14b5855b86b20d22731ad68375ee87736ab2852b
Разбор сервиса и все PoC — в services/rusgram/WRITEUP.md и VULNS.md. Каждая находка воспроизведена на живом стенде до патча и перепроверена после. content.py — V1 (RCE, крит) и V5: template_folder='files' совпадает с каталогом БД, поэтому render_template(path) с путём из URL рендерил файл пользователя как исходник Jinja-шаблона. Имя юзера выбирает атакующий: регистрируем `pwn.html`, кладём payload себе в first_name, дёргаем /db/users/pwn.html через публичный :38000 — RCE от root в контейнере, где смонтирован весь website/. Теперь рендерим только 4 реальные страницы. logic.py — V2 (захват аккаунта) и V3/V6 (SSRF/открытый редирект): register не проверял существование юзера, а database делал read-modify-write, так что повторная регистрация ПЕРЕЗАПИСЫВАЛА пароль, сохраняя msg и профиль: чужой аккаунт вместе с флагом и сломанный логин у чекера. Теперь 409. Location строился из заголовка Origin, а proxy ходил по нему серверсайд — чтение внутренней сети. Редирект стал фиксированным /login.html. database.py — снижает ущерб от V4: валидация имени юзера как имени файла, белый список полей, пароль можно только создать, но не перезаписать (смены пароля в сервисе нет), 400/404 вместо 500. proxy.py — defense in depth к V3: allow_redirects=False на ветке api/. V8: единая безопасная проверка сессии вместо 4 копий — кривая кука, отсутствие куки, несуществующий юзер и нечисловой img больше не роняют воркер в 500. Формат куки login||password и плейнтекстовые пароли осознанно НЕ трогали: чекер почти наверняка на них завязан. Тесты: services/rusgram/test_rusgram.py — SLA 16/16, SEC 21/21 на патче; на services_vulnerable та же секция SEC падает 12 раз. Сплойт собирает 0 флагов. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01NN8sHQuGbTBLGGkJyfxzXr
Alpha A/D
AD чеклист
- Поднять инфру на vulnbox (Pacmate+Firegex)
- Поднять ферму в локалке с вашей командой с сетевым доступом к борде (+настроить конфиг фермы) (возможно локально у одного участника команды)
- Поменять в start_sploit.py ip-адрес и пароль от фермы (запушить!)
- Склонить репу с сервисами каждому участнику, закинуть туда выданные сервисы, продублировав в папку services_vulnerable для сохранения диффа, все патчи делать в папке services
- Склонить репу на vulnbox, чтобы можно было делать git pull
- Поднять сервисы на vulnbox
- Настроить фильры в Pacmate по регулярке флага и добавить сервисы
Далее как писать сплойты: сплойт - это python скрипт, который принимает
ip = sys.argv[1]
этот ip будет в argv передавать start_sploit.py с фермы
далее в сплойте обязательно надо поставить
#!/bin/python3
далее сплойт должен печатать флаги и вместе с ним любой мусор в stdout (можно не фильтровать флаги из всего вывода, это сделаем start_sploit.py), для этого надо во всех print() делать
print("", flush=True)
запускать сплойт через start_sploit.py
./start_sploit.py splot.py
автоматом все флаги, которые собрал сплойт, будут отправляться на ферму
Флоу во время AD:
- При выдаче сервисов сразу натравливаем агентов искать уязы и писать сплойты, скормив правила написания выше
- Можно поднимать локально для тестов сплойтов
- Поменять все дефолт креды и токены в коде (запушить, подтянуть на vulnbox, ребилдить и редеплойнуть на vulnbox!!) но сохранить старые в файле где то
- Как только открывается сеть запукаем сплойты через start_sploit.py (мониторим что ферма работает и получает флаги и отправляет в борду!!!)
- Патчим все сервисы на найденные уязы (редеплоим)
- Так же если были открыты БД на портах во вне, запускаем сплойты на дефолт креды на БД
- Далее смотрим куда чекеры кладут флаги по Pacmate - ищем flag store и говорим агентам понять как туда добраться через уязы - пишем сплойты
- Отдельно мониторим что сервисы не падают и чекеры проходят
- Отдельно мониторим когда у вас крадут флаги - сразу смотрим в пакмейт и ищем через что они у вас утекают
- (проверить не у всех ли одинаковый пароль ssh от vulnbox!!)
CI/CD
Там короче собирает вот, не забудьте добавить в compose.yaml image: git.itqdev.xyz/4x10m/<service>:${IMAGE_TAG:-latest}
Languages
CSS
25.7%
Python
21.8%
HTML
21.3%
C++
14.2%
Go
12.5%
Other
4.4%