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如何使用EntropyReducer降低Payload的熵并进行混淆处理

时间:2024-06-20 10:04:26浏览次数:7  
标签:混淆 NULL EntropyReducer 网安 SIZE Payload BUFF

关于EntropyReducer

EntropyReducer是一款针对Payload隐蔽性增强的安全工具,在该工具的帮助下,广大研究人员能够有效地降低Payload的熵,并对Payload代码使用串行链表进行混淆处理。

工作机制

EntropyReducer的算法由BUFF_SIZENULL_BYTES的值决定,下图显示的是当BUFF_SIZE被设置为4且NULL_BYTES被设置为2时,EntropyReducer组织和处理Payload代码的流程方式:

工具下载

广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地:

git clone https://github.com/Maldev-Academy/EntropyReducer.git

接下来,将项目代码导入至Visual Studio并进行代码编译即可。

工具使用

EntropyReducer可以直接通过命令行来读取原始的Payload文件,并将混淆处理后的版本以相同文件名(带.ER前缀)的形式写入到输出目录中。

经过混淆处理后的最终版本Payload大小取决于BUFF_SIZE和NULL_BYTES的值,计算方式如下:

FinalSize = ((OriginalSize + BUFF_SIZE - OriginalSize % BUFF_SIZE ) / BUFF_SIZE) * (BUFF_SIZE + NULL_BYTES + sizeof(INT))

在自己的项目中使用EntropyReducer

我们可以直接将EntropyReducer.cEntropyReducer.h文件导入至自己的项目中,并调用相关的混淆/反混淆函数即可。

具体使用方法请参考项目提供的PoC/main.c文件。

工具输出样例

在下面的例子中,BUFF_SIZE被设置为了3,NULL_BYTES的值被设置为了1。

原始Payload的第一个数据块如下(FC 48 83):

相同的Payload代码块,但位于不同的偏移量:

工具处理效果

Megasploit生成的x64 calc Shellcode的熵为5.883:

相同的文件使用AES加密后的熵为7.110:

RC4算法处理相同文件后的熵结果为7.210:

使用EntropyReducer处理相同文件后的熵为4.093:

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标签:混淆,NULL,EntropyReducer,网安,SIZE,Payload,BUFF
From: https://blog.csdn.net/2401_84466361/article/details/139795154

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