当前位置: 首页 > news >正文

TPM之VMK密封

本篇文章主要介绍基于TPM的Bitlocker全盘加密时,VMK密钥的密封(Seal)流程,至于TPM、Bitlocker、密钥保护器、VMK密钥等这些东西是什么,这里不做解释,需要自己脑补一下(╮(╯▽╰)╭)。

首先看看一张结构图(来自网络),了解一下TPM加密的基本框架与流程:

04a5ce19a1a946c2bfbee76d6281f543.jpeg

同样,基于TPM的安全启动链也不做过多解释,简单说就是当电脑通过TPM进行全盘加密后,后期对电脑的改动影响系统启动,PCR校验不通过时,触发输入恢复密钥的“蓝屏”。

2005b1517d7f4612bed1831b5f8c915f.png

 在Windows中,用户层与内核层的交互通常使用DeviceIOControl这个API来进行。同样的,具备TPM芯片的电脑,在系统中存在一个\Device\TPM的设备以及对应的TPM驱动程序,所以,当对系统进行基于TPM芯片的Bitlocker加密时,存在DeviceIOControl的交互,下面通过抓包来窥探这一过程。

“工欲善其事,必先利其器”,这里介绍一个抓包工具IRPMon,获取不到的你可能需要一个“梯子”。

IRPMon安装完成后,打开软件,在菜单项中选择“Action”->“Select drivers / devices...”,随后弹出“Hook Drivers and Devices”对话框,在该对话框的右侧树形控件中,下拉寻找“\Driver\TPM”项,如下图所示,右击“\Driver\TPM”项,在右键菜单中选择“Hooked”,同时选中“Data”选项,这样在随后的抓包中才能看到抓包的数据内容。

右键菜单项 

f45f1e29eb744c03b4a45ad61ac4b063.jpeg

最终配置 

启用基于TPM的Bitlocker加密,之后便可以抓到一堆IRP通信的数据包,可以对抓取到的数据包做一些过滤,仅保留感兴趣的数据。

c7a75839917a4b7399b555eb93de7362.jpeg

设置过滤条件 

3bf2df0f7561407f84107b715d42ee5e.jpeg

过滤后的数据详情 

直接通过IRPMon查看抓取的数据比较麻烦,这里通过导出抓取的数据,在编辑器gvim中查看。同时,IRPMon支持自己开发插件来解析抓取的数据,如果有时间的话,可以自己开发一个插件,用来解析TPM的数据包。

在菜单项中,选择“Action” -> “Save..”,在弹出的对话框中选择文件格式为“JSON Array [*.json]”格式,最后将其按json格式保存到文件。

通过分析保存的json格式的文件,分析时,只关注“Major Function”的值为“DeviceIOControl”的数据包,并且“Data0”的数据为“0201”或“0202”开头的数据包。在追踪完一些文件句柄以及句柄关联的数据后,最终确定该句柄(0xFFFFAF0BB990187B0)就是密封VMK密钥时,与TPM设备通信的文件句柄。

9233d89027284cbabc69014fa1d50b80.png

 图中的Data0字段后的十六进制值是发送到TPM的数据包,可以通过在线工具tpmstream对Data0的数据进行翻译,转换为按TPM协议结构方式展示(这里需要将“0201”或“0202”修改为“8001”或“8002”才能正确展示),TPM通过协议可以参考这里和这里。

c3c827c7accf4cada30d917911b82802.png

 通过对整个会话数据包的分析,得到与TPM交互的如下VMK密封创建过程,最后的TPM_CC_Create交互包含VMK明文密钥以及加密后的信息,存储在FVE metadata结构中。

7756f6bd8530444897ba8a07a2c942c1.png

PCR校验位图解释如下

fa95cbb095f64ee29f7b73ea96d628a0.png

这里的预期的Hash值计算公式如下

预期Hash = Hash(PCR0 || PCR2 || PCR4 || PCR11)

