这个开源神器让我在Github轻松赚到10000美金

Posted 2021-03-31 开源最前线

开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹整编

每天都有各种各样的API密钥、密码和客户数据被发布到Github上。黑客使用这些密钥登录服务器，并收取费用，Github泄密可能会给公司造成数千甚至数百万美元的损失。在Github上收集源码的情报已经成为每个网安工作人员的必备手段，有研究人员还针对该主题写了一篇学术论文。

本文是为bug赏金猎人以及其安全团队编写的，演示了用户发布到Github公共存储库的常见敏感信息类型，以及查找这些秘密的启发性方法。本文中的技术也可以应用到GitHub Gist片段中。

在过去的一年里，我在没有访问程序网站的情况下，通过HackerOne上的漏洞奖赏获得了近1万美元的收益。向不同公司提交了30多份协同披露报告，其中包括8家财富500强公司。

我还发布了GitHound，这是一个开源工具，用于在GitHub上自动查找密钥。GitHound并不局限于单个用户或组织，它会筛选整个Github仓库，使用代码搜索查询作为进入存储库的入口点，然后使用上下文、正则表达式和其他一些巧妙的技巧快速查找密钥。

Github代码搜索

在我们进入自动化工具和漏洞奖赏策略之前，我们先说一说代码搜索。Github提供了丰富的代码搜索，可以扫描GitHub公共存储库（这里忽略一些内容，比如fork和非默认分支），像uberinternal.com那样简单，也可以包含多个字符串，也可以包含类似"Authorization: Bearer"这样的多单词字符串，甚至可以针对特定的文件进行搜索，（如文件名：vim_settings.xml）或特定的语言（如SQL）。还可以搜索vim_settings.xml。

了解了Github代码搜索的规则，我们就可以设计出搜索dork，用它来查询敏感信息，dork可以在网上找到，但最好的Dork都是自己创造的。

例如，filename: vim_settings.xml针对的是IntelliJ设置文件。有趣的是，vim_settings.xml文件包含最近用Base64编码的复制粘贴字符串。我也因为发现了这个问题而赚了2400美元，SaaS API密钥和客户信息在vim_settings.xml中被暴露。

xml只包含最近复制粘贴的字符串，但是我们可以利用存储库的提交历史来查找整个复制粘贴历史。只需要克隆代码库并运行这个14行脚本，用户的活动就掌握在你手中，GitHound还可以查找并扫描base64编码的字符串以查找密钥，甚至在提交历史中也是如此。

值得一提的是，通过Github提交搜索，我们可以用GitHound快速扫描查找base64编码的字符串以查找密钥，甚至在提交历史中也是如此。

给Bug赏金猎人的一些启发

Github的dork通常能找到敏感的密钥，但如果我们想要寻找某个特定公司的信息呢？GitHub有数百万个存储库和更多的文件，因此我们需要一些启手段来缩小搜索空间。

想要寻找敏感信息，首先要确定一个目标，最好的办法就是先从目标公司基础架构中的域或子域下手。

用company.com搜索可能不会提供有用的结果，大多公司发布的开源项目都是经过审核的，不太可能包含密钥，较少使用的域和子域机会还大一些，其中包含主机，如jira.company.com，以及更一般的二级和低级域名。查找模式比查找单个域更有效：corp.somecompany.com、somecompany.net或companycorp.com更有可能只出现在员工的配置文件中。

以下常见的开源情报与域侦查工具可能会对你有所帮助：

• Subbrute - 用于蛮力破解子域的Python dork

• ThreatCrowd - 给定一个域，通过多种OSINT技术查找相关域

• Censys.io- 给定一个域，找到使用它的SSL证书

GitHound还可以帮助进行子域发现:添加一个自定义regex .company.com并使用——regex文件标志运行GitHound。

在找到要搜索的主机或模式后，可以使用GitHub搜索(在使用自动化工具之前，我总是这样做)。这里要注意以下几个问题：

• 搜索出来的结果有多少？如果有超过100个页面，我可能需要找到一个更好的查询重新开始（Github将代码搜索结果限制为100页）。

• 结果是什么？如果搜索结果主要是开源项目和使用公共api的人，那么我可能可以改进搜索把这些去掉。

• 如果改变语言会发生什么？language:Shell 与 language:SQL可能会产生有趣的结果。

• 这些结果是否揭示了其他域名或主机?前几页的搜索结果通常会包含对另一个域名的引用（比如搜索jira.uber.com可能会显示另一个域名的存在，比如uberinternal.com）。

