❶ 密碼那些事
之前在工作中經常用密鑰,但是不知道其中的原因,現在閑下來就來看下,再看的過程發現這個隨機數概念很模糊,於是就查了下,現總結如下:
0x01 隨機數
概述
隨機數在計算機應用中使用的比較廣泛,最為熟知的便是在密碼學中的應用。本文主要是講解隨機數使用導致的一些Web安全風。
我們先簡單了解一下隨機數
分類
隨機數分為真隨機數和偽隨機數,我們程序使用的基本都是偽隨機數,其中偽隨機又分為強偽隨機數和弱偽隨機數。
真隨機數謹帆,通過物理實驗得出,比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等
偽隨機數,通過一定演算法和種子得出。軟體實現的是偽隨機數
強偽隨機數,難以預測的隨機數
弱偽隨機數,易於預測的隨機數
特性
隨機數有3個特性,具體如下:
隨機性:不存在統計學偏差,是完全雜亂的數列
不可預測性:不能從過去的數列推測出下一個出現的數
不可重現性:除非將數列本身保存下來,否則不能重現相同的數列
隨機數的特性和隨機數的分類有一定的關系,比如,弱偽隨機數只需要滿足隨機性即可,而強位隨機數需要滿足隨機性和不可預測性,真隨機數則需要同時滿足3個特性。
引發安全問題的關鍵點在於不可預測性。
偽隨機數的生成
我們平常軟體和應用實現的都是偽隨機數,所以本文的重點也就是偽隨機數。
偽隨機數的生成實現一般是演算法+種子。
具體的偽隨機數生成器PRNG一般有:
線性同餘法
單向散列函數法
密碼法
ANSI X9.17
比較常用的一般是線性同餘法,比如我們熟知的C語言的rand庫和Java的java.util.Random類,都採用了線性同餘法生成隨機數。
應用場景
雹陪隨機數的應用場景比較廣泛,以下是隨機數常見的應用場景:
驗證碼生成
抽獎活動
UUID生成
SessionID生成
Token生成
CSRF Token
找回密碼Token
游 戲 (隨機元素的生成)
洗牌
俄羅斯方塊出現特定形狀的序列
游戲爆裝備
密碼應用場景
生成密鑰:對稱密碼,消息認證
生成密鑰對:公鑰密碼,數字簽名
生成IV: 用於分組密碼的CBC,CFB和OFB模式
生成nonce: 用於防禦重放攻擊; 分組密碼的CTR模式
生成鹽:用於基於口令的密碼PBE等
0x02 隨機數的安全性
相比其他密碼技術,隨機數很少受到關注,但隨機數在密碼技術和計算機應用中是非常重要的,不正確的使用隨機數會導致一系列的安全問題。
隨機數的安全風險
隨機數導致的安全問題一般有兩種
應該使用隨機數,開發者並沒有使用隨機數;
應該使用強偽隨機數,開發者使用了弱偽隨機數。
第一種情況,簡單來講,就是我們需要一個隨機數,但是開發者沒有使用隨機數,而是指定了一個常量。當然,很多人會義憤填膺的說,sb才會不用隨機數。但是,請不要忽略我朝還是有很多的。主要有兩個場景:
開發者缺乏基礎常識不知道要用隨機數;
一些應用場景和框架,介面文檔不完善或者開發者沒有仔細閱讀等原因。
比如找回密碼的token,需要一個偽隨機數,很多業務直接根據用戶祥肆雹名生成token;
比如OAuth2.0中需要第三方傳遞一個state參數作為CSRF Token防止CSRF攻擊,很多開發者根本不使用這個參數,或者是傳入一個固定的值。由於認證方無法對這個值進行業務層面有效性的校驗,導致了 OAuth 的CSRF攻擊。
第二種情況,主要區別就在於偽隨機數的強弱了,大部分(所有?)語言的API文檔中的基礎庫(常用庫)中的random庫都是弱偽隨機,很多開發自然就直接使用。但是,最重要也最致命的是,弱偽隨機數是不能用於密碼技術的。
還是第一種情況中的找回密碼場景,關於token的生成, 很多開發使用了時間戳作為隨機數(md5(時間戳),md5(時間戳+用戶名)),但是由於時間戳是可以預測的,很容易就被猜解。不可預測性是區分弱偽隨機數和強偽隨機數的關鍵指標。
當然,除了以上兩種情況,還有一些比較特別的情況,通常情況下比較少見,但是也不排除:
種子的泄露,演算法很多時候是公開的,如果種子泄露了,相當於隨機數已經泄露了;
隨機數池不足。這個嚴格來說也屬於弱偽隨機數,因為隨機數池不足其實也導致了隨機數是可預測的,攻擊者可以直接暴力破解。
漏洞實例
wooyun上有很多漏洞,還蠻有意思的,都是和隨機數有關的。
1.應該使用隨機數而未使用隨機數
Oauth2.0的這個問題特別經典,除了wooyun實例列出來的,其實很多廠商都有這個問題。
Oauth2.0中state參數要求第三方應用的開發者傳入一個CSRF Token(隨機數),如果沒有傳入或者傳入的不是隨機數,會導致CSRF登陸任意帳號:
唯品會賬號相關漏洞可通過csrf登錄任意賬號
人人網 - 網路 OAuth 2.0 redirect_uir CSRF 漏洞
2.使用弱偽隨機數
1) 密碼取回
很多密碼找回的場景,會發 送給 用戶郵件一個url,中間包含一個token,這個token如果猜測,那麼就可以找回其他用戶的密碼。
1. Shopex 4.8.5密碼取回處新生成密碼可預測漏洞
直接使用了時間函數microtime()作為隨機數,然後獲取MD5的前6位。
1. substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6);
PHP 中microtime()的值除了當前 伺服器 的秒數外,還有微秒數,微妙數的變化范圍在0.000000 -- 0.999999 之間,一般來說,伺服器的時間可以通過HTTP返回頭的DATE欄位來獲取,因此我們只需要遍歷這1000000可能值即可。但我們要使用暴力破解的方式發起1000000次請求的話,網路請求數也會非常之大。可是shopex非常貼心的在生成密碼前再次將microtime() 輸出了一次:
1. $messenger = &$this->system->loadModel('system/messenger');echo microtime()."
";
2.奇虎360任意用戶密碼修改
直接是MD5( unix 時間戳)
3.塗鴉王國弱隨機數導致任意用戶劫持漏洞,附測試POC
關於找回密碼隨機數的問題強烈建議大家參考拓哥的11年的文章《利用系統時間可預測破解java隨機數| 空虛浪子心的靈魂》
2) 其他隨機數驗證場景
CmsEasy最新版暴力注入(加解密缺陷/繞過防注入)
弱偽隨機數被繞過
Espcms v5.6 暴力注入
Espcms中一處SQL注入漏洞的利用,利用時發現espcms對傳值有加密並且隨機key,但是這是一個隨機數池固定的弱偽隨機數,可以被攻擊者遍歷繞過
Destoon B2B 2014-05-21最新版繞過全局防禦暴力注入(官方Demo可重現)
使用了microtime()作為隨機數,可以被預測暴力破解
Android 4.4之前版本的Java加密架構(JCA)中使用的Apache Harmony 6.0M3及其之前版本的SecureRandom實現存在安全漏洞,具體位於classlib/moles/security/src/main/java/common/org/apache/harmony/security/provider/crypto/SHA1PRNG_SecureRandomImpl.java
類的engineNextBytes函數里,當用戶沒有提供用於產生隨機數的種子時,程序不能正確調整偏移量,導致PRNG生成隨機序列的過程可被預測。
Android SecureRandom漏洞詳解
安全建議
上面講的隨機數基礎和漏洞實例更偏重是給攻擊者一些思路,這里更多的是一些防禦和預防的建議。
業務場景需要使用隨機數,一定要使用隨機數,比如Token的生成;
隨機數要足夠長,避免暴力破解;
保證不同用處的隨機數使用不同的種子
對安全性要求高的隨機數(如密碼技術相關)禁止使用的弱偽隨機數:
不要使用時間函數作為隨機數(很多程序員喜歡用時間戳) Java:system.currenttimemillis() php:microtime()
不要使用弱偽隨機數生成器 Java: java.util.Random PHP: rand() 范圍很小,32767 PHP: mt_rand() 存在缺陷
強偽隨機數CSPRNG(安全可靠的偽隨機數生成器(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator)的各種參考
6.強偽隨機數生成(不建議開發自己實現)
產生高強度的隨機數,有兩個重要的因素:種子和演算法。演算法是可以有很多的,通常如何選擇種子是非常關鍵的因素。 如Random,它的種子是System.currentTimeMillis(),所以它的隨機數都是可預測的, 是弱偽隨機數。
強偽隨機數的生成思路:收集計算機的各種,鍵盤輸入時間,內存使用狀態,硬碟空閑空間,IO延時,進程數量,線程數量等信息,CPU時鍾,來得到一個近似隨機的種子,主要是達到不可預測性。
暫時先寫到這里
❷ DestoonB2B網站管理系統的創新功能
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