Pentesting automatizado con Beef. Consumiendo la API Rest de BeEF con Python – Parte 3

La API Rest de BeEF cuenta con todo lo necesario para controlar y automatizar las actividades que se pueden llevar a cabo desde el C&C de BeEF. El hecho de poder invocar a los endpoints definidos en dicha API permite crear rutinas de código que ayuden a ejecutar los procesos de recolección de información y explotación de una forma mucho más rápida y eficiente. Tal como se ha enseñado en las dos entradas anteriores sobre BeEF, utilizar esta API no es nada complicado y solamente es necesario ejecutar las peticiones HTTP con los parámetros correctos. Para hacerlo, se puede utilizar herramientas como wget, curl o incluso netcat/socat y si se quiere automatizar el uso de estas herramientas, una buena forma de hacerlo consiste en crear un script en bash que que las ejecute. Evidentemente también es posible utilizar cualquier lenguaje de programación y ejecutar las peticiones HTTP de forma automatizada utilizando las diferentes librerías que proporcionan todos los lenguajes de programación modernos. Dicho esto, a continuación se explicará cómo invocar a algunos de los endpoints de BeEF utilizando Python y en el próximo artículo, lo mismo pero utilizando Ruby.

Consumiendo la API de BeEF con Python

Python cuenta con un considerable número de librerías para realizar peticiones HTTP, lo que facilita muchísimo las cosas a la hora de crear clientes o incluso servicios utilizando Python y este protocolo. Una de las más conocidas y utilizadas es “requests” ya que con muy pocas líneas de código se puede crear un cliente HTTP completamente funcional y soportando todas las características del protocolo HTTP 1.1, algo que en otras librerías como urllib, urllib2 o httplib requiere más líneas de código y un poco más de esfuerzo. Con esto en mente se podría crear un script utilizando requests para consumir la API Rest de BeEF, pero para facilitar aun más las cosas, existe una librería pequeña y simple llamada BeEF-API que ya se encarga de interactuar con los endpoints de BeEF y solamente es necesario invocar a los métodos adecuados de dicha librería. Se encuentra disponible en el siguiente repositorio de GitHub: https://github.com/byt3bl33d3r/BeEF-API y como ocurre con prácticamente todas las librerías en Python, para instalarla solamente hace falta ejecutar el script “setup.py” con el parámetro “install”.

Esta librería se encarga de gestionar la autenticación con BeEF y almacenar internamente el token generado, el cual como se ha visto en el primer artículo, es requerido para invocar algunos de los endpoints de la API Rest.

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>python Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from beefapi import BeefAPI >>> beef = BeefAPI({}) >>> beef.login('beef', 'beef') True

 

Como se puede apreciar, todo parte de la creación un objeto del tipo “BeefAPI”, cuyo constructor recibe como argumento un diccionario, el cual puede tener las claves “host” y “port” en el caso de que se quiera indicar una interfaz de red y puertos distintos a los valores por defecto (127.0.0.1:3000). Posteriormente se invoca al método “login” enviando como parámetros el usuario y la contraseña para autenticarse en el sistema.

Una vez el usuario se ha conseguido autenticar y se ha generado un token para la sesión actual, la librería dispone de una serie de métodos para invocar distintos endpoints, gestionando el token de autenticación de forma automática en cada una de dichas invocaciones. Algunos de los métodos disponibles en una instancia de la clase BeefAPI, permiten obtener los módulos disponibles en la instancia de Beef, buscar módulos que contengan una cadena determinada, listar todos los navegadores que han ejecutado el “hook” de Beef y que se encuentran “online”, así como aquellos que se encuentran “offline” y por supuesto, ejecutar módulos contra todos o solamente algunos de los navegadores enganchados. Esta librería utiliza internamente “requests” y los valores de retorno de cada petición siempre son diccionarios que representan las repuestas emitidas por cada uno de los endpoints invocados en formato JSON.

Listando los módulos disponibles en BeEF

Como mencionaba antes, también es posible buscar módulos que cumplan con un patrón de texto determinado, pudiendo filtrar de esta forma aquellos módulos que sean de interés para el usuario.

Filtrando módulos en BeEF

Del mismo modo que se pueden realizar búsquedas y listar los módulos disponibles en BeEF, también es posible hacer operaciones similares contra los navegadores que se encuentra online y offline.

Listando navegadores hookeados

Y por último, pero no menos importante, es posible ejecutar un módulo determinado contra uno o varios navegadores que se encuentran “hookeados” en BeEF. Para hacerlo, en primer lugar hay que obtener el objeto correspondiente al navegador contra el que se desea ejecutar el módulo y en segundo lugar, se debe especificar el identificador del módulo que se desea utilizar contra el navegador. Cada objeto del tipo “Session” (navegador hookeado) tiene un método llamado “run” el cual recibe como argumento un valor númerico que representará el identificador de un módulo. Dicho método se encargará de buscar el módulo identificado con el valor especificado y posteriormente, se encargará de lanzarlo contra el navegador hookeado, algo que como se puede ver más abajo, se consigue con pocas lineas de código.

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>>> for hook in beef.hooked_browsers.online: ...     commandId = hook.run(243)["command_id"] ...     print beef.modules.findbyid(243).results(hook.session, commandId)

En este caso, el módulo con el identificador “243” corresponde al módulo “Detect tor”, el cual como su nombre lo indica, intenta determinar si el navegador en cuestión está utilizando TOR para navegar. El método “run” es el encargado de ejecutar el módulo especificado y de retornar una estructura en formato “JSON” con un identificador del comando, el cual debe ser utilizado posteriormente para obtener los resultados que ha devuelto el módulo.

Como se ha podido ver, utilizar está librería no es complicado y es una buena forma automatizar las tareas que pueden llevarse a cabo desde la consola web de BeEF. En el próximo artículo hablaré sobre cómo hacer esto mismo con Ruby.

Creditos: Adrasta