2025年渗透测试面试题总结-小鹏[社招]车联网工程师（题目+回答）

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目录

 小鹏[社招]车联网工程师

1. 车联网漏洞挖掘的案例

2. Can Fuzz的例程编写

3. App测试项

4. 脱壳工具

5. 智能小车、智能穿戴代码介绍实例

6. 跨平台交叉编译

7. IoT设备的代码审计

 小鹏[社招]车联网工程师

1. **车联网漏洞挖掘的案例**
   - 主要涉及远程控车、网络通信协议（蓝牙、Wi-Fi、以太网）、固件更新与分析、流量分析（Wireshark）、攻击链条和远程控制实现。
2. **Can Fuzz的例程编写：**
   - 包括固定ID+随机数据、递增ID+固定数据、随机数据高频攻击等，观察角度包括进程状态、CPU占用率、CAN-ID帧接收百分比等。
3. **App测试项：**
   - 涉及AndroidManifest配置、组件暴露、Webview漏洞、签名验证、代码混淆、敏感信息存储等。
4. **脱壳工具：**
   - 使用Appinfoscanner、frida-dexdump、jadx等工具进行信息收集和脱壳操作。
5. **智能小车、智能穿戴代码介绍实例：**
   - 包括LoRa远距离调试、树莓派弯道识别逻辑、车机PID算法、TIM定时等方面的代码介绍。
6. **跨平台交叉编译：**
   - 涉及QNX GDB和aarch64平台下的tcpreplay等跨平台编译技术。
7. **IoT设备的代码审计：**
   - 对华硕路由器等设备进行官方固件包解包、PHP代码审计、敏感函数查找以及文件包含漏洞分析等操作。

1. 车联网漏洞挖掘的案例

车联网（V2X）漏洞挖掘是汽车网络安全的核心，涉及远程控制、协议分析和固件逆向工程等。近年来，随着智能汽车普及（如Tesla、BYD等），攻击者利用漏洞可能导致车辆失控、数据泄露。本案例以2024年特斯拉Model 3远程控车事件为背景，基于OWASP IoT Top 10框架，阐述挖掘链条。论述从多角度切入：攻击者意图（如勒索或数据窃取）、防御视角（如OEM厂商加固措施），以及安全研究员实操技巧。

• 远程控车漏洞链条示例：
  攻击者通过蓝牙Low Energy（BLE）协议嗅探车辆钥匙信号，利用重放攻击解锁车门（案例：2024年某安全团队演示）。接着，通过车载以太网协议（如DoIP）渗透ECU（电子控制单元），发送伪造CAN帧控制刹车或加速。关键工具：Wireshark分析流量（过滤CAN-ID 0x7DF），结合固件逆向（使用Ghidra解包固件更新包）。漏洞根源在于未加密的OTA（空中升级）机制——固件更新未验证签名，允许中间人攻击注入恶意代码。教训：厂商应实施端到端TLS加密和硬件安全模块（HSM）。

• 网络通信协议与流量分析：
  聚焦蓝牙/Wi-Fi/以太网三协议。蓝牙漏洞常见于配对过程（如BIAS攻击），Wi-Fi风险点在于WPA3协议的降级攻击（案例：通过Rogue AP诱骗车机连接）。流量分析使用Wireshark抓包（过滤规则：can && frame.len == 64），识别异常帧（如高频ID风暴）。实际测试中，结合Fuzz测试（如CANoe工具）模拟攻击，观察车辆响应（如仪表盘故障）。防御建议：采用入侵检测系统（IDS）监控CAN总线，并限制诊断端口访问。

• 攻击实现与缓解策略：
  完整攻击链：协议弱点 → 固件篡改 → 远程执行代码（RCE） → 车辆控制。案例：某黑客大赛中，团队利用UDS协议（Unified Diagnostic Services）的$27服务漏洞，实现引擎关闭。从研究角度，推荐MITRE ATT&CK for ICS框架进行威胁建模。创新点：融合AI异常检测（如LSTM模型分析流量模式）。总体，车联网安全需“纵深防御”，包括V2X通信认证和定期渗透测试。

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2. Can Fuzz的例程编写

CAN（Controller Area Network） Fuzz测试是汽车和工业控制系统的核心安全评估方法，通过注入恶意帧验证ECU鲁棒性。例程编写需考虑攻击模式（如拒绝服务或数据篡改）、观察指标（系统稳定性），并适配实时性要求高的环境（如车载网络）。我将从方法论、代码实例和多角度优化展开，基于开源框架SocketCAN和Python脚本实现。

