0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

Python中的十个安全陷阱(二)

python爬虫知识分享 来源:python爬虫知识分享 作者:python爬虫知识分享 2022-03-24 16:47 次阅读

6. 不完整的正则表达式匹配

正则表达式(regex)是大多数 Web 程序不可或缺的一部分。我们经常能看到它被自定义的 Web 应用防火墙(WAF,Web Application Firewalls)用来作输入验证,例如检测恶意字符串。在 Python 中,re.match 和 re.search 之间有着细微的区别,我们将在下面的代码片段中演示。

def is_sql_injection(request):
    pattern = re.compile(r".*(union)|(select).*")
    name_to_test = request.GET['name']
    if re.search(pattern, name_to_test):
        return True
    return False

在第 2 行中,我们定义了一个匹配 union 或者 select 的模式,以检测可能的 SQL 注入。这是一个糟糕的写法,因为你可以轻易地绕过这些黑名单,但我们已经在线上的程序中见过它。在第 4 行中,函数 re.match 使用前面定义好的模式,检查第 3 行中的用户输入内容是否包含这些恶意的值。

然而,与 re.search 函数不同的是,re.match 函数不匹配新行。例如,如果攻击者提交了值 aaaaaa \n union select,这个输入就匹配不上正则表达式。因此,检查可以被绕过,失去保护作用。

总而言之,我们不建议使用正则表达式黑名单进行任何安全检查。

7. Unicode 清洗器绕过

Unicode 支持用多种形式来表示字符,并将这些字符映射到码点。在 Unicode 标准中,不同的 Unicode 字符有四种归一化方案。程序可以使用这些归一化方法,以独立于人类语言的标准方式来存储数据,例如用户名。

然而,攻击者可以利用这些归一化,这已经导致了 Python 的 urllib 出现漏洞(CVE-2019-9636)。下面的代码片段演示了一个基于 NFKC 归一化的跨站点脚本漏洞(XSS,Cross-Site Scripting)。

import unicodedata
from django.shortcuts import render
from django.utils.html import escape

def render_input(request):
    user_input = escape(request.GET['p'])
    normalized_user_input = unicodedata.normalize("NFKC", user_input)
    context = {'my_input': normalized_user_input}
    return render(request, 'test.html', context)

在第 6 行中,用户输入的内容被 Django 的 escape 函数处理了,以防止 XSS 漏洞。在第 7 行中,经过清洗的输入被 NFKC 算法归一化,以便在第 8-9 行中通过 test.html 模板正确地渲染。

templates/test.html


{{ my_input | safe}}

在模板 test.html 中,第 4 行的变量 my_input 被标记为安全的,因为开发人员预期有特殊字符,并且认为该变量已经被 escape 函数清洗了。通过标记关键字 safe, Django 不会再次对变量进行清洗。

但是,由于第 7 行(view.py)的归一化,字符“%EF%B9%A4”会被转换为“<”,“%EF%B9%A5”被转换为“>”。这导致攻击者可以注入任意的 HTML 标记,进而触发 XSS 漏洞。为了防止这个漏洞,就应该在把用户输入做完归一化之后,再进行清洗。

8. Unicode 编码碰撞

前文说过,Unicode 字符会被映射成码点。然而,有许多不同的人类语言,Unicode 试图将它们统一起来。这就意味着不同的字符很有可能拥有相同的“layout”。例如,小写的土耳其语 ı(没有点)的字符是英语中大写的 I。在拉丁字母中,字符 i 也是用大写的 I 表示。在 Unicode 标准中,这两个不同的字符都以大写形式映射到同一个码点。

这种行为是可以被利用的,实际上已经在 Django 中导致了一个严重的漏洞(CVE-2019-19844)。下面的代码是一个重置密码的示例。

from django.core.mail import send_mail
from django.http import HttpResponse
from vuln.models import User

def reset_pw(request):
    email = request.GET['email']
    result = User.objects.filter(email__exact=email.upper()).first()
    if not result:
        return HttpResponse("User not found!")
    send_mail('Reset Password','Your new pw: 123456.', 'from@example.com', [email], fail_silently=False)
    return HttpResponse("Password reset email send!")

第 6 行代码获取了用户输入的 email,第 7-9 行代码检查这个 email 值,查找是否存在具有该 email 的用户。如果用户存在,则第 10 行代码依据第 6 行中输入的 email 地址,给用户发送邮件。需要指出的是,第 7-9 行中对邮件地址的检查是不区分大小写的,使用了 upper 函数。

至于攻击,我们假设数据库中存在一个邮箱地址为 foo@mix.com 的用户。那么,攻击者可以简单地传入 foo@mıx.com 作为第 6 行中的 email,其中 i 被替换为土耳其语 ı。第 7 行代码将邮箱转换成大写,结果是 FOO@MIX.COM。这意味着找到了一个用户,因此会发送一封重置密码的邮件。

然而,邮件被发送到第 6 行未转换的邮件地址,也就是包含了土耳其语的 ı。换句话说,其他用户的密码被发送到了攻击者控制的邮件地址。为了防止这个漏洞,可以将第 10 行替换成使用数据库中的用户邮箱。即使发生编码冲突,攻击者在这种情况下也得不到任何好处。

9. IP 地址归一化

在 Python < 3.8 中,IP 地址会被 ipaddress 库归一化,因此前缀的零会被删除。这种行为乍一看可能是无害的,但它已经在 Django 中导致了一个高严重性的漏洞(CVE-2021-33571)。攻击者可以利用归一化绕过校验程序,发起服务端请求伪造攻击(SSRF,Server-Side Request Forgery)。

下面的代码展示了如何绕过这样的校验器。

import requests
import ipaddress

def send_request(request):
    ip = request.GET['ip']
    try:
        if ip in ["127.0.0.1", "0.0.0.0"]:
            return HttpResponse("Not allowed!")
        ip = str(ipaddress.IPv4Address(ip))
    except ipaddress.AddressValueError:
        return HttpResponse("Error at validation!")
    requests.get('https://' + ip)
    return HttpResponse("Request send!")

第 5 行代码获取用户传入的一个 IP 地址,第 7 行代码使用一个黑名单来检查该 IP 是否为本地地址,以防止可能的 SSRF 漏洞。这份黑名单并不完整,仅作为示例。

第 9 行代码检查该 IP 是否为 IPv4 地址,同时将 IP 归一化。在完成验证后,第 12 行代码会对该 IP 发起实际的请求。

但是,攻击者可以传入 127.0.001 这样的 IP 地址,在第 7 行的黑名单列表中找不到。然后,第 9 行代码使用 ipaddress.IPv4Address 将 IP 归一化为 127.0.0.1。因此,攻击者就能够绕过 SSRF 校验器,并向本地网络地址发送请求。

10. URL 查询参数解析

在 Python < 3.7 中,urllib.parse.parse_qsl 函数允许使用“;”和“&”字符作为 URL 的查询变量的分隔符。有趣的是“;”字符不能被其它语言识别为分隔符。

在下面的例子中,我们将展示为什么这种行为会导致漏洞。假设我们正在运行一个基础设施,其中前端是一个 PHP 程序,后端则是一个 Python 程序。

攻击者向 PHP 前端发送以下的 GET 请求:

GET https://victim.com/?a=1;b=2

PHP 前端只识别出一个查询参数“a”,其内容为“1;b=2”。PHP 不把“;”字符作为查询参数的分隔符。现在,前端会将攻击者的请求直接转发给内部的 Python 程序:

GET https://internal.backend/?a=1;b=2

如果使用了 urllib.parse.parse_qsl,Python 程序会处理成两个查询参数,即“a=1”和“b=2”。这种查询参数解析的差异可能会导致致命的安全漏洞,比如 Django 中的 Web 缓存投毒漏洞(CVE-2021-23336)。

总结

我们介绍了 10 个 Python 安全陷阱,我们认为开发者不太了解它们。每个细微的陷阱都很容易被忽视,并在过去导致了线上程序的安全漏洞。

正如前文所述,安全陷阱可能出现在各种操作中,从处理文件、目录、压缩文件、URL、IP 到简单的字符串。一种常见的情况是库函数的使用,这些函数可能有意想不到的行为。这提醒我们一定要升级到最新版本,并仔细阅读文档。在 SonarSource 中,我们正在研究这些缺陷,以便将来不断改进我们的代码分析器。

审核编辑:汤梓红

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 程序
    +关注

    关注

    117

    文章

    3798

    浏览量

    81501
  • 代码
    +关注

    关注

    30

    文章

    4841

    浏览量

    69196
  • python
    +关注

    关注

    56

    文章

    4811

    浏览量

    85102
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    使用Python实现xgboost教程

    使用Python实现XGBoost模型通常涉及以下几个步骤:数据准备、模型训练、模型评估和模型预测。以下是一详细的教程,指导你如何在Python中使用XGBoost。 1. 安装XGBoost
    的头像 发表于 01-19 11:21 465次阅读

    AN-348: 避开无源元件的陷阱

    电子发烧友网站提供《AN-348: 避开无源元件的陷阱.pdf》资料免费下载
    发表于 01-13 15:14 0次下载
    AN-348: 避开无源元件的<b class='flag-5'>陷阱</b>

    Pythondict支持多个key的方法

    ​ 在Python,字典(dict)是一种非常强大的数据结构,它允许我们通过键(key)来存储和检索值(value)。有时候,我们可能想要根据多个键来检索或操作字典的数据。虽然Python
    的头像 发表于 11-29 15:59 226次阅读

    逻辑异或运算符在Python的用法

    Python的 ^ 符号实际上是一按位异或运算符,用于对整数的进制表示进行异或操作。 尽管如此,我们仍然可以通过一些方法来实现逻辑异或的功能,即当两
    的头像 发表于 11-19 09:46 329次阅读

    C++新手容易犯的十个编程错误

    简单的总结一下 C++ 新手容易犯的一些编程错误,给新人们提供一参考。 1 有些关键字在 cpp 文件多写了 对于 C++ 类,一些关键字只要写在 .h 中就好,cpp 中就不用再加上了,比如
    的头像 发表于 11-15 12:42 518次阅读

    对比Python与Java编程语言

    使得编写代码更加灵活,但也可能导致运行时错误。 Java 语法相对冗长,需要显式声明变量类型,增加了代码的可读性和安全性。 静态类型系统在编译时进行类型检查,减少了运行时错误。 、性能 Python 解释型语言,运行速度通常比
    的头像 发表于 11-15 09:31 498次阅读

    Python多线程和多进程的区别

    Python作为一种高级编程语言,提供了多种并发编程的方式,其中多线程与多进程是最常见的两种方式之一。在本文中,我们将探讨Python多线程与多进程的概念、区别以及如何使用线程池与进程池来提高并发执行效率。
    的头像 发表于 10-23 11:48 521次阅读
    <b class='flag-5'>Python</b><b class='flag-5'>中</b>多线程和多进程的区别

    怎么导出python边缘计算的APP?

    怎么导出python边缘计算的APP,想进行修改又找不到源码
    发表于 07-25 06:13

    Python在AI的应用实例

    Python在人工智能(AI)领域的应用极为广泛且深入,从基础的数据处理、模型训练到高级的应用部署,Python都扮演着至关重要的角色。以下将详细探讨Python在AI的几个关键应用
    的头像 发表于 07-19 17:16 1493次阅读

    opencv-python和opencv一样吗

    不一样。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。OpenCV-Python
    的头像 发表于 07-16 10:38 1470次阅读

    如何在Python开发人工智能

    Python开发人工智能(AI)是一广泛而深入的主题,它涵盖了从基础的数据处理到复杂的机器学习、深度学习以及自然语言处理等多个领域。
    的头像 发表于 07-15 15:01 2481次阅读

    python训练出的模型怎么调用

    Python,训练出的模型可以通过多种方式进行调用。 1. 模型保存与加载 在Python,训练好的模型需要被保存,以便在其他程序或会话中使用。以下是一些常用的模型保存和加载方法
    的头像 发表于 07-11 10:15 2384次阅读

    用pycharm进行python爬虫的步骤

    以下是使用PyCharm进行Python爬虫的步骤: 安装PyCharm和Python 首先,您需要安装PyCharm和Python。PyCharm是一流行的
    的头像 发表于 07-11 10:11 981次阅读

    进制处理的一些技巧

    进制和进制的处理,有时候一些小技巧是很有用的。 1、把进制数转换成进制数 (1)在MATLAB中有一
    的头像 发表于 07-05 11:51 647次阅读

    具有十个解码输出的进位计数器/除法器数据表

    电子发烧友网站提供《具有十个解码输出的进位计数器/除法器数据表.pdf》资料免费下载
    发表于 05-17 10:47 0次下载
    具有<b class='flag-5'>十个</b>解码输出的<b class='flag-5'>十</b>进位计数器/除法器数据表