滥用win32k.sys内核回调机制进行任意代码执行"

admin 2026-10-21 13:39:40 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

cover_image

滥用win32k.sys内核回调机制进行任意代码执行

原创

Hello888
Hello888

安全天书

2026年7月16日 17:42
广西

在小说阅读器读本章

去阅读

本文所涉及的技术、思路和工具仅用于安全测试和防御研究,切勿将其用于非法入侵或攻击他人系统等目的,一切后果由使用者自行承担!!!

项目概述

这种注入技术滥用了Windows图形子系统(win32k.sys)用于在远程进程中获得代码执行的内核到用户回调分遣路径。通过定位 KernelCallbackTable进程环境块(PEB),操作员可以枚举回调条目并识别在 GUI 相关内核切换过程中调用的合法用户模式例程。through the target process’s与传统的 KernelCallbackTable 注入不同,即直接用 shellcode 地址覆盖回调条目,这种变体会挂钩表引用的合法回调目标,并在调用时将执行重定向到攻击者控制的 shellcode。由于执行是通过现有且预期的回调路径劫持的,该技术可以为更传统的原语(如远程线程创建或基于APC的注入)提供更隐蔽的替代方案。

GitHub地址:

https://github.com/n0qword/win32k-callback-detouring

注意:请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,作者不为此承担任何责任。工具来自网络,安全性自测。

红蓝偶像练习生小圈子

更多工具思路文章请加入纷传,圈子主要研究方向渗透测试、红蓝对抗、钓鱼手法思路、武器化,红队工具二开与免杀。圈内不定期分享红队技术文章,攻防经验总结以及自研工具与插件,目前圈子已满400人,欢迎各位进圈子交流学习!

**圈子目前更新相关技术文章:

* HeavenlyBypassAV内部版工具-轻松免杀各大杀软
* HeBypassAV内部版Patch免杀工具-轻松绕过杀软EDR
* Heavenly自动化红队后渗透工具免杀生成器
* Heavenly白加黑自动化生成免杀工具
* HeavenlyProtectionCS内部CS插件
* 冰蝎webshell免杀工具

  • 哥斯拉webshell免杀工具
  • 红队场景下lnk钓鱼Bypass免杀AV
  • Frp免杀隧道工具
  • 1day和0dayPOC
  • lnk钓鱼思路视频讲解
  • lnk钓鱼Bypass天擎
  • msi钓鱼
  • chm钓鱼
  • Kill360核晶
  • AV对抗-致盲AV(核晶)
  • 捆绑免杀360
  • Kill火绒
  • 火绒6.0内存免杀
  • kill-windows Defender

  • Defender分离免杀

  • Defender知识点
  • EDR对抗思路
  • 进程注入知识点

  • 自启动思路

  • 多种维权手法

  • Fscan免杀核晶

  • QVM解决思路
  • 红队思路-钓鱼环境下小窗口截屏窃取
  • 免杀Todesk/向日葵读取工具

  • 渗透测试文章思路

  • 内网对抗文章思路
  • 还有更多红队工具文章!期待您的加入!!!**

**往期推荐

安全天书免杀课来袭|助力实战免杀钓鱼(文末送福利)

Patch免杀0检测!!!绕过卡巴斯基、360、Defender、火绒等

【红队工具】红队内网后渗透CobaltStrike插件更新

绕过360安全卫士实现维权

免杀更新--Heavenly自动化生成白加黑3.0****


滥用win32k.sys内核回调机制进行任意代码执行" 网络安全文章

滥用win32k.sys内核回调机制进行任意代码执行"

该文档介绍了一种滥用win32k.sys内核回调机制进行任意代码执行的技术,通过挂钩KernelCallbackTable中的合法回调条目来重定向执行,为远程进程注入提供更隐蔽的替代方案。文章提供了GitHub项目地址,但主要内容是推广付费圈子,宣传免杀工具和红队技术文章。
NeurIPS'24&TPAMI'26|用KernelPCA理解分布外检测:从非线性特征子空间到高效核近似" 网络安全文章

NeurIPS'24&TPAMI'26|用KernelPCA理解分布外检测:从非线性特征子空间到高效核近似"

该论文提出基于核主成分分析(KPCA)的分布外检测框架,从非线性特征子空间角度理解问题。核心贡献包括设计Cosine-Gaussian核以捕捉特征范数不平衡与距离关系两种关键非线性模式,并采用随机傅里叶特征(RFF)和Nystrom近似实现大规模高效计算,其中提出面向检测的low-energylandmark采样策略。在ImageNet-1K基准上,该方法取得强检测性能且推理开销低,展示了经典核学习与分布外检测结合的潜力。
评论:0   参与:  0