• 核心Fuzz方法及逻辑：
  固定ID+随机数据：针对特定CAN-ID（如底盘控制ID 0x100），生成随机数据负载（8字节），测试ECU异常响应。代码使用Python的python-can库：

  pythonimport can import random bus = can.interface.Bus(channel='can0', bustype='socketcan') for _ in range(1000): # 高频攻击循环 data = [random.randint(0, 255) for _ in range(8)] msg = can.Message(arbitration_id=0x100, data=data, is_extended_id=False) bus.send(msg) 

  观察角度：进程状态（通过top命令监控ECU进程崩溃）、CPU占用率（>80%表示资源耗尽），及CAN-ID帧接收百分比（使用candump工具，比率下降暗示丢帧）。

• 进阶策略与风险评估：
  递增ID+固定数据：遍历ID范围（0x000-0x7FF），发送固定数据（如全0xFF），检测未授权ID访问（案例：2023年某车型暴露诊断接口）。随机数据高频攻击：每秒1000+帧，模拟总线洪水攻击。优化点：引入自适应Fuzz（基于反馈调整数据模式），并使用硬件工具（如PCAN-USB）捕获物理层响应。从安全研究角度，需平衡攻击强度——过度Fuzz可能损坏ECU，建议在仿真环境（如CANalyzer）预测试。

• 实战观察与工具集成：
  结果分析框架：记录ECU重启次数、通信延迟变化（如CAN总线负载率超过50%为危险阈值）。创新应用：结合机器学习（聚类算法识别异常帧模式）。总体，Fuzz例程应以合规性为导向（参考ISO 21434标准），并扩展至车载以太网协议的Fuzz（如Some/IP）。

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3. App测试项

Android App安全测试是移动安全的关键，涉及静态和动态分析。测试项基于OWASP Mobile Top 10（2024版），覆盖配置漏洞、组件安全和数据保护。我将从渗透测试角度解析，结合攻击者视角（如利用组件暴露提权）和开发者防御策略，推荐工具如MobSF（Mobile Security Framework）。

• 基础配置与组件安全：
  AndroidManifest风险：检查android:exported属性（如Activity或Service暴露导致未授权访问）。案例：某银行App未设置android:permission，允许恶意App调用敏感操作。组件暴露测试：使用Drozer扫描（命令：run app.activity.info -a com.example.app ），识别可外部调用的组件。Webview漏洞：聚焦addJavascriptInterface接口滥用，可能导致XSS或RCE（案例：通过JavaScript桥接窃取Cookie）。修复建议：最小化权限原则和Content Provider访问控制。

• 代码级漏洞与加固措施：
  签名验证缺陷：App未验证签名证书，允许篡改APK重打包（工具：Apktool解包后修改）。代码混淆：使用ProGuard或DexGuard混淆代码，防止逆向工程（反例：未混淆App被jadx反编译暴露逻辑）。敏感信息存储：硬编码密钥或SharedPreferences明文存储（案例：某社交App泄露用户令牌）。测试方法：动态调试（Frida挂钩检查内存），静态扫描（使用MobSF检测硬编码）。

• 综合测试框架与创新：
  多角度融合：结合DAST（动态应用安全测试）模拟运行时攻击（如Intent重定向）。推荐自动化脚本（Python + ADB遍历组件）。创新点：集成AI辅助分析（如NLP检测敏感字符串）。总体，测试项应以威胁建模驱动，并符合GDPR等隐私法规。

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4. 脱壳工具

脱壳是逆向工程的关键步骤，用于提取加固App（如加壳保护的DEX文件）的原始代码。工具链包括静态扫描和动态注入，我结合实战流程（从信息收集到脱壳导出）解析，强调效率和多工具协作。

• 工具应用与操作流程：
  信息收集（Appinfoscanner）：扫描APK基础信息（包名、权限），识别壳类型（如腾讯乐固）。命令：appinfoscanner -f app.apk 。动态脱壳（frida-dexdump）：基于Frida注入，抓取内存DEX（案例：针对360加固壳）。脚本示例：

  bashfrida -U -f com.example.app --no-pause -l dump.js # dump.js 内置脱壳逻辑 

  静态分析（jadx）：反编译DEX至Java代码（命令：jadx -d output app.dex ），审计逻辑漏洞。工具协作：先动态脱壳获取DEX，再用jadx静态分析。

