Kaspersky Password Manager 的漏洞

Hacker News Daily 上看到「Kaspersky Password Manager: All your passwords are belong to us」這篇,講 Kaspersky Password Manager (KPM) 嚴重的安全漏洞,另外在 Hacker News 上的討論「Kaspersky Password Manager: All your passwords are belong to us (ledger.com)」也有提到一些有趣的東西。

標題的 All your passwords are belong to us 是出自「All your base are belong to us」這個梗的變形。

這包安全問題主要的原因是因為 KPM 沒有使用 CSPRNG,而且也沒有正確 seed,所以極為容易被猜出密碼本身。

KPM 的 Web 版使用了 Math.random(),在各家瀏覽器主要是用 xorshift128+ 實做 Math.random(),作者沒有針對這塊再花時間研究,但很明顯的 Math.random() 不是個 CSPRNG:

The underlying PRNG used by Chrome, Firefox and Safari for Math.random() is xorshift128+. It is very fast, but not suitable to generate cryptographic material. The security consequences in KPM has not been studied, but we advised Kaspersky to replace it with window.crypto.getRandomValues(), as recommended by the Mozilla documentation page previously mentioned.

Note: Math.random() does not provide cryptographically secure random numbers. Do not use them for anything related to security. Use the Web Crypto API instead, and more precisely the window.crypto.getRandomValues() method.

而桌機版則是用了 MT19937,理論上取得 624 bytes 的輸出後就可以重建整個 PRNG 的內部狀態 (於是就可以預測後續的 output),但這代表你要知道其他網站的密碼,這點其實有點困難。

但作者發現 KPM 在產生 MT19937 的 seed 只跟時間有關,超級容易被預測:

So the seed used to generate every password is the current system time, in seconds. It means every instance of Kaspersky Password Manager in the world will generate the exact same password at a given second.

於是可以直接暴力解出所有的可能性:

The consequences are obviously bad: every password could be bruteforced. For example, there are 315619200 seconds between 2010 and 2021, so KPM could generate at most 315619200 passwords for a given charset. Bruteforcing them takes a few minutes.

Hacker News 上有不少陰謀論的討論,像是:

Getting some DUAL_EC prng vibes.

Insert Kaspersky owned by Russia intelligence conspiracy here...

另外 Kaspersky 跟俄羅斯軍方的關係也是很知名,這些東西大概要到十來年後才會知道...

Ethereum Smart Contracts 裡的 PRNG

現代密碼學的安全性有很大一塊是基於亂數產生器 (RNG) 非常難被預測。如果這個前提不成立的話,利用亂數產生器產生出來的各種資訊都會被預測出來 (尤其是 Private Key)。

但真正的 RNG 需要靠硬體支援,而且產生速度很慢,一般都會使用 PRNG (Pseudorandom number generator) 產生。也就是「看起來」很亂的亂數產生器。

PRNG 通常是指在統計學上通過許多測試,像是在多種測試都是 Discrete uniform distribution,不需要防止有惡意人,可以從產生出的 PRNG 的值而推導出後續結果的用途。

在「Predicting Random Numbers in Ethereum Smart Contracts」這篇裡面,作者列出了一堆實做 Ethereum Smart Contracts 卻誤用 PRNG 的行為。

文章裡提到的問題都是因為 PRNG 拿著可被預測的資訊當作 entropy source (e.g. seed),而且提出來的範例都是拿 block 本身或衍生的資訊 (像是 block 的 hash) 來用:

  • PRNGs using block variables as a source of entropy
  • PRNGs based on a blockhash of some past block
  • PRNGs based on a blockhash of a past block combined with a seed deemed private
  • PRNGs prone to front-running

然後列了大量的程式碼當例子,建議有需要接觸的人看過一次,或是有時間的人都值得看這些負面範例... XDDD

不過作者在文章裡面也給了一堆有問題的方法,像是從外部網站取得亂數之類的 XDDD

正確的方法是使用 CSPRNG (Cryptographically secure pseudorandom number generator),這是專門設計給密碼學用的 PRNG。

CSPRNG 有幾種方法可以取得:

  • 在大多數的程式語言內都有對應的 library 可以用,另外在比較近代的瀏覽器內 (如果問 IE 的話,是 11+),可以透過 RandomSource.getRandomValues() 得到。
  • 如果打算自己搞底層而需要直接取得 CSPRNG 的產出,在 Unix-like 的環境下可以透過 /dev/urandom 取得,在 Microsoft Windows 下則可以透過 CryptGenRandom 取得。

別學作者那邊奇怪方法啊 XDDD

BoringSSL 的 FIPS 140-2 驗證

看到由 Google 主導的 BoringSSL 有計劃將其中一塊申請 FIPS 140-2 的驗證計畫 (BoringCrypto 的部份):「FIPS 140-2」。

其中 FIPS 140-2 最有名的後門應該是 Dual_EC_DRBG (定義於 NIST SP 800-90A,被 FIPS 140-2 引用),所以特地講清楚他們選擇哪個演算法:

FIPS 140-2 requires that one of its PRNGs be used (which they call DRBGs). In BoringCrypto, we use CTR-DRBG with AES-256 exclusively and RAND_bytes (the primary interface for the rest of the system to get random data) takes its output from there.

而且還花了不少篇幅解釋 PRNG 的細節。

V8 Engine 的 Math.random() 在新版被重寫了...

先前在「V8 的 Math.random() 亂度不足的問題」提到 Math.random() 因為使用 MWC1616 (Fast random number generation using 128 bit multimedia extension registers on Pentium class machines) 而不夠亂的問題。

這個問題在新版 V8 Engine 提出改善了:「There's Math.random(), and then there's Math.random()」。

Untitled drawing

新實作的方法是 xorshift128+,擁有極長的 period length:

This has been pointed out to us, and having understood the problem and after some research, we decided to reimplement Math.random based on an algorithm called xorshift128+. It uses 128 bits of internal state, has a period length of 2128 - 1, and passes all tests from the TestU01 suite.

將會在 Google Chrome 49 (目前是 47) 引入:

The new implementation landed in V8 4.9.41.0 within a few days of us becoming aware of the issue. It will become available with Chrome 49. Both Firefox and Safari switched to xorshift128+ as well.

同時還是再次提醒,這不是 CSPRNG,要用在密碼學相關應用還是要用專門的 library 來產生 pseudo random number:

Make no mistake however: even though xorshift128+ is a huge improvement over MWC1616, it still is not cryptographically secure.

V8 的 Math.random() 亂度不足的問題

在「TIFU by using Math.random()」這篇看到作者踩到地雷,於是在討論 V8 EngineMath.random() 的亂度不足。

其實這個問提早在 2012 年就有人在 StackOverflow 上詢問:「Why is Google Chrome's Math.random number generator not *that* random?」,而且也回答得很清楚。

而 Mozilla 這邊在 2006 年也被提出了類似的問題:「Bug 322529 - Upgrade Math.random() to a better algorithm, such as Mersenne Twister」。

文章中間花了許多篇幅講 PRNG 的介紹,以及 cycle length 的說明,重點其實在結論的部份。

主要是因為 V8 Engine 的 Math.random() 實作的是 MWC1616 演算法 (Fast random number generation using 128 bit multimedia extension registers on Pentium class machines),而這個演算法用起來也綁手綁腳:

If you’re only using the most significant 16 bits it has a very short effective cycle length (less than 2³⁰).

有兩個方向可以改善 (不衝突的方向),一個是使用 CSPRNG (保證有極長的 cycle length),另外一個請求 V8 Engine 把 Math.random() 的演算法換掉,像是 MT19937 這類 cycle length 超級長的演算法。

不知道後續有沒有機會改善...

利用 WPS 實做上的問題攻擊,而取得 WPA 密碼

在「Wi-Fi Router Attack Only Requires a Single PIN Guess」這邊看到利用 WPS 實做上的弱點攻擊而取得 WPA 的密碼。

投影片取自「Offline bruteforce attack on WiFi Protected Setup」這邊:

利用各種方法攻擊,像是不夠安全的 PRNG (Pseudo Random Number Generator)。

作者的建議是,關掉 WPS 會比較安全 XD