Deserialisierungsangriffe und Verhinderung des Pickle-Moduls in Python

Einführung

Hallo zusammen! Im Bereich der Python-Programmierung gibt es ein potenzielles Sicherheitsrisiko – Deserialisierungsangriffe. Bevor wir uns mit Deserialisierungsangriffen befassen, ist es wichtig, dass wir verstehen, was Serialisierung und Deserialisierung sind.

Konzeptionell ist die Serialisierung der Prozess der Umwandlung einer Datenstruktur oder eines Objekts in einen Byte-Stream. Durch diese Konvertierung können Daten bequem in einer Datei gespeichert oder über ein Netzwerk übertragen werden. Deserialisierung hingegen ist der umgekehrte Prozess, der den Byte-Stream zurück in die ursprüngliche Datenstruktur oder das ursprüngliche Objekt umwandelt.

In Python ist das Pickle-Modul eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge zur Implementierung von Serialisierung und Deserialisierung. Es bietet eine bequeme Schnittstelle, die komplexe Python-Objekte serialisieren und speichern kann, und bei Bedarf später einfach deserialisieren und wiederherstellen kann. Diese Bequemlichkeit birgt jedoch auch potenzielle Sicherheitsrisiken.

Überblick über Deserialisierungsangriffe

Der Deserialisierungsprozess ist nicht immer sicher und zuverlässig. Wenn wir Deserialisierungsoperationen aus einer nicht vertrauenswürdigen Datenquelle durchführen, besteht die Möglichkeit, dass wir unter Deserialisierungsangriffen leiden. Angreifer können bösartigen Code in die serialisierten Daten einbetten. Sobald diese Daten deserialisiert werden, wird der eingebettete bösartige Code ausgeführt. Solche Angriffe können zu schwerwiegenden Folgen führen, wie z. B. Datenlecks, Systemabstürzen und ermöglichen es Angreifern sogar, Remote-Kontrollberechtigungen des Systems zu erhalten.

Überblick über das Python Pickle-Modul

Grundlegende Funktionen von Pickle

Das Pickle-Modul ist Teil der Python-Standardbibliothek und kann ohne zusätzliche Installation verwendet werden. Seine Hauptfunktion besteht darin, die Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten zu implementieren. Ob es sich um einen einfachen grundlegenden Datentyp oder eine komplexe Datenstruktur handelt (z. B. Listen, Dictionaries, Klasseninstanzen usw.), Pickle kann ihn in einen Byte-Stream zur Speicherung oder Übertragung konvertieren und bei Bedarf in die ursprüngliche Objektform zurückversetzen.

Funktionsprinzip von Pickle

Das Funktionsprinzip von Pickle ist relativ intuitiv. In der Serialisierungsphase konvertiert es Python-Objekte nach bestimmten Regeln in Byte-Streams. Diese Byte-Streams enthalten die Typinformationen und den Dateninhalt der Objekte. In der Deserialisierungsphase liest Pickle den Byte-Stream und stellt ihn gemäß den darin enthaltenen Informationen in das entsprechende Python-Objekt wieder her.

Serialisierung und Deserialisierung von Pickle

1. Serialisierung: Pickle bietet zwei Hauptserialisierungsfunktionen: pickle.dump und pickle.dumps. Die Funktion pickle.dump schreibt das serialisierte Objekt direkt in die angegebene Datei, während die Funktion pickle.dumps einen Byte-Stream zurückgibt, der die serialisierten Daten enthält.

import pickle

# Objekt erstellen
data = {'name': 'Leapcell', 'age': 29, 'city': 'New York'}

# Serialisieren Sie das Objekt und schreiben Sie es in eine Datei.
with open('data.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

# Oder einen Byte-Stream zurückgeben
data_bytes = pickle.dumps(data)

2. Deserialisierung: Es gibt auch zwei häufig verwendete Funktionen für die Deserialisierung: pickle.load und pickle.loads. Die Funktion pickle.load liest den Byte-Stream aus der angegebenen Datei und deserialisiert ihn, und die Funktion pickle.loads deserialisiert direkt einen Byte-Stream.

import pickle

# Deserialisieren Sie das Objekt aus der Datei.
with open('data.pickle', 'rb') as file:
    data = pickle.load(file)

# Oder einen Byte-Stream direkt deserialisieren
data = pickle.loads(data_bytes)

Prinzip der Deserialisierungsangriffe

Angriffsmechanismus

Der Kern von Deserialisierungsangriffen besteht darin, dass Angreifer bösartigen Code in die serialisierten Daten einschleusen können. Wenn das Zielsystem diese serialisierten Daten, die bösartigen Code enthalten, deserialisiert, wird der bösartige Code ausgeführt, wodurch das Ziel des Angreifers erreicht wird. Das heißt, wenn wir während der Deserialisierung keine strenge Überprüfung und Durchmusterung der Datenquelle durchführen, ist es gleichbedeutend damit, Angreifern die Tür zu öffnen, um beliebigen Code im System auszuführen.

