И снова всем привет! В прошлый раз я раскрыл решение ZeroNightsCrackMe. Все кто успел его вовремя решить, мог получить приглашение на экскурсию в один из офисов Лаборатории Касперского, а так же подарок, в виде лицензионного ключа на три устройства. Но, помимо всего прочего, в Касперском сообщили, что крякми был облегченным, т.е. существует более сложная его версия и она будет разослана тем, кто пожелает её посмотреть (но без подарков, в своё удовольствие, так сказать). Конечно же я не мог отказать себе в том, чтобы не покрутить эту версию, поэтому подтвердил свое желание на участие.
17 февраля пришло письмо с новым крякми. Именно о его решении (и не только) я и поведаю в этой статье.
Привет всем Хабровчанам! Меня зовут Дарвин и сегодня я расскажу вам о том, как решал крякми от ZeroNights 2013 и Лаборатории Касперского для форума r0 Crew и его полу-приватной Киевской встречи.
Порой, когда вы реверсите или атакуете программу, полезно иметь возможность загрузить и выполнить свой код в контексте исследуемого процесса. Крадете ли вы хэши паролей или получаете доступ к удаленному рабочему столу целевой системы, методы внедрения кода и dll-библиотек предоставляют мощные возможности. Мы создадим несколько простых утилит на Питоне, которые позволят вам использовать оба метода. Эти методы должны входить в арсенал каждого разработчика программ, эксплойтов, шелл-кодов и пентестеров. Мы будем использовать внедрение DLL (DLL injection) для запуска всплывающего окна внутри другого процесса. Так же мы будем использовать внедрение кода (code injection), чтобы протестировать шелл-код, разработанный для уничтожения какого-либо процесса основываясь на его PID. Под конец главы мы создадим и скомпилируем Trojan’a (с функционалом backdoor’a) полностью написанного на Python. В большей степени он будет опираться на внедрении кода и использовании некоторых других скрытых тактик, которые должен использовать каждый хороший бэкдор. Давайте начнем с рассмотрения темы создания удаленных потоков, которые являются основой для обоих методов внедрения.
Рассмотрев создание и использования отладчика на чистом Python’е в виде PyDbg, пришло время изучить Immunity Debugger, который состоит из полноценного пользовательского интерфейса и наимощнейшей Python-библиотекой, на сегодняшний день, для разработки эксплойтов, обнаружения уязвимостей и анализа вредоносного кода. Выпущенный в 2007 году, Immunity Debugger имеет хорошее сочетание возможностей как динамической отладки, так и статического анализа. Помимо этого он имеет полностью настраиваемый графический интерфейс, реализованный на чистом Питоне. В начале этой главы мы кратко познакомимся с отладчиком Immunity Debugger и его пользовательским интерфейсом. Затем начнем постепенное углубление в разработку эксплойта и некоторых методов, для автоматического обхода анти-отладочных приемов, применяемых в вредоносном ПО. Давайте начнем с загрузки Immunity Debugger и его запуска.
