Сломай меня полностью (ZeroNightsCrackme, Часть 2)

в 10:46, , рубрики: crackme, Darwin, kaspersky lab, ollydbg, python, reverse engineering, zeronights, информационная безопасность, метки: , , , , , , ,

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.

Параметры крякми те же:

  • Файл: ZeroNightsCrackMe.exe
  • Платформа: Windows 7 (64 bit)
  • Упаковщик: Отсутствует
  • Антиотладка: Не натыкался
  • Решение: Валидная пара Mail / Serial

Инструменты:

  • OllyDbg 2.01
  • Немного серого вещества

Приступим к решению…

Выходим на охоту

Как обычно запускаем подопытного и проводим поверхностный анализ. Реакция аналогична прошлому крякми.

image
Рис. 1

Зная принцип работы прошлого крякми, приступим к поиску ключевых моментов и найдем:

  1. Функцию занимающуюся обработкой введенных данных.
  2. Алгоритм проверки таблицы валидации.
  3. Таблицу валидации.
  4. Алгоритм заполнения таблицы валидации.
  5. Данные для алгоритма заполнения таблицы валидации.
  6. Алгоритм превращения серийного кода во внутреннее представление.
  7. Таблицу преобразования.
  8. Допустимый диапазон символов.

После чего сравним все ключевые моменты с предыдущей версией и найдем отличия.

По звериным тропам

Функция обработки введенных данных

Первым делом найдем функцию обработки введенных данных. Делается это довольно просто. Жмем правой кнопкой мыши в окне дизассемблера и выбираем «Search for => All referenced strings»:

image
Рис. 2

Далее жмем по строке «Good work, Serial is valid !!!» и попадаем сюда:

image
Рис. 3

Выше и будет находиться искомая функция (в моем случае это CALL 0x9b12b0). Ей передается три параметра. В Arg2, Arg1 передается размер серийного кода и указатель на серийный код соответственно, а в регистре ECX указатель на email.

Алгоритм проверки таблицы валидации

Заходим внутрь функции и крутим в самый низ, там находится алгоритм проверки таблицы валидации (идентичный старой версии):

image
Рис. 4

Адрес таблицы валидации

Ставим брейкпойнт в начале алгоритма и запускаем крякми на выполнение (разумеется, предварительно введя любые данные и нажав кнопку Check).

image
Рис. 5. Вводим тестовые данные

image
Рис. 6. Остановка на таблице валидации

Теперь определим адрес самой таблицы. Сделать это можно перейдя на строку «CMP DWORD PTR SS:[ECX*4+EBP-28],1» и подсмотрев целевой адрес.

image
Рис. 7. Определение адреса таблицы валидации

В моем случае адресом таблицы является 0x36f308 (выделено красным).

image
Рис. 8. Дамп таблицы валидации

Алгоритм заполнения таблицы валидации

Поиск алгоритма производим тем же способом, который был продемонстрирован при решении прошлого крякми, а именно:

  • Продолжаем выполнение крякми (жмем F9 в Ольке);
  • Ставим бряк на функцию обработки введенных данных, в моем случае это CALL 9b12b0 (рис. 3);
  • Переключаемся на крякми и во всплывшем окне (говорящем об успешности или не успешности) нажимаем «Ок» (тем самым продолжая работу крякми);
  • Далее жмем кнопку «Check» для запуска пересчета серийника, после чего вы должны остановиться на вызове CALL 0x9b12b0;
  • Стоя на вызове CALL 0x9b12b0, поставьте бряк на запись, на адрес 0x36f308;
  • И снова жмите F9.

Если все было сделано правильно, окажетесь здесь:

image
Рис. 9. Алгоритм заполнения таблицы валидации

Если сравните новый алгоритм со старым, то заметите, что они отличаются:

image
Рис. 10. Старый алгоритм (скриншот из прошлой статьи)

Представление «нового алгоритма» на Питоне выглядит следующим образом:

def create_table(first_part, second_part):
    
    result = []
    
    curr_second = 0
    out_index = 0
    while(out_index < 3):
        
        inner_index = 0
        while(inner_index < 3):
            
            curr_first = 0
            accumulator = 0
            index = 0
            while(index < 3):
            
                first = first_part[inner_index + curr_first]
                second = second_part[index + curr_second]
                hash = 0
                
                if (first != 0):
                    while (first != 0):
                        if (first & 1):
                            hash ^= second
                        
                        second += second
                        first = first >> 1
                
                accumulator ^= hash
                index += 1
                curr_first += 3
            
            result.append(accumulator & 0xff)
            inner_index += 1
            
        out_index += 1
        curr_second += 3

    return result

Перейдем к поиску данных которые используются этим алгоритмом.

Данные для алгоритма заполнения таблицы валидации

Проанализировав код алгоритма было обнаружено два места, откуда берутся данные для его работы:

image
Рис. 11. Массивы с которыми оперирует новый алгоритм

Выше они выделены серым прямоугольником. В моем случае, по адресам 0x9b11b0 и 0x9b11b2, идет обращение к следующим массивам:

  • 0x00758628 (рис. 12)
  • 0x00758908 (рис. 13)

image
Рис. 12

image
Рис. 13

В каждом массиве находится 9 элементов по одному байту.

Если бы мы решали старый крякми, то мы бы сейчас перешли к поиску алгоритма превращения серийного кода во внутреннее представление, но в новом крякми было обнаружено существенное отличие от поведения старого крякми, поэтому ниже дана информация об отличиях, которые заключается вот в чём.

Отличие старой версии от новой

В старой версии крякми работа с серийным кодом происходила следующим образом:

  1. Серийный код разбивался на две части.
  2. Каждая часть переводилась во внутреннее представление.
  3. Затем каждая часть микшировалась (перемешивалась).
  4. После чего обе части передавались алгоритму заполнения таблицы валидации.

В итоге у нас получалось что-то вроде этого:

Serial
|- part_1
|- part_2

part_1 = intermediate_view(part_1)
part_2 = intermediate_view(part_1)

part_1 = mix(part_1)
part_2 = mix(part_2)

valid_table  = algo(part_1, part_2)

В новой же версии всё немного усложнилось:

  1. Серийный код разбивается на две части.
  2. Каждая его часть переводится во внутренне представление.
  3. Первая часть + фиксированный массив (3, 5, 7, 5, 7, 3, 7, 3, 5) передается в алгоритм.
  4. Вторая часть + фиксированный массив (3, 5, 7, 5, 7, 3, 7, 3, 5) передается в алгоритм.
  5. Результат пунктов 3-4 передается в алгоритм заполнения таблицы валидации.

В итоге получаем что-то вроде этого:

Serial
|- part_1
|- part_2

part_1 = intermediate_view(part_1)
part_2 = intermediate_view(part_1)

part_1 = mix(part_1)
part_2 = mix(part_2)

salt = [3, 5, 7, 5, 7, 3, 7, 3, 5]

part_a  = algo(part_1, salt)
part_b  = algo(part_2, salt)

valid_table  = algo(part_a, part_b)

Откуда следует, что у нас появляется зависимость от фиксированного массива.

Алгоритм превращения серийного кода во внутреннее представление

Поиск конвертера серийного кода я оставлю за вами и здесь приводить не буду. Поиск можно осуществлять тем же способом, что и в старой версии.

Таблица преобразования и допустимый диапазон

Таблица и допустимый диапазон идентичны старой версии.

Готовим лежбище для засады

Теперь когда все необходимые элементы были собраны можно приступать к решению.

Алгоритм наших действий следующий:

  1. Для algo(part_a, part_b), найти такие part_a и part_b, которые дают результат [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
  2. Для part_a = algo(part_1, salt), найти такой part_1, который даст результат равный part_a.
  3. Для part_b = algo(part_2, salt), найти такой part_2, который даст результат равный part_b.

