[原创]STL容器逆向与实战(N1CTF2022 cppmaster wp)

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0x1 序言

在之前的CTF中常常出现了对STL容器的逆向,而在网上的资料中并没有搜到详细的STL容器逆向的经验和文章,这里配合编译器一起来看看常见的STL容器的内存模型,最后根据最近N1CTF比赛中cppmaster来进行实战。

STL存在非常多种类的容器,但是多个容器之间的底层实现其实是类似的,例如set和map都采用的是rb_tree这个结构,因此我们从这种底层实现的数据结构来对STL容器分类,这里将要分析的容器分为分析四类:rb_tree,deque,hashtable,vector,顺带分析一下string的结构。

当然可能还存在许许多多的STL容器,但是大体的分析思路是类似的。这里采用LLVM辅助我们分析容器的内存结构。

0x2 Dump

对于一个Class而言,在LLVM IR种对应的为StructType,可以使用API访问其下的子Type,因此可以随便简单写个pass来dump出ir种的类的内存模型,从而辅助我们逆向分析各个容器的内存表示和实现。具体代码如下。

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#include "llvm/Pass.h"
#include "llvm/IR/Function.h"
#include "llvm/IR/CFG.h"
#include "llvm/IR/Type.h"
#include "llvm/ADT/SmallSet.h"
#include "llvm/ADT/SmallVector.h"
#include "llvm/IR/BasicBlock.h"
#include "llvm/Support/raw_ostream.h"
#include "llvm/IR/LegacyPassManager.h"
#include "llvm/Transforms/Utils/Cloning.h"
#include "llvm/Transforms/IPO/PassManagerBuilder.h"
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace llvm;
namespace
{
    struct DumpClass : public FunctionPass
    {
        static char ID;
           DumpClass() : FunctionPass(ID) {}
        std::string getTypeName(Type *type, DataLayout *data);
        void dumpType(int depth, Type *type, int index, DataLayout *data);
           bool runOnFunction(Function &F) override
        {
            if(F.getName().compare("main"))
                return false;
            std::set<StructType*> types;
            const DataLayout *data = &F.getParent()->getDataLayout();
            for(Function::iterator B = F.begin(); B != F.end(); B++)
            {
                for(BasicBlock::iterator I = B->getFirstInsertionPt(); I != B->end(); I++)
                {
                    Instruction *instr = &*I;
                    if(isa<AllocaInst>(*instr))
                    {
                        AllocaInst *a = (AllocaInst*)instr;
                        Type *type = a->getAllocatedType();
                        if(type->isStructTy())
                        {
                            StructType *s = (StructType*)type;
                            if(s->isOpaque())
                                continue;
                            types.insert(s);
                        }
                    }
                }
            }
            for(StructType *type:types)
            {
                errs()<<"\n\nstart dumping type: " + type->getStructName() + "\n";
                dumpType(0, type, 0, (DataLayout*)data);
            }
              return false;
        }
      };
}
std::string DumpClass::getTypeName(Type *type, DataLayout *data)
{
    if(type->isIntegerTy())
    {
        IntegerType *i = (IntegerType*)type;
        return "uint" + std::to_string(i->getBitWidth()) + "_t";
    }
    else if(type->isPointerTy())
    {
        PointerType *ptrType = (PointerType*)type;
        return getTypeName(ptrType->getPointerElementType(), data) + "*";
    }
    else if(type->isArrayTy())
    {
        ArrayType *arrType = (ArrayType*)type;
        return getTypeName(arrType->getArrayElementType(), data) + "[" +std::to_string(arrType->getArrayNumElements()) + "]";
    }
    else if(type->isFloatTy())
    {
        return "float";
    }
    else if(type->isStructTy())
    {
        StructType *s = (StructType*) type;
        return s->getStructName();
    }
    else
    {
        return "unknown_" + std::to_string(data->getTypeAllocSizeInBits(type));
    }
}
void DumpClass::dumpType(int depth, Type *type, int index, DataLayout *data)
{
    std::string blank = "";
    for(int i = 0; i < depth; i++)
        blank += "\t";
    if(type->isStructTy())
    {
        StructType *s = (StructType*)type;
        errs() << blank + s->getStructName() + " {\n";
        for(int i = 0; i < s->getStructNumElements(); i++)
        {
            Type *subType = s->getStructElementType(i);
            dumpType(depth + 1, subType, i, data);
        }
        //
        errs() << blank + "} field_" + std::to_string(index) + ";\n";
    }
    else
    {
        errs() << blank + getTypeName(type, data) + " field_" + std::to_string(index) +";\n";
    }
}
char DumpClass::ID=0;
static RegisterPass<DumpClass> X("dump", "DumpClass");
// Register for clang
static RegisterStandardPasses Y(PassManagerBuilder::EP_EarlyAsPossible,
  [](const PassManagerBuilder &Builder, legacy::PassManagerBase &PM) {
    PM.add(new DumpClass());
  });

