Publican el código fuente reverseado de Diablo (Devilution)

Un programador con el nick GalaxyHaxz ha subido una versión reverseada del código fuente de Diablo. La ingeniería inversa le llevó más de 1.200 horas durante 6-12 meses en un intento por garantizar "que todo se conserve". El proyecto lo ha bautizado como Devilution.


"Durante años, los creadores de mods tuvieron que depender de la tediosa edición de código y la inyección en memoria. Algunos incluso fueron más allá y reversearon una buena parte del juego (como Belzebub/The Hell)", explica GalaxyHaxz. "El problema es que nunca publicaron su código fuente. Por lo general, siendo un trabajo de una sola persona, siguen adelante con sus vidas inevitablemente debido a la cantidad de tiempo/trabajo requerido o falta de interés".
"Esto deja a la gente con un mod a medio terminar, uno que tuvo innumerables horas puestas en él, pero que quedó lleno de errores y sin acabar. Así que volvemos al punto de partida. Devilution tiene como objetivo solucionar esto, al hacer que el código fuente de Diablo quede disponible gratuitamente para todos".


GalaxyHaxz explica que el objetivo de Devilution es reproducir el código fuente del juego original del 96 con la mayor precisión posible. Pero, "como objetivo secundario, Devilution ayuda a documentar el contenido no utilizado y cortado del juego final. El desarrollo de Diablo se apresuró al final: muchas ideas se eliminaron y el multijugador se pirateó rápidamente. Al examinar la fuente, podemos ver varias peculiaridades del desarrollo planificado".

Con una nueva versión del Diablo 3 original, una comunidad de modding activa y un nuevo juego en desarrollo, Diablo sigue estando bien servido. Pero nunca me dejará asombrar por el cuidado y el esfuerzo que se dedica a proyectos de aficionados como Devilution. No os lo perdáis:

Proyecto: https://github.com/diasurgical/devilution

Aron: un sencillo script en GO para encontrar parámetros GET y POST mediante fuerza bruta

Lurkeando Internet encontré Aron, un pequeño pero útil script escrito en Go que nos ayudará a encontrar parámetros POST y GET ocultos mediante ataques de diccionario/fuerza bruta. Bastante útil para auditorías web...


Instalación
$ git clone https://github.com/m4ll0k/Aron.git aron
$ cd aron 
$ go get github.com/m4ll0k/printer
# now check if $GOPATH is set
$ go env | grep -i gopath
# if $GOPATH not set, try with:
$ export GOPATH=$HOME/go
$ go run aron.go
# OR 
$ go build aron.go
$ cp aron /usr/bin/
$ aron

Uso
   ___                         
   /   |  _________  ___       
  / /| | / ___/ __ \/ __\   
 / ___ |/ /  / /_/ / / / /   
/_/  |_/_/   \____/_/ /_/ (v0.1.0 beta)
----------------------------
  Momo (M4ll0k) Outaadi 

Usage of aron:
  -data="":             Set post data
  -get=false:           Set get method
  -post=false:          Set post method
  -url="":              Set target URL
  -wordlist="dict.txt": Set your wordlist

FUERZA BRUTA EN GET
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php -get 
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php<[?|id=1|id=1&]> -get
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php<[?|id=1|id=1&]> -get -wordlist my_wordlist.txt

<[?|id=1|id=1&]> => posible final de URL

 OR Note: en este caso aron necesita el wordlist path

$ aron -url http://www.test.com/index.php -get -wordlist path/wordlist.txt
$ aron -url http://www.test.com/index.php<[?|id=1|id=1&]> -get -wordlist path/wordlist.txt

FUERZA BRUTA EN POST
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php -post 
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php<[?id=1]> -post
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php<[?id=1]> -post -data "user=1"
$ go run aron.go -url http://www.test.com/index.php<[?id=1]> -post -data "user=1" -wordlist my_wordlist

 OR Note: en este caso aron necesita el wordlist path

$ aron -url http://www.test.com/index.php -post -wordlist path/wordlist.txt
$ aron -url http://www.test.com/index.php<[?id=1]> -post -data "user=1" -wordlist path/wordlist.txt

Repositorio: https://github.com/m4ll0k/Aron

[HTB write-up] Valentine

El siguiente writeup muestra el proceso que utilicé para capturar las flags de usuario y de root en la máquina Valentine en @10.10.10.79.
Este documento contiene mis notas que tomé cuando estaba trabajando en la misma.

