百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

某系统模板注入分析

ztj100 2025-01-08 18:44 20 浏览 0 评论

某系统前阵子公开了模板注入的漏洞,漏洞点在于程序对传入的sql语句处理时使用了freemarker模板渲染导致的问题。代码对该接口传参的处理先经过sql关键字的过滤,且分析中发现了一处可用的sql注入的payload,故先从sql注入开始介绍。

某系统模板注入漏洞分析

某系统前阵子公开了模板注入的漏洞,漏洞点在于程序对传入的sql语句处理时使用了freemarker模板渲染导致的问题。代码对该接口传参的处理先经过sql关键字的过滤,且分析中发现了一处可用的sql注入的payload,故先从sql注入开始介绍。

1.sql注入

下载源码后导入idea运行(使用mysql数据库)

先来看一眼公开的模板注入的payload,传参的字段和接口名称让人不免怀疑此处是否还有sql注入,于是看看接口逻辑

POST /jeecg-boot/jmreport/queryFieldBySql HTTP/1.1
Host: localhost:8080
Content-Type: application/json
Content-Length: 100

{"sql":"select '<#assign value=\"freemarker.template.utility.Execute\"?new()>${value(\"whoami\")}'"}

反编译漏洞依赖包后导入idea,全局搜索queryFieldBySql定位漏洞代码如下

打上断点,bp发送payload({"sql":"select 1 from demo"}),开始调试

进入i.a()方法

定义了黑名单的sql关键字

String[] var1 = " exec |peformance_schema|information_schema|extractvalue|updatexml|geohash|gtid_subset|gtid_subtract| insert | alter | delete | grant | update | drop | chr | mid | master | truncate | char | declare |user()|".split("\|");

先调用b()方法匹配是否存在内联注释,在把传入的值全部转化为小写,在调用c()方法判断是否有sleep()函数的关键字,接着挨个和黑名单数组中的关键字逐一匹配,匹配到了则拦截并抛出异常

接着经过一大段基础配置的调用来到此方法,步入

又初始化了一些基本配置,由于此处paramArray传入为空,来到如下函数

跟进

步入发现函数去除了传入参数末尾的分号(如果有的话),又进行了一遍i.a()方法的拦截sql关键字。后由于传入var1为空,直接进入

var0 = a(var2,var0)

正则匹配 ”${“ 和 “}“ 之间的字符串存入hashmap中,我们的注入的payload此次明显是匹配不到的,接着进到如下方法

freemarker模板的方法,此处分析sql注入,暂时跳出

跟进

又是一些处理sql拦截的代码,匹配诸如 where/and/or/=等字符进行相应的过滤,接着回到此处向下执行

最终调用jeeecg的minidao层服务执行sql语句

分析下来发现程序对sql的传参基本只做了黑名单过滤,但是其中漏掉了exp()函数关键字的匹配,使用exp()函数即可实现报错注入

2.模板注入

接着分析上面提到的调用freemarker函数的地方,我们的payload “sql”参数的值作为var1 传入

跟进函数调用,默认var0为空,进行一些初始化后来到如下函数

创建一个名为"template"的模板对象,使用模板对象对var1和var3进行处理,故跟进process()方法

继续跟进process()

跟进this.visit(this.getTemplate().getRootTreeNode())

accept()方法匹配到ftl表达式,将插值和插值的传参赋值给templateElementsToVisit

而后第一次调用this.visit(el);(el此时为freemaker表达式中的插值,即“<#assign value=\"freemarker.template.utility.Execute\"?new()>”),顺带提一下,在freemarker模板中,<#assign value=\"freemarker.template.utility.Execute\"?new()>语句可以创建一个继承自 freemarker.template.TemplateModel 类的变量

继续跟进一系列方法到此处

经过freemaker处理ftl语句后

targetMethod就是构造的ftl语句中传入的需要使用的命令执行的类freemarker.template.utility.Execute

即freemarker.template.utility.Execute.exec(argumentStrings),当然此处argumentStrings的值为空,还没有真正命令执行

接着进入visit()的第二次调用,传入ftl语句中插值的赋值,即“${value(\"calc\")}”

接着进到关键调用exec(),将获取到的ftl语句中value的值传入

跟进exec()方法使用系统命令执行我们ftl语句中对value的赋值

3.修复

目前官方在最新版本使用了

setNewBuiltinClassResolver(TemplateClassResolver.SAFER_RESOLVER)

禁用了freemarker模板注入中常用三个类的解析


from https://forum.butian.net/share/2491

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: