JYso项目反序列化问题中的常见情况解析
2025-07-10 17:01:51作者:宣海椒Queenly
项目背景
JYso是一个基于Java反序列化问题的开源工具,主要用于安全研究和问题验证。该项目提供了多种Gadget链的支持,能够通过LDAP协议实现远程命令执行等功能。
典型情况分析
1. 链名称错误问题
在使用JYso进行反序列化操作时,用户需要注意Gadget链的正确命名。例如:
- 错误示例:使用"LiNUX"作为链名
- 正确做法:应使用项目支持的链名称,如"CommonsCollections5"
2. 命令格式问题
正确的命令构造格式应为:
Deserialization/[链名]/command/Base64/[Base64编码的命令]
其中:
- 链名必须使用项目支持的Gadget链
- 命令部分需要经过Base64编码
- 不需要添加任何前缀或后缀
3. JDK版本兼容性问题
在使用某些Gadget链时,可能会遇到JDK版本兼容性问题。例如:
- 错误信息:
NoSuchMethodError: org.apache.commons.collections.functors.ChainedTransformer.<init> - 解决方案:确保使用兼容的JDK版本(如OpenJDK 1.8.0_402已验证可用)
高级使用技巧
1. 回显功能
JYso支持通过反序列化实现回显功能,构造方式为:
Deserialization/[链名]/E-[回显类名]
其中回显类名需要替换为具体的回显实现类。
2. 多链选择策略
不同Gadget链在不同环境下有不同的成功率,建议:
- 优先测试CommonsCollections系列链
- 根据目标环境JDK版本选择合适的链
- 可尝试多个链以提高成功率
最佳实践建议
- 使用前仔细阅读项目文档,了解支持的Gadget链
- 确保环境配置正确,包括:
- JDK版本
- 依赖库版本
- 命令构造时注意Base64编码的正确性
- 遇到问题时查看错误日志,定位具体原因
- 测试时从简单命令开始,逐步验证功能
总结
JYso作为一款反序列化问题工具,在实际使用中需要注意链选择、命令构造和环境配置等关键点。通过理解其工作原理和常见情况,可以更有效地利用该工具进行安全研究和问题验证工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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!
C
1.03 K
492