Linux内核蓝牙协议栈误差（BleedingTooth）使用剖析与复现

宣布时间 2021-04-16

误差概述


2020年10月，，，谷歌清静研究职员披露了三个Linux内核蓝牙协议栈误差，，，可导致远程代码执行，，，被称为BleedingTooth 。。。。这三个误差中，，，一个是堆溢出，，，编号为CVE-2020-24490；；；；另一个是类型混淆，，，编号为CVE-2020-12351，，，最后一个是信息泄露，，，编号为CVE-2020-12352 。。。。克日，，，谷歌清静研究职员又披露了BleedingTooth中CVE-2020-12351和CVE-2020-12352组合的误差使用及细节，，，并在蓝牙4.0下，，，实现了零点击远程代码执行 。。。。


误差剖析


CVE-2020-12351


该误差泛起在net/bluetooth/l2cap_core.c中 。。。。l2cap_recv_frame()是剖析和处置惩罚l2cap协议数据包的函数 。。。。代码实现如下所示：


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获取通道cid和l2cap数据包长度len 。。。。代码实现如下所示：


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凭证差别的通道cid，，，进入差别的子历程举行处置惩罚，，，进入l2cap_data_channel()函数 。。。。代码实现如下所示：


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首先，，，通过cid找到通道chan；；；；若是没有找到，，，判断cid是否为L2CAP_CID_A2MP；；；；若是是，，，挪用a2mp_channel_create()建设一个新的通道chan 。。。。a2mp_channel_create()函数实现如下所示：


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挪用amp_mgr_create()建设mgr，，，在amp_mgr_create()函数中，，，代码实现如下所示：


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挪用a2mp_chan_open()建设通道chan，，，该函数将初始化一部分数据，，，代码实现如下所示：


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如将chan->mode初始化为L2CAP_MODE_ERTM 。。。。chan->data赋值为mgr，，，类型为struct amp_mgr 。。。。乐成建设a2mp通道返回到l2cap_data_channel()中，，，代码实现如下所示：


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凭证chan->mode的差别，，，进入差别的data处置惩罚子历程，，，当mode为L2CAP_MODE_ERTM和L2CAP_MODE_STREAMING时，，，进入l2cap_data_rcv()函数中，，，代码实现如下所示：


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该if条件中，，，会挪用sk_filter()函数，，，此时chan->data为参数 。。。。而sk_filter()函数界说如下所示：


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第一个参数类型为struct sock，，，而chan->data类型为struct amp_mgr，，，爆发类型混淆 。。。。


CVE-2020-12352


该误差是泛起在a2mp协议中，，，误差代码位于net/bluetooth/a2mp.c，，，多个函数使用未初始化的结构体，，，将数据返回到用户层，，，导致信息泄露，，，可泄露内核栈上的内存数据 。。。。误差原理较为简朴，，，以a2mp_getinfo_req()函数为例，，，该函数是响应getinfo请求时挪用的，，，代码实现如下所示：


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行304，，，通过req->id获取hdev，，，若是不保存hdev或hdev->type不是HCI_AMP，，，进入if语句中，，，界说struct a2mp_info_rsp类型的 rsp，，，该结构体界说如下所示：


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其只使用了rsp.id和rsp.status，，，其他的数据域未使用也未初始化，，，可以泄露16字节数据，，，然后挪用a2mp_send()函数将响应包发送到用户层，，，泄露内存数据 。。。。


CVE-2020-24490


该误差只能在bluetooth 5.0下触发，，，在bluetooth 5.0之前，，，HCI举行广播的最大数据长度为0x1F，，，0x20-0xFF保存 。。。。如下所示：


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在bluetooth 5.0中，，，该length最大扩展到229字节 。。。。如下所示：


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该误差代码位于net/bluetooth/hci_event.c中，，，在处置惩罚HCI_LE_Extended_Advertising_Report事务中，，，未判断广播数据长度最大值，，，后续拷贝广播Data导致溢出 。。。。挪用历程如下所示：


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process_adv_report()函数处置惩罚广播数据，，，将广播数据拷贝到发明的装备中，，，代码实现如下所示：


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挪用store_pending_adv_report()函数，，，该函数实现广播数据拷贝，，，代码实现如下所示：


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其中，，，discovery_state结构体界说如下所示：


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last_adv_data数据巨细为HCI_MAX_AD_LENGTH，，，共31字节，，，当执行memcpy时爆发溢出 。。。。


