记一次实战小程序漏洞测试到严重漏洞

科技   2024-11-15 09:28   重庆  

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本文记录了最近的一次src漏洞挖掘,并成功获取到严重漏洞的过程,漏洞本身就是几个接口的组合利用,但是其中小程序的代码的分析审计过程比较有趣,遂记录一下和大家分享。


文章作者:奇安信攻防社区(律师)

文章来源:https://forum.butian.net/share/3832


1

准备工作


本文涉及到小程序的静态分析、动态调试、签名算法逆向、自动化签名计算等方面,很多技术在网上都有比较详细的文章,我就不在深入赘述,这里只记录我在分析过程中用到的技术和方法。


获取小程序源码

获取小程序的源码比较简单,直接在微信-设置-文件管理-打开文件夹

会自动打开文件目录

C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\AppId

这里我们需要跳到小程序的目录

/WeChat Files/Applet/{wxid}/{n}/

会看到一个__APP__.wxapkg,这个就是小程序的打包程序,需要对该文件进行解密,即可获取到小程序源码,解密脚本我使用的是

https://github.com/zhuweiyou/wxapkg

直接把文件拖到exe程序的图标上便可以自动解密


解密后会在当前目录保存解包后的文件。


开启Devtools

强制开启Devtools我用的是这个项目。

https://github.com/JaveleyQAQ/WeChatOpenDevTools-Python

对应使用的微信版本是WeChatSetup-3.9.10.19


微信的历史版本可以在

https://github.com/tom-snow/wechat-windows-versions/tags

这里需要注意一下的是,如果电脑上安装了高版本的微信,需要先卸载掉,再安装低版本,否则hook的时候会失败。并且hook有风险,建议使用小号在虚拟机里运行。


程序的运行很简单,退出微信后执行

WeChatOpenDevTools-Python.exe -all


会自动弹出微信,登录后打开小程序即可hook成功



小程序抓包

小程序抓包我使用的是proxifier+burp

在peoxifier中新建代理服务器,ip和端口对应burp的监听端口,协议选择https


然后新建代理规则。
应用程序选择

WeChatApp.exe;WechatBrowser.exe;WeChatAppEx.exe

动作选择拦截


即可实现小程序的抓包


自动计算签名

前面的准备工作已经基本完成,可以实现对小程序的分析了,这个步骤并不是分析小程序所必须的步骤,只是在这个目标中,使用了sign值来校验数据包,所以我们在修改了数据包后,需要使用自动计算签名的脚本进行自动签名。
自动签名我用的是mitmproxy,支持python代码编写,可控性高

下载地址:https://www.mitmproxy.org/

使用方法如下:

mitmdump -s xx.py -p 7777

用于加载一个代理脚本,并监听7777端口,然后我们在burp中把数据包中转到7777端口,即可实现mitmproxy自动对数据包进行签名。
burp设置如下:


然后再burp中发送数据包进行测试,


看到终端中有数据再跑了,说明配置成功。


这里需要特别说明一下,在使用编译好的exe程序运行python程序时,可能会出现ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'找不到库的情况,即使是最新版也有可能出现,这是一个bug,使用pip3重新安装mitmproxy即可解决

pip3 install mitmproxy

至此,准备工作完成,开始分析小程序


2

代码分析


数据包分析

在小程序分析过程中,我喜欢先抓包,浏览一下大概功能并看一下数据包的接口,大部分的小程序都是host+api接口+uri接口的形式,我们直接看数据包,可以免去我们找host和api接口的步骤,直接拼接提取出来的url即可。


这次的目标是一个客服系统,直接点进去小程序,提示没有对应的客服,然后一篇空白,什么功能都没有,那么看一下他的数据包,

POST /wxapi/Customer/Acc HTTP/1.1Host: Content-Length: 37Wxversion: 3.9.12Mobilemodel: microsoftClientplatform: windowsSdkversion: 3.5.8User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/7.0.20.1781(0x6700143B) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Windows WindowsWechat/WMPF WindowsWechat(0x63090c0f)XWEB/11275Minprogram: v1.9.9Content-Type: application/jsonXweb_xhr: 1X-App: mgwxT: 1728436146712Systemversion: Windows 7 x64Sign: 1e02db58edb4f1e0710f7d9b3da9e39d0af98ffeAccept: */*Sec-Fetch-Site: cross-siteSec-Fetch-Mode: corsSec-Fetch-Dest: emptyReferer: https://servicewechat.com/wxf7xxx/78/page-frame.htmlAccept-Encoding: gzip, deflate, brAccept-Language: zh-CN,zh;q=0.9Connection: close
{"UserID":"14979"}

有个code,随便修改一下,提示鉴权失败,仔细观察数据包有个sign,那么很有可能就是利用的sign来校验数据包,我们需要分析一下sign的算法。


sign算法分析

打开devtools
一般在appcontext下的no domain中存储的是小程序的js代码

分别打开这几个js,查找sign关键字,定位到这个地方

两个处理逻辑,一个get的,一个其他,需要分别分析。


先看get

           var g = (new Date).getTime();            if (s.t = g,            "get" == r.toLowerCase()) {                s.requrl = n;                var c = n + t.globalData.key + g                  , m = e.SHA1(c).toString();                s.sign = m

n就是requrl,var g = (new Date).getTime();就是时间戳


还差一个t.globalData.key,全局搜索globalData。在32486行找到了key


将url+key+g拼接后进行sha1就得到了sign


然后分析其他类型的sign计算

 c = JSON.stringify(o) + t.globalData.key + g,                m = e.SHA1(c).toString();                s.sign = m

get传的是url+key+g,而这个传的是json格式化之后的o,往上找o在哪里定义的,发现o是直接传参传进来的,


这样再往上去找函数调用的话不如动态调试来的方便,于是在32185行打上断点


找一个post功能的点,提交一下,便会停在断点上


这里便可以看到动态传进来的值,把拼接后的c复制出来:

{"sessionId":"jS9NZxxx","encryptedData":"xxx","iv":"xxx"}tiixxx1728443242572

和最后发出去的数据包对比一下,


很明显o是传入的data数据,至此sign的算法分析完毕,mitmproxy脚本也就直接可以写出来了,代码有点渣,能用就行

import datetime  import hashlib  from mitmproxy import ctx  import json  
# 获取当前时间 now = datetime.datetime.now()
timestamp_ms_precise = int(now.timestamp() * 1000) key="tiihxxxx=="
def request(flow): # 获取请求对象 request = flow.request # # 实例化输出类 # info = ctx.log.info # # 打印请求的url # info(request.url) # # 打印请求方法 # info(request.method) # # 打印host头 # info(request.host) # # 打印请求端口 # info(str(request.port)) # # 打印所有请求头部 # info(str(request.headers)) # # 打印cookie头 # info(str(request.cookies)) if request.method == 'POST': data=(request.get_text()) print(data) n=data #n = json.dumps(data).replace(": \"", ":\"") print(n) T = 1728192063292 c = n + key + str(T) print(c) encoded_data = c.encode('utf-8') # 创建一个sha1哈希对象 sha1 = hashlib.sha1() # 更新哈希对象(可以多次调用update()来添加数据) sha1.update(encoded\_data) # 获取十六进制表示的哈希值 hex_digest = sha1.hexdigest() Sign = hex_digest print(Sign) request.headers["Sign"] = Sign request.headers["T"] = "1728192063292" else: n=request.url print(n) T = 1728208280365 c=n + key + str(T) print(c) encoded_data = c.encode('utf-8') # 创建一个sha1哈希对象 sha1 = hashlib.sha1() # 更新哈希对象(可以多次调用update()来添加数据) sha1.update(encoded\_data) # 获取十六进制表示的哈希值 hex_digest = sha1.hexdigest() Sign = hex_digest print(Sign) request.headers["Sign"] = Sign request.headers["T"] = "1728208280365" request.headers["Requrl"] = n

接口分析(漏洞挖掘)

解决了sign的校验问题,就开始分析程序接口了
在静态分析的源码中提取出来几十个接口,挨个进行测试

经过多次测试,发现该客服系统使用的websocket协议进行的聊天,抓到的数据包如下:

GET /websocket?appId=mgb7xxx&token=juukgLAxxx&sdkVer=5.6.1&pid=&apiVer=normal&platform=MiniProgram&protocolVer=3 HTTP/1.1Host: wsproxy.xxx.comConnection: UpgradePragma: no-cacheCache-Control: no-cacheUser-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/7.0.20.1781(0x6700143B) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Windows WindowsWechat/WMPF WindowsWechat(0x63090a13) XWEB/8555Upgrade: websocketOrigin: https://wsproxy.xxx.comSec-WebSocket-Version: 13Accept-Encoding: gzip, deflate, brAccept-Language: zh-CN,zh;q=0.9Sec-WebSocket-Key: Z7s5axxx==

这个数据包之后就会直接从http协议切换到websocket协议,而这个数据包中的appId和token是由客户端直接发送给服务器的,所以这两个值要么是js计算出来的,要么是服务器返回的数据,先搜一下前端的js代码,发现appid是写死的

token在js中没有相关算法,基本就可以确定是服务器返回的数据了,在burp的proxy history中搜索token字符串,看一下是哪个包返回的

找到了接口,发送到repeater


尝试修改userid,发现仍然会返回token,说明这里没有身份验证,可直接接管任意用户的聊天会话。写个python利用websocket库切入websocket会话,成功接管会话内容。


至此漏洞已成。


顺带补充一下src中客服聊天系统的危害描述:


1、泄露客服与客户的聊天记录,能参与聊天的都是高意向客户,客户的购买意向、联系方式均属于核心商业机密,接管会话可循环遍历所有会话,窃取机密信息。


2、websocket无身份验证,可冒充客服对客户发起钓鱼,极大的损害企业形象。

最终,该漏洞给了严重。



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