0x3 deque

deque是queue,stack,deque等线性容器的底层实现,通过dump工具可以dump出具体的内存结构如下。不难发现在deque中,主要分为三个部分,第一个用于描述map的,其中包含map大小和map的指针,第二个则是指向deque中起始元素的Deque_iterator,第三个则是指向了deque中结束元素的Deque_iterator

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class.std::deque<string> {
    class.std::_Deque_base {
        struct.std::_Deque_base<std::__cxx11::basic_string<char>, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >::_Deque_impl {
            struct.std::_Deque_base<std::__cxx11::basic_string<char>, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >::_Deque_impl_data {
                class.std::__cxx11::basic_string** map;
                uint64_t map_size;
                struct.std::_Deque_iterator {
                    class.std::__cxx11::basic_string* cur;
                    class.std::__cxx11::basic_string* first;
                    class.std::__cxx11::basic_string* last;
                    class.std::__cxx11::basic_string** map;
                } start;
                struct.std::_Deque_iterator {
                    class.std::__cxx11::basic_string* cur;
                    class.std::__cxx11::basic_string* first;
                    class.std::__cxx11::basic_string* last;
                    class.std::__cxx11::basic_string** map;
                } finish;
            } field_0;
        } field_0;
    } field_0;
} field_0;

这里需要注意的是:deque对元素的保存采取了分块保存的机制。deque采用一块连续的内存保存了一系列的指针。其中map即指向这一块连续的内存,换句话说map是一个指针,指向一个指针数组。而这个指针数组中的指针指向的则是一篇连续的,用于实际保存数据的内存区域,我们称为data array(每个元素的大小取决于deque中的模板类型),具体的内存示意图可以如下图所示。

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而iterator的结构需要关注的是cur,他将直接指向数据数组中具体的元素,还有就是iterator下的map指针,这个元素则代表当前iterator指向的元素所在区块对应map中地址,last和first则指向data array的起始和结束。因此可以得知start和finish的map并不一定是相同的(即start迭代器指向元素不一定和finish迭代器指向元素处在同一个data array中),所以iterator在进行迭代的时候是需要根据map跳跃到不同的data array中。

0x4 vector

vector作为常见又方便的stl容器,其实现并不复杂,比上述的deque要简单得多。vector仅仅由三个指针构成:start,finish,end_of_storage。start用于指向数组的第一个元素,而finish指向结束的位置,即最后一个元素后面。而end_of_storage指向当前为vector分配的堆空间的结束地址。

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class.std::vector<string> {
    struct.std::_Vector_base {
        struct.std::_Vector_base<std::__cxx11::basic_string<char>, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >::_Vector_impl {
            struct.std::_Vector_base<std::__cxx11::basic_string<char>, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >::_Vector_impl_data {
                class.std::__cxx11::basic_string* start;
                class.std::__cxx11::basic_string* finish;
                class.std::__cxx11::basic_string* end_of_storage;
            } field_0;
        } field_0;
    } field_0;
} field_0;

为什么需要有一个end_of_storage呢,vector是一个动态的容器,他会根据元素数目分配固定内存,但是当有新的元素加入时,如果分配的固定内存不足以存放新的元素的话,则会进行扩容。因此,这个指针则用于对vector需要扩容时使用(需要注意的是元素的大小取决于模板类型type的大小,因此存在(finish-start)%sizeof(type)==0)。具体的内存示意图可以如下图所示。

