目录

前言：

（一）整数溢出漏洞

0x01 整数溢出漏洞介绍

1.1  上界溢出

1.2 下界溢出

0x02 整数溢出漏洞修复

（二）硬编码密码漏洞

修复案例：

（三）不安全的随机数生成器

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前言：

        本次总结的漏洞在实战情况下，可能只是一个环节，包括我们经常遇到的WAF绕过，技术偏逆向破解，但是在web渗透测试中有一定的利用价值。

（一）整数溢出漏洞

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        计算机程序中的整数都是有范围的，不同的数据类型范围也不同，这是由编译器决定的，超过这个范围就有可能会出现整数溢出的情况。         比如说Java 的 int 是 32 位有符号整数类型，其最大值是 0x7fffffff ，最小值是0x80000000，即 int 表示的数的范围是在-2147483648 ～ 2147483647 之间。当 int 类型的运算结果超出了这个范围时则发生了溢出，而且不会有任何异常抛出。整数溢出一般可以分为上界溢出和下界溢出两种。

0x01 整数溢出漏洞介绍

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1.1  上界溢出

      int 类型二进制存储的第一位为符号位，0 表示正数，1 表示负数，2147483647 这个数字的二进制表达为 01111111 11111111 11111111 11111111，加 1 以后的值为 10000000 00000000 00000000 00000000，发生上界溢出，而 10000000 00000000 00000000 00000000 表示的是-2147483648 这个数字

1.2 下界溢出

        int 类型二进制存储的第一位为符号位，0 表示正数，1 表示负数，-2147483648 这个 数字的二进制表达为 10000000 00000000 00000000 00000000，减 1 以后的值为 01111111 11111111 11111111 11111111，发生下界溢出，而 01111111 11111111 11111111 11111111 表示 的是 2147483647 这个数字。Java 程序溢出运行的案例如图 1-1 所示：

1  

0x02 整数溢出漏洞修复

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在 Java 8 版本中，可以使用新的“Math#addExact() and Math#subtractExact()”方法，该方法将监测“ArithmeticException”溢出

public static boolean willAdditionOverflow(int left, int right) { try { Math.addExact(left, right); return false; } catch (ArithmeticException e) { return true; } } 
public static boolean willSubtractionOverflow(int left, int right) { try { Math.subtractExact(left, right); return false; } catch (ArithmeticException e) { return true; } 
}

（二）硬编码密码漏洞

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硬编码密码是指在系统中采用明文的形式存储密码，通常会导致严重的身份验证失败，这对于系统管理员而言可能很难检测到，一旦检测到，也很难修复。硬编码密码会造成密码泄露，其主要出现在以下几个方面

1. 开发人员的安全意识不强：将代码托管到 github 等互联网平台，可能会造成源代码泄露，任何有该代码权限的人都能读取此密码。
2. 程序员可以简单地将后端凭证硬编码到前端软件中：该程序的任何用户都可以提取密码。因为从二进制文件中提取密码非常简单，所以会对带有硬编码密码的客户端系统构成很大的威胁。

         以下代码是使用硬编码的密码连接到数据库的示例：

DriverManager.getConnection（url，"scott"，"tiger"）；

        攻击者可以通过 javap –c 命令来访问反汇编的代码，反汇编的代码将包含所使用的密码值。

javap -c ConnMngr.class 
22: ldc #36; //String jdbc:mysql://ixne.com/rxsql 
24: ldc #38; //String scott 
26: ldc #17; //String tiger

        程序员在编写程序时应尽量避免对密码进行硬编码，而采用对密码加以模糊化或先经过 hash 处理再存储，或在外部资源文件中进行处理的方法。

修复案例：

        在上述修复代码中，首先将数据库连接的用户名密码加密放入 db.properties 文件中，如图 1-2 所示

 

      

     然后通过代码读取数据库配置文件，最后进行数据库的连接，这样就避免了硬编码产生的漏洞。

        示例：读取 properties 属性文件到输入流中，从输入流中加载属性列表，获取数据库连接属性值，然后进行数据库连接，这样就不会出现硬编码漏洞了。

// 读取 properties 属性文件到输入流中
InputStream is = PropertiesTest.class.getResourceAsStream("/db.properties"); 
// 从输入流中加载属性列表
properties.load(is); 
// 获取数据库连接属性值
DRIVER_CLASS = properties.getProperty("DRIVER_CLASS"); 
DB_URL = properties.getProperty("DB_URL"); 
DB_USER = properties.getProperty("DB_USER"); 
DB_PASSWORD = properties.getProperty("DB_PASSWORD"); 
// 加载数据库驱动类
Class.forName(DRIVER_CLASS);

（三）不安全的随机数生成器

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随机数是专门的随机试验的结果。产生随机数有多种不同的方法，这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。根据密码学原理，随机数生成器分为以下三类。

1. 统计学伪随机数生成器（PRNG）：伪随机数生成器从一个初始化的种子值开始计算得到序列，从种子开始，然后从种子中计算出后续值，当种子确定后生成的随机数也是确定的，但其输出结果很容易预测，因此容易复制数值流。
2. 密码学安全随机数生成器（CSPRNG）：密码学安全伪随机性是统计学伪随机数生成器的一个特例，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效地演算出随机样本的剩余部分。
3. 真随机数生成器：其定义为随机样本不可重现。实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在。可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），则可以认为用这个方法演算出来了真随机数。

        使用计算机产生真随机数的方法是获取 CPU 频率与温度的不确定性，以及统计一段时间内的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。在实际应用中往往使用伪随机数就足够了。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。实际上它们不真正地随机，因为它们是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器称为伪随机数发器。

        Java 中的“java.util.Random”工具类 LCG 线性同余法伪随机数生成器，可以根据种子和算法生成随机数。此算法的缺陷就是可预测性，攻击者可能会猜测将要生成的下一个值，并使用此猜测来模拟其他用户或访问敏感信息。“java.util.Random”工具类没带参数构造函数生成的 Random 对象的种子默认是当前系统时间的毫秒数，故进入到 Random 类中查看其种子默认是当前的系统时间，如图 3-1 所示。

Random 函数的使用方式：

Random random = new Random(); 
int r = random.nextInt(); // 生成一个随机数

 只要种子一样，其输出的随机序列也是一样的，如设置两个随机数列种子都是 1，则输出的随机数列也是完全相同的，如图 3-2 所示。

 

        “java.util.Random”不是加密安全的。可以使用 SecureRandom 来获取密码安全的伪随机数生成器，以供对安全敏感的应用程序使用。“java.Security.SecureRandom”工具类提供加密的强随机数生成器(RNG)，要求种子必须是不可预知的，产生非确定性输出。操作系统收集了一些随机事件，比如鼠标点击、键盘点击，等等。SecureRandom 使用这些随机事件作为种子。SecureRandom 函数的使用方式：

SecureRandom secureRandom2 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG"); 
int r = secureRandom2.nextInt(); // 生成一个随机数

使用 SecureRandom 生成伪随机，因为 SecureRandom 使用鼠标点击、键盘点击等等这些随机事件作为种子，故其生成的随机数列完全不同，安全性要高，所以建议使用 “java.Security.SecureRandom”工具类来代替“java.util.Random”工具类，如图 3-3 所示。