AWS - Lambda Layers Persistence
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Lambda 레이어는 추가 코드를 포함할 수 있는 .zip 파일 아카이브입니다. 레이어는 라이브러리, 사용자 정의 런타임, 데이터 또는 구성 파일을 포함할 수 있습니다.
함수당 최대 다섯 개의 레이어를 포함할 수 있습니다. 함수를 포함할 때, 내용은 실행 환경의 /opt 디렉토리에 추출됩니다.
기본적으로, 생성한 레이어는 AWS 계정에 비공개입니다. 다른 계정과 레이어를 공유하거나 레이어를 공개할 수 있습니다. 다른 계정에서 게시한 레이어를 사용하는 함수는 레이어가 삭제된 후에도 레이어 버전을 계속 사용할 수 있으며, 레이어에 대한 접근 권한이 취소된 후에도 사용할 수 있습니다. 그러나 삭제된 레이어 버전을 사용하여 새 함수를 생성하거나 함수를 업데이트할 수는 없습니다.
컨테이너 이미지로 배포된 함수는 레이어를 사용하지 않습니다. 대신, 이미지를 빌드할 때 선호하는 런타임, 라이브러리 및 기타 종속성을 컨테이너 이미지에 패키징합니다.
Python이 lambda에서 사용할 로드 경로는 다음과 같습니다:
Check how the second and third positions are occupy by directories where lambda layers uncompress their files: /opt/python/lib/python3.9/site-packages and /opt/python
If an attacker managed to backdoor a used lambda layer or add one that will be executing arbitrary code when a common library is loaded, he will be able to execute malicious code with each lambda invocation.
따라서 요구 사항은 다음과 같습니다:
피해자의 코드에 의해 로드되는 라이브러리 확인
사용자 정의 코드를 실행하고 원래 라이브러리를 로드하는 lambda layers로 프록시 라이브러리 생성.
When abusing this technique I found a difficulty: Some libraries are already loaded in python runtime when your code gets executed. I was expecting to find things like os or sys, but even json library was loaded.
In order to abuse this persistence technique, the code needs to load a new library that isn't loaded when the code gets executed.
With a python code like this one it's possible to obtain the list of libraries that are pre loaded inside python runtime in lambda:
그리고 이것은 목록입니다 (라이브러리 os 또는 json이 이미 있는지 확인하십시오)
And this is the list of libraries that lambda includes installed by default: https://gist.github.com/gene1wood/4a052f39490fae00e0c3
In this example lets suppose that the targeted code is importing csv. We are going to be backdooring the import of the csv library.
For doing that, we are going to create the directory csv with the file __init__.py on it in a path that is loaded by lambda: /opt/python/lib/python3.9/site-packages
Then, when the lambda is executed and try to load csv, our __init__.py file will be loaded and executed.
This file must:
Execute our payload
Load the original csv library
We can do both with:
그런 다음, 이 코드를 python/lib/python3.9/site-packages/__init__.py 경로에 넣고 zip 파일을 생성한 후, 이를 lambda layer로 추가합니다.
이 코드는 https://github.com/carlospolop/LambdaLayerBackdoor에서 찾을 수 있습니다.
통합된 페이로드는 첫 번째 호출 시 또는 lambda 컨테이너가 리셋된 후 IAM 자격 증명을 서버로 전송합니다 (코드 변경 또는 콜드 람다), 그러나 다음과 같은 다른 기술도 통합될 수 있습니다:
AWS - Steal Lambda Requests외부 계정의 lambda layers를 사용할 수 있다는 점에 유의하십시오. 또한, lambda는 권한이 없더라도 외부 계정의 레이어를 사용할 수 있습니다. 또한 lambda가 가질 수 있는 최대 레이어 수는 5개입니다.
따라서 이 기술의 다재다능성을 향상시키기 위해 공격자는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:
사용자의 기존 레이어에 백도어를 설치합니다 (외부는 없습니다)
자신의 계정에 레이어를 생성하고, 희생자 계정에 레이어 사용 권한을 부여하고, 희생자의 Lambda에 레이어를 구성한 후 권한을 제거합니다.
Lambda는 여전히 레이어를 사용할 수 있으며 희생자는 레이어 코드를 다운로드할 수 있는 쉬운 방법이 없습니다 (람다 내부에서 rev shell을 얻는 것을 제외하고)
희생자는 **aws lambda list-layers**를 사용하여 외부 레이어를 볼 수 없습니다.
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