当前位置: 首页 > news >正文

Docker 容器中运行 AI CLI 工具:用户隔离与持久化卷实战指南斜

环境安装

pip install keystone-engine capstone unicorn

这3个工具用法极其简单,下面通过示例来演示其用法。

Keystone

示例

from keystone import *

CODE = b"INC ECX; ADD EDX, ECX"

try:

ks = Ks(KS_ARCH_X86, KS_MODE_64)

encoding, count = ks.asm(CODE)

print(f"汇编指令数量: {count}")

print(f"机器码 (十进制): {encoding}")

print(f"机器码 (Hex): {''.join(f'{x:02x}' for x in encoding)}")

except KsError as e:

print(f"ERROR: {e}")

代码解释

代码流程十分简单:

初始化keystone->编译代码->输出结果

初始化keystone

ks = Ks(KS_ARCH_X86, KS_MODE_64)

初始化keystone引擎:

第一个参数:选择指令架构例如:x86,arm......

第二个参数:选择模式,例如:64位,32位,小端序......

编译代码

将汇编转换为16进制的shellcode

encoding, count = ks.asm(CODE)

第一个返回值:机器码指令的数组

第二个返回值:汇编指令数量

Capstone

capstone的用法和keystone差不多。

示例

from capstone import *

CODE = b"\xff\xc1\x01\xca"

md = Cs(CS_ARCH_X86, CS_MODE_64)

print("地址\t\t指令\t\t操作数")

print("-" * 30)

for i in md.disasm(CODE, 0x1000):

print(f"0x{i.address:x}:\t{i.mnemonic}\t{i.op_str}")

代码解释

代码流程跟keystone差不多:

初始化capstone->反编译代码->输出结果

初始化capstone

md = Cs(CS_ARCH_X86, CS_MODE_64)

初始化capstone引擎:

第一个参数:选择指令架构例如:x86,arm......

第二个参数:选择模式,例如:64位,32位,小端序......

反编译代码

for i in md.disasm(CODE, 0x1000):

print(f"0x{i.address:x}:\t{i.mnemonic}\t{i.op_str}")

使用方法disasm反汇编:

第一个参数:机器码

第二个参数:第一条指令的基地址

返回:一个包含指令对象的数组

unicorn

unicorn提供的方法使用也不复杂,但需要一定的内存基础知识。

下面用一个案例解释。

示例

情景模拟: 我逆向过程中发现一个xor加密代码,我需要通过模拟执行,对密文进行解密。

根据汇编代码可以得知:

0x20000存放密文

0x30000存放结果

0x10000中读取密钥key

from unicorn import *

from unicorn.x86_const import *

import struct

from keystone import *

ASM_CODE = """

MOV ECX, 5

MOV ESI, 0x20000

MOV EDI, 0x30000

MOV BL, byte ptr [0x10000]

loop_start:

LODSB

XOR AL, BL

STOSB

LOOP loop_start

"""

def get_code():

ks = Ks(KS_ARCH_X86, KS_MODE_32)

encoding, count = ks.asm(ASM_CODE)

return bytes(encoding)

CODE = get_code()

ADDRESS_CODE = 0x400000

ADDRESS_KEY = 0x10000

ADDRESS_IN = 0x20000

ADDRESS_OUT = 0x30000

REAL_KEY = 0x77

CIPHER_TEXT = b"\x3F\x12\x1B\x1B\x18"

def hook_code(uc, access, address, size, value, user_data):

if address == ADDRESS_KEY:

key_value = uc.mem_read(address, size)

print(f"key: {hex(key_value[0])}")

def start_emulation():

try:

print("初始化环境...")

mu = Uc(UC_ARCH_X86, UC_MODE_32)

mu.mem_map(0x0, 1 * 1024 * 1024)

mu.mem_map(ADDRESS_CODE, 2 * 1024 * 1024)

mu.mem_write(ADDRESS_CODE, CODE)

mu.mem_write(ADDRESS_IN, CIPHER_TEXT)

mu.mem_write(ADDRESS_KEY, struct.pack("B", REAL_KEY))

mu.hook_add(UC_HOOK_MEM_READ, hook_code)

mu.emu_start(ADDRESS_CODE, ADDRESS_CODE + len(CODE))

decrypted_text = mu.mem_read(ADDRESS_OUT, 5)

print(f"解密后的文本: {decrypted_text.decode()}")

except UcError as e:

print(f"模拟错误: {e}")

if __name__ == "__main__":

start_emulation()

代码解释

代码流程:

初始化环境->分配虚拟内存->写入数据->添加捕获操作->模拟执行指令->读取内存结果

初始化环境

这个跟上面的keystone和capstone一样,就不解释了

mu = Uc(UC_ARCH_X86, UC_MODE_32)

