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    原文地址:http://drops.wooyun.org/tips/16053

    0x00 簡介

    和朋友聊到一個比較有意思的現象，在最近兩年的校招面試中，大部分同學連一點基礎的密碼學知識都沒有， 即便是有一些滲透功底的同學。

    所以這里想和大家聊一些簡單的密碼學基礎知識，不涉及算法實現，更多的是和常見的漏洞場景聯系起來，讓問題更容易理解，有點拋磚引玉的意思。

    本文主要聊一下隨機數，隨機數其實是非常廣泛的，可以說也是密碼技術的基礎。

    對隨機數的使用不當很可能會導致一些比較嚴重的安全問題， 并且這些安全問題通常會比較隱蔽。

    0x01 隨機數

    概述

    隨機數在計算機應用中使用的比較廣泛，最為熟知的便是在密碼學中的應用。本文主要是講解隨機數使用導致的一些Web安全風。

    我們先簡單了解一下隨機數

    p2

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    分類

    隨機數分為真隨機數和偽隨機數，我們程序使用的基本都是偽隨機數，其中偽隨機又分為強偽隨機數和弱偽隨機數。

    1. 真隨機數，通過物理實驗得出，比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等
    2. 偽隨機數，通過一定算法和種子得出。軟件實現的是偽隨機數
      1. 強偽隨機數，難以預測的隨機數
      2. 弱偽隨機數，易于預測的隨機數

    特性

    隨機數有3個特性，具體如下：

    1. 隨機性：不存在統計學偏差，是完全雜亂的數列
    2. 不可預測性：不能從過去的數列推測出下一個出現的數
    3. 不可重現性：除非將數列本身保存下來，否則不能重現相同的數列

    隨機數的特性和隨機數的分類有一定的關系，比如，弱偽隨機數只需要滿足隨機性即可，而強位隨機數需要滿足隨機性和不可預測性，真隨機數則需要同時滿足3個特性。

    引發安全問題的關鍵點在于不可預測性。

    偽隨機數的生成

    我們平常軟件和應用實現的都是偽隨機數，所以本文的重點也就是偽隨機數。

    偽隨機數的生成實現一般是算法+種子。

    具體的偽隨機數生成器PRNG一般有：

    1. 線性同余法
    2. 單向散列函數法
    3. 密碼法
    4. ANSI X9.17

    比較常用的一般是線性同余法，比如我們熟知的C語言的rand庫和Java的java.util.Random類，都采用了線性同余法生成隨機數。

    應用場景

    隨機數的應用場景比較廣泛，以下是隨機數常見的應用場景：

    0x02 隨機數的安全性

    相比其他密碼技術，隨機數很少受到關注，但隨機數在密碼技術和計算機應用中是非常重要的，不正確的使用隨機數會導致一系列的安全問題。

    隨機數的安全風險

    隨機數導致的安全問題一般有兩種

    1. 應該使用隨機數，開發者并沒有使用隨機數；
    2. 應該使用強偽隨機數，開發者使用了弱偽隨機數。

    第一種情況，簡單來講，就是我們需要一個隨機數，但是開發者沒有使用隨機數，而是指定了一個常量。當然，很多人會義憤填膺的說，sb才會不用隨機數。但是，請不要忽略我朝還是有很多的。主要有兩個場景：

    開發者缺乏基礎常識不知道要用隨機數；

    一些應用場景和框架，接口文檔不完善或者開發者沒有仔細閱讀等原因。

    比如找回密碼的token，需要一個偽隨機數，很多業務直接根據用戶名生成token；

    比如OAuth2.0中需要第三方傳遞一個state參數作為CSRF Token防止CSRF攻擊，很多開發者根本不使用這個參數，或者是傳入一個固定的值。由于認證方無法對這個值進行業務層面有效性的校驗，導致了OAuth的CSRF攻擊。

    第二種情況，主要區別就在于偽隨機數的強弱了，大部分（所有？）語言的API文檔中的基礎庫（常用庫）中的random庫都是弱偽隨機，很多開發自然就直接使用。但是，最重要也最致命的是，弱偽隨機數是不能用于密碼技術的。

    還是第一種情況中的找回密碼場景，關于token的生成， 很多開發使用了時間戳作為隨機數（md5(時間戳)，md5(時間戳+用戶名)），但是由于時間戳是可以預測的，很容易就被猜解。不可預測性是區分弱偽隨機數和強偽隨機數的關鍵指標。

    當然，除了以上兩種情況，還有一些比較特別的情況，通常情況下比較少見，但是也不排除：

    1. 種子的泄露，算法很多時候是公開的，如果種子泄露了，相當于隨機數已經泄露了；
    2. 隨機數池不足。這個嚴格來說也屬于弱偽隨機數，因為隨機數池不足其實也導致了隨機數是可預測的，攻擊者可以直接暴力破解。

