蚁剑(AntSword)连接问题排查:路径变更导致的文件读取失败
2025-06-16 14:03:08作者:齐冠琰
在渗透测试和安全研究过程中,蚁剑(AntSword)作为一款流行的WebShell管理工具,其稳定性和兼容性对安全研究人员至关重要。近期有用户反馈在特定环境下使用蚁剑连接后出现页面刷新异常的问题,本文将深入分析该问题的成因及解决方案。
问题现象
用户环境配置为:
- 服务器:Microsoft-IIS/10.0
- PHP版本:8.0.29
- 同时支持ASP.NET
- 运行在M1 ARM64架构上
主要症状表现为连接成功后页面无法正常刷新,通过抓包分析发现返回了异常信息:
0db5e59feeERROR:// Path Not Found Or No Permission!b541242680d2
初步排查
用户首先怀疑是权限问题,但通过system()函数执行目录列表和文件内容读取操作均正常。这表明基础的文件系统权限配置是正确的,问题可能出在更高层次的交互过程中。
深入分析
通过解密传输数据包中的内容,发现关键代码如下:
try {
$F = base64_decode(substr($_POST["anonymous"], 2));
$P = @fopen($F, "r");
echo(@fread($P, filesize($F) ? filesize($F) : 4096));
@fclose($P);
} catch (Exception $e) {
echo "ERROR://".$e->getMessage();
};
这段代码逻辑清晰:
- 从POST参数中获取并解码文件路径
- 尝试打开文件
- 读取文件内容并输出
- 捕获并处理可能出现的异常
问题出现在fread操作环节,这表明虽然文件路径被正确传递,但实际访问时却失败了。
根本原因
通过进一步测试,执行echo __FILE__;命令输出当前文件路径,发现与预期路径不符。这表明:
- 网站的实际部署路径发生了变更
- 蚁剑缓存中保存的是旧的路径信息
- 导致所有基于相对路径的操作都指向了错误的位置
解决方案
解决此问题的方法很简单:
- 清除蚁剑的本地缓存
- 重新建立连接
这一操作强制蚁剑重新获取当前环境的真实路径信息,避免了缓存导致的路径偏差。
扩展讨论
值得注意的是,用户还反馈了蚁剑在处理ASP/ASPX/ASMX/ASHX等文件时,对非拉丁语系字符(如中文、日文、韩文、印度语等)的支持问题。这类编码问题在跨平台、跨语言环境中确实较为常见,特别是在不同编码标准的文件格式间转换时。
对于这类编码问题,临时解决方案包括:
- 使用支持UTF-8编码的替代工具进行文件编辑
- 在文件操作前显式设置编码格式
- 避免在文件内容中混合使用多种语言字符
最佳实践建议
- 定期清理缓存:特别是在网站迁移或路径变更后,清除客户端缓存可以避免许多路径相关的问题
- 编码一致性:确保整个项目使用统一的字符编码(推荐UTF-8)
- 路径处理:尽量使用绝对路径而非相对路径,特别是在文件操作中
- 错误处理:完善错误捕获机制,提供更有意义的错误信息
通过这次问题排查,我们不仅解决了具体的连接问题,也加深了对WebShell管理工具在实际环境中可能遇到的路径和编码问题的理解。这些经验对于安全研究人员在日常工作中高效使用蚁剑等工具具有重要参考价值。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868