Mi forma de pensar

El primer paso consiste en la fase de reconocimiento como escaneo de puertos, banner grabbing, configuraciones erróneas, etc. El segundo en encontrar las vulnerabilidades, es decir, el ataque en sí mismo, y finalmente la escalada de privilegios llamada "fase de post-explotación".


Aviso personal: la post-explotación fue bastante compleja, haré todo lo posible para explicar cómo rooteé la máquina de Valentine.

Subíndice: Algo estaba oculto en la imagen de bienvenida y ayuda mucho ...


Escaneo de puertos

Durante este paso vamos a identificar el objetivo para ver que hay detrás de la dirección IP. Estos son los resultados:


El sistema remoto es Linux. Tenemos abierto un servidor web y un acceso remoto mediante ssh.

Con ésto, vamos a chequear ambos servicios. Para hacer esto, primero lo veremos en el navegador y, segundo, abriremos un terminal con las credenciales básicas.

Top 10 de herramientas free para threat hunting

La búsqueda de amenazas o threat hunting es un enfoque alternativo a los sistemas de seguridad tradicionales como firewalls o NIDS que monitorizan el tráfico de red. Si bien estos últimos investigan las amenazas después de que ocurrieron, la estrategia de threat hunting implica buscar a través de redes, detectar y aislar amenazas, y erradicarlas incluso antes de que los sistemas de alerta tradicionales hayan generado una alerta.

Esto se puede lograr manualmente por un analista que intenta identificar fallos potenciales en la red y crear escenarios de "qué pasaría si" que se utilizan para contrarrestar esas debilidades de forma proactiva. Hoy, sin embargo, la caza de amenazas se está volviendo más automatizada, y el proceso aprovecha el análisis del comportamiento de las entidades y los usuarios para informar al analista de seguridad de cualquier riesgo potencial.

Hoy en día podemos decir que hay tres tipos de hipótesis que los analistas usan mientras buscan amenazas:

- Basada en análisis: Considera el análisis de comportamiento de las entidades y los usuarios (UEBA) y el aprendizaje automático para desarrollar puntuaciones de riesgo acumuladas y otras hipótesis
- Basada en inteligencia: Impulsado por informes de amenazas de inteligencia, feeds, análisis de malware y escaneos de vulnerabilidades
- Conciencia Situacional: Usa evaluaciones de riesgo de la empresa o análisis Crown Jewel, evaluando las tendencias de una empresa o individuo

En base a estas hipótesis podemos clasificar una serie de herramientas gratuitas que los analistas o en general aquellos que buscan amenazas pueden usar para mantenerse protegidos.

Basadas en análisis

Maltego CE

Esta es una herramienta de minería de datos que genera gráficos interactivos para el análisis las relaciones entre datos de varias fuentes de Internet. Maltego CE automatiza los procesos de diferentes recursos de consulta y muestra gráficos comprensibles. La personalización de esta aplicación es sencilla y puede adaptarse a requisitos específicos.

ROPeando para bypassear NX y ASLR con libc

Después de un tiempo desconectado del mundo de los posts, tiempo en el que me he dedicado a investigar y a aprender cosillas bastante interesantes prioritariamente del mundo del exploiting, hoy vengo a hablar sobre una técnica fundamental para el desarrollo de exploits, la técnica se hace llamar "Return Oriented Programming", abreviando, ROP.

La técnica ROP se basa en el control del flujo del programa ejecutando fragmentos de código que encontramos en memoria, estos fragmentos de código se llaman "gadgets", los gadgets tienen la peculiaridad de acabar habitualmente en la instrucción RET, aunque en algunas situaciones también serán de utilidad los gadgets que acabes en un JMP o un CALL. Resumiendo, el ROP es una técnica en la cual se reutiliza código ensamblador del propio programa para poder controlar al gusto de la persona el flujo del programa.

Esta técnica es bastante importante porque dichos gadgets son "inmunes" a la aleatoriedad del ASLR, la protección Address Space Layout Randomization fue implementada para evitar (o dificultar) la explotación del software, resumiendo, esta protección se encarga de aleatorizar las direcciones de varias secciones y librerías compartidas de los programas en ejecución, en este caso, la sección .text, que es donde se encuentran dichos gadgets junto al resto de código ensamblador del programa no se aleatoriza, por ello está técnica es utilizada continuamente en los exploits de hoy en día.