使用剖析与复现


控制代码执行流程


前文剖析到CVE-2020-12351类型混淆是在sk_filter()函数中爆发的，，，sk_filter()函数挪用sk_filter_trim_cap()函数，，，该函数代码实现如下：


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该函数第一个参数为sk，，，参数类型为sock结构体，，，这部分代码中对sk和skb的检查容易绕过 。。。。接下来要害代码如下所示：


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行113，，，对sk->sk_filter举行解引用，，，若是乐成获取filter指针，，，进入行115 。。。。行119，，，挪用bpf_prog_run_save_cb()函数，，，参数划分为filter->prog和skb，，，该函数代码实现如下所示：


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然后，，，行676，，，挪用__bpf_prog_run_save_cb()函数，，，该函数实现代码如下：


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接着，，，行662，，，挪用BPF_PROG_RUN(prog,skb)，，，该函数界说为一个宏，，，实现代码如下所示：


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一起挪用下来，，，最终会挪用到红框中的代码，，，简化一下挪用历程为：

sk->sk_filter->prog->bpf_func(skb, sk->sk_filter->prog->insnsi) 。。。。因此，，，只要控制sk->sk_filter就可以控制执行流程 。。。。


堆喷占位


函数sk_filter()的第一个参数类型为struct sock，，，而现实传入的参数类型为struct amp_mgr，，，可以接纳堆喷128巨细的内存块举行占位，，，伪造amp_mgr 工具 。。。。这里有个问题，，，sk->sk_filter在sock中的偏移为0x110，，，而amp_mgr结构体巨细为0x70，，，偏移已经凌驾了规模 。。。。要解决这个问题，，，这里可以接纳如下巧妙的堆喷结构：


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结构体amp_mgr在kmalloc-128类型的slub中被分派，，，从第三个块最先，，，amp_mgr结构体偏移0x10处，，，可以被伪造成sk_filter，，，便可以知足sk对sk_filter域的解引用，，，并且可控 。。。。


结构载荷


通过堆喷占位控制代码执行流程后，，，接下来就是结构攻击载荷 。。。�？ ？？？？？梢越幽啥雅�1024巨细的内存块去伪造l2cap_chan工具，，，由于结构体巨细为792，，，正好落在kmalloc-1024 slub块中，，，并且a2mp通道也属于l2cap通道中，，，释放a2mp通道时，，，l2cap通道也将被释放，，，操控起来较为无邪，，，最终结构如下所示：


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泄露l2cap_chan工具地点


通过堆喷结构和建设释放l2cap_chan通道等一系列操作后，，，可能保存一个指向kmalloc-1024内存块地点的l2cap_chan工具，，，可以通过CVE-2020-12352误差泄露一个内核栈上面的内核地点，，，如下图中红框所示：


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通过该内地地点减去一个0x110偏移便可以找到一个l2cap_chan工具地点，，，可以通过amp_mgr结构体内存地点检查一下是否准确，，，由于amp_mgr结构体偏移0x18处为l2cap_chan指针，，，如下图中红框所示：


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乐成泄露l2cap_chan工具地点后，，，然后去填充amp_mgr结构体偏移0x10处的数据域 。。。。


复现测试


我们在ubuntu 5.4.0-26-generic系统下复现测试误差使用，，，执行历程如下：


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乐成反弹root级shell，，，如下所示：


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参考链接：

[1]https://google.github.io/security-research/pocs/linux/bleedingtooth/writeup

[2]https://github.com/google/security-research/security/advisories/GHSA-ccx2-w2r4-x649

[3]https://github.com/google/security-research/security/advisories/GHSA-7mh3-gq28-gfrq

[4]https://github.com/google/security-research/security/advisories/GHSA-h637-c88j-47wq


Z6尊龙凯时起劲防御实验室（ADLab）


ADLab建设于1999年，，，是中国清静行业最早建设的攻防手艺研究实验室之一，，，微软MAPP妄想焦点成员，，，“黑雀攻击”看法首推者 。。。。阻止现在，，，ADLab已通过CVE累计宣布清静误差近1100个，，，通过 CNVD/CNNVD累计宣布清静误差1000余个，，，一连坚持国际网络清静领域一流水准 。。。。实验室研究偏向涵盖操作系统与应用系统清静研究、智能终端清静研究、物联网智能装备清静研究、Web清静研究、工控系统清静研究、云清静研究 。。。。研究效果应用于产品焦点手艺研究、国家重点科技项目攻关、专业清静效劳等 。。。。


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