Dropbear SSH客户端签名密钥类型检查问题分析
Dropbear是一款轻量级的SSH服务器和客户端实现,广泛应用于嵌入式系统和资源受限环境中。近期在该项目的代码中发现了一个可能导致客户端异常的问题,该问题与SSH认证过程中对签名密钥类型的检查不充分有关。
问题背景
在SSH协议的公钥认证过程中,服务器会向客户端发送一个包含公钥算法标识的消息。客户端需要根据这个标识选择合适的本地密钥进行认证。Dropbear客户端在处理这一流程时存在一个关键缺陷。
问题详情
问题位于signkey.c
文件的signkey_type_from_signature()
函数中。该函数负责将SSH协议中的算法标识符转换为内部使用的密钥类型枚举值。问题出在函数未能对输入参数进行充分检查,导致当服务器发送非预期的算法标识时,会触发断言失败。
assert(type >= 0 && type < DROPBEAR_SIGNKEY_NUM_NAMED);
在发布版本中,如果断言被禁用(通过NDEBUG宏),未经检查的类型值会被直接转换为枚举类型,可能导致未定义行为。更严重的是,由于signkey.c
代码同时在客户端和服务器端使用,理论上服务器端也可能存在类似风险。
问题影响
攻击者可以通过构造特殊的SSH协议消息触发客户端断言失败,导致服务中断。在以下情况下可能被利用:
- 客户端配置了认证密钥
- 攻击者能够作为中间人拦截或伪造SSH通信
- 客户端连接到恶意服务器
技术分析
问题的根源在于协议处理逻辑缺乏鲁棒性。SSH协议允许两端协商认证方法,但实现必须对接收到的所有消息进行严格检查。Dropbear客户端在recv_msg_userauth_pk_ok()
函数中调用signkey_type_from_signature()
时,直接使用了未经充分检查的服务器提供值。
正确的实现应该:
- 首先检查接收到的算法标识是否在支持的范围内
- 对于不支持的算法标识,应优雅地拒绝并记录错误
- 避免在安全关键路径中使用断言
修复方案
项目维护者已发布修复补丁,主要改进包括:
- 添加对算法标识的严格检查
- 移除安全关键路径中的断言
- 对无效输入返回明确的错误代码
安全建议
对于使用Dropbear的用户,建议:
- 及时更新到包含修复补丁的版本
- 在嵌入式系统中考虑启用所有可用的编译时安全检查
- 限制SSH客户端只连接可信服务器
总结
这个问题再次提醒我们,网络安全实现必须对所有输入保持高度警惕,即使是来自"可信"对等体的协议消息。在安全关键代码中,断言应该仅用于检查内部一致性,而不应该用于验证外部输入。Dropbear项目的快速响应展示了开源社区在安全问题处理上的成熟性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









