__WARNING__

l'accesso alla piattaforma verra' disabilitato a partire da giovedi' 18 Settembre in preparazione all'appello del giorno successivo.

La piattaforma pwncollege-tps-mz rimarra' disponibile.

Istruzioni per l'esame

Registrarsi alla piattaforma con il formato nome.cognome@esame.tps

Durante la registrazione verra' richiesto un codice di registrazione

L'esame ha una durata massima di 2h

Saranno disponibili 3 esercizi (1 per categoria) con un punteggio da 0 a 10 punti per ogni esercizio.

Ogni challenge per cui viene submittata la flag conferisce automaticamente il massimo dei punti.

Le challenge per cui non viene submittata la flag verranno valutate secondo il grado di correttezza e la percentuale di raggiungimento della soluzione.

Per le challenge per cui non viene submittata la flag si richiede di aggiungere dei commenti al codice per spiegare la ratio del codice scritto fino a quel momento e la strategia risolutiva che si intendeva adottare.

Il voto finale dell'esame sara' dato dalla media aritmetica dei voti di teoria e di laboratorio.

Obiettivi Formativi

Al termine del corso lo studente che avrà superato con profitto l'esame sarà in grado di:

Descrivere e scrivere le principali forme di memory error exploit

Descrivere i principali sistemi di difesa nell'ambito dei memory error

Effettuare l'analisi del codice per programmi di piccole dimensioni

Usare un debugger

Descrivere le tecniche piú importanti di analisi del software (Symbolic execution, Fuzzing, ...)

Prerequisiti

Al fine di poter trarre il massimo profitto dal corso gli studenti interessati a frequentarlo devono possedere i seguenti requisiti:

Saper gestire autonomamente un sistema Linux/Windows/MacOS

Saper scrivere programmi in C e python

Descrivere le tecniche piú importanti di analisi del software (Symbolic execution, Fuzzing, ...)

Studenti che NON posseggono questi requisiti possono comunque seguire il corso ma dovranno autonomamente provvedere al recupero delle suddette nozioni e capacità.

Link Utili

Gli script mostrati durante le lezioni di laboratorio sono consultabili al seguente repository gitlab.

Le registrazioni delle lezioni di laboratorio sono consultabili al seguente link.