浅析ReDoS的原理与实践

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ReDoS(Regular expression Denial of Service) 正则表达式拒绝服务攻击。

开发人员使用了正则表达式来对用户输入的数据进行有效性校验, 当编写校验的正则表达式存在缺陷或者不严谨时, 攻击者可以构造特殊的字符串来大量消耗服务器的系统资源，造成服务器的服务中断或停止。

1 常见术语

先让我们来了解几个概念:

1.1 Regex

正则表达式(Regular Expression, Regex)是由字符(可为英文字母、数字、符号等)与元字符(特殊符号)组成的一种有特定规则的特殊字符串。在模式匹配中，正则表达式通常被用于验证邮箱、URL、手机号码等。

常用元字符:

更多元字符请点击阅读原文。

1.2 DoS & DDoS

拒绝服务攻击(Denial-of-Service Attack)亦称洪水攻击，是一种网络攻击手法，其目的在于使目标电脑的网络或系统资源耗尽，使服务暂时中断或停止，导致其正常用户无法访问。

分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial-of-Service Attack)，是使用网络上两个或两个以上被攻陷的电脑作为 “僵尸” 向特定的目标发动 “拒绝服务” 式攻击。

DDoS攻击可以具体分成两种形式：

带宽消耗型攻击

• 洪水攻击 UDP、ICMP、ping of death
• 放大攻击 NTP、DNS

资源消耗型攻击

• SYN洪水、LAND attack、CC

1.3 FSM、DFA、 NFA

有限状态自动机：（FSM “finite state machine” 或者FSA “finite state automaton” ）是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。

有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。

有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种, 非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。

正则表达式引擎分成两类：一类称为DFA（确定性有限状态自动机），另一类称为NFA（非确定性有限状态自动机）。两类引擎要顺利工作，都必须有一个正则式和一个文本串，一个捏在手里，一个吃下去。

DFA捏着文本串去比较正则式，看到一个子正则式，就把可能的匹配串全标注出来，然后再看正则式的下一个部分，根据新的匹配结果更新标注。

而NFA是捏着正则式去比文本，吃掉一个字符，就把它跟正则式比较，匹配就记下来：“某年某月某日在某处匹配上了！”，然后接着往下干。

一旦不匹配，就把刚吃的这个字符吐出来，一个个的吐，直到回到上一次匹配的地方。

部分程序及其所使用的正则引擎:

2 ReDoS 原理

2.1 概述

DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次，比较快，但特性较少；NFA要翻来覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性(如:分组、替换、分割)丰富。

NFA支持 惰性(lazy)、回溯(backtracking)、反向引用(backreference)，NFA缺省应用greedy模式，NFA可能会陷入递归险境导致性能极差。

2.2 说明

我们定义一个正则表达式^(a+)+$来对字符串aaaaX匹配。使用NFA的正则引擎，必须经历2^4=16次尝试失败后才能否定这个匹配。

同理字符串为aaaaaaaaaaX就要经历2^10=1024次尝试。如果我们继续增加a的个数为20个、30个或者更多，那么这里的匹配会变成指数增长。

下面我们以python语言为例子来进行代码的演示:

#!/usr/bin/env python# coding: utf-8import reimport timedef exp(target_str): """ """ s1 = time.time() flaw_regex = re.compile('^(a+)+$') flaw_regex.match(target_str) s2 = time.time() print("Consuming time: %.4f" % (s2-s1))if __name__ == '__main__': str_list = ( 'aaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^16 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^18 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^20 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^22 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^24 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^26 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX', # 2^36 ) for evil_str in str_list: print('Current: %s' % evil_str) exp(evil_str) print('--'*40)

把上面的代码保存成redos.py文件并执行这个 py 脚本文件:

$ python redos.pyCurrent: aaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 0.0043--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 0.0175--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 0.0678--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 0.2370--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 0.9842--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX Consuming time: 4.1069--------------------------------------------------------------------------------Current: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaX

输出到最后一行貌似程序卡住了，我们来看下电脑的 CPU:

CPU利用率已经快接近100%了，我们在分别执行两次(电脑配置低的慎重操作):

2.3 总结

每个恶意的正则表达式模式应该包含：

• 使用重复分组构造
• 在重复组内会出现
  • 重复
  • 交替重叠

有缺陷的正则表达式会包含如下部分：

• (a+)+
• ([a-zA-Z]+)*
• (a|aa)+
• (a|a?)+
• (.*a){x} | for x > 10

注意: 这里的a是个泛指

2.4 实例

下面我们来展示一些实际业务场景中会用到的缺陷正则。

• 英文的个人名字:
  • Regex: ^[a-zA-Z]+(([',.-][a-zA-Z ])?[a-zA-Z]*)*$
  • Payload: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!
• Java Classname
  • Regex: ^(([a-z])+.)+[A-Z]([a-z])+$
  • Payload: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!
• Email格式验证
  • Regex: ^([0-9a-zA-Z]([-.w]*[0-9a-zA-Z])*@(([0-9a-zA-Z])+([-w]*[0-9a-zA-Z])*.)+[a-zA-Z]{2,9})$
  • Payload: a@aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!
• 多个邮箱地址验证
  • Regex: ^[a-zA-Z]+(([',.-][a-zA-Z ])?[a-zA-Z]*)*s+<(w[-._w]*w@w[-._w]*w.w{2,3})>$|^(w[-._w]*w@w[-._w]*w.w{2,3})$
  • Payload: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!
• 复数验证
  • Regex: ^d*[0-9](|.d*[0-9]|)*$
  • Payload: 1111111111111111111111111!
• 模式匹配
  • Regex: ^([a-z0-9]+([-a-z0-9]*[a-z0-9]+)?.){0,}([a-z0-9]+([-a-z0-9]*[a-z0-9]+)?){1,63}(.[a-z0-9]{2,7})+$
  • Payload: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!

使用python来进行测试有缺陷的正则示例:

$ python -c "import re;re.match('^[a-zA-Z]+(([',.-][a-zA-Z ])?[a-zA-Z]*)*$', 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!')"

3 ReDoS 防范

哪里会用到Regex, 几乎在我们的网络程序与设备资源的任何位置都会用到。如: WAF、Web前端、Web后端、DB数据库等。

3.1 常见位置

客户端

• 浏览器
• 移动设备

服务器端

3.2 防范手段

防范手段只是为了降低风险而不能百分百消除 ReDoS 这种威胁。当然为了避免这种威胁的最好手段是尽量减少正则在业务中的使用场景或者多做测试, 增加服务器的性能监控等。

• 降低正则表达式的复杂度, 尽量少用分组
• 严格限制用户输入的字符串长度(特定情况下)
• 使用单元测试、fuzzing 测试保证安全
• 使用静态代码分析工具, 如: sonar
• 添加服务器性能监控系统, 如: zabbix

2.5 参考链接

《精通正则表达式》 http://blog.csdn.net/c601097836/article/details/47040703 http://hooopo.iteye.com/blog/548087 http://www.guoziweb.com/archive/1160.html https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp1.html https://www.owasp.org/index.php/Regular_expression_Denial_of_Service_-_ReDoS https://en.wikipedia.org/wiki/ReDoS https://www.checkmarx.com/wp-content/uploads/2015/03/ReDoS-Attacks.pdf https://www.exploit-db.com/docs/38149.pdf https://www.owasp.org/index.php/Regular_expression_Denial_of_Service_-_ReDoS https://www.owasp.org/images/3/38/20091210_VAC-REGEX_DOS-Adar_Weidman.pdf https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Validation_Regex_Repository

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