Начнем с algo(part_a, part_b)

Если вы читали первую статью, то наверное помните, что для составления требуемой таблицы [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], необходимо иметь такие байты, которые бы при взаимодействии друг с другом давали либо «нули», либо «единицы».

В старой версии крякми найти эти байты было очень просто. Всё что нужно было сделать это перебрать весь доступный алфавит и применить к нему несколько простых операций.

В новой версии это сделать намного сложнее (но это только на первый взгляд и ниже я объясню почему). В старой версии мы могли перебирать по одному элементу. В новой версии мы должны перебирать по три элемента, так как все они взаимно связаны.

И так, почему же новая версия кажется сложной, но только на первый взгляд?

Потому что в первой статье я не раскрыл ту «магию», которая в действительности была скрыта за поиском «нулей» и «единиц» (в этой статье её придется раскрыть, хотя можно было этого не делать). В своём кейгене я использовал функцию, которая ищет требуемые «нули» и «единицы», но не совсем очевидным способом. Это помогло успешно отвлечь самых любознательных и пустить их по пути единичного случая (коим и являлось первое крякми), т.е. если бы им дали (как сейчас) еще одно крякми, но с другим алгоритмом, им бы пришлось придумывать новый способ поиска «нулей» и «единиц», что похоже со многими и произошло ;)

Ну да ладно, меньше слов больше дела.

Вот магическое «заклинание», которое поможет найти все нулевые и единичные символы:

data_zero, data_ones = [], []

for a in range(0, 256):
    part_a = [a, a, a, a, a, a, a, a, a]
    part_b = [a, a, a, a, a, a, a, a, a]
    result = create_table(part_a, part_b)

    if result == [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]:
        data_zero.append(a)

    elif result == [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]:
        data_ones.append(a)

print("ZERO:", data_zero)
print("ONES:", data_ones)

image
Рис. 14

Хорошо у нас есть группа элементов дающих «нули» и «единицы». Как получить искомую таблицу [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]?

Самые внимательные/догадливые могли заметить (например, по комментариям к предыдущей статье), что мы имеем дело с матрицами, которые при умножении друг на друга должны давать единичную матрицу [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]. Следовательно, для получения единичной матрицы нам нужно либо две единичные матрицы, либо две обратные.

Чтобы получить требуемую единичную матрицу, можно использовать следующий паттерн:

# Паттерн
part_a = [y, x, x, x, y, x, x, x, y]
part_b = [y, x, x, x, y, x, x, x, y]

result = algo(part_a, part_b)

Где в место x – подставьте любой единичный символ, а вместо y – любой нулевой.

Можно использовать и другие паттерны, найти их можно с помощью следующего «заклинания»:

happy = [1,32]
for byte_1 in happy[:]:
    for byte_2 in happy[:]:
        for byte_3 in happy[:]:
            for byte_4 in happy[:]:                       
                for byte_5 in happy[:]:
                    for byte_6 in happy[:]:
                        for byte_7 in happy[:]:
                            for byte_8 in happy[:]:
                                for byte_9 in happy[:]:
    
                                    part_1 = [byte_1, byte_2, byte_3, byte_4, byte_5, byte_6, byte_7, byte_8, byte_9]
                                    part_2 = [byte_1, byte_2, byte_3, byte_4, byte_5, byte_6, byte_7, byte_8, byte_9]
                                    
                                    result = create_table(part_1, part_2)
                                   
                                    if result == [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]:
                                        print("%s | %s " % (part_2, part_1))

image
Рис. 15

Произведя замену, можно получить, например, такие паттерны:

patterns = [
        # Pattern 0
        [
            [y1, x1, x1, x1, y2, x1, x1, x1, y3],
            [y1, x1, x1, x1, y2, x1, x1, x1, y3]
        ],

