Translated ['src/pentesting-cloud/aws-security/aws-unauthenticated-enum-

2026-01-01 23:39:52 -08:00 · 2025-10-14 02:10:44 +00:00
parent 27e51ab991
commit 3290999940
226 changed files with 11008 additions and 7692 deletions
--- a/src/pentesting-cloud/aws-security/aws-services/aws-sagemaker-enum/README.md
+++ b/src/pentesting-cloud/aws-security/aws-services/aws-sagemaker-enum/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+# AWS - SageMaker Enum
+
+{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+## Огляд сервісу
+
+Amazon SageMaker — керований AWS сервіс для машинного навчання, який поєднує блокноти, інфраструктуру для тренування, оркестрацію, реєстри та керовані endpoints. Компрометація ресурсів SageMaker зазвичай забезпечує:
+
+- Тривалі IAM execution roles з широким доступом до S3, ECR, Secrets Manager або KMS.
+- Доступ до конфіденційних наборів даних, що зберігаються в S3, EFS або всередині feature stores.
+- Мережеві плацдарми всередині VPC (Studio apps, training jobs, endpoints).
+- Високопривілейовані presigned URLs, які обходять аутентифікацію консолі.
+
+Розуміння того, як зібраний SageMaker, — ключовий крок перед тим, як виконувати pivot, persist або здійснювати ексфільтрацію даних.
+
+## Core Building Blocks
+
+- **Studio Domains & Spaces**: Web IDE (JupyterLab, Code Editor, RStudio). Кожен domain має спільну файлову систему EFS і роль виконання за замовчуванням.
+- **Notebook Instances**: Керовані EC2 інстанси для автономних notebook; використовують окремі execution roles.
+- **Training / Processing / Transform Jobs**: Ефемерні контейнери, які тягнуть код з ECR і дані з S3.
+- **Pipelines & Experiments**: Оркестровані робочі процеси, які описують усі кроки, вхідні та вихідні дані.
+- **Models & Endpoints**: Запаковані артефакти, розгорнуті для inference через HTTPS endpoints.
+- **Feature Store & Data Wrangler**: Керовані сервіси для підготовки даних та управління фічами.
+- **Autopilot & JumpStart**: Автоматизоване ML та кураторований каталог моделей.
+- **MLflow Tracking Servers**: Керований MLflow UI/API з presigned токенами доступу.
+
+Кожен ресурс посилається на execution role, S3 локації, образи контейнерів та опціональні VPC/KMS налаштування — фіксуйте всі ці деталі під час енумерації.
+
+## Обліковий запис та глобальні метадані
+```bash
+REGION=us-east-1
+# Portfolio status, used when provisioning Studio resources
+aws sagemaker get-sagemaker-servicecatalog-portfolio-status --region $REGION
+
+# List execution roles used by models (extend to other resources as needed)
+aws sagemaker list-models --region $REGION --query 'Models[].ExecutionRoleArn' --output text | tr '	' '
+' | sort -u
+
+# Generic tag sweep across any SageMaker ARN you know
+aws sagemaker list-tags --resource-arn <sagemaker-arn> --region $REGION
+```
+Зверніть увагу на будь-яку довіру між акаунтами (execution roles or S3 buckets with external principals) та базові обмеження, такі як service control policies або SCPs.
+
+## Studio Domains, Apps & Shared Spaces
+```bash
+aws sagemaker list-domains --region $REGION
+aws sagemaker describe-domain --domain-id <domain-id> --region $REGION
+aws sagemaker list-user-profiles --domain-id-equals <domain-id> --region $REGION
+aws sagemaker describe-user-profile --domain-id <domain-id> --user-profile-name <profile> --region $REGION
+
+# Enumerate apps (JupyterServer, KernelGateway, RStudioServerPro, CodeEditor, Canvas, etc.)
+aws sagemaker list-apps --domain-id-equals <domain-id> --region $REGION
+aws sagemaker describe-app --domain-id <domain-id> --user-profile-name <profile> --app-type JupyterServer --app-name default --region $REGION
+
+# Shared collaborative spaces
+aws sagemaker list-spaces --domain-id-equals <domain-id> --region $REGION
+aws sagemaker describe-space --domain-id <domain-id> --space-name <space> --region $REGION
+
+# Studio lifecycle configurations (shell scripts at start/stop)
+aws sagemaker list-studio-lifecycle-configs --region $REGION
+aws sagemaker describe-studio-lifecycle-config --studio-lifecycle-config-name <name> --region $REGION
+```
+Що слід записувати:
+
+- `DomainArn`, `AppSecurityGroupIds`, `SubnetIds`, `DefaultUserSettings.ExecutionRole`.
+- Підключений EFS (`HomeEfsFileSystemId`) і S3 домашні директорії.
+- Lifecycle scripts (часто містять bootstrap credentials або додатковий код для push/pull).
+
+> [!TIP]
+> Presigned Studio URLs можуть обійти аутентифікацію, якщо надані занадто широко.
+
+## Notebook Instances & Lifecycle Configs
+```bash
+aws sagemaker list-notebook-instances --region $REGION
+aws sagemaker describe-notebook-instance --notebook-instance-name <name> --region $REGION
+aws sagemaker list-notebook-instance-lifecycle-configs --region $REGION
+aws sagemaker describe-notebook-instance-lifecycle-config --notebook-instance-lifecycle-config-name <cfg> --region $REGION
+```
+Метадані ноутбука виявляють:
+
+- Роль виконання (`RoleArn`), прямий доступ до Інтернету або режим лише VPC.
+- Розташування S3 у `DefaultCodeRepository`, `DirectInternetAccess`, `RootAccess`.
