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CVE-2014-0160 — Laboratorio de entrenamiento dockerizado para explotar Heartbleed (CVE-2014-0160) mediante heartbeat TLS para filtrar memoria de nginx, además de regla de Snort para detectar ataques. | Kitploit
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GitHub22imer/cve-2014-0160

CVE-2014-0160

Laboratorio de entrenamiento dockerizado para explotar Heartbleed (CVE-2014-0160) mediante heartbeat TLS para filtrar memoria de nginx, además de regla de Snort para detectar ataques.

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3hace 7 mesesAún no revisado

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CVE-2014-0160

Lab para construir un laboratorio utilizando Heartbleed para filtrar memoria de aplicaciones web

Este repositorio se centra en la construcción de un contenedor para crear un entorno fácil de explotar nginx utilizando la técnica Heartbleed, enfocándose en:

  • Construir el entorno usando Docker
  • Diagrama de la configuración del servidor
  • Pasos de demostración

Diagrama del servidor

diagrama

El problema CVE-2014-0160 aparece cuando la biblioteca OpenSSL proporciona la funcionalidad heartbeat de TLS con un tamaño de búfer de 64kb que causa un desbordamiento, filtrando información sensible de la memoria del servidor.

Flujo de ataque

Usando el payload heartbleed.py

La aplicación web está procesando mensajes sensibles que nginx almacena en caché en la memoria.

Explotamos verificando si el entorno admite el heartbeat de TLS.

openssl s_client -connect : -tlsdebug

Nota: Las versiones modernas de OpenSSL pueden no admitir el protocolo heartbeat de TLS; por favor, use una versión que lo admita.

Heartbleed es un error de lectura fuera de límites (out-of-bounds read) que es aleatorio. El servidor devolverá 64KB de memoria adyacente.

El encabezado de un heartbeat (RFC6520) 18 03 02 00

Demo

Usa docker build para construir el laboratorio heartbleed docker build -t heartbleed-lab . docker run heartbleed-lab -p port:8443

El puerto por defecto de la aplicación web se sirve en el 8443

Usa el payload heartbleed.py para probar Podemos observar que el payload nos devuelve el resultado como un hexdump

En el ejemplo del volcado podemos ver la solicitud recién enviada y que las celdas de memoria son principalmente 0x00; debido a que el payload es aleatorio, debemos ejecutarlo varias veces para filtrar el resultado deseado.

Podemos ejecutar memory.py para hacer una solicitud a nginx y almacenarla en la memoria y luego obtener el resultado filtrado como se ve en result.txt

Reglas

Dado que sabemos que el atacante utilizará una solicitud heartbeat para filtrar mensajes,

alert tcp any any -> any 443 (msg:"Heartbeat request"; content:"|18 03 02 00|"; rawbytes;sid:100000)

Usa snort ids para detectar intrusiones

Descargar herramienta