图片处理逻辑的RCE问题
攻击由 PIL 开发的 Python 应用, 并达到远程命令执行的效果。这个项目用来放paper和实验所用到的源码和Dockerfile。
Vulhub: https://github.com/vulhub/vulhub/tree/master/python/PIL-CVE-2017-8291
Install
git clone https://github.com/neargle/PIL-RCE-By-GhostButt.git && cd PIL-RCE-By-GhostButt
docker-compose build
docker-compose up -dView http://localhost:8000/, upload poc.png.
原理：Exploiting Python PIL Module Command Execution Vulnerability
PIL (Python Image Library) 应该是 Python 图片处理库中运用最广泛的，它拥有强大的功能和简洁的API。很多Python Web应用在需要实现处理图片的功能时，都会选择使用PIL。
PIL在对 eps 图片格式进行处理的时候，如果环境内装有 GhostScript，则会调用 GhostScript 在dSAFER模式下处理图片，即使是最新版本的PIL模块，也会受到 GhostButt CVE-2017-8291 dSAFER模式Bypass漏洞的影响，产生命令执行漏洞。
据说大牛们看源码和 dockerfile 就可以了：https://github.com/neargle/PIL-RCE-By-GhostButt
一个简单常见的Demo
from PIL import Image
def get_img_size(filepath=""):
'''获取图片长宽'''
if filepath:
img = Image.open(filepath)
img.load()
return img.size
return (0, 0)我们在 Demo 里调用了PIL的 Image.open, Image.load 方法加载图片，最后返回图片的长和宽。
In [2]: get_img_size('/tmp/images.png')
Out[2]: (183, 275)分析
Image.open 图片格式判断的问题
PIL在 Image.open 函数里面判断图片的格式，首先它调用 _open_core 函数， 在_open_core里面则是调用各个格式模块中的_accept函数，判断所处理的图片属于哪一个格式。
def _open_core(fp, filename, prefix):
for i in ID:
try:
factory, accept = OPEN[i]
if not accept or accept(prefix):
fp.seek(0)
im = factory(fp, filename)
_decompression_bomb_check(im.size)
return im
except (SyntaxError, IndexError, TypeError, struct.error):
# Leave disabled by default, spams the logs with image
# opening failures that are entirely expected.
# logger.debug("", exc_info=True)
continue
return None
im = _open_core(fp, filename, prefix)这里 _accept(prefix) 函数中的参数 prefix 就是图片文件头部的内容
# PIL/GifImagePlugin.py
def _accept(prefix):
return prefix[:6] in [b"GIF87a", b"GIF89a"]
# PIL/EpsImagePlugin.py
def _accept(prefix):
return prefix[:4] == b"%!PS" or \
(len(prefix) >= 4 and i32(prefix) == 0xC6D3D0C5)可以发现PIL使用文件头来判断文件类型，也就是说即使我们用它处理一个以.jpg结尾的文件，只要文件内容以%!PS开头，那么PIL就会返回一个PIL.EpsImagePlugin.EpsImageFile对象，使用eps格式的逻辑去处理它。之后调用的load方法也是EpsImageFile里面的load方法。
Image.load 到 subprocess.check_call
真实的环境中，程序员可能不会刻意去调用load()方法，但是其实Image文件中几乎所有的功能函数都会调用到load()。在 PIL/EpsImagePlugin.py 文件内我们关注的调用链为: load() -> Ghostscript() -> subprocess.check_call(), 最后使用subprocess.check_call执行了 gs 命令。
command = ["gs",
"-q", # quiet mode
"-g%dx%d" % size, # set output geometry (pixels)
"-r%fx%f" % res, # set input DPI (dots per inch)
"-dBATCH", # exit after processing
"-dNOPAUSE", # don't pause between pages,
"-dSAFER", # safe mode
"-sDEVICE=ppmraw", # ppm driver
"-sOutputFile=%s" % outfile, # output file
"-c", "%d %d translate" % (-bbox[0], -bbox[1]),
# adjust for image origin
"-f", infile, # input file
]
# 省略判断是GhostScript是否安装的代码
try:
with open(os.devnull, 'w+b') as devnull:
subprocess.check_call(command, stdin=devnull, stdout=devnull)
im = Image.open(outfile)最后其执行的命令为gs -q -g100x100 -r72.000000x72.000000 -dBATCH -dNOPAUSE -dSAFER -sDEVICE=ppmraw -sOutputFile=/tmp/tmpi8gqd19k -c 0 0 translate -f ../poc.png, 可以看到PIL使用了 dSAFER 参数。这个参数限制了文件删除,重命名和命令执行等行为,只允许 gs 打开标准输出和标准错误输出。而 GhostButt CVE-2017-8291 刚好就是 dSAFER 参数的bypass。
