安全编码规范-代码审计

一、【安全开发】python安全编码规范

python语言安全

本身要注意的有,一些危险函数,危险模块的调用,主要是系统调用。这个如果调用一定要对输入输出做好过滤,以下是代码中各种导致进行系统调用的方式。尽量避免。

  • 避免各种情况导致系统调用

  • 谨慎使用Eval

  • 数据序列化

Web编程

对应Web编程中安全概念在python web框架中的实现。url跳转,目录遍历,任意文件读取也需要考虑在内。针对不同的框架也需要。

Flask 安全

  • 使用Flask-Security

  • 直接生成 HTML 而不通过使用Jinja2

  • 不要在用户提交的数据上调用Markup

  • 使用 Content-Disposition: attachment 标头去避免上传html文件

  • 防止CSRF,flask本身没有实现该功能

Django 安全

  • 关闭DEBUG模式

  • 关闭swagger调试

  • 妥善保存SECRET_KEY

  • 使用SecurityMiddleware

  • 设置SECURE_HSTS_SECONDS开启HSTS头,强制HTTPS访问

  • 设置SECURE_CONTENT_TYPE_NOSNIFF输出nosniff头,防止类型混淆类漏洞

  • 设置SECURE_BROWSER_XSS_FILTER输出x-xss-protection头,让浏览器强制开启XSS过滤

  • 设置SECURE_SSL_REDIRECT让HTTP的请求强制跳转到HTTPS

  • 设置SESSION_COOKIE_SECURE使Cookie为Secure,不允许在HTTP中传输

  • 设置CSRF_COOKIE_SECURE使CSRF Token Cookie设置为Secure,不允许在HTTP中传输

  • 设置CSRF_COOKIE_HTTPONLY为HTTP ONLY

  • 设置X_FRAME_OPTIONS返回X-FRAME-OPTIONS: DENY头,以防止被其他页面作为框架加载导致ClickJacking

  • 部署前运行安全性检测 django-admin.py checksecure --settings=production_settings

审计工具

安装使用方式较为简单,所以不做介绍。

  • AST-based static Analyzer: Bandit

  • Static Analyzer: PYT

二、python代码审计

1 前言

现在一般的web开发框架安全已经做的挺好的了,比如大家常用的django,但是一些不规范的开发方式还是会导致一些常用的安全问题,下面就针对这些常用问题做一些总结。代码审计准备部分见《php代码审计》,这篇文档主要讲述各种常用错误场景,基本上都是咱们自己的开发人员犯的错误,敏感信息已经去除。

2 XSS

未对输入和输出做过滤,场景:

def xss_test(request):    
name = request.GET['name']    
return HttpResponse('hello %s' %(name))

在代码中一搜,发现有大量地方使用,比较正确的使用方式如下:

def xss_test(request):
    name = request.GET['name']
    #return HttpResponse('hello %s' %(name))
    return render_to_response('hello.html', {'name':name})

更好的就是对输入做限制,比如说一个正则范围,输出使用正确的api或者做好过滤。

3 CSRF

对系统中一些重要的操作要做CSRF防护,比如登录,关机,扫描等。django 提供CSRF中间件django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware,写入到settings.py的中间件即可。

def my_view(request):
    c = {}
    c.update(csrf(request))
    # ... view code here
    return render_to_response("a_template.html", c)

4 命令注入

审计代码过程中发现了一些编写代码的不好的习惯,体现最严重的就是在命令注入方面,本来python自身的一些函数库就能完成的功能,偏偏要调用os.system来通过shell 命令执行来完成,老实说最烦这种写代码的啦。下面举个简单的例子:

def myserve(request, filename, dirname):
    re = serve(request=request,path=filename,document_root=dirname,show_indexes=True)
    filestr='authExport.dat' 
    re['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="' + urlquote(filestr) +'"'fullname=os.path.join(dirname,filename)
    os.system('sudo rm -f %s'%fullname)
    return re

很显然这段代码是存在问题的,因为fullname是用户可控的。正确的做法是不使用os.system接口,改成python自有的库函数,这样就能避免命令注入。python的三种删除文件方式: (1)shutil.rmtree 删除一个文件夹及所有文件 (2)os.rmdir 删除一个空目录 (3)os.remove,unlink 删除一个文件