Was Angreifer tun können

Angreifer können Deserialisierungslücken nutzen, um eine Vielzahl bösartiger Operationen durchzuführen, wie z. B. das Ausführen beliebiger Systembefehle, das Ändern wichtiger Daten im System oder das Stehlen vertraulicher Informationen usw. Diese Operationen können die Sicherheit und Stabilität des Systems ernsthaft beeinträchtigen.

Beispielcode

Um den Prozess von Deserialisierungsangriffen klarer zu veranschaulichen, sehen wir uns ein konkretes Beispiel an:

import pickle
import os

# Bösartigen Code erstellen
class Malicious:
    def __reduce__(self):
        return (os.system, ('echo Hacked!',))

# Das bösartige Objekt serialisieren
malicious_data = pickle.dumps(Malicious())

# Während der Deserialisierung bösartigen Code ausführen
pickle.loads(malicious_data)

In diesem Beispiel:

1. Bösartigen Code erstellen: Wir definieren eine Klasse namens Malicious und geben den Befehl os.system('echo Hacked!') an, der in ihrer Methode __reduce__ ausgeführt werden soll. Die Methode __reduce__ ist eine spezielle Methode, die Pickle während des Deserialisierungsprozesses aufruft, um das Objekt zu rekonstruieren.
2. Das bösartige Objekt serialisieren: Verwenden Sie die Funktion pickle.dumps, um eine Instanz der Klasse Malicious zu serialisieren, um den Byte-Stream malicious_data zu erhalten, der bösartigen Code enthält.
3. Das bösartige Objekt deserialisieren: Wenn die Funktion pickle.loads zum Deserialisieren von malicious_data verwendet wird, wird die Methode __reduce__ aufgerufen, wodurch der angegebene Befehl ausgeführt und "Hacked!" ausgegeben wird.

So verhindern Sie Pickle-Deserialisierungsangriffe

Prinzipien der sicheren Deserialisierung

Das Hauptprinzip zur Verhinderung von Deserialisierungsangriffen besteht darin, Deserialisierungsoperationen aus nicht vertrauenswürdigen Quellen zu vermeiden. Nur wenn die Datenquelle vollständig vertrauenswürdig ist, können Deserialisierungsoperationen durchgeführt werden.

Praktische Verteidigungsmethoden

1. Beispiel für sicheren Deserialisierungscode: Wenn die Deserialisierung mit Pickle in einigen Fällen erforderlich ist, können die Typen von Objekten, die deserialisiert werden können, durch Überladen der Methode find_class eingeschränkt werden, wodurch der Umfang der Deserialisierung eingeschränkt wird.

import pickle
import types
import io

# Benutzerdefinierter Unpickler zur Beschränkung deserialisierbarer Typen
class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler):
    def find_class(self, module, name):
        if module == "builtins" and name in {"str", "list", "dict", "set", "int", "float", "bool"}:
            return getattr(__import__(module), name)
        raise pickle.UnpicklingError(f"global '{module}.{name}' ist verboten")

def restricted_loads(s):
    return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(s)).load()

Im obigen Code haben wir eine RestrictedUnpickler-Klasse angepasst, die von pickle.Unpickler erbt und die Methode find_class überschreibt. Auf diese Weise dürfen nur einige sichere integrierte Typen deserialisiert werden, wodurch die Sicherheit von Deserialisierungsoperationen verbessert wird. 2. Verwenden Sie andere sichere Serialisierungsmodule (z. B. JSON): Eine sicherere Option ist die Verwendung des JSON-Moduls anstelle von Pickle für Serialisierungs- und Deserialisierungsoperationen. JSON unterstützt nur grundlegende Datentypen (wie Zeichenfolgen, Zahlen, boolesche Werte, Arrays und Objekte) und führt keinen beliebigen Code aus, daher hat es gewisse Vorteile in Bezug auf die Sicherheit.

import json

# Objekt serialisieren
data = {'name': 'Leapcell', 'age': 29, 'city': 'New York'}
data_json = json.dumps(data)

# Objekt deserialisieren
data = json.loads(data_json)

Schlussfolgerung

Dieser Artikel stellt umfassend die Konzepte der Serialisierung und Deserialisierung in Python sowie die Anwendung des Pickle-Moduls in diesem Prozess vor. Gleichzeitig werden die Prinzipien von Deserialisierungsangriffen ausführlich erläutert und die Methoden demonstriert, die Angreifer möglicherweise anhand konkreter Codebeispiele anwenden. Abschließend haben wir die Prinzipien und spezifischen Methoden zur Verhinderung von Pickle-Deserialisierungsangriffen erörtert, einschließlich der Einschränkung von Deserialisierungstypen und der Verwendung sichererer Serialisierungsmodule. Es ist zu hoffen, dass durch die Einführung dieses Artikels jeder ein tieferes Verständnis von Deserialisierungsangriffen erlangen und in der tatsächlichen Programmierung wirksame Präventivmaßnahmen ergreifen kann, um die Sicherheit des Systems zu gewährleisten. Wenn Sie Fragen oder Anregungen zum Inhalt dieses Artikels haben, können Sie diese gerne im Kommentarbereich diskutieren.

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