        # Pattern 1a
        [
            [y1, x1, x1, x1, x1, y1, x1, y1, x1],
            [y1, x1, x1, x1, x1, y1, x1, y1, x1]
        ],

        # Pattern 1b
        [
            [y1, x1, x2, x3, x4, y1, x5, y1, x6],
            [y1, x2, x1, x5, x6, y1, x3, y1, x4]
        ],

        # Pattern 2a
        [
            [y1, x1, x1, x1, y1, x1, x1, x1, y1],
            [y1, x1, x1, x1, y1, x1, x1, x1, y1]
        ],

        # Pattern 2b
        [
            [y1, x1, x2, x3, y2, x4, x5, x6, y3],
            [y1, x1, x2, x3, y2, x4, x5, x6, y3]
        ],

        # Pattern 3a
        [
            [x1, x1, y1, x1, y1, x1, y1, x1, x1],
            [x1, x1, y1, x1, y1, x1, y1, x1, x1]
        ],

        # Pattern 3b
        [
            [x1, x2, y1, x3, y2, x4, y3, x5, x6],
            [x6, x5, y3, x4, y2, x3, y1, x2, x1]
        ],

        # Pattern 4a
        [
            [x1, y1, x1, y1, x1, x1, x1, x1, y1],
            [x1, y1, x1, y1, x1, x1, x1, x1, y1]
        ],

        # Pattern 4b
        [
            [x1, y1, x2, y2, x3, x4, x5, x6, y3],
            [x3, y2, x4, y1, x1, x2, x6, x5, y3]
        ],

        # Pattern 5
        [
            [x1, x2, y1, y2, x3, x4, x5, y3, x6],
            [x4, y2, x3, x6, x5, y3, y1, x1, x2]
        ]
    ]

Теперь, когда мы разобрались с получением искомой единичной матрицы (т.е. таблицы валидации), перейдем к другим проблемам.

Как подобрать подходящие part_a и part_b?

Мы знаем следующее:

part_a  = algo(part_1, salt)
part_b  = algo(part_2, salt)

valid_table  = algo(part_a, part_b)

Откуда следует, что, например, part_a зависит от part_1 и salt. Что в свою очередь, сужает возможные комбинации для part_a. Возникает закономерный вопрос.

Какие комбинации мы можем использовать?

Думаю многие уже догадались что нужно сделать? Правильно, использовать очередное «заклинание»!

Вот одно из них:

# serial_data для email “support@reverse4you.org”
serial_data = [52, 233, 91, 105, 65, 15, 50, 176, 90, 40, 225, 81, 207, 79, 34, 19]

def get_items(first_part, second_part):
    
    result = []
    inner_index = 0
    while(inner_index < 3):
        
        curr_first = 0
        accumulator = 0
        index = 0
        while(index < 3):
        
            first = first_part[inner_index + curr_first]
            second = second_part[index]
            hash = 0            
            if (first != 0):
                while (first != 0):
                    if (first & 1):
                        hash ^= second
                    
                    second += second
                    first = first >> 1
            
            accumulator ^= hash
            index += 1
            curr_first += 3
        
        result.append(accumulator & 0xff)
        inner_index += 1
        
    return result

a = 0x3
b = 0x5
c = 0x7

first_part = [a, b, c, b, c, a, c, a, b]

second_part_new = [0, 0, 0]
count = 0
result_table = []

for byte_1 in serial_data:
    second_part_new[0] = byte_1
    
    for byte_2 in serial_data:
        second_part_new[1] = byte_2
        
        for byte_3 in serial_data:
            second_part_new[2] = byte_3
            
            res = get_items(first_part, second_part_new)
            print("index: %s, table: %s" % (count, res))
            
            count += 1

print("Count: %s" % count)

Если ваше «заклинание» успешно отработает, вы увидите, что для part_a и part_b доступно всего 4096 вариантов (точнее говоря «под вариантов»).

image
Рис. 16

Итак, теперь у нас есть все данные для генерации первого валидного ключа. Конечно, не стоит забывать, что мы работаем с байтами, которые имеют внутреннее представление, а значит прежде чем вводить их в окно крякми, их еще придется привести к нормальному виду.