• 高级技巧与风险规避：
  针对强壳（如梆梆加固），需结合多工具：使用Xposed模块绕过反调试，或FART（Frida ART Hook）脱壳。风险点：脱壳可能触发App崩溃（建议虚拟机环境运行）。创新角度：自动化脚本链（Python整合工具流程），并扩展至iOS脱壳（如Frida-iOS）。总体，工具选择应适配壳类型（统计：2025年60%+ App使用商业壳），并注重法律合规性。

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5. 智能小车、智能穿戴代码介绍实例

以智能小车（树莓派平台）和智能穿戴（LoRa通信）为例，解析核心算法实现。代码侧重实时控制和低功耗优化，融入实际项目经验（如开源竞赛案例）。

• LoRa远距离调试实例：
  智能穿戴设备（如健康手环）使用LoRa模块（SX1276）实现千米级通信。Arduino代码片段：

  cpp#include <LoRa.h> void setup() { LoRa.begin(433E6); // 433MHz频段 LoRa.setTxPower(20); // 高功率模式 } void loop() { LoRa.beginPacket(); LoRa.print("Heartbeat: " + String(readSensor())); // 传感器数据 LoRa.endPacket(); delay(1000); }

  关键点：自适应率（ADR）优化功耗，适用于野外穿戴设备。

• 树莓派智能小车逻辑：
  弯道识别：基于OpenCV图像处理（Python）：

  pythonimport cv2 def detect_curve(frame): gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=10) curve_angle = calculate_angle(lines) # 计算曲率角度 return curve_angle 

  PID算法控制：车机速度调节（C++示例）：

  cppdouble PID_Controller(double error) { double Kp=0.5, Ki=0.01, Kd=0.1; static double integral = 0, prev_error = 0; integral += error; double derivative = error - prev_error; prev_error = error; return Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative; }

  TIM定时应用：使用STM32 HAL库定时中断处理传感器轮询。综合：代码设计注重低延迟（ROS2集成）和容错（如传感器失效切换）。

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6. 跨平台交叉编译

交叉编译使代码在宿主机（如x86）编译为目标平台（如嵌入式aarch64）的可执行文件，核心工具链为GCC交叉编译器和调试器。我将以QNX和aarch64为例，解析编译流程、调试挑战和优化策略。

• QNX与aarch64实例：
  QNX GDB调试：编译内核模块时，使用qcc交叉编译器（命令：qcc -Vgcc_ntoaarch64le app.c -o app），GDB远程调试：

  bash# 宿主机运行: gdb-multiarch app target remote qnx-device-ip:8000 # QNX设备GDB服务 

  问题：内存对齐问题导致崩溃，需添加-mcpu=cortex-a53编译标志。
  aarch64 tcpreplay编译：网络测试工具交叉编译（源码编译）：

  bash./configure --host=aarch64-linux-gnu --prefix=/opt/tcpreplay make && make install # 生成aarch64二进制

  关键点：处理依赖库（如libpcap），使用Docker容器标准化环境。

• 多平台策略与工具链：
  通用流程：工具链安装（如linaro-gcc）、sysroot配置。创新：CI/CD集成（Jenkins自动化编译）。挑战：调试符号丢失（建议编译时加-g）。总体，交叉编译提升IoT设备开发效率，适配RISC-V等新兴架构。

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7. IoT设备的代码审计

以华硕路由器（ARM架构）为例，审计过程包括固件解包、代码审计和漏洞挖掘，遵循渗透测试生命周期（从信息收集到利用）。

• 固件解包与静态审计：
  解包工具：使用binwalk提取官方固件（命令：binwalk -Me firmware.bin ），获取文件系统（SquashFS）。PHP代码审计：聚焦Web接口（如路由器管理页面），搜索敏感函数（如exec()或system()）。案例：查找文件包含漏洞（include($_GET['page'])），导致RCE（PoC：构造恶意URL包含/etc/passwd）。工具：CodeQL或grep正则搜索（grep -r "include(" .）。

• 动态分析与漏洞利用：
  敏感函数追踪：使用GDB调试二进制（如httpd服务），结合Frida挂钩危险函数。漏洞链：未授权访问 → 命令注入（CVE-2024案例）。修复建议：输入过滤和最小权限。创新点：模糊测试与符号执行（如Angr框架）结合，提升覆盖率。