5002d969d01c45b1b15bb7304baf1279.jpeg

这里的PCR11之所以设定为0,来自微软的解释。

9fb8978b14914ddb94512fbe58cef669.png

随后,该预期Hash值存储在加密后的磁盘上,位于FVE metadata中,解封VMK密钥时用到此值

4bacc2adc5ff4721a6efec2862593f0f.jpeg

下图是执行TPM的TPM_CC_Create命令时包含的即将密封的VMK密钥

通过该VMK密钥,可实现提取TPM加密磁盘的恢复密钥,这里通过我开发的恢复密钥提取工具实现

下图为TPM_CC_Create命令执行后的Response结果,其中的一些数据最后保存在加密磁盘的FVE metadata数据中,在解封时用于解密VMK密钥

TPM_CC_Create命令返回的Response部分数据 

Response中数据存储在磁盘中的FVE 

相关文章:

TPM之VMK密封

本篇文章主要介绍基于TPM的Bitlocker全盘加密时,VMK密钥的密封(Seal)流程,至于TPM、Bitlocker、密钥保护器、VMK密钥等这些东西是什么,这里不做解释,需要自己脑补一下(╮(╯▽╰)╭)…...

Fastjson 反序列化漏洞[1.2.24-rce]

漏洞复现环境搭建请参考 http://t.csdnimg.cn/vSaaw kali切换jdk版本请参考 Kali安装JAVA8和切换JDK版本的详细过程_kali安装jdk8-CSDN博客 漏洞原理 Fastjson提供的com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl类下的dataSourceName方法支持传入一个RMI/LDAP源,支持远程调用。…...

【面试宝藏】Go基础面试题其一

探索Go语言:特性、用法与最佳实践 Go语言(Golang)自发布以来迅速成为开发者社区中的热门选择。本文将探讨Go语言的优势、数据类型、包管理、类型转换、并发处理、同步机制、通道特性及其使用中的注意事项等内容,并回答一些常见的…...

python如何安装pyqt4

第一步,下载.whl文件,地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyqt4,这里可以下载不同的python版本对应的包。 第二步,选择一个目录,将下载好的文件放到该目录下,然后cmd下&#xff…...

调用上传文件接口出现格式错误

一、造成这种错误的可能有很多 1.检查一下传递格式 2.检查一下接口要求的格式 二、举个例子 这两个有什么区别? 那就是json、和form-data,一定要看仔细接口 如果还是按照json的方式去传就会报错 三、更改header里Content-Type的类型 json等的heade…...

leetcode148. 排序链表,归并法,分治的集大成之作

leetcode148. 排序链表 题目链接 给你链表的头结点 head ,请将其按升序排列并返回排序后的链表。 示例 1: 输入:head [4,2,1,3] 输出:[1,2,3,4] 输入:head [-1,5,3,4,0] 输出:[-1,0,3,4,5] 示例 3&…...

一维时间序列信号的小波模极大值分解与重建(matlab R2018A)

数学上称无限次可导函数是光滑的或没有奇异性,若函数在某处有间断或某阶导数不连续,则称函数在此处有奇异性,该点就是奇异点。奇异性反映了信号的不规则程度,因为信号的奇异点和突变部分往往携带者重要信息,因此信号的…...

五分钟“手撕”栈

实现代码放开头,供大家学习与查阅 目录 一、实现代码 二、什么是栈 三、栈的常见操作 底层实现是链表。 入栈 出栈 四、Stack的使用 五、栈的习题 第一题 第二题 第三题 第四题 第五题 第六题 第七题 六、栈、虚拟机栈、栈帧的区别 目录 一、…...

MAC也能玩转3A大作 Crossover使用指南 crossover运行战地5

众所周知,在Mac上你本不该玩游戏。但是如果你实在犯了这个瘾了,你可以使用Parallel Desktop来运行所有Windows程序。但是繁重的虚拟机对磁盘容量提出了较高的要求,(可能虚拟机用了大概半年就会到60-80GB这样的大小)&am…...

docker私有镜像仓库的搭建及认证

简介: docker私有镜像仓库的搭建及认证 前言 在生产上使用的 Docker 镜像可能包含我们的代码、配置信息等,不想被外部人员获取,只允许内 网的开发人员下载。 Docker 官方提供了一个叫做 registry 的镜像用于搭建本地私有仓库使用。在内部网…...

simCSE句子向量表示(1)-使用transformers API

SimCSE SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. arXiv preprint arXiv:2104.08821. 1、huggingface官网下载模型 官网手动下载:pri…...

