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本文目录一览：

1、质量量管理中pbca循环的含义是什么
2、密码那些事
3、destoon请问在哪里增加一个积分规则？
4、destoon请高手帮忙，如何取消或屏蔽这些功能？
5、destoon　有用财付通的吗？如何申请才能通过？

质量量管理中pbca循环的含义是什么

PDCA循环是由美国统计学家戴明博士提出来的，它反映了质量管理活动的规律。P（Plan）表示计划；D（Do）表示执行；C（Check）表示检查；A（Action）表示处理。PDCA循环是提高产品质量，改善企业经营管理的重要方法，是质量保证体系运转的基本方式。

密码那些事

之前在工作中经常用密钥，但是不知道其中的原因，现在闲下来就来看下，再看的过程发现这个随机数概念很模糊，于是就查了下，现总结如下：

　0x01 随机数

概述

随机数在计算机应用中使用的比较广泛，最为熟知的便是在密码学中的应用。本文主要是讲解随机数使用导致的一些Web安全风。

我们先简单了解一下随机数

分类

随机数分为真随机数和伪随机数，我们程序使用的基本都是伪随机数，其中伪随机又分为强伪随机数和弱伪随机数。

真随机数，通过物理实验得出，比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等

伪随机数，通过一定算法和种子得出。软件实现的是伪随机数

强伪随机数，难以预测的随机数

弱伪随机数，易于预测的随机数

特性

随机数有3个特性，具体如下：

随机性：不存在统计学偏差，是完全杂乱的数列

不可预测性：不能从过去的数列推测出下一个出现的数

不可重现性：除非将数列本身保存下来，否则不能重现相同的数列

随机数的特性和随机数的分类有一定的关系，比如，弱伪随机数只需要满足随机性即可，而强位随机数需要满足随机性和不可预测性，真随机数则需要同时满足3个特性。

引发安全问题的关键点在于不可预测性。

伪随机数的生成

我们平常软件和应用实现的都是伪随机数，所以本文的重点也就是伪随机数。

伪随机数的生成实现一般是算法+种子。

具体的伪随机数生成器PRNG一般有：

线性同余法

单向散列函数法

密码法

ANSI X9.17

比较常用的一般是线性同余法，比如我们熟知的C语言的rand库和Java的java.util.Random类，都采用了线性同余法生成随机数。

应用场景

随机数的应用场景比较广泛，以下是随机数常见的应用场景：

验证码生成

抽奖活动

UUID生成

SessionID生成

Token生成

CSRF Token

找回密码Token

游戏 (随机元素的生成)

洗牌

俄罗斯方块出现特定形状的序列

游戏爆装备

密码应用场景

生成密钥：对称密码，消息认证

生成密钥对：公钥密码，数字签名

生成IV：用于分组密码的CBC，CFB和OFB模式

生成nonce: 用于防御重放攻击; 分组密码的CTR模式

生成盐：用于基于口令的密码PBE等

0x02 随机数的安全性

相比其他密码技术，随机数很少受到关注，但随机数在密码技术和计算机应用中是非常重要的，不正确的使用随机数会导致一系列的安全问题。

随机数的安全风险

随机数导致的安全问题一般有两种

应该使用随机数，开发者并没有使用随机数;

应该使用强伪随机数，开发者使用了弱伪随机数。

第一种情况，简单来讲，就是我们需要一个随机数，但是开发者没有使用随机数，而是指定了一个常量。当然，很多人会义愤填膺的说，sb才会不用随机数。但是，请不要忽略我朝还是有很多的。主要有两个场景：

开发者缺乏基础常识不知道要用随机数;

一些应用场景和框架，接口文档不完善或者开发者没有仔细阅读等原因。

比如找回密码的token，需要一个伪随机数，很多业务直接根据用户名生成token;

比如OAuth2.0中需要第三方传递一个state参数作为CSRF Token防止CSRF攻击，很多开发者根本不使用这个参数，或者是传入一个固定的值。由于认证方无法对这个值进行业务层面有效性的校验，导致了 OAuth 的CSRF攻击。

第二种情况，主要区别就在于伪随机数的强弱了，大部分(所有?)语言的API文档中的基础库(常用库)中的random库都是弱伪随机，很多开发自然就直接使用。但是，最重要也最致命的是，弱伪随机数是不能用于密码技术的。

