
(75, 75),(25, 75),(75, 25),(25, 25),(25, 125),(75, 125),(100, 75),(100, 25),(150, 25),(150, 75),
(100, 125),(150, 125),(175, 75),(175, 25),(225, 25),(225, 75),(225, 125),(250, 75),(250, 25),(300, 25),
(300, 75),(250, 125),(300, 125),(325, 75),(325, 25),(375, 75),(375, 25),(375, 125),(400, 75),(400, 25),
(450, 25),(450, 75),(400, 125),(450, 125),(475, 75),(475, 25),(475, 125),(525, 75),(550, 75),(550, 25),
(600, 25),(600, 75),(550, 125),(600, 125),(625, 75),(625, 25),(675, 25),(675, 75),(625, 125),(675, 125),
(700, 75),(700, 25),(750, 25),(750, 75),(750, 125),(700, 125),(775, 75),(775, 25),(825, 25),(825, 75),
(775, 125),(825, 125),(850, 75),(850, 25),(900, 25),(900, 75),(850, 125),(900, 125),(925, 75),(925, 25),
(975, 25),(975, 75),(925, 125),(975, 125),(1000, 75),(1000, 25),(1050, 25),(1050, 75),(1000, 125),(1050, 125),
(1075, 75),(1075, 25),(1125, 25),(1125, 75),(1125, 125),(1075, 125),(1150, 75),(1150, 25),(1200, 25),(1200, 75),
(1200, 125),(1225, 75),(1225, 25),(1225, 125),(1275, 75),(1300, 75),(1300, 25),(1350, 25),(1350, 75),(1300, 125),
(1350, 125),(1375, 75),(1375, 25),(1425, 25),(1425, 75),(1375, 125),(1425, 125),(1450, 75),(1450, 25),(1500, 25),
(1500, 75),(1450, 125),(1500, 125),(1525, 75),(1525, 25),(1575, 25),(1575, 75),(1525, 125),(1575, 125),(1600, 75)
]
# 边的连接关系 (基于点的序号,序号从0开始)
edges = [
(119, 117), (119, 118), (117, 114), (116, 115), (115, 114),
(113, 111), (113, 112), (112, 108), (111, 108), (110, 109),
(109, 108), (107, 105), (107, 106), (106, 102), (105, 102),
(105, 104), (104, 103), (103, 102), (101, 99), (101, 100),
(99, 96), (98, 97), (97, 96), (94, 92), (93, 92), (91, 90),
(90, 89), (89, 88), (86, 81), (86, 85), (85, 84), (84, 83),
(83, 82), (82, 81), (80, 78), (80, 79), (78, 75), (78, 77),
(77, 76), (76, 75), (74, 73), (73, 69), (72, 69), (72, 71),
(71, 70), (68, 66), (68, 67), (66, 63), (66, 65), (65, 64),
(64, 63), (62, 60), (62, 61), (61, 57), (60, 57), (59, 58),
(58, 57), (56, 51), (56, 55), (55, 54), (54, 53), (53, 52),
(52, 51), (50, 48), (50, 49), (48, 45), (47, 46), (46, 45),
(44, 42), (44, 43), (43, 39), (42, 39), (42, 41), (41, 40),
(40, 39), (37, 35), (36, 35), (34, 33), (33, 29), (32, 29),
(32, 31), (31, 30), (28, 26), (27, 26), (26, 24), (25, 24),
(23, 21), (23, 22), (21, 18), (20, 19), (19, 18), (17, 16),
(16, 15), (15, 14), (12, 11), (11, 7), (10, 7), (10, 9),
(9, 8), (6, 1), (6, 5), (4, 3), (3, 1), (2, 1)
]
# 创建图形
plt.figure(figsize=(12, 12))
# 绘制点
for i, (x, y) in enumerate(dot_coordinates):
plt.scatter(x, y, c='blue', zorder=2)
plt.text(x, y, f"{i+1}", fontsize=8, ha='right', zorder=3)
# 绘制连接关系
for start, end in edges:
x_values = [dot_coordinates[start-1][0], dot_coordinates[end-1][0]]
y_values = [dot_coordinates[start-1][1], dot_coordinates[end-1][1]]
plt.plot(x_values, y_values, 'k-', zorder=1)
# 优化显示
plt.title("Optimized Dot and Edge Connections")
plt.xlabel("X Coordinate")
plt.ylabel("Y Coordinate")
plt.grid(True)
plt.axis('equal') # 保持比例相同
plt.show()
发现图还有点问题,第三个一看就很有特点,是7,于是镜像翻转
flag:ByteCTF{327542185069230715865} |
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