Первая жертва (первый валидный ключ)

Если вы были внимательны, то наверняка заметили, что все 4096 вариантов можно разделить на две группы, те у которых «все элементы четные» и те у которых «все элементы не четные».

index: 0035, table: [116, 222, 172] <= Все элементы четные
index: 0560, table: [172, 116, 222] <= Все элементы четные
index: 0770, table: [222, 172, 116] <= Все элементы четные

index: 0117, table: [1, 229, 111] <= Все элементы не четные
index: 1287, table: [229, 111, 1] <= Все элементы не четные
index: 1872, table: [111, 1, 229] <= Все элементы не четные

Однако, если вы посмотрите на доступные нам «паттерны», то увидите, что все они требуют того, чтобы в каждом из «вариантов» были как «четные», так и «не четные» элементы, т.е:

Вот две матрицы, которые дают нам единичную:

part_a
[176, 176, 65] <= Есть четные и не четные
[176, 65, 176] <= Есть четные и не четные
[65, 176, 176] <= Есть четные и не четные

part_b
[176, 176, 65] <= Есть четные и не четные
[176, 65, 176] <= Есть четные и не четные
[65, 176, 176] <= Есть четные и не четные

valid_table = part_a * part_a
[ 1, 0, 0 ]
[ 0, 1, 0 ]
[ 0, 0, 1 ]

Так как «варианты» с «четными» и «не четными» элементами отсутствуют – приходим к выводу, что в крякми находится ошибка. В стает закономерный вопрос.

В чем заключается ошибка?

После быстрых размышлений приходим к выводу, что ошибка кроется в фиксированной матрице [0x3, 0x5, 0x7, 0x5, 0x7, 0x3, 0x7, 0x3, 0x5]. Для получения четных и нечетных «вариантов» необходимо заменить «0x3», «0x5» и «0x7» на «0x2», «0x3» и «0x8» соответственно, либо на другой вариант, где будет два четных и один не четный элемент, например, на такие «0x4», «0x7» и «0x8» (как вариант).

Об этой ошибке было сообщено в Лабораторию Касперского. Там сказали, что та версия (которую мы сейчас исследуем) является черновой. После чего, в тот же день, всем была разослана версия без ошибки. Правда, в новой версии, уже не было фиксированных таблиц и решалась она еще проще чем эта, но об этом я расскажу чуть позже в бонусном разделе :)

Чтобы убедиться в том, что вы выполнили правильную замену (например, если вы решили вставить другие символы отличные от «0x2», «0x3» и «0x8»), следует использовать следующее «заклинание»:

serial_data = [52, 233, 91, 105, 65, 15, 50, 176, 90, 40, 225, 81, 207, 79, 34, 19]

a = 0x2
b = 0x3
c = 0x8

first_part = [a, b, c, b, c, a, c, a, b]

second_part_new = [0, 0, 0]
count = 0
result_table = []

for byte_1 in serial_data:
    second_part_new[0] = byte_1
    
    for byte_2 in serial_data:
        second_part_new[1] = byte_2
        
        for byte_3 in serial_data:
            second_part_new[2] = byte_3
            
            res = get_items(first_part, second_part_new)
            print("index: %s, table: %s" % (count, res))
            
            if (res[0] % 16 == 0 and res[1] % 16 == 0 and res[2] % 16 == 1) or
               (res[0] % 16 == 1 and res[1] % 16 == 0 and res[2] % 16 == 0) or
               (res[0] % 16 == 0 and res[1] % 16 == 1 and res[2] % 16 == 0):
                    result_table.append(res)
            count += 1

print("Count:", count)
print("Good:", result_table)

Если приманка была подобрана правильно (как в нашем случае, «0x2, 0x3, 0x8»), то в ваших ловушках (в поле «Good») окажется, как минимум, один зверь (группа состоящая из трёх массивов). Пример вывода для фиксированной матрицы (с элементами «0x2», «0x3» и «0x8») показан ниже:

image
Рис. 17

Как видите, нам улыбнулась удача, поэтому в наши капканы попало целых три диких зверя, что конечно же будет способствовать сервировке праздничного стола (т.е. может использоваться для формирования part_a и part_b).

