原文首发在：奇安信攻防社区

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前言

本文记录了最近的一次src漏洞挖掘，并成功获取到严重漏洞的过程，漏洞本身就是几个接口的组合利用，但是其中小程序的代码的分析审计过程比较有趣，遂记录一下和大家分享。

准备工作

本文涉及到小程序的静态分析、动态调试、签名算法逆向、自动化签名计算等方面，很多技术在网上都有比较详细的文章，我就不在深入赘述，这里只记录我在分析过程中用到的技术和方法。

获取小程序源码

获取小程序的源码比较简单，直接在微信-设置-文件管理-打开文件夹

会自动打开文件目录

C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\AppId

这里我们需要跳到小程序的目录

/WeChat Files/Applet/{wxid}/{n}/

会看到一个__APP__.wxapkg，这个就是小程序的打包程序，需要对该文件进行解密，即可获取到小程序源码，解密脚本我使用的是https://github.com/zhuweiyou/wxapkg
直接把文件拖到exe程序的图标上便可以自动解密

解密后会在当前目录保存解包后的文件。

开启Devtools

强制开启Devtools我用的是https://github.com/JaveleyQAQ/WeChatOpenDevTools-Python这个项目。
对应使用的微信版本是WeChatSetup-3.9.10.19
微信的历史版本可以在https://github.com/tom-snow/wechat-windows-versions/tags下载。
这里需要注意一下的是，如果电脑上安装了高版本的微信，需要先卸载掉，再安装低版本，否则hook的时候会失败。并且hook有风险，建议使用小号在虚拟机里运行。
程序的运行很简单，退出微信后执行

WeChatOpenDevTools-Python.exe -all

会自动弹出微信，登录后打开小程序即可hook成功

小程序抓包

小程序抓包我使用的是proxifier+burp

在peoxifier中新建代理服务器，ip和端口对应burp的监听端口，协议选择https

然后新建代理规则。
应用程序选择

WeChatApp.exe;WechatBrowser.exe;WeChatAppEx.exe

动作选择拦截

即可实现小程序的抓包

自动计算签名

前面的准备工作已经基本完成，可以实现对小程序的分析了，这个步骤并不是分析小程序所必须的步骤，只是在这个目标中，使用了sign值来校验数据包，所以我们在修改了数据包后，需要使用自动计算签名的脚本进行自动签名。
自动签名我用的是mitmproxy，支持python代码编写，可控性高
下载地址：https://www.mitmproxy.org/
使用方法如下：

mitmdump -s xx.py -p 7777

用于加载一个代理脚本，并监听7777端口，然后我们在burp中把数据包中转到7777端口，即可实现mitmproxy自动对数据包进行签名。
burp设置如下：

然后再burp中发送数据包进行测试，

看到终端中有数据再跑了，说明配置成功，
这里需要特别说明一下，在使用编译好的exe程序运行python程序时，可能会出现ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'找不到库的情况，即使是最新版也有可能出现，这是一个bug，使用pip3重新安装mitmproxy即可解决

pip3 install mitmproxy

至此，准备工作完成，开始分析小程序

代码分析

数据包分析

在小程序分析过程中，我喜欢先抓包，浏览一下大概功能并看一下数据包的接口，大部分的小程序都是host+api接口+uri接口的形式，我们直接看数据包，可以免去我们找host和api接口的步骤，直接拼接提取出来的url即可。
这次的目标是一个客服系统，直接点进去小程序，提示没有对应的客服，然后一篇空白，什么功能都没有，那么看一下他的数据包，

POST /wxapi/Customer/Acc HTTP/1.1
Host: 
Content-Length: 37
Wxversion: 3.9.12
Mobilemodel: microsoft
Clientplatform: windows
Sdkversion: 3.5.8
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/7.0.20.1781(0x6700143B) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Windows WindowsWechat/WMPF WindowsWechat(0x63090c0f)XWEB/11275
Minprogram: v1.9.9
Content-Type: application/json
Xweb_xhr: 1
X-App: mgwx
T: 1728436146712
Systemversion: Windows 7 x64
Sign: 1e02db58edb4f1e0710f7d9b3da9e39d0af98ffe
Accept: */*
Sec-Fetch-Site: cross-site
Sec-Fetch-Mode: cors
Sec-Fetch-Dest: empty
Referer: https://servicewechat.com/wxf7xxx/78/page-frame.html
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
Connection: close

