Python `marshal` 模块:序列化 Python 字节码与安全隐患

好的,各位观众,欢迎来到今天的“Python 冷知识与作死指南”讲座!今天我们要聊聊一个Python自带,但很多人可能没怎么用过,甚至听都没听过的模块:marshal

开场白:marshal 是个啥?

想象一下,你写了一段非常酷炫的Python代码,你想把它保存下来,下次直接加载就能运行,不用重新解释一遍。你可能会想到pickle,但今天要说的marshal,比pickle更底层,更……危险。

marshal模块主要用于将Python对象的字节码序列化和反序列化。注意,是字节码,不是对象本身!这和pickle有本质区别。pickle可以序列化几乎任何Python对象,而marshal只能序列化一些特定的、比较基础的类型,主要是代码对象(code object)、整数、浮点数、字符串等。

marshal 的适用场景:

  • Python 内部使用: marshal 最常见的用途是Python解释器内部,用于存储.pyc文件(编译后的Python代码)。当你第一次运行一个.py文件时,Python会将它编译成字节码,并保存到.pyc文件中,下次再运行时,如果.py文件没有修改,Python就会直接加载.pyc文件,提高运行速度。
  • 简单的数据交换: 如果你需要快速地序列化一些简单的Python数据结构(比如整数、字符串),而且不关心跨平台兼容性,marshal可能是一个选择。但请注意,强烈不推荐在生产环境中使用marshal进行数据交换,因为它缺乏安全性。
  • 代码混淆(不推荐): 有些人会尝试使用marshal来混淆Python代码,但这种方法并不靠谱,很容易被破解。

marshal 的基本用法:

marshal模块提供了几个核心函数:

  • marshal.dump(value, file[, version]): 将value序列化到打开的文件中。version参数指定序列化格式的版本,默认为0。
  • marshal.load(file): 从打开的文件中读取序列化的数据,并返回反序列化后的对象。
  • marshal.dumps(value[, version]): 将value序列化为字节串。
  • marshal.loads(bytes): 从字节串中读取序列化的数据,并返回反序列化后的对象。

代码示例:序列化和反序列化代码对象

import marshal
import dis

def my_function(x):
    return x * 2

# 获取函数的代码对象
code_object = my_function.__code__

# 将代码对象序列化到文件
with open("my_function.marshal", "wb") as f:
    marshal.dump(code_object, f)

# 从文件反序列化代码对象
with open("my_function.marshal", "rb") as f:
    loaded_code_object = marshal.load(f)

# 创建一个新的函数,使用反序列化的代码对象
import types
new_function = types.FunctionType(loaded_code_object, globals())

# 调用新函数
print(new_function(5))  # 输出:10

# 查看代码对象的内容
dis.dis(code_object) #输出字节码
dis.dis(loaded_code_object) #输出字节码

这段代码演示了如何使用marshal序列化和反序列化一个函数的代码对象。首先,我们定义了一个简单的函数my_function,然后获取它的__code__属性,这是一个代码对象。接着,我们使用marshal.dump将代码对象序列化到文件中。最后,我们使用marshal.load从文件中反序列化代码对象,并使用types.FunctionType创建一个新的函数。

marshal 的局限性:

  • 版本依赖: marshal的序列化格式在不同的Python版本之间可能不兼容。这意味着你用Python 3.x序列化的数据,可能无法在Python 2.x中反序列化,反之亦然。甚至在同一个大版本下,不同的小版本也可能不兼容。
  • 类型限制: marshal只能序列化一些特定的类型,比如代码对象、整数、浮点数、字符串等。它不能序列化自定义的类实例,也不能序列化一些复杂的内置类型,比如集合(set)和字典(dict)的某些特殊情况。
  • 安全性问题: 这是marshal最严重的问题。marshal模块不提供任何安全性保证。这意味着,如果你反序列化一个来自不可信来源的数据,可能会导致代码注入攻击。