使用了上述接口之后还得注意不能穿越目录,不然整个系统都有可能被删除了。常见的存在命令执行风险的函数如下:

os.system,os.popen,os.spaw*,os.exec*,os.open,os.popen*,commands.call,commands.getoutput,Popen*

推荐使用subprocess模块,同时确保shell=True未设置,否则也是存在注入风险的。

5 sql注入

如果是使用django的api去操作数据库就应该不会有sql注入了,但是因为一些其他原因使用了拼接sql,就会有sql注入风险。下面贴一个有注入风险的例子:

def getUsers(user_id=None):
    conn = psycopg2.connect("dbname='××' user='××' host='' password=''")
    cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.DictCursor)
    if user_id==None:
        str = 'select distinct * from auth_user'
    else:
        str='select distinct * from auth_user where id=%s'%user_id
    res = cur.execute(str)
    res = cur.fetchall()
    conn.close()
    return res
    

像这种sql拼接就有sql注入问题,正常情况下应该使用django的数据库api,如果实在有这方面的需求,可以按照如下方式写:

def user_contacts(request):
  user = request.GET['username']
  sql = "SELECT * FROM user_contacts WHERE username = %s"
  cursor = connection.cursor()
  cursor.execute(sql, [user])
# do something with the results
  results = cursor.fetchone()   #or  results = cursor.fetchall()
  cursor.close()

直接拼接的是万万不可的,如果采用ModelInstance.objects.raw(sql,[]),或者connection.objects.execute(sql,[]) ,通过列表传进去的参数是没有注入风险的,因为django会有处理。

6 代码执行

一般是由于eval和pickle.loads的滥用造成的,特别是eval,大家都没有意识到这方面的问题。下面举个代码中的例子:

@login_required
@permission_required("accounts.newTask_assess")
def targetLogin(request):
    req = simplejson.loads(request.POST['loginarray'])
    req=unicode(req).encode("utf-8")
    loginarray=eval(req)
    ip=_e(request,'ipList')
    #targets=base64.b64decode(targets)
    (iplist1,iplist2)=getIPTwoList(ip)
    iplist1=list(set(iplist1))
    iplist2=list(set(iplist2))
    loginlist=[]
    delobjs=[]
    holdobjs=[]

这一段代码就是就是因为eval的参数不可控,导致任意代码执行,正确的做法就是literal.eval接口。再取个pickle.loads的例子:

>>> import cPickle
>>> cPickle.loads("cos\nsystem\n(S'uname -a'\ntR.")
Linux RCM-RSAS-V6-Dev 3.9.0-aurora #4 SMP PREEMPT Fri Jun 7 14:50:52 CST 2013 i686 Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.40GHz GenuineIntel GNU/Linux
0

7 文件操作

文件操作主要包含任意文件下载,删除,写入,覆盖等,如果能达到写入的目的时基本上就能写一个webshell了。下面举个任意文件下载的例子:

@login_required
@permission_required("accounts.newTask_assess")
def exportLoginCheck(request,filename):
    if re.match(r“*.lic”,filename):
        fullname = filename
    else:
        fullname = "/tmp/test.lic"
    print fullname
    return HttpResponse(fullname)

这段代码就存在着任意.lic文件下载的问题,没有做好限制目录穿越,同理

8 文件上传

8.1 任意文件上传

这里主要是未限制文件大小,可能导致ddos,未限制文件后缀,导致任意文件上传,未给文件重命名,可能导致目录穿越,文件覆盖等问题。

8.2 xml,excel等上传

在我们的产品中经常用到xml来保存一些配置文件,同时也支持xml文件的导出导入,这样在libxml2.9以下就可能导致xxe漏洞。就拿lxml来说吧:

root@kali:~/python# cat test.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!DOCTYPE xdsec [ <!ENTITY xxe SYSTEM "file:///etc/passwd" >
]>
<root>
    <node id="11" name="bb" net="192.168.0.2-192.168.0.37" ltd="" gid="" />test&xxe;</root>
>>> from lxml import etree
>>> tree1 = etree.parse('test.xml')
>>> print etree.tostring(tree1.getroot())
<root>
    <node id="11" name="bb" net="192.168.0.2-192.168.0.37" ltd="" gid=""/>testroot:x:0:0:root:/root:/bin/bash
daemon:x:1:1:daemon:/usr/sbin:/bin/sh
bin:x:2:2:bin:/bin:/bin/sh
sys:x:3:3:sys:/dev:/bin/sh
sync:x:4:65534:sync:/bin:/bin/sync
games:x:5:60:games:/usr/games:/bin/sh
man:x:6:12:man:/var/cache/man:/bin/sh