{"UserID":"14979"}

有个code，随便修改一下，提示鉴权失败，仔细观察数据包有个sign，那么很有可能就是利用的sign来校验数据包，我们需要分析一下sign的算法。

sign算法分析

打开devtools
一般在appcontext下的no domain中存储的是小程序的js代码

分别打开这几个js，查找sign关键字
定位到这个地方

两个处理逻辑，一个get的，一个其他，需要分别分析。
先看get的，

            var g = (new Date).getTime();
            if (s.t = g,
            "get" == r.toLowerCase()) {
                s.requrl = n;
                var c = n + t.globalData.key + g
                  , m = e.SHA1(c).toString();
                s.sign = m

n就是requrl，
var g = (new Date).getTime();就是时间戳

还差一个t.globalData.key，全局搜索globalData。在32486行找到了key

将url+key+g拼接后进行sha1就得到了sign

然后分析其他类型的sign计算

 c = JSON.stringify(o) + t.globalData.key + g,
                m = e.SHA1(c).toString();
                s.sign = m

get传的是url+key+g，而这个传的是json格式化之后的o，往上找o在哪里定义的，发现o是直接传参传进来的，

这样再往上去找函数调用的话不如动态调试来的方便，于是在32185行打上断点

找一个post功能的点，提交一下，便会停在断点上

这里便可以看到动态传进来的值，把拼接后的c复制出来：

{"sessionId":"jS9NZxxx","encryptedData":"xxx","iv":"xxx"}tiixxx1728443242572

和最后发出去的数据包对比一下，

很明显o是传入的data数据，至此sign的算法分析完毕，mitmproxy脚本也就直接可以写出来了，代码有点渣，能用就行

import datetime  
import hashlib  
from mitmproxy import ctx  
import json  

# 获取当前时间  
now = datetime.datetime.now()  

timestamp_ms_precise = int(now.timestamp() * 1000)  
key="tiihxxxx=="  

def request(flow):  
    # 获取请求对象  
    request = flow.request  
    # # 实例化输出类  
    # info = ctx.log.info    # # 打印请求的url    # info(request.url)    # # 打印请求方法    # info(request.method)    # # 打印host头    # info(request.host)    # # 打印请求端口    # info(str(request.port))    # # 打印所有请求头部    # info(str(request.headers))    # # 打印cookie头    # info(str(request.cookies))  
    if request.method == 'POST':  
        data=(request.get_text())  
        print(data)  
        n=data  
        #n = json.dumps(data).replace(": \"", ":\"")  
        print(n)  
        T = 1728192063292  
        c = n + key + str(T)  
        print(c)  
        encoded_data = c.encode('utf-8')  
        # 创建一个sha1哈希对象  
        sha1 = hashlib.sha1()  
        # 更新哈希对象（可以多次调用update()来添加数据）  
        sha1.update(encoded\_data)  
        # 获取十六进制表示的哈希值  
        hex_digest = sha1.hexdigest()  
        Sign = hex_digest  
        print(Sign)  
        request.headers["Sign"] = Sign  
        request.headers["T"] = "1728192063292"  
    else:  
        n=request.url  
        print(n)  
        T = 1728208280365  
        c=n + key + str(T)  
        print(c)  
        encoded_data = c.encode('utf-8')  
        # 创建一个sha1哈希对象  
        sha1 = hashlib.sha1()  
        # 更新哈希对象（可以多次调用update()来添加数据）  
        sha1.update(encoded\_data)  
        # 获取十六进制表示的哈希值  
        hex_digest = sha1.hexdigest()  
        Sign = hex_digest  
        print(Sign)  
        request.headers["Sign"] = Sign  
        request.headers["T"] = "1728208280365"  
        request.headers["Requrl"] = n

接口分析（漏洞挖掘）

解决了sign的校验问题，就开始分析程序接口了
在静态分析的源码中提取出来几十个接口，挨个进行测试

经过多次测试，发现该客服系统使用的websocket协议进行的聊天，抓到的数据包如下：

GET /websocket?appId=mgb7xxx&token=juukgLAxxx&sdkVer=5.6.1&pid=&apiVer=normal&platform=MiniProgram&protocolVer=3 HTTP/1.1
Host: wsproxy.xxx.com
Connection: Upgrade
Pragma: no-cache
Cache-Control: no-cache
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/7.0.20.1781(0x6700143B) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Windows WindowsWechat/WMPF WindowsWechat(0x63090a13) XWEB/8555
Upgrade: websocket
Origin: https://wsproxy.xxx.com
Sec-WebSocket-Version: 13
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
Sec-WebSocket-Key: Z7s5axxx==

这个数据包之后就会直接从http协议切换到websocket协议，而这个数据包中的appId和token是由客户端直接发送给服务器的，所以这两个值要么是js计算出来的，要么是服务器返回的数据，先搜一下前端的js代码，发现appid是写死的

token在js中没有相关算法，基本就可以确定是服务器返回的数据了，在burp的proxy history中搜索token字符串，看一下是哪个包返回的

找到了接口，发送到repeater
尝试修改userid，发现仍然会返回token，说明这里没有身份验证，可直接接管任意用户的聊天会话。写个python利用websocket库切入websocket会话，成功接管会话内容。

至此漏洞已成。顺带补充一下src中客服聊天系统的危害描述：
1、泄露客服与客户的聊天记录，能参与聊天的都是高意向客户，客户的购买意向、联系方式均属于核心商业机密，接管会话可循环遍历所有会话，窃取机密信息。
2、websocket无身份验证，可冒充客服对客户发起钓鱼，极大的损害企业形象。

最终，该漏洞给了严重。