Reverse Engineering und Binary Exploitation

Reverse Engineering und Binary Exploitation (REE)

6/7. Semester 5 ECTS | 4 SWS Continuous Assessment (CA)

CSB IB

Programmen die Geheimnisse entlocken: Du analysierst binäre Programme ohne Quellcode, findest heraus, wie sie funktionieren, veränderst gezielt ihr Verhalten und nutzt Schwachstellen aus.

Inhalte

Ziele des Reverse Engineerings
Statische Analyse
Dynamische Analyse
Binäre Java Programme dekompilieren und modifizieren
Grundlagen zu x86_64 Assembler
Einsatz gängiger Werkzeuge des Reverse-Engineerings (radare2, Ghidra, etc.)
Native Programme disassemblieren und dekompilieren
Analyse von unbekannten Executables und Malware
Patchen von nativen Programmen
Typische Schwachstellen (Buffer Overflow, Use after Free etc.)
Typische Angriffstechniken (ROP, Formatstring-Schwachstellen etc.)
CrackMe und Capture the Flag (CTF) lösen
Anti-Reversing-Strategien und Gegenmaßnahmen

Lernziele/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,

gängige Werkzeuge des Reverse-Engineerings einzusetzen
unbekannte Binärdateien zu untersuchen und deren Funktion einzuschätzen
Binärdateien zu patchen, um deren Verhalten zu ändern
Crackmes und Capture-the-flag (CTF) zu lösen

Literatur

M. Sikorski, Practical malware analysis. San Francisco: No Starch Press, 2012.
D. Andriesse, Practical binary analysis. San Francisco: No Starch Press, Inc, 2019.
C. Eagle und K. Nance, The Ghidra book. San Francisco, CA: No Starch Press, 2020.
D. Yurichev, Reverse Engineering for Beginners. (https://beginners.re/main.html), 2019.

Dozentinnen / Dozenten

Prof. Thomas Smits

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierung 1 (PR1)
Programmierung 2 (PR2)
Grundlegende Kenntnisse in der C-Programmierung

Daten zum Modul

Semester	6/7
Unterrichtssprache	Deutsch
Häufigkeit	Unregelmäßig
Kreditpunkte (CP)	5
Modulverantwortlich	Prof. Thomas Smits
Dauer	1 Semester
Studienleistung	Keine
Prüfungsvorleistung	Keine
Prüfungsleistung	Continuous Assessment (CA)

Semesterwochenstunden (SWS)

Vorlesung	1 SWS
Übung	3 SWS
Summe	4 SWS

Arbeitsaufwand (Workload)

Vorlesung	30 h
Selbststudium	90 h
Aufgaben	30 h
Summe	150 h