网络运维的重要性

一、介绍 网络运维,英文名为Network Operations (NetOps),指的是负责维护和管理企业或组织内部网络设备和系统的团队或个人。网络运维的主要目标是确保网络的稳定运行和高效性能,以满足企业或组织的需求。 网络运维工作涵盖了多个方面&…...

还不会使用多线程优化代码执行效率?codefun教你在业务场景中使用CompletableFuture进行优化!

业务场景 我们先来从场景入手,具体的业务是这样的:我们需要从某的省的id去查询这个省份所有的县区,至于什么是县区呢?在DB中我们是这样定义的,也就是字段level 3 的时候,就代表一个县的信息,然后呢&#…...

数据结构-堆(带图)详解

前言 本篇博客我们来仔细说一下二叉树顺序存储的堆的结构,我们来看看堆到底如何实现,以及所谓的堆排序到底是什么 💓 个人主页:普通young man-CSDN博客 ⏩ 文章专栏:数据结构_普通young man的博客-CSDN博客 若有问题 评…...

React Native 之 react-native-share(分享)库 (二十三)

react-native-share 是一个流行的 React Native库,它允许你在移动应用中分享文本、链接、图片等内容到各种社交网络和消息应用。以下是对其原理的简要概述以及代码示例的解析。 代码示例解析 1. 安装 npm install react-native-share # 或者 yarn add react-n…...

JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多特征分类预测

JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多特征分类预测 目录 JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多…...

游戏心理学Day01

心理学 心理学是一门研究心理过程和行为及其如何受有机体的生理,心理状态和外部影响的科学 心理学不是常识的代名词,心理学分为基础,心理学和应用心理学基础,心理学研究的目的在于描述,解释,预测和控制行…...

错误模块路径: ...\v4.0.30319\clr.dll,v4.0.30319 .NET 运行时中出现内部错误,进程终止,退出代码为 80131506。

全网唯一解决此BUG的文章!!! 你是否碰到了以下几种问题?先说原因解决思路具体操作1、首先将你C:\Windows\Microsoft.NET\文件夹的所有者修改为你当前用户,我的是administrator。2、修改当前用户权限。3、重启电脑4、删…...

005 CentOS 7.9 RabbitMQ安装及配置

https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases https://www.rabbitmq.com/docs/download https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server https://www.erlang-solutions.com/downloads/ https://www.erlang.org/ 文章目录 卸载erlerl版本安装与下载版本不匹配正…...

Xcode 15 libarclite 缺失问题

升级到Xcode 15运行项目报错,报错信息如下: SDK does not contain libarclite at the path /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/lib/arc/libarclite_iphonesimulator.a; try increasing the minimum d…...

Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制

目录 Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制 一、引言 二、技术实现:手搓截屏模块 2.1 核心原理 2.2 代码解析:ScreenshotData类 2.2.1 截图函数:capture_screen 三、技术实现&…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略

本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...

Java 加密常用的各种算法及其选择

在数字化时代,数据安全至关重要,Java 作为广泛应用的编程语言,提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景,有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。​ 一、对称加密算法…...

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

1.创建ts文件 路径&#xff1a;src/utils/timer.ts 完整代码&#xff1a; import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

蓝桥杯 冶炼金属

原题目链接 &#x1f527; 冶炼金属转换率推测题解 &#x1f4dc; 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V&#xff0c;是一个正整数&#xff0c;表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...

基于Java+MySQL实现(GUI)客户管理系统

客户资料管理系统的设计与实现 第一章 需求分析 1.1 需求总体介绍 本项目为了方便维护客户信息为了方便维护客户信息&#xff0c;对客户进行统一管理&#xff0c;可以把所有客户信息录入系统&#xff0c;进行维护和统计功能。可通过文件的方式保存相关录入数据&#xff0c;对…...