A día de hoy, por defecto desde hace tiempo la protección ASLR está activada en todos los sistemas GNU/Linux, por ello, en un caso real siempre deberemos lidiar con ello. También debo hablar de otra protección que podremos combatir con el ROP, la protección NX, es una protección que viene también implementada por defecto, en este caso en los compiladores, para impedir la ejecución de código en la pila, imposibilitando el uso de la técnica ret2ESP que se basaba en la ejecución del shellcode en el propio stack.

ASLR activado
NX activado
Stack no ejecutable
No hay nada mejor para aprender este tipo de técnicas que practicando, para ello realizaré un reto que se usó en el CTF clasificatorio de la DEFCON 2015, el reto se llama r0pbaby y lo podréis descargar en este LINK. Para replicar este reto ejecutaré dicho programa en otra máquina virtual con un Ubuntu que contendrá la flag, por lo tanto primero deberé explotarlo localmente en mi máquina y luego explotarlo remotamente en la máquina Ubuntu.

Una vez descargado podemos ver ante qué clase de archivo estamos con el comando file:


Podemos observar que estamos ante un ELF de 64 bits dynamically linked, vamos a ver como funciona el programa en ejecución.

Construye tu propia botnet con BYOB

BYOB (Build Your Own Botnet) es un proyecto de código abierto que proporciona un framework para que los investigadores y profesionales de seguridad construyan y operen una botnet básica. Gracias a ésta herramienta se podrá:
- profundizar en la comprensión del malware cada vez más sofisticado que infecta millones de dispositivos cada año
- generar botnets modernas con el fin de mejorar su capacidad para desarrollar contramedidas contra este tipo de amenazas

La herramienta contiene 4 partes principales:

Servidor

uso: server.py [-h] [-v] [--host HOST] [--port PORT] [--database DATABASE]

Servidor de comando y control con base de datos persistente y consola

- Interfaz de usuario basado en consola: interfaz por consola para controlar las máquinas clientes de forma remota a través de shells reversas
- Base de datos persistente de SQLite: base de datos liviana que almacena información de identificación de las máquinas clientes, lo que permite que las sesiones de reversas persistan
- Arquitectura Cliente-Servidor: todos los paquetes/módulos python instalados localmente están disponibles automáticamente para que los clientes los importen de forma remota sin tocar el disco, permitiendo a los clientes utilizar módulos que requieren paquetes no instalados en las máquinas de destino

Cliente

uso: client.py [-h] [-v] [--name NAME] [--icon ICON] [--pastebin API] [--encrypt] [--obfuscate] [--compress] [--compile] host port [module [module ...]]

Genera clientes completamente indetectables con payloads staged, imports remotos y módulos ilimitados


- Imports remotos: importa remotamente paquetes de terceros desde el servidor sin escribirlos en el disco o descargarlos/instalarlos
- No escribe nada en el disco: los clientes nunca escriben nada en el disco, ni siquiera archivos temporales (se realizan llamadas al sistema IO zero) porque las importaciones remotas permiten que el código arbitrario se cargue dinámicamente en la memoria y se importe directamente en el proceso en ejecución
- Cero dependencias (ni siquiera el propio Python): el cliente ejecuta solo la biblioteca estándar de Python, importa de forma remota cualquier paquete/módulo no estándar del servidor y puede compilarse con un intérprete de Python independiente en un ejecutable binario portátil formateado para cualquier plataforma/arquitectura, lo que le permite ejecutarse en cualquier cosa, incluso cuando Python mismo falta en el host de destino

Taller de exploiting: BOF básico en Linux - análisis dinámico (2/2)

En la entrada anterior fuimos capaces de generar nuestro payload para explotar un desbordamiento de buffer básico sólo analizando el código asm generado con objdump. Ahora en esta entrada lo que haremos será realizar un análisis dinámico del mismo binario mediante el debugger de facto en Linux: gdb (The GNU Project Debugger) al que añadiremos PEDA (Python Exploit Development Assistance for GDB) para ampliar sus funcionalidades.

Pero antes de empezar con gdb os recomiendo echar un vistazo a algún cheatsheet como los siguientes:
- https://darkdust.net/files/GDB%20Cheat%20Sheet.pdf
- https://github.com/stmerry/gdb-peda-cheatsheet/blob/master/gdb-peda%20cheatsheet.pdf

Continuando con el ejercicio, lo primero que haremos será cargar el debugger simplemente llamando a nuestro programa vulnerable como parámetro:
$ gdb bof2
GNU gdb (Ubuntu 8.0.1-0ubuntu1) 8.0.1
Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later 
This is free software: you are free to change and redistribute it.
There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law.  Type "show copying"
and "show warranty" for details.
This GDB was configured as "x86_64-linux-gnu".
Type "show configuration" for configuration details.
Para las instrucciones de informe de errores, vea:
<http://www.gnu.org/software/gdb/bugs/>.
Find the GDB manual and other documentation resources online at:
<http://www.gnu.org/software/gdb/documentation/>.
For help, type "help".
Type "apropos word" to search for commands related to "word"...
Leyendo símbolos desde bof2...hecho.

Lo que se suele hacer en primer lugar es comprobar las protecciones del binario con el comando checksec:
gdb-peda$ checksec bof2
CANARY    : disabled
FORTIFY   : disabled
NX        : ENABLED
PIE       : disabled
RELRO     : FULL

Como se puede observar en el resultado sólo está activado lo siguiente:

- NX (non executable): hace que ningún segmento de la aplicación sea escribible o ejecutable una vez cargado en memoria. Esto significa que aunque logremos alterar el flujo de un programa hacia un shellcode que hayamos cargado en memoria este no se va a ejecutar.
- RELRO (Relocation Read-Only) completo o FULL: mapea toda la GOT (Global Offset Table) a sólo lectura.

Afortunadamente ninguna de estas dos protecciones nos van a impedir desbordar la pila (smash the stack) así que ¡vamos a ello!

Taller de exploiting: BOF básico en Linux - análisis estático (1/2)

Voy a retomar el tema del exploiting con una serie de artículos "random", esta vez con uno en Linux de los más básicos y típicos que podemos encontrarnos. Me basaré en uno de un taller de kablaa en que tendremos que explotar un binario cuyo código fuente es el siguiente:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> 

int main(int argc, const char *argv[])
{
    int correct = 0;
    char bof[64];

    scanf("%s",bof);

    if(correct != 0xdeadbeef)
    {
        puts("you suck!\n");
        exit(0);
    }
    puts("you win!\n");
    system("/bin/sh");

    return 0;
}

Evidentemente en un CTF no se nos facilitará nada más que el binario compilado, pero para este ejercicio lo usaremos primero para entender mejor el típico desbordamiento de buffer.

Como podéis ver en el código, se inicializa el entero 'correct' a 0 pero el programa admite como único parámetro la cadena 'bof' que será proporcionada como argumento directamente a la función main. Luego la función scanf con el especificador %s leerá los caracteres de la cadena hasta encontrar un espacio, un intro, un tabulador, un tabulador vertical o un retorno de carro, y añadirá automáticamente el carácter nulo al final (como sabréis, una cadena o string en C se define como un array de caracteres que termina siempre en un byte null (\0)).

Sin embargo, es muy peligroso usar scanf para leer cadenas, pues scanf no tiene en cuenta la longitud y admitirá que el usuario escriba más caracteres que lo que el array definido en el programa pueda admitir (64 en este caso). Como resultado, scanf escribirá los caracteres que ya no quepan en el array definido en otras porciones de memoria que pueden contener otros datos que está usando nuestro programa, y ahí es donde tenemos que sobre escribir el valor de la variable 'correct' y asignarle el valor 0xdeadbeef para que ejecute la función system.

Cr3dOv3r: herramienta para comprobar reutilización de contraseñas

Un estudio reciente de Panda arroja como resultado que el 52% de los usuarios reutiliza las contraseñas. Es decir, más de la mitad de los usuarios utiliza exactamente la misma password (o una muy parecida) en varios servicios web diferentes, lo que posibilita a un atacante comprometer varias cuentas de su víctima "de un plumazo". Y para hacerlo aún más fácil, el egipcio Karim Shoair aka D4Vinci ha creado una herramienta en python llamada Cr3dOv3r que facilita mucho el trabajo a la hora de realizar ataques de reutilización de contraseñas.

Básicamente, con una cuenta de correo Cr3dOv3r realiza dos simples pero útiles tareas:

- Busca en leaks públicos la cuenta indicada y devuelve el resultado con los detalles más útiles (utilizando la API de haveibeenpwned) e intenta obtener las contraseñas en texto claro que encuentre (utilizando @GhostProjectME).
- Si seteas la contraseña, prueba además esas credenciales contra algunos sitios web conocidos (por ejemplo, Facebook, Twitter, Google ...) e informa si el inicio de sesión fue exitoso.


Uso

usage: Cr3d0v3r.py [-h] [-p] [-np] [-q] email

positional arguments:
  email       Email/username to check

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  -p          Don't check for leaks or plain text passwords.
  -np         Don't check for plain text passwords.
  -q          Quiet mode (no banner).

Installing and requirements
To make the tool work at its best you must have :

    Python 3.x or 2.x (preferred 3).
    Linux or Windows system.
    Worked on some machines with MacOS and python3.
    The requirements mentioned in the next few lines.

Instalación

+Para windows : (después de descargar el ZIP y descomprimirlo)

cd Cr3dOv3r-master
python -m pip install -r win_requirements.txt
python Cr3dOv3r.py -h

+Para Linux :

git clone https://github.com/D4Vinci/Cr3dOv3r.git
cd Cr3dOv3r
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 Cr3dOv3r.py -h

+Para docker :

git clone https://github.com/D4Vinci/Cr3dOv3r.git
docker build -t cr3dov3r Cr3dOv3r/
docker run -it cr3dov3r "example@gmail.com"

Github: https://github.com/D4Vinci/Cr3dOv3r

[HTB write-up] Sense

La máquina "SENSE" se retiró hace tiempo así que podemos hablar con total libertad sobre la forma de conseguir sus flags.

Como ya sabes, Hackthebox es un sitio donde hay todo tipo de máquinas virtuales vulnerables para practicar pentesting sin tener que hacer informes como lo haría un pentester en la vida real.

Estaba intrigado por el nombre de la máquina y por el sistema operativo. Me preguntaba si podría ser un firewall. Pensé que podía ser PFSENSE (OpenSource Firewall) y en realidad las letras "PF" fueron retiradas ;)

El LOGO de la máquina
La dirección de la máquina destino es la 10.10.10.60.

Enumeración

Escaneo de puertos

En esta parte vamos a encontrar los puertos y servicios de nuestro objetivo.

nmap 10.10.10.60
Starting Nmap 7.40 ( https://nmap.org ) at 2018–03–08 16:17 CET
Nmap scan report for 10.10.10.60
Host is up (0.079s latency).
Not shown: 998 filtered ports
PORT STATE SERVICE
80/tcp open http
443/tcp open https

Escaneo de versiones

nmap -sV 10.10.10.60
Starting Nmap 7.40 ( https://nmap.org ) at 2018–03–08 16:22 CET
Nmap scan report for 10.10.10.60
Host is up (0.053s latency).Not shown: 998 filtered ports
PORT STATE SERVICE VERSION
80/tcp open http lighttpd 1.4.35
443/tcp open ssl/http lighttpd 1.4.35

También comprobé la versión del servidor web con el comando curl:

curl -I 10.10.10.60
HTTP/1.1 301 Moved Permanently
Location: https://10.10.10.60/
Date: Thu, 08 Mar 2018 15:52:44 GMT
Server: lighttpd/1.4.35

Luego usé Metasploit para tener organizados mis escaneos. Es muy útil para manejar las máquinas, así que lo importé todo y trabajé con ello:

db_nmap -O 10.10.10.60
[*] Nmap: Starting Nmap 7.01 ( https://nmap.org ) at 2018–03–14 16:32 CET
[*] Nmap: Nmap scan report for 10.10.10.60
[*] Nmap: Host is up (0.031s latency).
[*] Nmap: Not shown: 998 filtered ports
[*] Nmap: PORT STATE SERVICE
[*] Nmap: 80/tcp open http
[*] Nmap: 443/tcp open https
[*] Nmap: Warning: OSScan results may be unreliable because we could not find at
least 1 open and 1 closed port
[*] Nmap: Device type: general purpose|specialized
[*] Nmap: Running (JUST GUESSING): OpenBSD 4.X (93%), Comau embedded
(92%), FreeBSD 6.X (89%), Linux 2.6.X (89%)
[*] Nmap: OS CPE: cpe:/o:openbsd:openbsd:4.0 cpe:/o:freebsd:freebsd:6.3
cpe:/o:linux:linux_kernel:2.6.29
[*] Nmap: Aggressive OS guesses: OpenBSD 4.0 (93%), Comau C4G robot control unit
(92%), FreeBSD 6.3-RELEASE (89%), Linux 2.6.29 (89%), OpenBSD 4.3 (85%)
[*] Nmap: No exact OS matches for host (test conditions non-ideal).
[*] Nmap: OS detection performed. Please report any incorrect results at
https://nmap.org/submit/ .
[*] Nmap: Nmap done: 1 IP address (1 host up) scanned in 14.27 seconds

Después, verifiqué mis hallazgos abriendo mi navegador para ver cómo era.

Captura del acceso a pfsense