Python版本CAS漏洞利用工具发布:支持4.1.x至4.2.x版本

5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 2 下载量 6 浏览量 更新于2024-12-14 收藏 53.89MB ZIP 举报
资源摘要信息:"CAS4.x执行远程命令执行漏洞(RCE)的Python利用脚本,版本范围为4.1.x到4.2.x,能够支持带内回显,并在特定的4.1.x-4.1.6版本范围内支持非硬编码的填充Oracle攻击。" 在深入解释标题和描述中提到的知识点之前,我们首先应该理解一些基础概念。 **1. CAS (Central Authentication Service)**: CAS是一个企业级的、单点登录协议,它允许一个用户在多个应用之间进行一次登录后,访问所有被授权的系统。它是由耶鲁大学开发的,广泛用于高等教育机构以及企业环境中,用以提供统一的用户身份验证服务。 **2. RCE (Remote Code Execution)**: 远程代码执行漏洞指的是攻击者可以在服务器上远程执行任意代码,这是网络安全领域中非常严重的安全漏洞之一。攻击者可以利用这种漏洞执行恶意代码,控制目标系统。 **3. Python**: Python是一种广泛使用的高级编程语言,它因其简洁的语法和代码的可读性而受到开发者的青睐。Python在各种领域都有应用,包括网络开发、自动化、数据分析、人工智能等。 **4. 反序列化 (Deserialization)**: 在计算机科学中,序列化是指将对象状态转换为可以保存或传输的形式的过程。反序列化则是将这种形式恢复为对象的过程。在软件开发中,如果反序列化过程中的数据处理不当,可能导致安全漏洞,攻击者可能会利用这个漏洞执行恶意代码。 **5. 带内回显 (In-band Echos)**: 在计算机网络中,带内回显通常指的是当网络设备收到一个包时,它会将这个包的数据包含在回显响应中。在这里,带内回显可能指的是利用脚本执行后,攻击者能够接收到目标系统上的数据回显,这有利于确认漏洞的利用是否成功。 **6. 填充Oracle攻击 (Padding Oracle Attack)**: 填充Oracle攻击是一种针对加密系统的攻击方式,它利用了加密算法中对数据块填充的处理缺陷。在某些情况下,攻击者可以利用错误消息来推断出加密内容中的一些信息,尤其是当加密系统的解密部分不小心透露了明文解密是否成功的信息时。这种攻击可以用来破解加密信息,恢复出明文数据。 现在我们来详细分析给定文件信息中的关键知识点: - **标题中的"CAS4.x-execution-rce"**: 这可能是一个Python脚本的名称,用于执行对CAS服务端4.x版本中的一个远程代码执行漏洞的利用。"execution-rce"明确指出该脚本的主要目的是利用漏洞执行远程命令。 - **描述中的"py版本cas4.x执行反序列化exp"**: 这里描述了该脚本是用Python语言编写的,专门用于针对CAS服务端4.x版本中的一个特定漏洞。这个漏洞涉及到反序列化操作,这可能意味着目标系统在处理某些数据时未正确地验证或处理用户提供的数据,从而导致安全风险。 - **"支持带内回显,在4.1.x-4.1.6非硬编码情况下"**: 这意味着该脚本设计有回显功能,即利用漏洞后能够从目标系统接收一些确认信息。"非硬编码"可能是指利用方法不依赖于特定的、硬编码的攻击向量或载荷,而是通用的、可配置的。 - **"支持填充Oracle攻击"**: 这一点强调了该脚本还包含了执行填充Oracle攻击的代码,这意味着它可以用于利用一些加密函数的漏洞,尤其是当目标系统在解密操作中向攻击者泄露了过多的信息时。 - **标签中的"Python"**: 这个标签再次确认了该工具是用Python编写的,说明它可以在支持Python解释器的任何平台上运行。 - **压缩包子文件的文件名称列表中的"cas4.x-execution-rce-master"**: 这是一个表明了脚本或项目名称的文件名。"master"可能表示这是一个主分支或主要版本的脚本。 将这些知识点汇总,我们可以得出一个结论:这是一个专门用于利用CAS 4.x版本中的远程代码执行漏洞的Python脚本。它具有带内回显功能,并且特别在版本4.1.x-4.1.6中支持非硬编码的利用方式,同时也能够执行填充Oracle攻击,这表明其利用目标可能是存在不当的加密数据处理的系统。这个脚本很可能被网络安全研究人员或安全从业者用于安全测试和漏洞评估。
2023-06-07 上传

Execution failed for task ':app:mergeDebugResources'. > C:\Users\����Сͷ\.gradle\caches\transforms-2\files-2.1\7148643cdd30f7f62dbee74cd8e064bd\material-1.9.0\res\values\values.xml: Error: Can't determine type for tag '<macro name="m3_comp_assist_chip_container_shape">?attr/shapeAppearanceCornerSmall</macro>' * Try: Run with --info or --debug option to get more log output. Run with --scan to get full insights. * Exception is: org.gradle.api.tasks.TaskExecutionException: Execution failed for task ':app:mergeDebugResources'. at org.gradle.api.internal.tasks.execution.ExecuteActionsTaskExecuter.lambda$executeIfValid$1(ExecuteActionsTaskExecuter.java:207) at org.gradle.internal.Try$Failure.ifSuccessfulOrElse(Try.java:263) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.ExecuteActionsTaskExecuter.executeIfValid(ExecuteActionsTaskExecuter.java:205) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.ExecuteActionsTaskExecuter.execute(ExecuteActionsTaskExecuter.java:186) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.CleanupStaleOutputsExecuter.execute(CleanupStaleOutputsExecuter.java:114) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.FinalizePropertiesTaskExecuter.execute(FinalizePropertiesTaskExecuter.java:46) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.ResolveTaskExecutionModeExecuter.execute(ResolveTaskExecutionModeExecuter.java:62) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.SkipTaskWithNoActionsExecuter.execute(SkipTaskWithNoActionsExecuter.java:57) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.SkipOnlyIfTaskExecuter.execute(SkipOnlyIfTaskExecuter.java:56) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.CatchExceptionTaskExecuter.execute(CatchExceptionTaskExecuter.java:36) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.EventFiringTaskExecuter$1.executeTask(EventFiringTaskExecuter.java:77) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.EventFiringTaskExecuter$1.call(EventFiringTaskExecuter.java:55) at org.gradle.api.internal.tasks.execution.EventFiringTaskExecuter$1.call(EventFiringTaskExecut

2023-06-10 上传

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2023-06-03 上传