和朋友聊到一个比较有意思的现象,在最近两年的校招面试中,大部分同学连一点基础的密码学知识都没有, 即便是有一些渗透功底的同学。
所以这里想和大家聊一些简单的密码学基础知识,不涉及算法实现,更多的是和常见的漏洞场景联系起来,让问题更容易理解,有点抛砖引玉的意思。
本文主要聊一下随机数,随机数其实是非常广泛的,可以说也是密码技术的基础。
对随机数的使用不当很可能会导致一些比较严重的安全问题, 并且这些安全问题通常会比较隐蔽。
随机数在计算机应用中使用的比较广泛,最为熟知的便是在密码学中的应用。本文主要是讲解随机数使用导致的一些Web安全风。
我们先简单了解一下随机数
随机数分为真随机数和伪随机数,我们程序使用的基本都是伪随机数,其中伪随机又分为强伪随机数和弱伪随机数。
随机数有3个特性,具体如下:
随机数的特性和随机数的分类有一定的关系,比如,弱伪随机数只需要满足随机性即可,而强位随机数需要满足随机性和不可预测性,真随机数则需要同时满足3个特性。
引发安全问题的关键点在于不可预测性。
我们平常软件和应用实现的都是伪随机数,所以本文的重点也就是伪随机数。
伪随机数的生成实现一般是 算法+种子 。
具体的伪随机数生成器PRNG一般有:
比较常用的一般是线性同余法,比如我们熟知的C语言的rand库和Java的java.util.Random类,都采用了线性同余法生成随机数。
随机数的应用场景比较广泛,以下是随机数常见的应用场景:
相比其他密码技术,随机数很少受到关注,但随机数在密码技术和计算机应用中是非常重要的,不正确的使用随机数会导致一系列的安全问题。
随机数导致的安全问题一般有两种
第一种情况,简单来讲,就是我们需要一个随机数,但是开发者没有使用随机数,而是指定了一个常量。当然,很多人会义愤填膺的说,sb才会不用随机数。但是,请不要忽略我朝还是有很多的。主要有两个场景:
开发者缺乏基础常识不知道要用随机数;
一些应用场景和框架,接口文档不完善或者开发者没有仔细阅读等原因。
比如找回密码的token,需要一个伪随机数,很多业务直接根据用户名生成token;
比如OAuth2.0中需要第三方传递一个state参数作为CSRF Token防止CSRF攻击,很多开发者根本不使用这个参数,或者是传入一个固定的值。由于认证方无法对这个值进行业务层面有效性的校验,导致了OAuth的CSRF攻击。
第二种情况,主要区别就在于伪随机数的强弱了,大部分(所有?)语言的API文档中的基础库(常用库)中的random库都是弱伪随机,很多开发自然就直接使用。但是,最重要也最致命的是, 弱伪随机数是不能用于密码技术的 。
还是第一种情况中的找回密码场景,关于token的生成, 很多开发使用了时间戳作为随机数(md5(时间戳),md5(时间戳+用户名)),但是由于时间戳是可以预测的,很容易就被猜解。 不可预测性是区分弱伪随机数和强伪随机数的关键指标 。
当然,除了以上两种情况,还有一些比较特别的情况,通常情况下比较少见,但是也不排除:
wooyun上有很多漏洞,还蛮有意思的,都是和随机数有关的。
PS:个人实力有限,以下实例基本都来自wooyun漏洞实例,在这里谢谢各位大牛,如有侵权,请联系删除。
Oauth2.0的这个问题特别经典,除了wooyun实例列出来的,其实很多厂商都有这个问题。
Oauth2.0中state参数要求第三方应用的开发者传入一个CSRF Token(随机数),如果没有传入或者传入的不是随机数,会导致CSRF登陆任意帐号:
很多密码找回的场景,会发送给用户邮件一个url,中间包含一个token,这个token如果猜测,那么就可以找回其他用户的密码。
1.Shopex 4.8.5密码取回处新生成密码可预测漏洞
直接使用了时间函数microtime()作为随机数,然后获取MD5的前6位。
#!php substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6);
PHP 中microtime()的值除了当前服务器的秒数外,还有微秒数,微妙数的变化范围在0.000000 -- 0.999999 之间,一般来说,服务器的时间可以通过HTTP返回头的DATE字段来获取,因此我们只需要遍历这1000000可能值即可。但我们要使用暴力破解的方式发起1000000次网络请求的话,网络请求数也会非常之大。可是shopex非常贴心的在生成密码前再次将microtime() 输出了一次:
#!php $messenger = &$this->system->loadModel('system/messenger');echo microtime()."<br/>";
2. 奇虎360任意用户密码修改
直接是MD5(unix时间戳)
3. 涂鸦王国弱随机数导致任意用户劫持漏洞,附测试POC
关于找回密码随机数的问题强烈建议大家参考拓哥的11年的文章 《利用系统时间可预测破解java随机数| 空虚浪子心的灵魂》
弱伪随机数被绕过
Espcms中一处SQL注入漏洞的利用,利用时发现espcms对传值有加密并且随机key,但是这是一个随机数池固定的弱伪随机数,可以被攻击者遍历绕过
使用了microtime()作为随机数,可以被预测暴力破解
Android 4.4之前版本的Java加密架构(JCA)中使用的Apache Harmony 6.0M3及其之前版本的SecureRandom实现存在安全漏洞,具体位于 classlib/modules/security/src/main/java/common/org/apache/harmony/security/provider/crypto/SHA1PRNG_SecureRandomImpl.java
类的engineNextBytes函数里,当用户没有提供用于产生随机数的种子时,程序不能正确调整偏移量,导致PRNG生成随机序列的过程可被预测。
上面讲的随机数基础和漏洞实例更偏重是给攻击者一些思路,这里更多的是一些防御和预防的建议。
Platform | CSPRNG |
---|---|
PHP | mcrypt_create_iv, openssl_random_pseudo_bytes |
Java | java.security.SecureRandom |
Dot NET (C#, VB) | System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider |
Ruby | SecureRandom |
Python | os.urandom |
Perl | Math::Random::Secure |
C/C++ (Windows API) | CryptGenRandom |
Any language on GNU/Linux or Unix | Read from /dev/random or /dev/urandom |
6.强伪随机数生成(不建议开发自己实现)
产生高强度的随机数,有两个重要的因素:种子和算法。算法是可以有很多的,通常如何选择种子是非常关键的因素。 如Random,它的种子是System.currentTimeMillis(),所以它的随机数都是可预测的, 是弱伪随机数。
强伪随机数的生成思路:收集计算机的各种信息,键盘输入时间,内存使用状态,硬盘空闲空间,IO延时,进程数量,线程数量等信息,CPU时钟,来得到一个近似随机的种子,主要是达到不可预测性。
参考资料: