Heim > Backend-Entwicklung > PHP-Tutorial > 聊一聊随机数安全那些事儿

聊一聊随机数安全那些事儿

WBOY
Freigeben: 2016-06-23 13:03:53
Original
1506 Leute haben es durchsucht

0x00 简介

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。

0x01 随机数

概述

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

分类

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。

真随机数,通过物理实验得出,比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等

伪随机数,通过一定算法和种子得出。软件实现的是伪随机数

强伪随机数,难以预测的随机数

弱伪随机数,易于预测的随机数

特性

随机数有3个特性,具体如下:

随机性:不存在统计学偏差,是完全杂乱的数列

不可预测性:不能从过去的数列推测出下一个出现的数

不可重现性:除非将数列本身保存下来,否则不能重现相同的数列

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。

伪随机数的生成

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:

线性同余法

单向散列函数法

密码法

ANSI X9.17

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。

应用场景

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:

验证码生成

抽奖活动

UUID生成

SessionID生成

Token生成

CSRF Token

找回密码Token

游戏(随机元素的生成)

洗牌

俄罗斯方块出现特定形状的序列

游戏爆装备

密码应用场景

生成密钥:对称密码,消息认证

生成密钥对:公钥密码,数字签名

生成IV: 用于分组密码的CBC,CFB和OFB模式

生成nonce: 用于防御重放攻击; 分组密码的CTR模式

生成盐:用于基于口令的密码PBE等

0x02 随机数的安全性

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。

随机数的安全风险

随机数导致的安全问题一般有两种

应该使用随机数,开发者并没有使用随机数;

应该使用强伪随机数,开发者使用了弱伪随机数。

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:

种子的泄露,算法很多时候是公开的,如果种子泄露了,相当于随机数已经泄露了;

随机数池不足。这个严格来说也属于弱伪随机数,因为随机数池不足其实也导致了随机数是可预测的,攻击者可以直接暴力破解。

漏洞实例

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。

1.应该使用随机数而未使用随机数

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:

唯品会账号相关漏洞可通过csrf登录任意账号

人人网-百度OAuth 2.0 redirect_uir CSRF 漏洞

2.使用弱伪随机数

1) 密码取回

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。

substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6); 
Nach dem Login kopieren

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:

$messenger = &$this->system->loadModel('system/messenger');echo microtime()."<br/>"; 
Nach dem Login kopieren

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》

2) 其他随机数验证场景

CmsEasy最新版暴力注入(加解密缺陷/绕过防注入)

弱伪随机数被绕过

Espcms v5.6 暴力注入

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

Destoon B2B 2014-05-21最新版绕过全局防御暴力注入(官方Demo可重现)

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。

Android SecureRandom漏洞详解

安全建议

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。

业务场景需要使用随机数,一定要使用随机数,比如Token的生成;

随机数要足够长,避免暴力破解;

保证不同用处的随机数使用不同的种子

对安全性要求高的随机数(如密码技术相关)禁止使用的弱伪随机数:

不要使用时间函数作为随机数(很多程序员喜欢用时间戳) Java:system.currenttimemillis() php:microtime()

不要使用弱伪随机数生成器 Java: java.util.Random PHP: rand() 范围很小,32767 PHP: mt_rand() 存在缺陷

强伪随机数CSPRNG(安全可靠的伪随机数生成器(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator)的各种参考

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。

0x03 附

参考资料:

http://www.inbreak.net/archives/349

http://drops.wooyun.org/papers/1066

《白帽子讲Web安全》

《图解密码技术》

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage