记一次测试中对请求验证的处理

简介: 记一次测试中对请求验证的处理

文中所有图片已做脱敏处理,以下操作全部是本人梦中所见。

   在一次针对WEB的渗透测试中,被测试目标存在双向认证,当然前提也有对应的客户端证书,常规操作就是将此客户端证书导入 User options 中 SSL选项 下 Client SSL Certificates 中,Burp就充当了被Server信任的角色,就可以重放数据包了。

   但是实际测试当中,发现其数据包放到repeater模块中无法进行重放测试,如下图:

   进一步确定发现其中的参数token是控制访问有效性的,token解开URL以及base64后如下

转换得到:

   发现其并没有用到别的算法生成,这是一个秒级时间戳进行编码得到的,但是发现Response中的返回服务器时间并不与刚刚我们获取的有效时间戳token相符,甚至并不是相差时区。

Date: Thu, 12 Aug 2021 07:47:06 GMT

   进一步查看数据包,发现控制台中功能存在功能查看系统时间,抓包发现此时间正是其所用时间戳对应时间段

   经过手动测试确认发现转换过后的时间戳token可用,那么在被测试系统成百个功能点中,每一个功能点的每一个请求都要实现自己手动替换那将是非常痛苦的。

   所以,在掌握了token的生成规则之后,接下来尝试将其自动化,首先的思路像上次解决通用前端加密时的思路一样,就是实现一个自己的代理,处理我们改包之后的请求,具体需求如下:

  • 让被测试系统请求包通过Burp的代理之后接着进入自己的代理处理
  • 请求上述时间接口获取时间,转换为时间戳格式
  • 自动定位请求包中token参数并替换
  • 将响应返回

   当然也可以编写一个Burp插件来完成,但是由于本人没有相关开发经验,也没有找到现成的可以修改的插件,学习成本比较高,所以使用mtimproxy这一个工具就可以实现我们的部分需求,

    mtimproxy,就是用于 MITM 的 proxy,MITM 即中间人攻击(Man-in-the-middle attack)。用于中间人攻击的代理首先会向正常的代理一样转发请求,保障服务端与客户端的通信,其次,会适时的查、记录其截获的数据,或篡改数据,引发服务端或客户端特定的行为。

    mitmproxy不仅可以截获请求帮助开发者查看、分析,更可以通过自定义脚本进行二次开发,还可以作为透明代理、反向代理、上游代理、SOCKS 代理等,但本文只讨论最常见的正向代理模式。

   我们只需使用pip就可以安装:

pip3 install mitmproxy

   mitmproxy 可以加载我们的自定义脚本,脚本编写规则定义了变量 addons,addons 是个数组,每个元素是一个类实例,这些类有若干方法,这些方法实现了某些事件,mitmproxy 会在某个事件发生时调用对应的方法。这些类称为 addon`

其次,其中还有一个“事件”的概念,事件针对不同的生命周期分为5种,分别是:


  1. 针对HTTP生命周期
  2. 针对TCP生命周期
  3. 针对Websocket生命周期
  4. 针对网络连接生命周期
  5. 通用生命周期

   现在,我们想要做到的是,在请求经过Burp改包之后,进入mitmproxy之后,自动处理HTTP_CONNECT的事件,那我们就需要去使用“针对HTTP生命周期”这一事件,而事实上常用的也是这一事件,我们需要用到其中提供的request方法,以及response方法达到效果。

具体来说就是:

  1. Burp处理后的请求包传递至mitmproxy,通过request方法阻断并且修改相应的token
  2. 因为是双向认证,我们自己再另外编写一个脚本,再从mitmproxy提供的代理端口(不用考虑证书问题)走一遍,为的是请求时间戳
  3. 然后再用其中的response方法去阻断我们去访问请求事件戳的响应,并取出次响应作出处理,把次时间戳转换为token写入文件
  4. 最后,现在我们没有自动的请求去保证我们时刻有可用的token去生成,我们不可能每次改包后再去手动向时间戳的页面去申请时间戳,那么我们只需完成第二步提到的脚本,并指定每2s循环请求一个时间戳,这样就可以满足我们的需求。

   接下来就是写一个循环脚本,每隔2s请求一次被测系统时间接口,并转换为需要的token格式,存入文件。

#coding:UTF-8
import requests
import sys
import time
def sleep_time(hour, min, sec):
    return hour * 3600 + min * 60 + sec
#每隔2s请求一次生成token,写入文件
def GetServertime():
  proxies = {'https': 'http://127.0.0.1:6666'}
  url = "https://1.1.1.1/cgi-bin/read_time.cgi"
  res = requests.Session()
  second = sleep_time(0, 0, 2)
  while True:
  time.sleep(second)
  rep = res.get(url, proxies=proxies,verify='/xxxx/client.pem')
  print("[+]Get Token : " + rep.text)
GetServertime()

   最后,我们开启mitmweb并指定我们编写的拦截脚本:

import mitmproxy.http
from mitmproxy import ctx
from mitmproxy import flowfilter
import requests
import time
import base64
from urllib import parse
ParseUrl = "https://1.1.1.1"
class Interceptor:
    def __init__(self):
        # 添加网址过滤器
        self.filter = flowfilter.parse("~u "+ ParseUrl)
    def request(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
        if flowfilter.match(self.filter, flow):  
            #ctx.log.info("[+]match request")
            # 替换
            fp = open('tmp.txt')
            token = fp.readline()
            #GET
            if '&token=' in flow.request.url:
                flow.request.query["token"] = token
            #POST
            flow.request.urlencoded_form["token"] = token
            ctx.log.info("[+]本次请求token: " + token + "\n")
            if 'login.html' in flow.request.url:
                pass
    def response(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
        #定义生成token页面
        if '1b6e-a28c00000000-605ce54d00000000' in flow.response.headers['ETag']:
            #ctx.log.info("[+]获取token:" + flow.response.text)
            token = flow.response.text
            #这里再转换为响应的格式即可
            fp = open('tmp.txt', 'w')
            fp.write(token)
            fp.close()
            print("[+]写入文件Token: " + token)
        #if flowfilter.match(self.filter, flow):  
        #    test = 1
            # 添加/修改headers
addons = [
    Interceptor()

这样的话,效果如下:

每一次截取request的时候,都会从文件中获取有效的token进行请求,这样即可实现自动替换token的需求,接下来就可以愉快的进行后续测试。

最后,测试此方法在数据包中存在;的时候,会自动将这个分号转换成&,不清楚为何,但着实是让我在测试命令注入的时候坑了好久才发现,真是自作孽啊…

相关文章
|
16天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
19天前
|
JSON 前端开发 测试技术
大前端之前端开发接口测试工具postman的使用方法-简单get接口请求测试的使用方法-简单教学一看就会-以实际例子来说明-优雅草卓伊凡
大前端之前端开发接口测试工具postman的使用方法-简单get接口请求测试的使用方法-简单教学一看就会-以实际例子来说明-优雅草卓伊凡
89 10
大前端之前端开发接口测试工具postman的使用方法-简单get接口请求测试的使用方法-简单教学一看就会-以实际例子来说明-优雅草卓伊凡
|
17天前
|
JSON 前端开发 API
以项目登录接口为例-大前端之开发postman请求接口带token的请求测试-前端开发必学之一-如果要学会联调接口而不是纯写静态前端页面-这个是必学-本文以优雅草蜻蜓Q系统API为实践来演示我们如何带token请求接口-优雅草卓伊凡
以项目登录接口为例-大前端之开发postman请求接口带token的请求测试-前端开发必学之一-如果要学会联调接口而不是纯写静态前端页面-这个是必学-本文以优雅草蜻蜓Q系统API为实践来演示我们如何带token请求接口-优雅草卓伊凡
49 5
以项目登录接口为例-大前端之开发postman请求接口带token的请求测试-前端开发必学之一-如果要学会联调接口而不是纯写静态前端页面-这个是必学-本文以优雅草蜻蜓Q系统API为实践来演示我们如何带token请求接口-优雅草卓伊凡
|
3月前
|
算法 数据挖掘 测试技术
犬类癌症检测(CANDiD)研究:使用独立测试集对1000多只犬进行基于高通量测序的多癌种早期检测"液体活检"血液测试的临床验证
这项研究首次在大规模独立测试集上验证了基于NGS的液体活检在犬类多癌种检测中的应用。该方法具有很高的特异性,可以作为一种新的无创癌症筛查和辅助诊断工具。通过早期发现癌症,有望改善犬类癌症的诊断和管理模式。
76 12
|
7月前
|
机器学习/深度学习
神经网络与深度学习---验证集(测试集)准确率高于训练集准确率的原因
本文分析了神经网络中验证集(测试集)准确率高于训练集准确率的四个可能原因,包括数据集大小和分布不均、模型正则化过度、批处理后准确率计算时机不同,以及训练集预处理过度导致分布变化。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-Seg模型进行图像分割的完整流程,包括图像分割的基础知识、YOLOv5-Seg模型的特点、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。通过实例代码,指导读者从自定义数据集开始,直至模型的测试验证,适合深度学习领域的研究者和开发者参考。
1636 3
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
|
5月前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
本文介绍了DeepLab V3在语义分割中的应用,包括数据集准备、模型训练、测试和评估,提供了代码和资源链接。
808 0
语义分割笔记(二):DeepLab V3对图像进行分割(自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试)
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-7.0版本进行目标检测的完整流程,包括算法介绍、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。YOLOv5以其高精度、快速度和模型小尺寸在计算机视觉领域受到广泛应用。
1838 0
目标检测实战(五): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
|
5月前
|
缓存 数据挖掘 测试技术
目标检测实战(三):YOLO-Nano训练、测试、验证详细步骤
本文介绍了YOLO-Nano在目标检测中的训练、测试及验证步骤。YOLO-Nano是一个轻量级目标检测模型,使用ShuffleNet-v2作为主干网络,结合FPN+PAN特征金字塔和NanoDet的检测头。文章详细说明了训练前的准备、源代码下载、数据集准备、参数调整、模型测试、FPS测试、VOC-map测试、模型训练、模型测试和验证等步骤,旨在帮助开发者高效实现目标检测任务。
158 0
目标检测实战(三):YOLO-Nano训练、测试、验证详细步骤
|
6月前
|
机器学习/深度学习 Python
训练集、测试集与验证集:机器学习模型评估的基石
在机器学习中,数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集,以评估模型性能并调整参数。训练集用于拟合模型,验证集用于调整超参数和防止过拟合,测试集则用于评估最终模型性能。本文详细介绍了这三个集合的作用,并通过代码示例展示了如何进行数据集的划分。合理的划分有助于提升模型的泛化能力。

热门文章

最新文章

  • 1
    小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
  • 2
    3天功能开发→3小时:通义灵码2.0+DEEPSEEK实测报告,单元测试生成准确率92%的秘密
  • 3
    Potpie.ai:比Copilot更狠!这个AI直接接管项目代码,自动Debug+测试+开发全搞定
  • 4
    【01】噩梦终结flutter配安卓android鸿蒙harmonyOS 以及next调试环境配鸿蒙和ios真机调试环境-flutter项目安卓环境配置-gradle-agp-ndkVersion模拟器运行真机测试环境-本地环境搭建-如何快速搭建android本地运行环境-优雅草卓伊凡-很多人在这步就被难倒了
  • 5
    基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
  • 6
    大前端之前端开发接口测试工具postman的使用方法-简单get接口请求测试的使用方法-简单教学一看就会-以实际例子来说明-优雅草卓伊凡
  • 7
    「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
  • 8
    用户说 | 通义灵码2.0,跨语言编码+自动生成单元测试+集成DeepSeek模型且免费使用
  • 9
    以项目登录接口为例-大前端之开发postman请求接口带token的请求测试-前端开发必学之一-如果要学会联调接口而不是纯写静态前端页面-这个是必学-本文以优雅草蜻蜓Q系统API为实践来演示我们如何带token请求接口-优雅草卓伊凡
  • 10
    阿里云零门槛、轻松部署您的专属 DeepSeek模型体验测试