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0x5 rb_tree

rb_tree即红黑树,具体的定义可以去网上翻阅资料,这里并不讨论其具体的实现和算法,仅仅讨论其数据结构在内存中的表示。rb_tree分为两个部分,一个适用于比较的key_compare,另一个则是header。重点分析header,header中存在一个node,和node_count。node即这个红黑树的起始节点,而node_count则代表这颗红黑树拥有多少的节点。node中描述了当前节点的颜色,父亲节点,左儿子和右儿子节点。

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class.std::map<string,string> {
    class.std::_Rb_tree.6 {
        struct.std::_Rb_tree<std::__cxx11::basic_string<char>, std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >, std::_Select1st<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >, std::less<std::__cxx11::basic_string<char> >, std::allocator<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > > >::_Rb_tree_impl {
            struct.std::_Rb_tree_key_compare {
                struct.std::less {
                    uint8_t value;
                } key_compare;
            } compare;
            struct.std::_Rb_tree_header {
                struct.std::_Rb_tree_node_base {
                    uint32_t color;
                    struct.std::_Rb_tree_node_base* parent;
                    struct.std::_Rb_tree_node_base* left;
                    struct.std::_Rb_tree_node_base* right;
                } node;
                uint64_t node_count;
            } field_1;
        } field_0;
    } field_0;
} field_0;

这里需要注意的是,当红黑树中不存在节点时,header中node的parent是0,而left和right则指向node自身。当插入了结点之后,这个parent则会指向树的根节点,而left和right则指向红黑树的最左边的节点和最右边的节点。

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同时需要分清楚rb_tree变量本身和树本身。rb_tree变量中的node是不携带具体数据元素的,而树本身的节点在其node_base结构体结束后的内存区域则是数据元素。具体的内存示意图如下图所示。

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map和set的实现皆是基于rb_tree,而唯一不同之处在于set直接在node中存储数据,而map在node中存储的是键值对,是一个pair,而pair<a,b>在内存中的表示则是直接a后存放b

0x6 hashtable

unordered_map和unordered_set的底层是由hashtable实现的。Prime_rehash_policy结构体适用于hashtable的rehash操作的不做分析,这里我们主要需要关注的是buckets,这个指针指向了一个_Hash_node_base*数组,如果指针为null则无效,这些指针数组中的指针指向的是一个链表,可以通过不断的访问next遍历链表中的所有nodebucket_count则表示buckets的大小,而element_count指的当前hashtable中所有的节点数目。默认的hashtable采用取模的方式找到对应的bucket,bucket_count一般为13。

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class.std::unordered_map<int, string> {
        class.std::_Hashtable {
                struct.std::__detail::_Hash_node_base** buckets;
                uint64_t bucket_count;
                struct.std::__detail::_Hash_node_base {
                        struct.std::__detail::_Hash_node_base* next;
                } field_2;
                uint64_t element_count;
                struct.std::__detail::_Prime_rehash_policy {
                        float max_load_factor;
                        uint64_t next_resize;
                } field_4;
                struct.std::__detail::_Hash_node_base* field_5;
        } field_0;
} field_0;

因此需要遍历一个hashtable只需要遍历其bucket找到有效的list,并遍历各个list就能找到所有的数据了,类似rb_tree,元素的数据存储与链表结构_Hash_node_base的后面。具体的内存模型如下图所示。

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0x7 string

string的结构比较简单。主要由一个指针ptr和字符串长度string_length构成。除此之外还会存在一个联合体,当字符串的长度小于8时会直接存储与这个缓冲区中,此时ptr指针将指向这个local_buf,大于这个local_buf将会在堆上另外分配内存,此时这个union转而用于存储分配堆的大小。

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class.std::__cxx11::basic_string {
    struct.std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >::_Alloc_hider {
        uint8_t* ptr;
    } dataplus;
    uint64_t string_length;
    union.anon {
        uint64_t allocated_capacity;
        uint8_t local_buf[8];
    };
} field_0;

这样设计的目的是方便字符串大小变化的适应,便于实现字符串拼接等工作,且小字符串不用在堆上分配,对速度有少量提升。具体的内存示意图如下图所示,左边的是长度小于8的string。

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0x8 N1CTF2022 cppmaster

该题给与了一个ELF文件,并给出了hint.txt:Recursive stl containers ( > 3 ), Identify and traverse these containers
不难知道这个题目与STL容器密切相关,配合traverse不难猜测肯定是使用stl容器套容器的操作,先打开ida看看实现,找到main函数。

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经过动调,可以定位到代码输入函数所在位置,在main中给他命名为input_check。而他上面的函数明显初始化了一个deque的数据结构,第一行对应map,第二行对应map_size,接下来是两个iterator,四个qword一组。

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点开每个iterator的cur,也就是cur,可以看到其中存储了两个元素。

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如果理解了上述的数据结构内存模型,很容易看出来其实是rb_tree,第一个qword是compare_key,第二个qword是color,第三个qword代表parent,第四个和第五个是left和right,第六个qword则代表node_count,因此其实就是deque<rb_tree<>>这种嵌套方式。

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随意点开rb_tree中的一个node,分析一下rb_tree对应的模板类型,可以看到他存储的其实是std::pair<int,hashtable>,所以其实是deque<map<int,hashtable<>>>,为什么我会知道是int呢,因为后文分析输入流时输入的都是数字,并通过数字从容器中访问内部数据。

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继续查看一下hash_table的buckets。

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随意点开一个bucket,里面存储的是个链表,链表节点数据中存储的也是一个std::pair<int,deque>,因此这其实是一个unordered_map<int,deque>

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到这里我们对该变量有了大体的认识,大概率是不断地stl容器嵌套,接下来继续去分析输入和这些容器之间的关系。input_check函数通过input_num输入一个数字,并且返回该容器对应元素。这个明显是deque的取元素操作。

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然后通过step1跳转到下一层,下一层和input_check逻辑其实是差不多的,也是输入一个数字,然后获取map中对应的元素。

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然后通过step2跳转到下一层,持续同样的操作,只不过这一层是unordered_map罢了。

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这样的顺序刚好和我们之前分析的数据类型嵌套的顺序相符,所以我们需要根据这些函数来反推出这些数据结构的嵌套顺序。不难发现unordered_map的代码明显存在一个取mod的操作,而map存在std::rebalanced的操作。因此可以写出如下脚本来分析出容器的嵌套类型。、

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import ida_bytes
import ida_funcs
import ida_xref
import idaapi
step_funcs = {}
funclist = Functions()
rebalance_func = None
for f in funclist:
    name = ida_funcs.get_func_name(f)
    if 'step' in name:
        step_funcs[name] = f
    elif 'rebalance' in name:
        rebalance_func = f
assert rebalance_func != None
step_type = {}
for name, addr in step_funcs.items():
    code = str(idaapi.decompile(addr))
    if 'rebalance' in code:
        step_type[name] = 'map'
    elif '%' in code:
        step_type[name] = 'hash_map'
    else:
        step_type[name] = 'deque'
for i in range(28):
    print('\'' + step_type['step' + str(i + 1)] + '\'' + ', ', end = '')

