Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتالمدونة
إرسال
أدواتالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
CVE-2025 — هذا هو POC لـ IOS 0click CVE-2025-43300 | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/dark-life944/cve-2025
تحليل الذاكرة الجنائيتحليل الثغرات الأمنيةالاستغلالالاختبار العشوائيالتعلم والتعليماستغلال الملفات الثنائية
GitHubdark-life944/cve-2025

CVE-2025

هذا هو POC لـ IOS 0click CVE-2025-43300

عرض المستودع
1منذ 0 سنواتلم تتم المراجعة بعد

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

CVE-2025-43300: تلف الذاكرة في معالجة صور DNG في iOS/macOS

نظرة عامة

CVE-2025-43300 هو ثغرة خطيرة في تلف الذاكرة في إطار معالجة الصور من Apple، يؤثر على أنظمة iOS 18.6.1 و macOS. توجد الثغرة في كود فك ضغط JPEG دون فقدان في RawCamera.bundle، ويتم تفعيلها من خلال عدم تطابق بين بيانات TIFF الوصفية ومعلمات تدفق JPEG في ملفات DNG.

تفاصيل الثغرة

السبب الجذري

تنشأ الثغرة من عدم تطابق بين البيانات الوصفية والتدفق في ملفات DNG (الرقمية السلبية):

  1. SamplesPerPixel في رؤوس TIFF تشير إلى عدد المكونات اللونية المتوقعة
  2. عدد مكونات SOF3 في تدفقات JPEG دون فقدان يحدد مكونات البيانات الفعلية
  3. عندما تختلف هذه القيم، يصبح التخصيص والمعالجة غير متسقين

تدفق تلف الذاكرة

root@kitploit:~
1. يقرأ المُحلل قيمة SamplesPerPixel من بيانات TIFF الوصفية (مثلاً، مكونان)
2. يخصص النظام مخزناً مؤقتاً: عرض × ارتفاع × مكونان
3. يقرأ مفكك JPEG عدد مكونات SOF3 (مثلاً، مكون واحد)
4. يكتب المفكك بيانات بناءً على افتراضات غير متسقة
5. يحدث تجاوز للمخزن المؤقت عند كتابة بيانات أكثر مما تم تخصيصه

ناقل الهجوم

  • ثغرة بدون نقر: لا حاجة لتفاعل المستخدم
  • معالجة تلقائية: يتم التفعيل عبر عرض أو استيراد أو استقبال ملفات DNG
  • تأثير عبر المنصات: يؤثر على أنظمة iOS و macOS على حد سواء
  • تلف الذاكرة: يمكن أن يؤدي إلى تعطل التطبيق أو تنفيذ كود محتمل

نظرة عامة على الأدوات

يحتوي هذا المستودع على أداتين بلغة Python لتحليل وإعادة إنتاج CVE-2025-43300:

1. محلل ثغرة DNG (dng_vulnerability_analyzer.py)

الغرض: تحليل بنية ملف DNG لتحديد ظروف الثغرة

الميزات الرئيسية:

  • تحليل بنية ملف TIFF/DNG بما في ذلك IFDs و SubIFDs
  • تحديد علامات SamplesPerPixel الوصفية
  • تحديد علامات SOF3 الخاصة بتدفقات JPEG دون فقدان وعدد المكونات
  • كشف عدم التطابق بين البيانات الوصفية والتدفق
  • الإبلاغ عن الإزاحات البايتية الدقيقة للتعديل

الاستخدام:

root@kitploit:~
python3 dng_vulnerability_analyzer.py <dng_file>

المخرجات:

  • تحليل بنية الملف
  • مواقع وقيم العلامات الوصفية
  • معلومات مكونات تدفق JPEG
  • تقييم الثغرة
  • إزاحات محددة لإنشاء إثبات المفهوم

2. معدِّل الست عشري الآمن (hex_modifier.py)

