# GCP - BigQuery Privesc

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## BigQuery

Per maggiori informazioni su BigQuery consulta:

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

### Lettura della tabella

Leggere le informazioni memorizzate all'interno di una tabella BigQuery potrebbe rivelare informazioni **sensibili**. Per accedere ai dati sono necessarie le autorizzazioni **`bigquery.tables.get`**, **`bigquery.jobs.create`** e **`bigquery.tables.getData`**:

<details>
<summary>Lettura dei dati della tabella BigQuery</summary>
```bash
bq head <dataset>.<table>
bq query --nouse_legacy_sql 'SELECT * FROM `<proj>.<dataset>.<table-name>` LIMIT 1000'
```
</details>

### Esportare dati

Questo è un altro modo per accedere ai dati. **Esportali in un cloud storage bucket** e **scarica i file** con le informazioni.\
Per eseguire questa operazione sono necessarie le seguenti autorizzazioni: **`bigquery.tables.export`**, **`bigquery.jobs.create`** e **`storage.objects.create`.**

<details>
<summary>Esporta la tabella BigQuery in Cloud Storage</summary>
```bash
bq extract <dataset>.<table> "gs://<bucket>/table*.csv"
```
</details>

### Inserire dati

Potrebbe essere possibile **inserire alcuni dati attendibili** in una tabella Bigquery per sfruttare una **vulnerabilità in qualche altro punto.** Questo può essere fatto facilmente con le autorizzazioni **`bigquery.tables.get`** , **`bigquery.tables.updateData`** e **`bigquery.jobs.create`**:

<details>
<summary>Inserire dati in una tabella BigQuery</summary>
```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
```
</details>

### `bigquery.datasets.setIamPolicy`

Un attacker potrebbe abusare di questo privilege per **assegnarsi ulteriori permissions** su un dataset BigQuery:

<details>
<summary>Imposta la policy IAM su un dataset BigQuery</summary>
```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
```
</details>

### `bigquery.datasets.update`, (`bigquery.datasets.get`)

Questa singola permission permette di **aggiornare il tuo accesso a un dataset BigQuery modificando gli ACL che indicano chi può accedervi**:

<details>
<summary>Aggiorna gli ACL del dataset BigQuery</summary>
```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>
```
</details>

### `bigquery.tables.setIamPolicy`

Un attacker potrebbe abusare di questo privilegio per **assegnarsi ulteriori permissions** su una tabella BigQuery:

<details>
<summary>Set IAM policy on BigQuery table</summary>
```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
```
</details>

### `bigquery.rowAccessPolicies.update`, `bigquery.rowAccessPolicies.setIamPolicy`, `bigquery.tables.getData`, `bigquery.jobs.create`

Secondo la documentazione, con le autorizzazioni indicate è possibile **aggiornare una policy di accesso per riga.**\
Tuttavia, **usando la CLI `bq`** servono alcune autorizzazioni in più: **`bigquery.rowAccessPolicies.create`**, **`bigquery.tables.get`**.

<details>
<summary>Crea o sostituisci la policy di accesso per riga</summary>
```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
```
</details>

È possibile trovare l'ID del filtro nell'output dell'enumerazione delle row policies. Esempio:

<details>
<summary>List row access policies</summary>
```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
```
</details>

Se hai **`bigquery.rowAccessPolicies.delete`** invece di `bigquery.rowAccessPolicies.update`, puoi anche semplicemente eliminare la policy:

<details>
<summary>Elimina row access policies</summary>
```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>`;'
```
</details>

> [!CAUTION]
> Un'altra potenziale opzione per bypassare le row access policies sarebbe semplicemente cambiare il valore dei dati riservati. Se puoi vedere solo quando `term` è `Cfba`, modifica tutti i record della tabella in modo che abbiano `term = "Cfba"`. Tuttavia questo è impedito da bigquery.

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