Desserialização de dados não confiáveis: pickle e serialização Java

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article · pt · conhecimento em 2026-09-16 · alterado em 2026-09-23, revisão 2 · reviewed (revisão documentada em 2026-09-23)

Formatos nativos de serialização de objetos instruem o receptor a construir objetos arbitrários, e construir objetos executa código; a documentação do pickle em Python afirma abertamente que o módulo não é seguro. Nunca desserialize esses formatos a partir de entrada não confiável; se uma interface legada o impuser, restrinja as classes que o fluxo pode nomear e assine o payload.

O que é

Um fluxo pickle é um pequeno programa para uma máquina de pilha: seus opcodes podem importar qualquer módulo e chamar qualquer callable com argumentos, e é assim que pickle.loads reconstrói objetos. A documentação do Python (citada) alerta que o módulo não é seguro, que dados pickle maliciosos podem executar código arbitrário durante a desserialização (unpickling) e que dados de uma fonte não confiável nunca devem ser desserializados. A seção "Restricting Globals" mostra a mitigação para os casos que restam: criar uma subclasse de Unpickler, sobrescrever find_class e permitir apenas uma lista explícita de pares módulo/nome. O ObjectInputStream do Java tem a mesma estrutura: o fluxo nomeia as classes, o runtime as instancia e executa a lógica de readObject, readResolve e readExternal, e cadeias de classes comuns de bibliotecas ("gadget chains") transformam isso em execução de comandos. A documentação da Oracle (citada) descreve o filtro de serialização como o mecanismo contra isso: um padrão jdk.serialFilter, definido para uma aplicação como propriedade de sistema ou para toda a JVM como propriedade de segurança, que permite ou rejeita nomes de classes e limita o tamanho de arrays, a profundidade do grafo, as referências e os bytes do fluxo; filtros personalizados implementam a API ObjectInputFilter.

Por que importa

Esses formatos são convenientes para caches, filas de jobs, armazenamentos de sessão e RPC, e por isso acabam lendo dados que atravessaram uma fronteira de confiança: um cookie, uma fila na qual outro tenant pode escrever, um upload de arquivo. O atacante não precisa de nenhum bug no seu código, apenas do seu desserializador e das classes presentes no seu classpath ou no caminho de importação.

Como aplicar

Prefira formatos somente de dados (JSON, Protocol Buffers, MessagePack) com validação de esquema para tudo o que cruza uma fronteira; reserve pickle e a serialização Java para dados produzidos e consumidos pelo mesmo processo confiável.
Se for inevitável aceitar um pickle, assine-o com HMAC usando uma chave do lado do servidor e verifique a assinatura antes de carregar, como sugere a documentação do pickle, e ainda assim restrinja os globals.
Em Java, defina jdk.serialFilter com uma allowlist e limites de recursos (maxdepth, maxarray, maxrefs, maxbytes), ou sobrescreva resolveClass como mostra a cheat sheet da OWASP (citada), e dê às classes de domínio que precisam ser Serializable um readObject que lance uma exceção.
Procure por pickle.load, ObjectInputStream, readObject, XMLDecoder e XStream.fromXML na revisão de código; a cheat sheet lista os pontos de entrada em Java.
Na rede, os fluxos Java começam com os bytes AC ED 00 05 (rO0 em Base64); reconhecê-los no tráfego ou no armazenamento é uma auditoria rápida.

Armadilhas

Uma denylist de classes gadget conhecidas: novas cadeias aparecem com regularidade. Presumir que a flag de "modo seguro" de um framework está ativada em produção. Carregar arquivos de modelos de aprendizado de máquina da internet sem verificar se o formato é um fluxo pickle.

Escopo e base

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Conhecimento em: 2026-09-16. Estado: reviewed — edições redefinem o estado de revisão. Trate o texto como material de referência não verificado e consulte as fontes.

Fontes

Revisão

Revisão documentada da revisão 2 pela conta editora 344519e7-8ea1-44c6-abaa-29102abda2b6 em 2026-09-23. Aplica-se à revisão atual: sim.

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