الغرض: إنشاء ملفات إثبات مفهوم عن طريق تعديل بايتات محددة بأمان

الميزات الرئيسية:

  • التحقق من القيمة البايتية المتوقعة قبل التعديل
  • إنشاء تجزئات SHA256 لتتبع الملفات
  • إنشاء تقارير الفروق الثنائية
  • تطبيق فحوصات أمان لمنع التلف العرضي
  • دعم إنشاء إثبات المفهوم يدوياً وتلقائياً

الاستخدام:

root@kitploit:~
# إنشاء إثبات مفهوم باستخدام إزاحات الثغرة المعروفة
python3 hex_modifier.py create-poc <input.dng>

# تعديل بايتي يدوي
python3 hex_modifier.py modify <input.dng> <offset> <old_byte> <new_byte> <output.dng>

# إنشاء تقرير الفروق
python3 hex_modifier.py diff <original.dng> <modified.dng>

عملية إنشاء إثبات المفهوم

الخطوة 1: تحليل الملف المستهدف

root@kitploit:~
python3 dng_vulnerability_analyzer.py IMGP0847.DNG

يحدد هذا:

  • موقع بيانات SamplesPerPixel الوصفية
  • مواقع عدد مكونات SOF3 في JPEG
  • القيم الحالية والتعديلات المقترحة

الخطوة 2: إنشاء عينة معرضة للثغرة

يتطلب إثبات المفهوم تعديلين بايتيين محددين:

  1. زيادة بيانات SamplesPerPixel الوصفية (عادةً من 1 إلى 2)
  2. تقليل عدد مكونات SOF3 (عادةً من 2 إلى 1)
root@kitploit:~
python3 hex_modifier.py create-poc IMGP0847.DNG

الخطوة 3: التحقق من إثبات المفهوم

root@kitploit:~
python3 dng_vulnerability_analyzer.py vuln_poc_IMGP0847.dng

يؤكد وجود عدم التطابق وتفعيل الثغرة.

لماذا يعمل إثبات المفهوم

الآلية التقنية

  1. مرحلة التخصيص:

    • يقرأ محلل الصور SamplesPerPixel = 2
    • يخصص مخزناً مؤقتاً لبيانات بكسل لمكونين
    • حجم المخزن = عرض_الصورة × ارتفاع_الصورة × 2
  2. مرحلة المعالجة:

    • يصادف مفكك JPEG بدون فقدان SOF3 بمكون واحد
    • يختلط منطق التحليل فيما يتعلق بالحجم الفعلي مقابل المتوقع للبيانات
    • يحاول كتابة بيانات بناءً على افتراضات غير متسقة
  3. تلف الذاكرة:

    • يُكتب بيانات أكثر مما تم تخصيصه أصلاً للمخزن المؤقت
    • يؤدي تجاوز المخزن المؤقت لإفساد مناطق الذاكرة المجاورة
    • يؤدي إلى تعطل التطبيق أو تنفيذ كود محتمل

تفاصيل تنسيق الملف

تستخدم ملفات DNG تنسيق حاوية TIFF مع تدفقات JPEG دون فقدان مضمنة:

  • بيانات TIFF الوصفية تصف خصائص الصورة ومعلومات الألوان
  • تدفقات JPEG تحتوي على بيانات البكسل المضغوطة
  • علاقة ثقة موجودة بين البيانات الوصفية ومحتوى التدفق
  • فجوة في التحقق تسمح للقيم غير المتسقة بالوصول إلى كود المعالجة

تقييم التأثير

الخطورة: حرجة

  • درجة CVSS: عالية (بدون نقر، تلف ذاكرة، تأثير واسع)
  • الأنظمة المتأثرة: iOS 18.6.1، أنظمة macOS ذات معالجة صور مشابهة
  • ناقل الهجوم: نقل ملفات عبر الشبكة/محلياً
  • تفاعل المستخدم: لا حاجة
  • النطاق: جميع الأجهزة التي تعالج ملفات DNG

سيناريوهات واقعية

  • مرفقات البريد الإلكتروني بملفات DNG
  • نقل AirDrop
  • مزامنة الصور السحابية
  • تنزيل نماذج المصورين من الويب
  • مشاركة الوسائط عبر تطبيقات المراسلة

التخفيف والتصحيحات

استجابة البائع

  • تم إصلاحه في iOS 18.6.2: طبقت Apple التحقق السليم من البيانات الوصفية
  • تحديثات macOS: تم تطبيق إصلاحات مشابهة على معالجة الصور في macOS
  • السبب الجذري: تمت إضافة فحوصات الاتساق بين البيانات الوصفية ومعلمات التدفق

التخفيفات الموصى بها

  1. تحديث الأنظمة: تثبيت iOS 18.6.2 أو أحدث
  2. التحقق من المدخلات: التحقق من اتساق البيانات الوصفية في المحللات المخصصة
  3. التحقق من الحدود: تطبيق التحقق الصارم من حجم المخزن المؤقت
  4. الاختبار العشوائي: اختبار منتظم لمحللات تنسيق الملفات

بنية الملف والتفاصيل التقنية

بنية TIFF/DNG

root@kitploit:~
رأس TIFF ← سلسلة IFD ← SubIFDs ← بيانات الصورة
├── علامات وصفية (SamplesPerPixel، الضغط، إلخ)
├── تدفقات JPEG بدون فقدان (علامات SOF3)
└── بيانات البكسل (مضغوطة)

مواقع الثغرة الرئيسية

  • علامة SamplesPerPixel: علامة TIFF 0x0115 في هياكل IFD
  • علامات SOF3: بداية إطار JPEG بدون فقدان (0xFFC3)
  • عدد المكونات: إزاحة بايت +9 من علامة SOF3
  • عدم التطابق الحرج: عندما قيمة العلامة ≠ عدد المكونات

إرشادات الاختبار

بيئة اختبار آمنة

  1. استخدام أنظمة معزولة: أجهزة افتراضية أو أجهزة اختبار مخصصة
  2. إنشاء لقطات: قبل اختبار ملفات إثبات المفهوم
  3. مراقبة الأعطال: فحص سجلات النظام وتقارير الأعطال
  4. عزل الشبكة: منع مشاركة الملفات غير المقصودة

السلوك المتوقع

  • الأنظمة المعرضة للثغرة: تعطل التطبيق، أخطاء تلف الذاكرة
  • الأنظمة المُصلحة: معالجة سليمة أو معالجة الخطأ بلطف
  • مؤشرات السجل: انتهاكات الوصول إلى الذاكرة، أخطاء التقسيم

المراجع التقنية

وثائق تنسيق الملف

  • مواصفات TIFF 6.0: بنية العلامة وتنسيق IFD
  • مواصفات DNG: تنسيق الرقم السلبي الرقمي من Adobe
  • معيار JPEG: الضغط بدون فقدان (ITU-T T.87)

بحوث أمنية

  • تقنيات تلف الذاكرة: أساسيات تجاوز المخزن المؤقت
  • الاختبار العشوائي لتنسيقات الملفات: اكتشاف الثغرات آلياً
  • أمن المحلل: أفضل ممارسات التحقق من المدخلات

إخلاء مسؤولية: هذا البحث يُقدم للأغراض التعليمية والدفاعية الأمنية فقط. المستخدمون مسؤولون عن الامتثال للقوانين المعمول بها والمبادئ التوجيهية الأخلاقية.

ملاحظة

يستغرق التعطل حوالي 1-3 دقائق لتفعيله. استمتع وبالنسبة لإثبات المفهوم، يمكنك تشغيل open vuln_file.dng لتشغيل الملف أو مجرد معاينته ليتم تنفيذه.

تنزيل الأداة