+- Скрипти життєвого циклу для облікових даних або хуків персистентності.
+
+## Навчання, обробка, трансформація та пакетні завдання
+```bash
+aws sagemaker list-training-jobs --region $REGION
+aws sagemaker describe-training-job --training-job-name <job> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-processing-jobs --region $REGION
+aws sagemaker describe-processing-job --processing-job-name <job> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-transform-jobs --region $REGION
+aws sagemaker describe-transform-job --transform-job-name <job> --region $REGION
+```
+- `AlgorithmSpecification.TrainingImage` / `AppSpecification.ImageUri` – які ECR образи розгорнуті.
+- `InputDataConfig` & `OutputDataConfig` – S3 бакети, префікси та KMS ключі.
+- `ResourceConfig.VolumeKmsKeyId`, `VpcConfig`, `EnableNetworkIsolation` – визначають мережеву чи шифрувальну конфігурацію.
+- `HyperParameters` можуть leak секрети середовища або рядки підключення.
+
+## Пайплайни, експерименти та випробування
+```bash
+aws sagemaker list-pipelines --region $REGION
+aws sagemaker list-pipeline-executions --pipeline-name <pipeline> --region $REGION
+aws sagemaker describe-pipeline --pipeline-name <pipeline> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-experiments --region $REGION
+aws sagemaker list-trials --experiment-name <experiment> --region $REGION
+aws sagemaker list-trial-components --trial-name <trial> --region $REGION
+```
+Опис Pipeline деталізує кожен крок, пов'язані ролі, container images і environment variables. Trial components часто містять training artefact URIs, S3 logs і metrics, які натякають на потік чутливих даних.
+
+## Моделі, конфігурації Endpoint та розгорнуті Endpoint-и
+```bash
+aws sagemaker list-models --region $REGION
+aws sagemaker describe-model --model-name <name> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-endpoint-configs --region $REGION
+aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <cfg> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-endpoints --region $REGION
+aws sagemaker describe-endpoint --endpoint-name <endpoint> --region $REGION
+```
+Основні напрямки:
+
+- S3 URI артефактів моделі (`PrimaryContainer.ModelDataUrl`) та образи контейнерів для inference.
+- Endpoint data capture configuration (S3 bucket, KMS) для можливої ексфільтрації логів.
+- Multi-model endpoints, що використовують `S3DataSource` або `ModelPackage` (перевірити на cross-account packaging).
+- Network configs та security groups, прикріплені до endpoints.
+
+## Feature Store, Data Wrangler & Clarify
+```bash
+aws sagemaker list-feature-groups --region $REGION
+aws sagemaker describe-feature-group --feature-group-name <feature-group> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-data-wrangler-flows --region $REGION
+aws sagemaker describe-data-wrangler-flow --flow-name <flow> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-model-quality-job-definitions --region $REGION
+aws sagemaker list-model-monitoring-schedule --region $REGION
+```
+Висновки з безпеки:
+
+- Онлайн feature stores реплікують дані в Kinesis; перевірте `OnlineStoreConfig.SecurityConfig.KmsKeyId` та VPC.
+- Data Wrangler flows часто вбудовують облікові дані JDBC/Redshift або приватні кінцеві точки.
+- Clarify/Model Monitor jobs експортують дані в S3, які можуть бути доступні для читання всім або доступні з інших акаунтів.
+
+## MLflow Tracking Servers, Autopilot & JumpStart
+```bash
+aws sagemaker list-mlflow-tracking-servers --region $REGION
+aws sagemaker describe-mlflow-tracking-server --tracking-server-name <name> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-auto-ml-jobs --region $REGION
+aws sagemaker describe-auto-ml-job --auto-ml-job-name <name> --region $REGION
+
+aws sagemaker list-jumpstart-models --region $REGION
+aws sagemaker list-jumpstart-script-resources --region $REGION
+```
+- Сервери MLflow tracking зберігають експерименти та артефакти; попередньо підписані URL-адреси можуть розкрити все.
+- Завдання Autopilot запускають кілька навчальних завдань — перераховуйте результати на наявність прихованих даних.
+- Референсні архітектури JumpStart можуть розгортати привілейовані ролі в обліковому записі.
+
+## IAM & Мережеві міркування
+
+- Перелічіть IAM-політики, приєднані до всіх ролей виконання (Studio, notebooks, training jobs, pipelines, endpoints).
+- Перевірте мережеві контексти: subnets, security groups, VPC endpoints. Багато організацій ізолюють training jobs, але забувають обмежити вихідний трафік.
+- Перегляньте політики S3 bucket, на які посилаються в `ModelDataUrl`, `DataCaptureConfig`, `InputDataConfig`, щодо зовнішнього доступу.
+
+## Підвищення привілеїв
+
+{{#ref}}
+../../aws-privilege-escalation/aws-sagemaker-privesc/README.md
+{{#endref}}
+
+## Персистентність
+
+{{#ref}}
+../../aws-persistence/aws-sagemaker-persistence/README.md
+{{#endref}}
+
+## Постексплуатація
+
+{{#ref}}
+../../aws-post-exploitation/aws-sagemaker-post-exploitation/README.md
+{{#endref}}
+
+## Несанкціонований доступ
+
+{{#ref}}
+../aws-sagemaker-unauthorized-access/README.md
+{{#endref}}
+
+## Посилання
+
+- [AWS SageMaker Documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
+- [AWS CLI SageMaker Reference](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/index.html)
+- [SageMaker Studio Architecture](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio.html)
+- [SageMaker Security Best Practices](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security.html)
+
+{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}