MySQL蜜罐获取攻击者微信ID

本文介绍了如何利用MySQL任意文件读取漏洞设置蜜罐,从而获取攻击者的微信ID。通过伪装正常MySQL服务器,等待攻击者尝试弱口令连接后,读取其Windows系统的微信配置文件。此外,还探讨了可能获取的其他敏感信息和面临的问题。

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前言

前些日子有人问到我溯源反制方面的问题,我就想到了MySQL任意文件读取这个洞,假设你在内网发现或扫到了一些MySQL的弱口令,你会去连吗?

原理

MySQL中 load data local infile '/etc/passwd' into table test fields terminated by '\n'; 语句可以读取客户端本地文件并插进表中,那么我们可以伪造一个恶意的服务器,向连接服务器的客户端发送读取文件的payload。这个技术并不新鲜,但是合理利用就能起到一些不错的成果。

利用

抓个包看看连MySQL时客户端和服务端通信的两个关键点:

服务端先返回了版本、salt等信息:

MySQL蜜罐获取攻击者微信ID

 

客户端向服务端发送账号密码信息后,服务端返回了认证成功的包:

MySQL蜜罐获取攻击者微信ID

 

至此,我们只需等待客户端再发一个包,我们就能发送读取文件的payload了,再看看读取文件这个包:

MySQL蜜罐获取攻击者微信ID

 

这里000001是指数据包的序号,fb是指包的类型,最后一个框是指要读取的文件名,而最前面的14是指文件名的长度(从fb开始,16进制),所以payload则是chr(len(filename) + 1) + "\x00\x00\x01\xFB" + file

### 实现向微信发送消息的功能 通过 `itchat` 和其他库,可以轻松实现 Python微信发送消息的功能。以下是具体方法以及相关说明。 #### 使用 `itchat` 库发送消息 `itchat` 是一个用于操作微信个人号的第三方库,支持登录、接收和发送消息等功能[^3]。下面是一个简单的例子: ```python import itchat # 自动登录并获取二维码图片 itchat.auto_login(hotReload=True) # 获取好友列表 friends = itchat.get_friends(update=True)[0:] # 定义目标好友用户名(可以通过遍历 friends 列表找到) target_user_name = "filehelper" # 发送消息给指定的好友 itchat.send_msg("你好,这是一条测试消息!", toUserName=target_user_name) ``` 上述代码实现了自动登录微信,并向文件传输助手发送一条消息。需要注意的是,在实际应用中可能需要处理更多细节,比如异常捕获、会话保持等。 #### 使用 `wechatpy` 库发送消息 对于企业微信或者服务号开发场景下,则推荐使用官方支持度更高的 `wechatpy` 库[^2]。以下是如何利用该库完成基本的消息推送功能的一个实例: ```python from wechatpy import WeChatClient app_id = 'your_app_id' secret = 'your_secret' client = WeChatClient(app_id, secret) message_data = { "touser": "@all", "msgtype": "text", "agentid": 1, "text": {"content":"Hello World"}, } response = client.message.send(message_data) print(response) ``` 此段脚本展示了如何配置客户端并通过其接口调用来广播文本通知到所有成员。注意替换掉占位符变量如 `'your_app_id'`, `'your_secret'` 等真实参数值后再执行程序。 #### 结合 OpenAI 构建智能聊天机器人 如果希望进一步扩展功能,还可以集成 AI 对话能力形成智能化客服系统。例如借助十七行代码构建基于 openai 的微信对话机器人方案: ```python import os import json import requests import itchat @itchat.msg_register(itchat.content.TEXT) def reply(msg): api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') url = f"https://api.openai.com/v1/completions" headers={ "Content-Type": "application/json", "Authorization":f"Bearer {api_key}" } payload=json.dumps({ "model":"gpt-3.5-turbo-instruct", "prompt": msg['Text'], "max_tokens":64 }) response=requests.post(url=url,data=payload,headers=headers).json() answer=response["choices"][0]["text"].strip() return answer if __name__ == '__main__': itchat.auto_login(enableCmdQR=2,haltOnLoginFailure=False) itchat.run(True,False) ``` 这里定义了一个装饰器函数 @itchat.msg_register 来监听来自用户的文字输入事件;当接收到新信息时触发回调逻辑——即查询 GPT 接口生成回复内容再返回给对方。 ---
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