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圣诞莫得安排于是跑去做了一下ChaMd5的圣诞题，不得不说让我这个逆向手很有做misc的成就感哈哈哈（误）。既然活动都结束了就来放一下wp吧，顺便整理一下批量处理文件的方法（pyinstaller批量解包+批量补文件头转格式+python和命令行的批量自动交互）。

题目指路：

So...begin!

下载题目压缩包，解压可以看到有59个exe。

（好家伙，这是考批量处理文件吧= =不得不说图标还挺好看的，费心了

不过看到自定义图标，逆向人第一个就想到了这些是用pyinstaller打包的exe啦。虽然也有可能是MFC，不过这里明显不是。

随便拖一个exe进ida，查看字符串看到有很多“py”字样，很明显就是pyinstaller这条路。

所以果断走流程解包（单个文件处理可以看->，这里不细讲了，重点在多文件的批量处理）。

bat批量应用python脚本

这里写bat脚本

@echo offfor %%i in (*) do (    echo %%i    python2 pyinstxtractor.py %%i)

(*)指当前目录，%%i就像平时用的for(int i=0;......)的那个i一样是个变量，echo是为了看处理到哪个文件了。

处理结束后得到59个解压文件包

python批量提取

然后继续写脚本（这次用python，因为bat实在是不熟）把文件夹里的无后缀文件提取出来，复制到manyPYC文件夹下，方便后续处理。

import osimport os.pathimport reimport shutilsrc='./'dst='../manyPYC/'allFile=os.listdir(src)pattern=r'^[0-9]+$'for fileName in allFile:    if os.path.isdir(fileName):        for file in os.listdir(fileName):            if re.match(pattern,file)!=None:                num=file                shutil.copy(src+fileName+'/'+file,dst+num)            if file=='struct':                shutil.copy(src+fileName+'/'+file,dst+num+'_struct')

一般是两个有用的，一个是struct，另一个文件名在entry point里会提到，一般是跟exe同名的，不过这里不一样（是数字。

另外这里线性扫描一定是先扫到以数字命名的文件再到同目录下的struct文件，所以不用担心num未定义的问题。

python批量补头修复pyc

根据uncompyle的反编译规则，批量添加magic number，并输出.pyc。

import ossrc='.'allFile=os.listdir(src)for file in allFile:    if 'struct' in file:        with open(file,'rb') as f:            magic=f.read(8)        with open(file[:-7],'rb') as f:            context=f.read()        with open(file[:-7]+'.pyc','wb') as f:            f.write(magic)            f.write(context)

提取struct的前八个字节补到同名文件里去，并改名为.pyc。

注意：这里提前用010Editor看了一下以数字命名的文件和struct是差八个字节，有点特殊。

bat批量应用指令

然后写bat脚本执行：

@echo offfor %%i in (*) do (    echo %%i    uncompyle6 %%i > %%i.py)

得到59个python文件。

这里其实是出来像1.pyc.py这样的文件，有强迫症的朋友（比如我）可以写个脚本把中间的.pyc去掉hhh。

python和命令行的批量自动交互

随便查看一个（比如1.py）

import hashlib, base64from Crypto.Cipher import AESfrom Crypto import Randomdef decrypt(data, password):    bs = AES.block_size    if len(data) <= bs:        return data    unpad = lambda s: s[0:-ord(s[(-1)])]    iv = data[:bs]    cipher = AES.new(password, AES.MODE_CBC, iv)    data = unpad(cipher.decrypt(data[bs:]))    return dataencrypt_data = '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'md5 = hashlib.md5()fn = raw_input()md5.update(fn)if '4a47a0db6e60853dedfcfdf08a5ca249' == md5.hexdigest():    print 'Are you robot?'    print '25 + 3 = ?'    ans = int(raw_input())    if int(ans) == 28:        try:            md5 = hashlib.md5()            inp = str(int(ans))            md5.update(inp)            password = md5.hexdigest()            encrypt_data = base64.b64decode(encrypt_data)            decrypt_data = decrypt(encrypt_data, password)            f = open(fn, 'wb')            f.write(decrypt_data)            f.close()        except:            pass

可以看到，逻辑是先输入一个字符串，第一个check是md5值等于一个已给值（通过chamd5的网站查到该md5值为1.png，突然扣题？hhh），第二个check是简单的人机测试，都通过的话就会输出一张1.png的图片。

这个地方的批量处理是我卡得最最最最最最久的一个地方 TvT

因为bat完全是现学，不会写，于是想到用python进行跟命令行的交互。

一开始查到的资料是用subprocess，但是读输出的时候死活读不进去（因为要过人机测试就得把式子读进去），去查subprocess文档没什么头绪，往后查又说是什么输出流阻塞balabala，总之没太看懂（tcl

后来好不容易看到有一篇提到说用pexpect。然后查了一些文档，诶，居然交互成功了！暴风哭泣！

理论上说前面用bat写的地方都可以改成用pexpect写，不过这不是之前还不知道嘛(。)

以及，多亏这里搞通了，后面xctf刚好遇到一道逆向是可以用这种命令行交互爆破的（不是pwntools能连上的那种特殊架构文件），直接拿脚本改改就能用，省了几个小时的搜索时间hhh。

于是开始写脚本进行多次交互啦，逻辑很简单：

import pexpectfor i in range(1,60):    r=pexpect.spawn("python2",[str(i)+".py"])    r.sendline(str(i)+".png")    r.readline()    r.readline()    exper=r.readline()[:-6]    r.sendline(str(eval(exper)))    r.wait()

得到59个png。

python连接png

当时做的时候因为懒得搞图像识别，所以直接手动记录这些图片上的字符。后来受到官方上发的wp的启发，感觉可以把这些png用PIL库连起来，就不用一张张点着看了。

这里我是把每个图片最左边6px提取出来横向拼接成一张图片，方便照着打hhh，调整了一下让字符大概居中排列（因为原图背景是透明的，所以这里提取出来就成黑的了= =。

png连接脚本：

from PIL import Imagecnt=0base=6colorData=[[] for _ in range(base*59)]for x in range(1,60):    img=Image.open(str(x)+'.png')    rgb_img=img.convert('RGB')    width,height=img.size    for i in range(base):        col=i+cnt*base        for j in range(height):            colorData[col].append(rgb_img.getpixel((i,j)))    cnt+=1widthALL=len(colorData)heightALL=max([len(arr) for arr in colorData])imgALL=Image.new("RGB",(widthALL,heightALL))for i in range(widthALL):    h=len(colorData[i])    for j in range(h):        imgALL.putpixel([i,(heightALL-h)//2+j],colorData[i][j])imgALL.save("res.png")

通过观察可以发现，有用的字符都为红/绿/蓝的纯色，于是在脚本上做一些改进，把符合条件的像素点置黑，其余置白，更方便观察。

最后改进的脚本：

from PIL import Imagecnt=0base=6RED=(255,0,0)GREEN=(0,255,0)BLUE=(0,0,255)BLACK=(0,0,0)WHITE=(255,255,255)colorData=[[] for _ in range(base*59)]for x in range(1,60):    img=Image.open(str(x)+'.png')    rgb_img=img.convert('RGB')    width,height=img.size    for i in range(base):        col=i+cnt*base        for j in range(height):            if rgb_img.getpixel((i,j)) in [RED,GREEN,BLUE]:                colorData[col].append(BLACK)            else:                colorData[col].append(WHITE)    cnt+=1widthALL=len(colorData)heightALL=max([len(arr) for arr in colorData])imgALL=Image.new("RGB",(widthALL,heightALL))for i in range(widthALL):    h=len(colorData[i])    for j in range(h):        imgALL.putpixel([i,(heightALL-h)//2+j],colorData[i][j])imgALL.save("res.png")

轻松记录下59个字符：https://www.chamd5.org/e1f10acc44f611ebb3780242ac130002.png

打开有

get flag

flag{ChaMd5_Ch33r_Up}

没想到这么晚交还水了个第三哈哈哈，溜了溜了（