分配虚拟内存

第一行是用于存放堆内存数据,第二行是用于存放执行的代码

mu.mem_map(0x0, 1 * 1024 * 1024)

mu.mem_map(ADDRESS_CODE, 2 * 1024 * 1024)

mem_map用于初始化虚拟内存

第一个参数:内存的虚拟地址基址

第二个参数:内存的大小

内写入数据

第一行写入代码,第二行写入密文,第三行写入解密key

mu.mem_write(ADDRESS_CODE, CODE)

mu.mem_write(ADDRESS_IN, CIPHER_TEXT)

mu.mem_write(ADDRESS_KEY, struct.pack("B", REAL_KEY))

mem_write用于写入虚拟内存

第一个参数:写入内存的地址

第二个参数:写入内存的数据

添加捕获操作

hook用于捕获数据,这里用于捕获key

def hook_code(uc, access, address, size, value, user_data):

if address == ADDRESS_KEY:

key_value = uc.mem_read(address, size)

print(f"key: {hex(key_value[0])}")

mu.hook_add(UC_HOOK_MEM_READ, hook_code)

hook_add添加hook

第一个参数:捕获模式,规定什么时候触发hook,例如:读取内存,中断捕获......

第二个参数:触发的回调函数,回调函数各个参数如下:

def hook_code(uc, access, address, size, value, user_data):

uc:模拟器对象

access:当前访问类型:UC_MEM_READ,UC_MEM_WRITE......

address:当前访问的虚拟地址

size:当前访问数据大小

value:access为UC_MEM_WRITE,则这里为要写入的值

user_data:用户在add_hook时传进去的自定义数据

模拟执行指令

mu.emu_start(ADDRESS_CODE, ADDRESS_CODE + len(CODE))

第一个参数:模拟执行的起始地址

第二个参数:模拟执行的代码大小

读取内存结果

decrypted_text = mu.mem_read(ADDRESS_OUT, 5)

第一个参数:读取内存的地址

第二个参数:读取内存的大小凡鄙棺也

http://www.jsqmd.com/news/635023/

相关文章:

  • 【深度解析】Python异步编程:为何‘async with’必须安居于async函数之内?
  • BEAST 2:3个关键步骤掌握贝叶斯系统发育分析
  • CasRel模型部署实战:GPU算力优化下的高效SPO抽取案例
  • Qwen3-ASR-0.6B企业级运维:Prometheus+Grafana监控GPU/内存/请求QPS
  • ETM vs. Abstract Model: Key Differences and Practical Applications in Hierarchical Design
  • 精细化网站导航:巧用CSS和JavaScript
  • 从Anthropic到阿里云:手把手教你配置主流MCP平台(Smithery/百炼/PulseMCP)
  • 收藏备用!腾讯面试官高频追问:你为什么能做好AI Agent产品经理?(小白/程序员必看)
  • 实地验证精准可查|2026年4月浪琴官方售后网点全面核验报告 - 速递信息
  • GLM-4v-9b惊艳效果:1120×1120输入下Excel截图表格识别演示
  • OpenBMC Web界面背后的秘密:拆解Redfish与Web-Vue如何协同工作
  • 树莓派5内存太小跑不动onnxruntime?先别急着换硬件,试试这几招虚拟内存和依赖优化
  • MangoHud深度解析:7个专业技巧让你在Linux游戏中实现精准性能监控与优化
  • 3步轻松解决C盘爆红问题:Windows Cleaner开源工具完整指南
  • **SRE实战进阶:基于Go语言的自动化故障自愈系统设计与落地实践**在现代云原生架构中,**
  • Phi-4-mini-reasoning模型在数据库课程设计中的应用:智能ER图设计与查询优化建议
  • 重生之我是接水管大师:网络流算法详解(EK、Dinic、费用流、上下界、模拟费用流)
  • 2026年4月市面上进口真空泵维修供应商,进口真空泵维修提升性能 - 品牌推荐师
  • 从axidmatest到axi-proxy:拆解Xilinx官方DMA驱动,哪种映射方式更适合你的项目?
  • C语言入门——篇一
  • CSS高级选择器与使用技巧
  • 粒度粒形分析仪行业迎黄金期!在线粒度仪推荐厂家新帕泰克,矿浆实时监测成采矿企业降本关键 - 品牌推荐大师1
  • 加拿大留学申请成功率低?2026这五家留学服务机构值得关注 - 品牌2025
  • Phi-4-mini-reasoning基础教程:理解‘不输出<think>’设计背后的工程取舍
  • 3分钟解锁网易云音乐NCM加密文件:ncmdumpGUI让音乐重获自由
  • 从LLM到World Model的跃迁密码:一位首席架构师封存5年的建模checklist(含ROS2+MuJoCo联调实录)
  • 如何用AntiMicroX解决PC游戏手柄支持难题:终极手柄映射工具完整指南
  • 【Python爬虫逆向】某团H5的Mtgsig1.1补环境实战解析
  • 5分钟搞定微信QQ防撤回!RevokeMsgPatcher深度解析与实战指南
  • 分享一个我用了2年的深度研究Prompt,半小时帮你搞懂任何陌生领域。