j0rd1s3rr4n0/HydroFlowConsole
GitHub: j0rd1s3rr4n0/HydroFlowConsole
一款故意包含 pickle 反序列化漏洞的水力发电控制面板教学靶场，用于演示工控环境下的会话篡改与权限提升攻击。
Stars: 3 | Forks: 1
# HydroFlow Console
**HydroFlow Console** 是一个水力发电控制面板的教学模拟器。它模拟了带有涡轮机、闸门和环境条件的大坝物理行为。该应用程序包含一个故意设计的不安全的会话处理实现（使用 `pickle`），仅用于教育目的。
## 🚀 安装
```
pip install -r requirements.txt
python app.py
```
访问 `/login` 登录页面。只有用户 `l.perez` 可以免密登录。登录后，前往 `/dashboard` 查看控制面板。使用 `/logout` 登出。主页 `/` 显示包含团队信息的欢迎页面。
## Docker (.tar)
构建并运行：
```
docker compose up --build
```
导出镜像为 .tar：
```
docker build -t hydroflow:latest .
docker save -o hydroflow-image.tar hydroflow:latest
```
从 .tar 导入镜像：
```
docker load -i hydroflow-image.tar
docker run --rm -p 8080:8080 hydroflow:latest
```
从源码 .tar（代码归档）构建：
```
tar -xf hydroflow-src.tar -C /tmp/hydroflow
cd /tmp/hydroflow
docker build -t hydroflow:latest .
```
## 🔐 认证
登录表单收集用户名和密码。成功登录会生成一个 `session` cookie，其中包含一个带有用户名和角色（`viewer`、`engineer` 或 `admin`）的字典。该 cookie 使用 `pickle` 序列化并进行 base64 编码。在 `/dashboard` 上，该 cookie 会被反序列化以控制用户访问权限。
## 🧪 Cookie 利用
由于会话 cookie 未经过签名或加密，因此可以被篡改。通过将其从 base64 解码，修改 `role` 并重新编码，你可以实现权限提升。例如，将 `role: viewer` 更改为 `admin` 即可获得完全访问权限。
反序列化使用：
```
pickle.loads(base64.b64decode(request.cookies.get("session")))
```
这在设计上是不安全的，如果未经验证，则允许注入恶意对象。
## ⚙️ 模拟与物理模型
启动时，所有闸门均关闭，涡轮机关闭。后台线程每 3 秒更新一次模拟。
### 常量和变量
* `NUM_GATES` = 5
* `MAX_LEVEL` = 250 m
* `DAM_AREA` = 1000 m²
* `WATER_DENSITY` = 1000 kg/m³
* `GRAVITY` = 9.81 m/s²
* `RPM_MIN` = 2000, `RPM_WARN` = 4500, `RPM_MAX` = 5000
* `PRESSURE_MAX` = 100 bar
* `POWER_MAX` = 200 MW
### 天气与流入量
随机天气影响流入量：
* 晴天 → 0.2 m³/s
* 雨天 → 1.0 m³/s
* 暴雨 → 2.7 m³/s + 60秒计时器
### 水动力学
流出量取决于打开的闸门：
```
flow = open_gates * 1.0
water_level += inflow - flow
```
压力计算方式：
```
pressure = water_level * 1.12
```
### 涡轮机与功率
如果打开的闸门超过两个，涡轮机将启动：
```
target_rpm = max(pressure * 8, RPM_MIN)
```
每 1000 rpm 会使涡轮温度升高 1 °C。功率输出：
```
P = ρ * g * Q * H / 1_000_000
```
### 故障条件
* **大坝坍塌**：压力 > 100 bar 或溢流超过 60秒
* **过载**：功率 > 200 MW
触发 500 错误并显示 `flag{electric_power}`。
## 💻 界面
仪表板使用 Bootstrap 和 Chart.js 显示：
* 水位
* 压力
* 流出量
* RPM 与温度
* 产生的功率
管理员可以打开/关闭闸门并更新固件。天气信息包括湿度和风速。一个迷你导航栏显示已登录的用户和登出选项。
## ⚙️ 固件与 Autopilot
Autopilot 将压力保持在 45–55 bar 之间。可以通过将 `firmware7331.bin` 文件上传到 `/firmware/update` 并包含以下内容来切换它：
```
autopilot: on
warnings: on
```
管理员有一个指向更新页面的快捷方式。默认固件包含在 `firmware_uploads/` 中。
## 🧑💻 漏洞利用脚本
在 `Exploit/` 文件夹中：
* `exploit.py`：使用 Selenium 劫持浏览器，修改 cookie，并上传固件。
* `exploitv2.py`：使用 `urllib` 伪造 cookie，禁用 autopilot，并触发系统故障。
两者都演示了通过篡改 cookie 和固件带来的安全漏洞。
## 🛑 免责声明
**本项目仅供教育使用。** 在实际应用中，切勿将 `pickle` 用于用户可控的数据。
## 🧑 作者
由 **Jordi Serrano (@j0rd1s3rr4n0)** 创建
# HydroFlow Console (西班牙语)
**HydroFlow Console** 是一个水力发电控制面板的教学模拟器。它模拟了带有涡轮机、闸门和天气条件的大坝物理行为。该应用程序包含一个基于 `pickle` 的故意设计的漏洞，旨在用于教育目的。
## 🚀 安装
```
pip install -r requirements.txt
python app.py
```
访问 `/login` 并输入用户名和密码（只有 `l.perez` 可以无密码进入）。然后打开 `/dashboard`。使用 `/logout` 注销。主页 (`/`) 显示欢迎信息和团队。
## Docker (.tar)
构建并运行：
```
docker compose up --build
```
导出镜像为 .tar：
```
docker build -t hydroflow:latest .