我在这一方面花了大量的时间，搜索空间的定义和它的准确性是至关重要的，自动工具和手动搜索将更快和更准确的查询。

一旦我根据上面的标准发现了有趣的结果，我就会使用带有 --dig-files 及 --dig-commits 参数在GitHound中运行，查看整个存储库的历史。

echo "uberinternal.com" | ./git-hound --dig-files --dig-commits

echo "uber.com" | ./git-hound --dig-files --language-file languages.txt --dig-commits

echo "uber.box.net" | ./git-hound --dig-files --dig-commits

GitHound还可以找到简单搜索无法找到的有趣文件，比如.zip或.xlsx文件。重要的是，我还手动查看结果，因为自动化工具经常会漏掉客户信息、敏感代码和用户名/密码组合。通常，这将会让你发现更多的子域名或其他有趣的东西，给我更多搜索查询的想法，最重要的是要记住，开源情报是一个递归的过程。

这个过程几乎都能让你有所得，泄露通常分为以下几类（从影响最大到影响最小）：

• SaaS API密钥——公司很少对API施加IP限制。AWS、Slack、谷歌和其他API密钥都是机会。这些通常可以在配置文件、bash历史文件和脚本中找到。

• 服务器/数据库凭证——这些通常在防火墙后面，所以它们的影响较小。通常可以在配置文件、bash历史文件和脚本中找到。

• 客户/员工信息——这些信息隐藏在XLSX、CSV和XML文件中，范围从电子邮件一直到账单信息和员工绩效评估。

• 数据科学脚本 - SQL 查询、R 脚本以及 Jupyter 项目等都有可能暴露敏感信息。这些库中也往往带有“测试数据”文件。

• 主机名/元数据——最常见的结果，大多数公司不认为这是一个漏洞，但他们可以帮助改进未来的搜索。

针对特定 API 提供程序的入侵流程

还可以特定的API提供者及其端口创建Dork，这对于为用户的API密钥创建自动检查的公司尤其有用。通过了解API键的上下文和语法，可以明显减少搜索空间。

通过了解特定的API提供者，我们可以获得与API提供程序正则表达式相匹配的密钥，然后我们可以使用内部数据库或API端点检查它们的有效性。

例如，假设一家公司(HalCorp)为用户提供了一个API来读写他们的帐户。通过创建我们自己的HalCorp帐户，我们发现API键的形式是[a-f]{4}-[a-f]{4}-[a-f]{4}。

# Python
import halapi
api = halapi.API()
api.authenticate_by_key('REDACTED')

# REST API with curl
curl -X POST -H "HALCorp-Key: REDACTED" https://api.halcorp.biz/userinfo

有了这些信息，我们可以为HalCorp API响应编写自己的GitHub程序：

# Python
"authenticate_by_key" "halapi" language:python

# REST API
"HALCorp-Key"

使用GitHound这样的工具，我们可以使用正则表达式匹配来找到匹配API键的正则表达式的字符串，并将它们输出到文件中:

echo "HALCorp-Key" | git-hound --dig-files --dig-commits --many-results --regex-file halcorp-api-keys.txt --results-only > api_tokens.txt

现在我们有了一个包含潜在API令牌的文件，我们可以根据数据库检查这些令牌的有效性（如果没有API提供者的书面许可，请不要这样做）。

对于HalCorp，我们可以编写一个bash脚本来读取stdin，检查api.halcorp.biz/userinfo端点，并输出结果。

最后的启发

尽管人们对GitHub上的敏感信息曝光的意识有所增强，但每天被曝光的敏感数据依然很多，如果用户的API密钥被发布到网上，Amazon Web服务已经开始通知用户。GitHub增加了一些安全功能，可以扫描公共存储库以获取通用密钥。然而这些措施治标不治本，为了遏制源代码的秘密泄露，我们必须更新API框架和DevOps方法，以防止API密钥完全存储在Git/SVN存储库中。像Vault这样的软件可以安全地存储产品密钥，而一些API提供商，像谷歌云平台，已经更新了他们的库，强制API密钥默认存储在一个文件中。

彻底根除敏感信息的暴露是一个比较困难的问题，如何才能完全检测到用户信息？如果是Word、Excel或编译文件呢？我们还需要在这个领域进行更多的研究，才有可能找出解决方法。

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