Самые внимательные уже заметили, что вывод в строке «Good» можно разбить на группы, в каждой из которой будет по три строки.

[0, 144, 81]
[81, 0, 144]
[144, 81, 0]

[144, 145, 0]
[0, 144, 145]
[145, 0, 144]

[0, 144, 209]
[209, 0, 144]
[144, 209, 0]

Еще более внимательные наверняка заметили, что все эти символы входят в наборы «нулевых» и «единичных» символов ;)

image
Рис. 18

Ну, а самые догадливые (я надеюсь) уже во всю пируют за большим столом, так как они смогли выследить большого зверя, приманив его подобным «заклинанием»:

# Характеристика зверя
# [0, 144, 209]
# [209, 0, 144]
# [144, 209, 0]

a = 144
b = 209
c = 0

# Применяем один из доступных паттернов
part_a = [c, a, b, b, c, a, a, b, c]
part_b = [a, b, c, c, a, b, b, c, a]

# part_a1 = [0, 144, 209]
# part_a2 = [209, 0, 144]
# part_a3 = [144, 209, 0]
# part_a = part_a1 + part_a2 + part_a3

# part_b1 = [144, 209, 0]
# part_b2 = [0, 144, 209]
# part_b3 = [209, 0, 144]
# part_b = part_b1 + part_b2 + part_b3

result = create_table(part_a, part_b)
print(result)

На этом мы и закончим решать этот крякми… Как перевести внутренние байты в нормальный вид, чтобы их можно было ввести в окно крякми, я думаю разберетесь сами.

А пока вы разбираетесь мы перейдем к рассмотрению нового (исправленного) крякми. Сразу хочу сказать, что все что мы рассмотрели для данного крякми, актуально и для нового, поэтому ограничимся поверхностным описанием принципа его работы и дадим ссылку на кейген (для более любознательных или наоборот ленивых).

Бонус (кейген + описание работы нового крякми)

Дабы не запутаться с имеющимися версиями – внесем некоторую ясность в их нумерацию:

  • ZeroNightsCrackMe_v1 – рассмотрен здесь.
  • ZeroNightsCrackMe_v2 – является черновой версией и описан выше в этой статье.
  • ZeroNightsCrackMe_v3 – поверхностно рассмотрен ниже + дается кейген.

Алгоритм проверки таблицы валидации и сама таблица валидации

Как и во всех предшествующих версиях v1 и v2.

Алгоритм заполнения таблицы валидации

Как и в черновой версии v2 (рассматривался выше в этой статье).

Данные для алгортима заполнения таблицы валидации

Принцип действия такой же, как и в самой первой версии v1, но используются другие микшеры.

Алгоритм превращения серийного кода во внутреннее представление, таблица преобразования и допустимый диапазон

Как и во всех предшествующих версиях v1 и v2.

Кеген для новой версии

Крякми версий v2 и v3 можно найти в этой теме. Там же найдете кейген для новой версии v3 от меня Дарвина.

Пароль на архив от кейгена: Darwin_1iOi7q7IQ1wqWiiIIw

Проверка кейгена для третьей версии крякми:

> keygen_v3.py habrahabr.ru > result.txt

image
Рис. 19

image
Рис. 20

Всем дочитавшим до конца огромное спасибо! До скорых встреч!

Автор: r0_Crew

Источник

Поделиться