marshal 的安全隐患:代码注入

想象一下,如果有人恶意修改了.pyc文件,或者提供了一个恶意的marshal数据,当你加载它时,就会执行其中的恶意代码。

import marshal
import types

# 构造一个恶意的代码对象
evil_code = compile("import os; os.system('rm -rf /')", '<string>', 'exec') # 绝对不要运行这段代码!

# 将恶意代码对象序列化
evil_data = marshal.dumps(evil_code)

# 写入文件
with open('evil.marshal', 'wb') as f:
    f.write(evil_data)

# 反序列化恶意代码对象 (非常危险!)
with open('evil.marshal', 'rb') as f:
    loaded_evil_code = marshal.load(f)

# 创建并执行恶意函数 (绝对不要运行这段代码!)
evil_function = types.FunctionType(loaded_evil_code, globals())
evil_function()

上面的代码演示了一个简单的代码注入攻击。我们首先使用compile函数创建一个恶意的代码对象,该代码对象会删除系统中的所有文件(这是一个非常危险的操作,绝对不要在你的机器上运行这段代码!)。然后,我们使用marshal.dumps将恶意代码对象序列化,并保存到文件中。最后,我们使用marshal.load从文件中反序列化恶意代码对象,并使用types.FunctionType创建一个新的函数。当我们调用这个函数时,恶意代码就会被执行。

marshal vs pickle:一场安全性与性能的较量

特性 marshal pickle
用途 主要用于Python内部,序列化字节码 用于序列化Python对象
类型支持 有限,只能序列化基础类型和代码对象 广泛,可以序列化几乎任何Python对象
安全性 极低,容易受到代码注入攻击 可以提供一定的安全性,但仍然存在安全风险
性能 相对较高,因为只处理字节码 相对较低,因为需要处理更复杂的对象结构
跨版本兼容 很差,不同Python版本之间可能不兼容 相对较好,但仍然需要注意版本兼容性问题
可读性 序列化后的数据不可读 序列化后的数据也不可读,但可以使用pickletools查看

总结:marshal 的正确使用姿势

  • 除非你非常清楚自己在做什么,否则不要使用marshal
  • 永远不要反序列化来自不可信来源的数据。
  • 如果需要序列化Python对象,优先选择pickle或其他更安全的序列化库(如jsonprotobuf)。
  • 如果必须使用marshal,请务必对数据进行签名或加密,以防止篡改。
  • 时刻关注Python版本的兼容性问题。

安全建议:

  1. 输入验证: 在使用marshal.loads()之前,对输入数据进行严格的验证,确保其来源可信。
  2. 最小权限原则: 运行反序列化代码时,使用最小权限的用户,限制其访问敏感资源的能力。
  3. 代码审查: 对使用marshal的代码进行严格的代码审查,确保没有潜在的安全漏洞。
  4. 使用更安全的替代方案: 如果可以,尽量使用更安全的序列化方式,如JSON或Protocol Buffers。
  5. 沙箱环境: 在沙箱环境中运行反序列化代码,限制其对系统资源的访问。

额外的代码示例:使用marshal序列化简单数据

import marshal

# 序列化整数
data = 12345
marshaled_data = marshal.dumps(data)
print(f"Marshaled integer: {marshaled_data}")

# 反序列化整数
unmarshaled_data = marshal.loads(marshaled_data)
print(f"Unmarshaled integer: {unmarshaled_data}")

# 序列化字符串
data = "Hello, Marshal!"
marshaled_data = marshal.dumps(data)
print(f"Marshaled string: {marshaled_data}")

# 反序列化字符串
unmarshaled_data = marshal.loads(marshaled_data)
print(f"Unmarshaled string: {unmarshaled_data}")

# 序列化元组
data = (1, 2, "three")
marshaled_data = marshal.dumps(data)
print(f"Marshaled tuple: {marshaled_data}")

# 反序列化元组
unmarshaled_data = marshal.loads(marshaled_data)
print(f"Unmarshaled tuple: {unmarshaled_data}")

# 尝试序列化字典 (可能会失败)
data = {"a": 1, "b": 2}
try:
    marshaled_data = marshal.dumps(data)
    print(f"Marshaled dictionary: {marshaled_data}") #如果能成功序列化,则打印
    unmarshaled_data = marshal.loads(marshaled_data)
    print(f"Unmarshaled dictionary: {unmarshaled_data}")
except ValueError as e:
    print(f"Error marshaling dictionary: {e}")

这个例子展示了如何使用marshal序列化和反序列化一些简单的数据类型,比如整数、字符串和元组。注意,marshal对字典的支持有限,某些情况下可能会失败。

总结:

marshal是一个强大但危险的工具。它在Python内部扮演着重要的角色,但也容易被滥用,导致安全问题。希望今天的讲座能让你对marshal有一个更深入的了解,并在使用它时保持警惕。记住,安全第一!

今天的讲座就到这里,谢谢大家!希望大家以后能小心使用marshal,不要给自己挖坑。 下课!

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