还是第一种情况中的找回密码场景，关于token的生成，很多开发使用了时间戳作为随机数(md5(时间戳)，md5(时间戳+用户名))，但是由于时间戳是可以预测的，很容易就被猜解。不可预测性是区分弱伪随机数和强伪随机数的关键指标。

当然，除了以上两种情况，还有一些比较特别的情况，通常情况下比较少见，但是也不排除：

种子的泄露，算法很多时候是公开的，如果种子泄露了，相当于随机数已经泄露了;

随机数池不足。这个严格来说也属于弱伪随机数，因为随机数池不足其实也导致了随机数是可预测的，攻击者可以直接暴力破解。

漏洞实例

wooyun上有很多漏洞，还蛮有意思的，都是和随机数有关的。

1.应该使用随机数而未使用随机数

Oauth2.0的这个问题特别经典，除了wooyun实例列出来的，其实很多厂商都有这个问题。

Oauth2.0中state参数要求第三方应用的开发者传入一个CSRF Token(随机数)，如果没有传入或者传入的不是随机数，会导致CSRF登陆任意帐号：

唯品会账号相关漏洞可通过csrf登录任意账号

人人网 - 百度 OAuth 2.0 redirect_uir CSRF 漏洞

2.使用弱伪随机数

1) 密码取回

很多密码找回的场景，会发送给用户邮件一个url，中间包含一个token，这个token如果猜测，那么就可以找回其他用户的密码。

1. Shopex 4.8.5密码取回处新生成密码可预测漏洞

直接使用了时间函数microtime()作为随机数，然后获取MD5的前6位。

1. substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6);

PHP 中microtime()的值除了当前服务器的秒数外，还有微秒数，微妙数的变化范围在0.000000 -- 0.999999 之间，一般来说，服务器的时间可以通过HTTP返回头的DATE字段来获取，因此我们只需要遍历这1000000可能值即可。但我们要使用暴力破解的方式发起1000000次请求的话，网络请求数也会非常之大。可是shopex非常贴心的在生成密码前再次将microtime() 输出了一次：

1. $messenger = $this-system-loadModel('system/messenger');echo microtime()."

2.奇虎360任意用户密码修改

直接是MD5( unix 时间戳)

3.涂鸦王国弱随机数导致任意用户劫持漏洞，附测试POC

关于找回密码随机数的问题强烈建议大家参考拓哥的11年的文章《利用系统时间可预测破解java随机数| 空虚浪子心的灵魂》

2) 其他随机数验证场景

CmsEasy最新版暴力注入(加解密缺陷/绕过防注入)

弱伪随机数被绕过

Espcms v5.6 暴力注入

Espcms中一处SQL注入漏洞的利用，利用时发现espcms对传值有加密并且随机key,但是这是一个随机数池固定的弱伪随机数，可以被攻击者遍历绕过

Destoon B2B 2014-05-21最新版绕过全局防御暴力注入(官方Demo可重现)

使用了microtime()作为随机数，可以被预测暴力破解

Android 4.4之前版本的Java加密架构(JCA)中使用的Apache Harmony 6.0M3及其之前版本的SecureRandom实现存在安全漏洞，具体位于classlib/modules/security/src/main/java/common/org/apache/harmony/security/provider/crypto/SHA1PRNG_SecureRandomImpl.java

类的engineNextBytes函数里，当用户没有提供用于产生随机数的种子时，程序不能正确调整偏移量，导致PRNG生成随机序列的过程可被预测。

Android SecureRandom漏洞详解

安全建议

上面讲的随机数基础和漏洞实例更偏重是给攻击者一些思路，这里更多的是一些防御和预防的建议。

业务场景需要使用随机数，一定要使用随机数，比如Token的生成;

随机数要足够长，避免暴力破解;

保证不同用处的随机数使用不同的种子

对安全性要求高的随机数(如密码技术相关)禁止使用的弱伪随机数：

不要使用时间函数作为随机数(很多程序员喜欢用时间戳) Java：system.currenttimemillis() php：microtime()

不要使用弱伪随机数生成器 Java: java.util.Random PHP: rand() 范围很小，32767 PHP: mt_rand() 存在缺陷

强伪随机数CSPRNG(安全可靠的伪随机数生成器(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator)的各种参考

6.强伪随机数生成(不建议开发自己实现)