pickle是python中用来进行序列化和反序列化的模块，pickle.dumps()可以将对象序列化字符串，而pickle.loads()可以将字符串序列化成对象，pickle不仅可以读写字符串，也可以读写文件：只需要采用pickle.dump()和pickle.load()。

常规手段

简单利用反序列化漏洞是通过class的reduce方法，这个方法在pickle反序列化的时候会被自动执行，reduce干了这样一件事情：

  • 取当前栈的栈顶记为args，然后把它弹掉。
  • 取当前栈的栈顶记为f，然后把它弹掉。
  • 以args为参数，执行函数f，把结果压进当前栈。

简单说来就是reduce把返回的元组的第一个元素作为函数，第二个元素作为函数的参数来执行这个函数。一种非常流行的攻击方式就是返回一个恶意元组。

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def __reduce__(self):
    return (os.system,("ls /"))

其底层的编码方法就是利用了R指令码，要么返回一个字符串，要么返回一个元组，后者对我们而言更有用。

reduce函数bypass

有一种过滤方式，没有进制R指令码，但是对R执行的函数有黑名单限制

面对这种题，一种思路是找到黑名单的漏网之鱼，另一种思路是利用map来逃避黑名单限制，与命令执行的利用GET逃避限制异曲同工。

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class Exploit(object):
    def __reduce__(self):
 	return map,(os.system,["ls"])

map函数通常不会被黑名单禁止，成功绕过，而对函数有黑名单限制，并没有对参数进行黑名单限制，从而成功执行命令。

顺便一提，map函数的用法是，第一个参数为function，第二个参数是一个可迭代对象，列表，元组，字典都可以，以可迭代对象中的每一个成员作为参数调用function。

参考

从零开始python反序列化攻击：pickle原理解析 & 不用reduce的RCE姿势