然后根据上述的出的容器嵌套顺序和对应容器的内存模型dump出对应的数据结构。

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import ida_bytes
import idaapi
size_table = {
    'map' : 48,
    'deque' : 80,
    'string' : 32,
    'hash_map' : 16,
}
def dump_rbtree_node(addr):
    return {
        'color' : ida_bytes.get_qword(addr),
        'parent' : ida_bytes.get_qword(addr + 8),
        'left' : ida_bytes.get_qword(addr + 16),
        'right' : ida_bytes.get_qword(addr + 24),
    }
def dump_rbtree_map(addr):
    key = ida_bytes.get_qword(addr)
    node_addr = addr + 8
    node_num = ida_bytes.get_qword(addr + 40)
    result = {}
    def visit(node):
        if node == idaapi.BADADDR:
            return
        info = dump_rbtree_node(node)
        assert info['color'] == 1 or info['color'] == 0
        value_key = ida_bytes.get_qword(node + 32)
        data_addr = node + 40
        result[value_key] = data_addr
        if info['left'] != 0:
            visit(info['left'])
        if info['right'] != 0:
            visit(info['right'])
    d = dump_rbtree_node(node_addr)
    visit(d['parent'])
    assert len(result.keys()) == node_num
    return result
def dump_deque_iterator(addr):
    return {
        'cur' : ida_bytes.get_qword(addr),
        'first' : ida_bytes.get_qword(addr + 8),
        'last' : ida_bytes.get_qword(addr + 16),
        'map' : ida_bytes.get_qword(addr + 24),
    }
def dump_deque(addr, delta):
    deque_map = ida_bytes.get_qword(addr)
    map_size = ida_bytes.get_qword(addr + 8)
    assert map_size == 8
    start = dump_deque_iterator(addr + 16)
    finish = dump_deque_iterator(addr + 16 + 32)
    assert start['last'] == finish['last'] and start['first'] == finish['first'] andstart['map'] == finish['map']
    assert (finish['cur'] - start['cur']) % delta == 0
    ptr = start['cur']
    index = 0
    result = {}
    while ptr != finish['cur']:
        result[index] = ptr
        index += 1
        ptr += delta
    return result
def dump_string(addr):
    data = ida_bytes.get_qword(addr)
    length = ida_bytes.get_qword(addr + 8)
    return ida_bytes.get_bytes(data, length).decode()
def dump_hashtable_map(addr):
    addrs = set()
    hash_table = ida_bytes.get_qword(addr)
    table_num = ida_bytes.get_qword(addr + 8)
    for i in range(table_num):
        link_list = ida_bytes.get_qword(hash_table + 8 * i)
        if link_list == 0:
            continue
        ptr = ida_bytes.get_qword(link_list)
        while ptr != 0:
            assert ptr != idaapi.BADADDR
            addrs.add(ptr)
            ptr = ida_bytes.get_qword(ptr)
    result = {}
    for a in addrs:
        result[ida_bytes.get_qword(a + 8)] = a + 16
    return result
type_list = ['deque', 'map', 'hash_map', 'deque', 'map', 'map', 'hash_map', 'hash_map', 'map', 'map', 'hash_map', 'map', 'map', 'deque', 'deque', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'map', 'deque', 'deque', 'string']
def dump_dfs(depth, addr):
    stl_type = type_list[depth]
    tmp = {}
    if stl_type == 'map':
        tmp = dump_rbtree_map(addr)
    elif stl_type == 'hash_map':
        tmp = dump_hashtable_map(addr)
    elif stl_type == 'deque':
        next_type = type_list[depth + 1]
        tmp = dump_deque(addr, size_table[next_type])
    elif stl_type == 'string':
        return dump_string(addr)
    else:
        assert False
    node = {}
    for k, v in tmp.items():
        node[k] = dump_dfs(depth + 1, v)
    return node
result = dump_dfs(0, 0x7FFEA5D3A460)
import json
with open('json_data.txt','w+') as f:
    json.dump(result, f)
#dump_rbtree_map(0x55F47B277658)

最后得到如下数据文件,是一个dict的嵌套,最后保存的是字符串。

[原创]STL容器逆向与实战(N1CTF2022 cppmaster wp)

最后main函数通过对比字符串,来判断我们输入的一系列数字是否能够访问到对应的字符串,从而判断数字是否正确。

[原创]STL容器逆向与实战(N1CTF2022 cppmaster wp)

最后根据dump出的dict从而写出dfs查找出对应的数字序列,从而获得flag。

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target = '8850a16d-e427-446e-b4df-5f45376e20e4'
path = []
def dfs(depth, node):
    global path
    if type(node) == dict:
        for k, v in node.items():
            path.append(k)
            dfs(depth + 1, v)
            path.pop()
    else:
        if node == target:
            print(path)
import json
f = open('json_data.txt','r')
data = json.load(f)
f.close()
dfs(0, data)

 

 

原文始发于看雪社区(R1mao): [原创]STL容器逆向与实战(N1CTF2022 cppmaster wp)

版权声明:admin 发表于 2022年11月20日 下午12:12。
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