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In a climate of rampant online fraud, protecting yourself from identity theft requires taking some simple, proactive steps and remaining constantly vigilant.

Using the cloud securely should be your primary concern - not the underlying security of the public cloud.

always surprises me how easily a community can adapt to a new situation or reality. What was once considered an outlier or even an unimaginable situation can quickly become our new normal. For those of us focused on protecting enterprises from threats, that also couldn't be more accurate. Specifically for the Akamai team working on our Prolexic platform in our Security Operations Command Center (SOCC), mitigating many distributed denial-of-service (DDoS) attacks a day has resulted in increasingly sophisticated automated tooling and expert-level know-how through mitigating these constant attacks.

always surprises me how easily a community can adapt to a new situation or reality. What was once considered an outlier or even an unimaginable situation can quickly become our new normal. For those of us focused on protecting enterprises from threats, that also couldn't be more accurate. Specifically for the Akamai team working on our Prolexic platform in our Security Operations Command Center (SOCC), mitigating many distributed denial-of-service (DDoS) attacks a day has resulted in increasingly sophisticated automated tooling and expert-level know-how through mitigating these constant attacks.

你保护不了你看不见的资产。

当渗透测试人员拿到shell后，如果要进一步渗透，信息收集是重中之重，内网渗透的深入程度取决于信息收集的深度，内网渗透的本质就是信息收集，而登录凭证的收集是信息收集的重点方向。关于linux系统下登录凭证收集的文章多为翻查文件。本文将研究

Web层面上的那些拒绝服务攻击(DoS) 声明

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本文所需一定基础知识方能顺畅的进行阅读和理解，基础知识请读者自行搜索学习。

前言

相信很多师傅都了解DDoS攻击，也就是分布式拒绝服务，但这类攻击在很多时候拼的是资源，从攻击者的角度来看进行此类攻击还是需要一定“成本”的，从受害者的角度来看防御此类攻击的“成本”更是昂贵！

拒绝服务是一个老生常谈的话题，而发生在Web层面的拒绝服务风险一直不被重视；虽然其不如RCE、SQLi之类的漏洞更加直接的影响数据和服务，但令服务器宕机这类风险还是不容小视。

试想如果攻击者去利用不费成本的Web层拒绝服务风险造成服务器、应用、模块…瘫痪宕机，岂不是令那些斥巨资建设/购买“DDoS防护”一脸懵～

原理及案例 资源生成大小可控

现在有许多资源是由服务器生成然后返回给客户端的，而此类“资源生成”接口如若有参数可以被客户端控制（可控），并没有做任何资源生成大小限制，这样就会造成拒绝服务风险。

此类场景多为：图片验证码、二维码

实际场景

图片验证码在登录、注册、找回密码…等功能比较常见：

关注一下接口地址：https://attack/validcode?w=130&h=53

参数值：w=130&h=53，我们可以理解为生成的验证码大小长为130，宽为53

可以将w=130修改为w=130000000000000000，让服务器生成超大的图片验证码从而占用服务器资源造成拒绝服务。

Zip炸弹

不知道各位有没有听说过Zip炸弹，一个42KB的压缩文件(Zip)，解压完其实是个4.5PB的“炸弹”。

先不说4.5PB这个惊人的大小，光解压都会占用极大的内存。

该文件的下载地址：https://www.bamsoftware.com/hacks/zipbomb/42.zip

解压这个42.zip以后会出现16个压缩包，每个压缩包又包含16个，如此循环5次，最后得到16的5次方个文件，也就是1048576个文件，这一百多万个最终文件，每个大小为4.3GB。 因此整个解压过程结束以后，会得到 1048576 * 4.6 GB = 4508876.8 GB，也就是 4508876.8 ÷ 1024 ÷ 1024 = 4.5 PB。

通过以上说明，我们可以寻找存在解压功能的Web场景进行拒绝服务攻击，但是这里有一个前置条件就是需要解压并可以递归解压。

那我们想要完成这一攻击就非常的困难了，“前辈”也提到了非递归的Zip炸弹，也就是没有嵌套Zip文件文件的，如下表格：

名称 解压结果 zbsm.zip 42 kB → 5.5 GB zblg.zip 10 MB → 281 TB zbxl.zip 46 MB → 4.5 PB (Zip64, less compatible)

存在解压功能的Web场景还是比较多的，可以根据实际业务场景进行寻找。

实际场景

根据实际业务场景发现一处上传模板文件功能，根据简单的测试，发现此处上传Zip文件会自动解压：

这里我选择上传zbsm.zip上去，看一下服务器反应:

这里整个服务的请求都没有返回结果，成功造成拒绝服务。

XDoS(XML拒绝服务攻击)

XDoS，XML拒绝服务攻击，其就是利用DTD产生XML炸弹，当服务端去解析XML文档时，会迅速占用大量内存去解析，下面我们来看几个XML文档的例子。

Billion Laughs

据说这被称为十亿大笑DoS攻击，其文件内容为：

<!DOCTYPE keyz [ <!ENTITY key "key"> <!ENTITY key2 "&key;&key;&key;&key;&key;&key;&key;&key;&key;&key;"> <!ENTITY key3 "&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;&key2;"> <!ENTITY key4 "&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;&key3;"> <!ENTITY key5 "&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;&key4;"> <!ENTITY key6 "&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;&key5;"> <!ENTITY key7 "&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;&key6;"> <!ENTITY key8 "&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;&key7;"> <!ENTITY key9 "&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;&key8;"> ]> <keyz>&key9;</keyz>

这是一段实体定义，从下向上观察第一层发现key9由10个key8组成，由此类推得出key[n]由10个key[n-1]组成，那么最终算下来实际上key9由10^9(1000000000)个key[..]组成，也算是名副其实了～

本地测试解析该XML文档，大概占用内存在2.5GB左右（其他文章中出现的均为3GB左右内存）：

试想：这只是9层级炸弹，如果再多一点呢？

External Entity

外部实体引用，文档内容如下：

<!DOCTYPE keyz [ <!ENTITY wechat SYSTEM "https://dldir1.qq.com/weixin/Windows/WeChatSetup.exe"> ]> <keyz>&wechat;</keyz>

这个理解起来就很简单了，就是从外部的链接中去获取解析实体，而我们可以设置这个解析URL为一个超大文件的下载地址，以上所举例就是微信的。

当然，我们也可以设置一个不返回结果的地址，如果外部地址不返回结果，那么这个解析就会在此处一直挂起从而占用内存。

Internal Entity

内部实体引用，文档内容如下：

<!DOCTYPE keyz [ <!ENTITY a "a...a"> ]> <keyz>&a;...&a;</keyz>

其意思就是实体a的内容又臭又长，而后又N次引用这个实体内容，这就会造成解析的时候占用大量资源。

实际场景

一开始通过此处上传doc文档的功能，发现了一枚XXE注入，提交后厂商进行修复，但复测后发现其修复的结果就是黑名单SYSTEM关键词，没办法通过带外通道读取敏感数据了～

抱着试一试的心态将Billion Laughs的Payload放入到doc文档中(这里与XXE doc文档制作方式一样修改[Content_Types].xml文件，重新打包即可)：

上传之后产生的效果就是网站延时极高，至此就完成了整个测试。

ReDoS(正则表达式拒绝服务攻击)

ReDoS，正则表达式拒绝服务攻击，顾名思义，就是由正则表达式造成的拒绝服务攻击，当编写校验的正则表达式存在缺陷或者不严谨时，攻击者可以构造特殊的字符串来大量消耗服务器的系统资源，造成服务器的服务中断或停止。

在正式了解ReDoS之前，我们需要先了解一下正则表达式的两类引擎：

名称 区别 应用 匹配方式 DFA DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次，速度快、特性少 awk(大多数版本)、egrep（大多数版本）、flex、lex、MySQL、Procmail… 文本比较正则 NFA NFA要翻来覆去标注字符、取消标注字符，速度慢，但是特性(如:分组、替换、分割)丰富 GNU Emacs、Java、grep（大多数版本）、less、more、.NET语言、PCRE library、Perl、PHP（所有三套正则库）、Python、Ruby、set（大多数版本）、vi… 正则比较文本

文本比较正则：看到一个子正则，就把可能匹配的文本全标注出来，然后再看正则的下一个部分，根据新的匹配结果更新标注。

正则比较文本：看见一个字符，就把它跟正则比较，匹配就标注下来，然后接着往下匹配。一旦不匹配，就忽略这个字符，以此类推，直到回到上一次标注匹配的地方。

那么存在ReDoS的核心就是NFA正则表达式引擎，它的多模式会让自身陷入递归险境，从而导致占用大量CPU资源，性能极差，严重则导致拒绝服务。

NFA 回溯

简单的聊一下什么是回溯，这里有一个正则表达式：

ke{1,3}y

其意图很简单，e字符需要匹配1-3次，k、y匹配一次即可。

现在我们遇到了两个需要匹配的字符串：

• keeey
• key

字符串keeey的匹配过程是一气呵成的：匹配k完成之后，完整匹配e，最后是匹配y

字符串key的匹配过程就发生了回溯，其匹配过程如下图所示（橙色为匹配，黄色为不匹配）：

前两步属于正常，但从第3步开始就不一样了，这里字符串key已经有一个e被e{1,3}匹配，但它不会就此作罢，而会继续向后用正则e{1,3}匹配字符y，而当发现字符不匹配后，就忽略该字符，返回到上一次标注匹配的字符e再进行一次匹配，至此就发生了一次回溯，最后匹配y结束整个正则匹配过程。

那么为什么会产生回溯呢？这跟NFA的贪婪模式有关（贪婪模式默认是开启的）。

NFA 贪婪

我们想要彻底摸清楚整个过程就要抛根问底，究其原理，所以来了解一下贪婪模式～

根据以上所举的案例我们可以理解贪婪模式导致的回溯其实就是：不撞南墙不回头

以下所列的元字符，大家应该都清楚其用法：

i. ?: 告诉引擎匹配前导字符0次或一次，事实上是表示前导字符是可选的。 ii. +: 告诉引擎匹配前导字符1次或多次。 iii. *: 告诉引擎匹配前导字符0次或多次。 iv. {min, max}: 告诉引擎匹配前导字符min次到max次。min和max都是非负整数。如果有逗号而max被省略了，则表示max没有限制；如果逗号和max都被省略了，则表示重复min次。

默认情况下，这个几个元字符都是贪婪的，也就是说，它会根据前导字符去匹配尽可能多的内容。这也就解释了之前所举例的回溯事件了。

恶意正则表达式

错误的使用以上所列的元字符就会导致拒绝服务的风险，此类称之为恶意的正则表达式，其表现形式为：

1. 使用重复分组构造
2. 在重复组内会出现：重复、交替重叠

简单的表达出来就是以下几种情况(有缺陷的正则表达式会包含如下部分)：

(a+)+ ([a-zA-Z]+)* (a|aa)+ (a|a?)+ (.*a){x} for x > 10 ReDoS 恶意正则检测

对于复杂的恶意正则表达式，靠人工去看难免有些许费劲，推荐一款工具：https://github.com/superhuman/rxxr2/tree/fix-multiline (安装参考项目的readme)

该工具支持大批量的正则表达式检测，并给出检测结果。

实际场景

很庆幸的是大多Web脚本语言的正则引擎都为NFA，所以也很方便我们做一些Web层面的挖掘。

做测试的时候大家有没有发现过这样一个逻辑：密码中不能包含用户名

这是一个用户添加的功能，其校验是通过后端的，请求包如下

POST /index/userAdd HTTP/1.1 Host: [host] ... nickname=xxx&password=xxx&...

当password中包含nickname则提示密码中不能包含用户名

利用Python简单还原一下后端逻辑：

# -*- coding: utf-8 -*- import sys,re username = sys.argv[1] password = sys.argv[2] regex = re.compile(username) if (regex.match(password)): print u'密码中不能包含用户名' else: print u'用户添加成功'

这时候用户名是一个正则，密码是一个待匹配字符串，而这时候我们都可以进行控制，也就能构建恶意的正则的表达式和字符串进行ReDoS攻击。

恶意的正则表达式：a(b|c+)+d 字符串（我们要想让其陷入回溯模式就不能让其匹配到，所以使用ac......cx的格式即可）：acccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccx

如下图所示ReDoS攻击成功：

我们只需要以同样的方式替换原请求包中的参数值即可（前提是该功能没有限制字符串长度和特殊字符）～

还有更多应用场景等待去发现，这里就不过多赘述了～

数据查询数量可控

想必如下这类接口大家都见多了吧：

/api/getInfo?page=1&page_size=10 ... /api/viewData?startTime=&endTime=1591258015173 ... ...

而这类接口通常都是调用数据的，当一个系统数据量十分大（这也是拒绝服务的前提）的时候就需要分页功能去优化性能，那我们尝试将这个可控的数据查询量的参数数值进行修改会怎么样？比如page_size=10000，再去请求会发现服务器明显有返回延迟（大量数据的查询展示）：

那如果是page_size=100000000000呢？想象一下，从查询到数据格式的处理返回展示，要占用巨大的服务器资源，我们如果尝试去多次重放此类请求，服务器终究还是无法承受这样的“力量”，最后导致宕机…

时间参数startTime也是如此，我们可以置空或设为0让其查询数据的时间范围为最大…以此类推、举一反三。

References

https://bbs.pediy.com/thread-252487.htm

https://www.checkmarx.com/wp-content/uploads/2015/03/ReDoS-Attacks.pdf

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41800341

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