这是因为在lxml中默认采用的XMLParser导致的:

class XMLParser(_FeedParser)
|  XMLParser(self, encoding=None, attribute_defaults=False, dtd_validation=False, load_dtd=False, no_network=True, ns_clean=False, recover=False, XMLSchema schema=None, remove_blank_text=False, resolve_entities=True, remove_comments=False, remove_pis=False, strip_cdata=True, target=None, compact=True)

关注其中两个关键参数,其中resolve_entities=True,no_network=True,其中resolve_entities=True会导致解析实体,no_network会为True就导致了该利用条件比较有效,会导致一些ssrf问题,不能将数据带出。在python中xml.dom.minidom,xml.etree.ElementTree不受影响

9 不安全的封装

9.1 eval 封装不彻底

仅仅是将__builtings__置为空,如下方式即可绕过,可参见bug84179

>>> s2="""
    [x for x in ().__class__.__bases__[0].__subclasses__()
       if x.__name__ == "zipimporter"][0](
         "/home/xxlegend/eval_test/configobj-4.4.0-py2.5.egg").load_module(
         "configobj").os.system("uname")
    """
>>> eval(s2,{'__builtins__':{}})
Linux
0

9.2 执行命令接口封装不彻底

在底层封装函数没有过滤shell元字符,仅仅是限定一些命令,但是其参数未做控制,可参见bug86011

10 反序列化

python中序列化一般有两种方式:pickle模块和json模块,前者是python特有的格式,后者是json通用的格式。

以下均显示为python2版本序列化输出结果,python3pickle.dumps结果与python2不一样。

pickle

import pickle

dict = {"name": 'zjun', "age": 19}
a = pickle.dumps(dict)
print(a, type(a))
b = pickle.loads(a)
print(b, type(b))

输出:

("(dp0\nS'age'\np1\nI19\nsS'name'\np2\nS'zjun'\np3\ns.", <type 'str'>)
({'age': 19, 'name': 'zjun'}, <type 'dict'>)

json

import json
dict = {"name": 'zjun', "age": 19}
a = json.dumps(dict, indent=4)
print(a, type(a))
b = json.loads(a)
print(b, type(b))

其中indent=4起到一个数据格式化输出的效果,当数据多了就显得更为直观,输出:

{
    "name": "zjun",
    "age": 19
} <class 'str'>
{'name': 'zjun', 'age': 19} <class 'dict'>

再看看一个pickle模块导致的安全问题

import pickle
import os

class obj(object):
    def __reduce__(self):
        a = 'whoami'
        return (os.system, (a, ))

r = pickle.dumps(obj())
print(r)
pickle.loads(r)

通过构造__reduce__可达到命令执行的目的,详见:Python魔法方法指南

先输出obj对象的序列化结果,再将其反序列化,输出

cposix
system
p0
(S'whoami'
p1
tp2
Rp3
.
zjun

成功执行了whoami命令。

实例:CISCN2019 华北赛区 Day1 Web2 ikun

CISCN2019 华北赛区 Day1 Web2 ikun,前面的细节讲得很清楚了,这里接着看反序列化的考点。

19行处直接接收becomeurl解码与其反序列化的内容,存在反序列化漏洞,构造payload读取flag.txt文件:

import pickle
import urllib

class payload(object):
    def __reduce__(self):
       return (eval, ("open('/flag.txt','r').read()",))

a = pickle.dumps(payload())
a = urllib.quote(a)
print(a)
c__builtin__%0Aeval%0Ap0%0A%28S%22open%28%27/flag.txt%27%2C%27r%27%29.read%28%29%22%0Ap1%0Atp2%0ARp3%0A.

将生成的payload传给become即可。

总结

一切输入都是不可靠的,做好严格过滤。

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