docker save -o hydroflow-image.tar hydroflow:latest
```
从 .tar 导入镜像：
```
docker load -i hydroflow-image.tar
docker run --rm -p 8080:8080 hydroflow:latest
```
从代码的 .tar (源码) 构建：
```
tar -xf hydroflow-src.tar -C /tmp/hydroflow
cd /tmp/hydroflow
docker build -t hydroflow:latest .
```
## 🔐 认证
登录会生成一个 `session` cookie，其中包含一个带有用户名和角色（`viewer`、`engineer` 或 `admin`）的字典。该 cookie 使用 `pickle` 序列化并使用 base64 编码。进入 `/dashboard` 时，它会被解码并根据角色授予权限。
## 🧪 Cookie 利用
由于 cookie 未经过签名或加密，因此可以被篡改。只需将其从 base64 解码，将 `role` 更改为 `admin`，重新编码并重新加载即可。
服务器通过以下方式对其进行反序列化：
```
pickle.loads(base64.b64decode(request.cookies.get("session")))
```
这在设计上是不安全的，甚至允许注入恶意对象。
## ⚙️ 模拟与物理模型
启动时，所有闸门均关闭，涡轮机关闭。后台线程每 3 秒更新一次状态。
### 常量与变量
* `NUM_GATES` = 5
* `MAX_LEVEL` = 250 m
* `DAM_AREA` = 1000 m²
* `WATER_DENSITY` = 1000 kg/m³
* `GRAVITY` = 9.81 m/s²
* `RPM_MIN` = 2000, `RPM_WARN` = 4500, `RPM_MAX` = 5000
* `PRESSURE_MAX` = 100 bar
* `POWER_MAX` = 200 MW
### 天气与流入量
每个循环生成随机天气：
* 晴天 → 0.2 m³/s
* 雨天 → 1.0 m³/s
* 暴雨 → 2.7 m³/s + 60秒计时器
### 水动力学
流量取决于打开的闸门数量：
```
flow = open_gates * 1.0
water_level += inflow - flow
```
压力计算如下：
```
pressure = water_level * 1.12
```
### 涡轮机与功率
如果打开的闸门超过两个：
```
target_rpm = max(pressure * 8, RPM_MIN)
```
每 1000 rpm 增加 1 °C。产生的功率：
```
P = ρ * g * Q * H / 1_000_000
```
### 故障条件
* **大坝坍塌**：压力 > 100 bar 或持续溢流
* **电力过载**：功率 > 200 MW
触发 500 错误并显示 `flag{electric_power}`。
## 💻 界面
仪表板使用 Bootstrap 和 Chart.js 显示：
* 水位
* 压力
* 流量
* RPM 与温度
* 产生的功率
管理员可以打开闸门并上传固件。天气信息包括湿度和风速。有一个包含用户和 logout 的头部导航栏。
## ⚙️ 固件与 Autopilot
Autopilot 将压力保持在 45 至 55 bar 之间。可以通过将 `firmware7331.bin` 文件上传到 `/firmware/update` 禁用它，内容如下：
```
autopilot: on
warnings: on
```
默认固件位于 `firmware_uploads/` 中。
## 🧑💻 漏洞利用脚本
在 `Exploit/` 文件夹中：
* `exploit.py`：使用 Selenium 修改 cookie 并上传固件。
* `exploitv2.py`：使用 `urllib` 提升权限并禁用 autopilot。
演示了如何在没有实际认证的情况下修改应用程序的逻辑。
## ⚠️ 法律声明
**本项目仅供教育目的使用。** 请勿在真实应用程序中将 `pickle` 用于用户可控的数据。
## 👤 作者
由 **Jordi Serrano (@j0rd1s3rr4n0)** 创建
标签：impacket, OPA, Python, Web安全, 后端开发, 安全教育, 工业互联网, 无后门, 蓝队分析, 请求拦截, 逆向工具, 靶场