GhostButt CVE-2017-8291
该漏洞的详细的分析可以看 binjo 师傅的文章:GhostButt - CVE-2017-8291利用分析，原先我复现和构造POC的时候花费了很多时间，后来看了这篇文章，给了我很多帮助。
这里我们用的poc和文章里面一样使用，也就是msf里面的poc:poc.png。虽然这里修改 eps 后缀为 png ，但其实文件内容确实典型的eps文件。截取部分内容如下:
%!PS-Adobe-3.0 EPSF-3.0
%%BoundingBox: -0 -0 100 100
... 省略
currentdevice null false mark /OutputFile (%pipe%touch /tmp/aaaaa)
我们需要构造的命令执行payload就插入在这里 : (%pipe%touch /tmp/aaaaa)。
真实环境（伪）和复现
我使用之前写的的demo函数和Flask file-upload-sample写了一个简单的 Web app:app.py，使这个本地命令执行变成一个远程命令执行。主要代码如下：
UPLOAD_FOLDER = '/tmp'
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png'])
app = Flask(__name__)
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
def get_img_size(filepath=""):
'''获取图片长宽'''
if filepath:
img = Image.open(filepath)
img.load()
return img.size
return (0, 0)
def allowed_file(filename):
'''判断文件后缀是否合法'''
return '.' in filename and \
filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
'''文件上传app'''
if request.method == 'POST':
if 'file' not in request.files:
flash('No file part')
return redirect(request.url)
image_file = request.files['file']
if image_file.filename == '':
flash('No selected file')
return redirect(request.url)
if image_file and allowed_file(image_file.filename):
filename = secure_filename(image_file.filename)
img_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
image_file.save(img_path)
height, width = get_img_size(img_path)
return '<html><body>the image\'s height : {}, width : {}; </body></html>'\
.format(height, width)
return '''
<!doctype html>
<title>Upload new File</title>
<h1>Upload new File</h1>
<form method=post enctype=multipart/form-data>
<p><input type=file name=file>
<input type=submit value=Upload>
</form>
'''考虑到在 Windows 上面安装 PIL 和 GhostScript 可能会比较费劲，这里给大家提供一个 dockerfile。
git clone https://github.com/neargle/PIL-RCE-By-GhostButt.git && cd PIL-RCE-By-GhostButt
docker-compose build
docker-compose up -d访问 http://localhost:8000/ 可以看到文件上传页面。程序只使用允许后缀为 png 的文件上传，并在上传成功之后使用PIL获取图片长宽。我们修改poc，使用dnslog来验证漏洞。
页面截图:
DNSlog:
总结
什么情况下我们的web服务会受到该漏洞影响
- 使用Python PIL库处理图片(应该是任意版本)
- 环境中有GhostScript(version <= 9.21)
如何修复？
一个是升级 GhostScript 版本。当然更新 PIL 的版本并不能解决问题，因为 pip 不会帮我们升级GhostScript。
另外在 Python 代码里面，如果我们的web程序不需要处理 eps 格式，除了对文件头进行判断排除 eps 文件之外，借用PIL自带的程序逻辑，也可以避免产生命令执行漏洞。PIL.Image会在 init() 里面加载 PIL 目录下的所有图片格式的处理方法。
def init():
global _initialized
if _initialized >= 2:
return 0
for plugin in _plugins:
try:
logger.debug("Importing %s", plugin)
__import__("PIL.%s" % plugin, globals(), locals(), [])
except ImportError as e:
logger.debug("Image: failed to import %s: %s", plugin, e)
...但同时也为我们提供了preinit()方法，该方法只加载 Bmp, Gif, Jpeg, Ppm, Png，这五种常见图片格式的处理方法。只需在用open函数打开图片文件之前，使用 preinit()，并设置 _initialized 的值大于等于2，即可避免 Image 调用 GhostScript 去解析 eps 文件：
Image.preinit()
Image._initialized = 2
最后
其实 Python 开发过程中有很多经典的代码执行或者命令执行问题，包括但不限于以下几种:
pickle.loads(user_input): yaml, pickle等库在反序列化时产生的代码执行Template(user_input): 模板注入(SSTI)所产生的代码执行eval(user_input): eval等代码执行函数所导致的任意代码执行subprocess.call(user_input, shell=True): popen, subprocess.call等函数所导致的命令执行
PIL 这里出现的问题是比较少被提及的，实际的生产环境中到底常不常见就只能期待大家的反馈了。欢迎任何角度的纠错以及观点独到的建议。感谢祝好。