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CVE-2026-31431 — 모듈식 프레임워크로, AF_ALG와 페이지 캐시 주입을 사용하여 메모리 내 SUID 바이너리를 수정함으로써 Linux 커널 권한 상승 취약점을 연구하고 악용합니다. | Kitploit
도구/GitHubGitHub/pulentoski/cve-2026-31431
Privilege EscalationVulnerability AnalysisExploitationLearning & EducationBinary ExploitationLabs & Practice
GitHubpulentoski/cve-2026-31431

CVE-2026-31431

모듈식 프레임워크로, AF_ALG와 페이지 캐시 주입을 사용하여 메모리 내 SUID 바이너리를 수정함으로써 Linux 커널 권한 상승 취약점을 연구하고 악용합니다.

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44개월 전아직 검토되지 않음

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🔐 CVE-2026-31431 - 커널 익스플로잇 연구 프레임워크

AF_ALG + Page Cache Injection 기법을 기반으로 한 Linux 권한 상승(LPE) 취약점 연구를 위한 모듈형 프레임워크입니다.


🎯 목표

이 프로젝트는 다음을 위해 설계되었습니다:

  • Linux 커널 취약점 연구
  • 실제 익스플로잇(LPE) 기법 교육
  • 통제된 사이버보안 실습 환경 실행

⚙️ 이 프로젝트는 무엇을 하나요?

이 프레임워크는 다음을 가능하게 하는 기법을 구현합니다:

  • SUID 바이너리의 메모리 내 콘텐츠(page cache) 수정
  • 런타임 시 동작 변경
  • 디스크의 바이너리를 수정하지 않고 root로 권한 상승 시도

🧠 취약점은 어떻게 동작하나요?

익스플로잇은 커널의 여러 메커니즘 조합을 기반으로 합니다:

1. AF_ALG (Linux Crypto API)

특수 소켓을 통해 사용자 공간에서 암호화 알고리즘과 상호작용할 수 있게 합니다.


2. 조작된 sendmsg()

특수하게 구성된 구조체를 커널에 전송하여 예기치 않은 동작을 유발합니다.


3. splice()

파일 디스크립터 간 데이터를 커널 공간에서 직접 전송합니다(zero-copy).


4. Page Cache Injection

디스크의 파일을 변경하지 않고 메모리 내 파일 콘텐츠를 수정합니다.

✔️ 결과: 바이너리가 메모리에서만 수정된 코드를 실행합니다


🔥 실행 흐름

  1. 시스템 자동 감지(커널, 완화 조치)
  2. SUID 바이너리 선택(예: /usr/bin/su)
  3. 페이로드 로드
  4. 4바이트 청크로 분할
  5. AF_ALG + splice()를 사용한 주입
  6. 바이너리 동작 변경
  7. 메모리에서 수정된 바이너리 실행

🚀 사용법

기본 실행:

root@kitploit:~
python3 main.py

예상 흐름:

root@kitploit:~
[+] 시스템 스캔 중...
[+] 취약한 커널 감지됨
[+] 대상 발견: /usr/bin/su
[+] 페이로드 주입 중...
[+] 실행 완료

📌 요구 사항

  • 잠재적으로 취약한 Linux 시스템
  • 관련 패치가 적용되지 않은 커널
  • 다음 지원:
root@kitploit:~
/proc/crypto   → AF_ALG
splice syscall → 커널 내 전송
  • SUID 바이너리에 대한 읽기 권한

📁 프로젝트 구조

root@kitploit:~
exploit/
 ├── core.py        # 익스플로잇 엔진
 ├── payloads.py    # 페이로드 관리
 ├── targets.py     # 대상 정의
 └── detectors.py   # 취약점 감지

modules/
 ├── logger.py      # 구조화된 로깅
 ├── stealth.py     # 탐지 방지
 └── utils.py       # 유틸리티

main.py             # 진입점

⚠️ 제한 사항

  • ❌ 범용 익스플로잇이 아님
  • ❌ 정확한 커널 버전에 의존적
  • ❌ 경쟁 조건(race conditions) 기반(비결정적)

다음과 같은 완화 조치가 있으면 실패할 수 있습니다:

  • SELinux(enforcing)
  • AppArmor
  • GRSecurity

🧪 권장 사용 환경

  • 가상 머신
  • 격리된 실습 환경
  • 통제된 테스트 환경

👨‍🏫 교육용 사용

이 프레임워크는 다음을 가르칠 수 있습니다:

  • 커널 익스플로잇
  • 권한 상승(LPE) 기법
  • Page Cache 공격
  • 경쟁 조건(race conditions)
  • 사용자 공간 ↔ 커널 상호작용

⚠️ 면책 조항

이 프로젝트는 다음 용도로만 사용됩니다:

  • 교육
  • 연구
  • 통제된 환경

❌ 승인되지 않은 시스템에서 사용하지 마십시오.


📜 라이선스

MIT License

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