复现CVE2017-15715漏洞(Apache HTTPD 换行解析漏洞)

CVE-2017-15715 apache换行解析&文件上传漏洞 CVE-2017-15715 漏洞复现详情 阅读详情

前言——首先我这是在前辈的经验上自己动手做了这次实验,全都仰仗前辈的经验总结。

漏洞简介:

apache httpd是一款http服务器,它可以通过mod_php来运行php网页,其中2.4.0~2.4.29版本中存在一个解析漏洞,在解析php时,1.php、0xa将被按照php后缀进行解析,导致绕过一些服务器的安全策略。

复现:

我是在kali环境下,预先已经装好了docker。

不知怎么下载docker的和安装的可以去vulhub上自行解决:漏洞搭建环境指导

下载漏洞集成环境vulhub:

git clone https://github.com/vulhub/vulhub.git

启动docker:

systemctl start docker

  1. 在物理机上创建目录
  2. mkdir -p /var/www/html、
  3. 然后创建个容器,并关联物理机的/var/www/html目录
  4. docker run -d -v /var/www/html:/var/www/html -p 8080:80 --name apache php:5.5-apache
  5. 再把物理机的/var/www/html开放写权限
  6. chmod 777 /var/www/html/

在html目录下编辑一个php文件,内容如下:

      该代码为模拟一个存在解析漏洞的环境

<?php
 if(isset($_FILES['file'])) 
{    
 $name = basename($_POST['name']); 
 $ext = pathinfo($name,PATHINFO_EXTENSION);  
 if(in_array($ext, ['php', 'php3', 'php4', 'php5', 'phtml', 'pht']))
 {        
 exit('bad file');     
}   
  move_uploaded_file($_FILES['file']['tmp_name'], './' . $name);
 }

对这个代码进行分析的话,发现这里获取文件名是需要单独post一个name的,如果通过下面这样的方式就会把\0xa自动去除,也就不会造造成这个漏洞

$_FILES['file']['name']

接着创建一个index.html文件:

      内容如下:

<form action="/你的PHP文件名.php" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="text" name="name">
    <input type="submit" value="submit">
</form>

这是创建了一个上传表单

我们创建一个php文件,内容如下:

<?php
phpinfo();
?>

直接将其上传会显示上传失败

将其上传后抓包,在Hex选项卡中name=你的php文件名.php后面0d的位置右键-Insert byte,添加一个0a,然后发包,成功上传

浏览器访问:ip:8080/x.php%0A成功解析

回车的(0D)是不行的,虽然能上传成功,但是无法解析

优秀复现文章:

CVE-2017-15715漏洞复现

Apache HTTPD 换行解析漏洞(CVE-2017-15715)

利用Vulnhub复现漏洞 - Apache HTTPD 换行解析漏洞(CVE-2017-15715) Apache HTTPD 换行解析漏洞(CVE-2017-15715)Vulnhub官方复现教程背景简述漏洞详情复现漏洞启动环境漏洞复现 Vulnhub官方复现教程 https://vulhub.org/#/environments/httpd/CVE-2017-15715/ 背景简述 Apache HTTPD是一款HTTP服务器,它可以通过mod_php来运行PHP网页。 漏洞详情 其2.4.0... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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