    漏洞實例

    wooyun上有很多漏洞，還蠻有意思的，都是和隨機數有關的。

    PS：個人實力有限，以下實例基本都來自wooyun漏洞實例，在這里謝謝各位大牛，如有侵權，請聯系刪除。

    1.應該使用隨機數而未使用隨機數

    Oauth2.0的這個問題特別經典，除了wooyun實例列出來的，其實很多廠商都有這個問題。

    Oauth2.0中state參數要求第三方應用的開發者傳入一個CSRF Token（隨機數），如果沒有傳入或者傳入的不是隨機數，會導致CSRF登陸任意帳號：

    1. 唯品會賬號相關漏洞可通過csrf登錄任意賬號
    2. 人人網-百度OAuth 2.0 redirect_uir CSRF 漏洞

    2.使用弱偽隨機數

    1) 密碼取回

    很多密碼找回的場景，會發送給用戶郵件一個url，中間包含一個token，這個token如果猜測，那么就可以找回其他用戶的密碼。

    1.Shopex 4.8.5密碼取回處新生成密碼可預測漏洞

    直接使用了時間函數microtime()作為隨機數，然后獲取MD5的前6位。

    #!php
substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6);

    PHP 中microtime()的值除了當前服務器的秒數外，還有微秒數，微妙數的變化范圍在0.000000 -- 0.999999 之間，一般來說，服務器的時間可以通過HTTP返回頭的DATE字段來獲取，因此我們只需要遍歷這1000000可能值即可。但我們要使用暴力破解的方式發起1000000次網絡請求的話，網絡請求數也會非常之大。可是shopex非常貼心的在生成密碼前再次將microtime() 輸出了一次：

    #!php
$messenger = &$this->system->loadModel('system/messenger');echo microtime()."<br/>";

    2.奇虎360任意用戶密碼修改

    直接是MD5(unix時間戳)

    3.涂鴉王國弱隨機數導致任意用戶劫持漏洞，附測試POC

    關于找回密碼隨機數的問題強烈建議大家參考拓哥的11年的文章《利用系統時間可預測破解java隨機數| 空虛浪子心的靈魂》

    2) 其他隨機數驗證場景

    弱偽隨機數被繞過

    Espcms中一處SQL注入漏洞的利用，利用時發現espcms對傳值有加密并且隨機key,但是這是一個隨機數池固定的弱偽隨機數，可以被攻擊者遍歷繞過

    使用了microtime()作為隨機數，可以被預測暴力破解

    Android 4.4之前版本的Java加密架構(JCA)中使用的Apache Harmony 6.0M3及其之前版本的SecureRandom實現存在安全漏洞，具體位于classlib/modules/security/src/main/java/common/org/apache/harmony/security/provider/crypto/SHA1PRNG_SecureRandomImpl.java

    類的engineNextBytes函數里，當用戶沒有提供用于產生隨機數的種子時，程序不能正確調整偏移量，導致PRNG生成隨機序列的過程可被預測。

    安全建議

    上面講的隨機數基礎和漏洞實例更偏重是給攻擊者一些思路，這里更多的是一些防御和預防的建議。

    1. 業務場景需要使用隨機數，一定要使用隨機數，比如Token的生成；
    2. 隨機數要足夠長，避免暴力破解；
    3. 保證不同用處的隨機數使用不同的種子
    4. 對安全性要求高的隨機數（如密碼技術相關）禁止使用的弱偽隨機數：
      1. 不要使用時間函數作為隨機數（很多程序員喜歡用時間戳） Java：system.currenttimemillis() php：microtime()
      2. 不要使用弱偽隨機數生成器 Java: java.util.Random PHP: rand() 范圍很小，32767 PHP: mt_rand() 存在缺陷
    5. 強偽隨機數CSPRNG（安全可靠的偽隨機數生成器(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator）的各種參考
    Platform CSPRNG
    PHP mcrypt_create_iv, openssl_random_pseudo_bytes
    Java java.security.SecureRandom
    Dot NET (C#, VB) System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider
    Ruby SecureRandom
    Python os.urandom
    Perl Math::Random::Secure
    C/C++ (Windows API) CryptGenRandom
    Any language on GNU/Linux or Unix Read from /dev/random or /dev/urandom

    6.強偽隨機數生成（不建議開發自己實現）

    產生高強度的隨機數，有兩個重要的因素：種子和算法。算法是可以有很多的，通常如何選擇種子是非常關鍵的因素。 如Random，它的種子是System.currentTimeMillis()，所以它的隨機數都是可預測的， 是弱偽隨機數。

    強偽隨機數的生成思路：收集計算機的各種信息，鍵盤輸入時間，內存使用狀態，硬盤空閑空間，IO延時，進程數量，線程數量等信息，CPU時鐘，來得到一個近似隨機的種子，主要是達到不可預測性。

    0x03 附

    參考資料：

    97av