简介
在今天的 Defencely Lab 中，我们将详细介绍和演示 Python 对象注入攻击（Python Object Injection）的细节。整个演示将使用我们专门编写的易受攻击的应用程序和漏洞，源码可以在这里找到 - Github – Python Object Injection。
需要的基础知识
了解基本的 OOP 概念
Python 类和对象简介
什么是类？
类是一个模板，你可以在其中存储变量和方法。
什么是对象？
对象可以是任何东西，一个类的实例，一个变量或者一个类中的函数。
让我们来看一个实际的例子：
在这里，你可以看到我们创建了一个名为 Test 的类实例，并将它分配给了一个名为 simpleapp 的变量，将变量 rony 的值传递给了该实例。
输出如下：
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1
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simpleapp = Test(rony)
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当执行此代码时，python 会创建一个对象，然后将我们的值传递给第一个参数。每当 python 创建一个对象时，__init__ 函数就会被调用。__init__ 像 python 中的构造函数一样工作。
伴随着我们的输出，打印出了一个随机的数字，这是因为我们直接打印出了实例分配的变量，以显示 python 是如何对待一个对象的。
什么是对象注入？
对象注入是一种应用程序级的安全漏洞，它允许攻击者根据上下文执行严重的攻击。
Python 专门将某原生模块命名为“Pickle”，它在特定情况下容易受到对象注入攻击。
危险发生在当用户控制的数据被传递时，Python 已经在其官方文档中指出 pickle 是一个存在风险的模块。
我们可以将“Pickle”模块与 PHP 中的 serialize/unserialize() 原生函数进行比较，当存在用户输入时该 PHP 函数也容易受到对象注入攻击。
在 Python 中，与 PHP 不同的是，我们不需要一个魔术方法作为注入到对象的条件。
在 python 中进行序列化和反序列化仅仅是对数据的 Pickling 和 Unpickling。
除非用户输入的数据被传递到 Unpickling 的过程中，否则，Python 中数据的 Unpickling 并不一定是危险的。
下面是 Python 中 Pickled 和 Unpickled 的数据的样子：
检测对象注入攻击
要实现对象注入，你必须在应用程序上执行一个白盒 Pentest。因为每当你在复杂对象上 pickling 时，Python 中的序列化数据都会带有类名、变量和值。
Pickle 模块提供了四种简单和快速 pickling 和 unpickling 的方法。
dump()
dumps()
load()
loads()
您可以在 Python 官方文档中找到它们各自的功能。
正如我已经提到的，Unpickling 数据并不一定是危险的，但如果你是在后端处理，那么 pickling 和 unpickling 用户输入的数据就是危险的。永远不要相信用户的输入。
如果所提供的数据是由用户控制的，那么很明显会被篡改。
因此，如果你看到 pickled 的数据正在通过 HTTP 方法传输，则可能存在对象注入。
了解易受攻击应用程序的工作流
文件名：pickle.py
我们将研究上述代码，并据此实现一个对象注入。
忽略上面代码上写的所有内容，让我们集中精力在三件事情上。
在这里，arg 变量是用户的输入。
类 simpleApp 中的 final_workout() 方法将运行一个 python 文件。
app.secureaApp() 方法用于 unpickling 输入的数据。
现在，让我们更深入地了解这些方法正在扮演的角色。
simpleApp() 类中的 secureApp() 方法：
我假设你已经阅读了 Python 的官方文档，并且知道了这篇文章使用的所有方法的输入输出。
方法：
dump()
dumps()
load()
loads()
secureApp() 方法所做的是将文件名作为参数。使用 pickle 模块的 load() 方法 Unpickling 文件中的数据，并将 unpickled 的数据赋予变量 workDone。之后该变量会作为 final_workout() 方法的参数。
我们看看 final_workout() 方法的内容。
simpleApp() 类中的 final_workout() 方法：
该方法创建一个名为 code.py 的 python 文件，将 unpickled 的数据写入文件并运行它。
我们来看看，当使用已经生成的序列化数据来运行易受攻击的应用程序 pickle.py 时，会发生什么。
正如我们看到的，它打印出了序列化数据的内容，并成功运行，打印出字符串。
下面我们将学习怎样构造自己的序列化数据，以在相同的应用程序上成功地进行对象注入。
编写漏洞利用
现在我们知道 pickle.py 正在使用序列化的数据，因此，我们将使用 dumps() 方法 pickle 我们构造的 payload。
文件名：exploit_pickle.py
我们将序列化一条包含了编码后系统命令的代码, 并在它工作时对其进行测试。
现在我们就成功地注入了自己精心构造的代码。
本文由 安全客 翻译，作者：天鸽
原文链接：http://defencely.com/blog/defencely-clarifies-python-object-injection-exploitation/