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Pentesting Cloud Methodology

{{#include ../banners/hacktricks-training.md}}

基本方法论

每个云都有其独特性，但一般来说，在测试云环境时，有一些渗透测试人员应该检查的共同事项：

  • 基准检查
  • 这将帮助你了解环境的规模和使用的服务
  • 这也将使你能够找到一些快速的配置错误，因为你可以使用自动化工具执行大部分测试
  • 服务枚举
  • 如果你正确执行了基准测试，你可能不会在这里发现更多的配置错误，但你可能会发现一些在基准测试中未被关注的错误。
  • 这将使你知道在云环境中到底使用了什么
  • 这在接下来的步骤中会有很大帮助
  • 检查暴露的资产
  • 这可以在前面的部分中完成，你需要找出所有可能暴露于互联网的内容以及如何访问它。
  • 这里我指的是手动暴露的基础设施，如具有网页的实例或其他暴露的端口，以及其他可以配置为暴露的云管理服务（如数据库或存储桶）
  • 然后你应该检查该资源是否可以被暴露（机密信息？漏洞？暴露服务中的配置错误？）
  • 检查权限
  • 在这里你应该找出每个角色/用户的所有权限以及它们是如何使用的
  • 过多的高权限（控制一切）账户？未使用的生成密钥？... 大部分这些检查应该已经在基准测试中完成
  • 如果客户使用OpenID或SAML或其他联合身份验证，你可能需要向他们询问更多关于每个角色是如何分配的信息（管理员角色分配给1个用户或100个用户是不同的）
  • 仅仅找到哪些用户具有管理员权限“:”是不够的。还有很多其他权限，根据使用的服务可能非常敏感。
  • 此外，还有潜在的权限提升方式可以通过滥用权限来实现。所有这些都应该考虑在内，并且尽可能多的权限提升路径应该被报告。
  • 检查集成
  • 很可能在云环境中使用了与其他云或SaaS的集成。
  • 对于你正在审计的云的集成与其他平台，你应该通知谁有权访问（滥用）该集成，并询问执行该操作的敏感性。
    例如，谁可以在AWS存储桶中写入数据，而GCP正在从中获取数据（询问在GCP处理该数据时该操作的敏感性）。
  • 对于你正在审计的云中来自外部平台的集成，你应该询问谁有外部访问权限（滥用）该集成，并检查该数据是如何使用的。
    例如，如果一个服务使用托管在GCR中的Docker镜像，你应该询问谁有权修改该镜像，以及在AWS云中执行时该镜像将获取哪些敏感信息和访问权限。

多云工具

有几种工具可以用于测试不同的云环境。安装步骤和链接将在本节中指明。

PurplePanda

一个工具，用于识别云及跨云/SaaS中的错误配置和权限提升路径。

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }}

# You need to install and run neo4j also
git clone https://github.com/carlospolop/PurplePanda
cd PurplePanda
python3 -m venv .
source bin/activate
python3 -m pip install -r requirements.txt
export PURPLEPANDA_NEO4J_URL="bolt://neo4j@localhost:7687"
export PURPLEPANDA_PWD="neo4j_pwd_4_purplepanda"
python3 main.py -h # Get help

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

export GOOGLE_DISCOVERY=$(echo 'google:
- file_path: ""

- file_path: ""
service_account_id: "some-sa-email@sidentifier.iam.gserviceaccount.com"' | base64)

python3 main.py -a -p google #Get basic info of the account to check it's correctly configured
python3 main.py -e -p google #Enumerate the env

{{#endtab }} {{#endtabs }}

Prowler

它支持 AWS, GCP & Azure。查看如何配置每个提供商在 https://docs.prowler.cloud/en/latest/#aws

# Install
pip install prowler
prowler -v

# Run
prowler <provider>
# Example
prowler aws --profile custom-profile [-M csv json json-asff html]

# Get info about checks & services
prowler <provider> --list-checks
prowler <provider> --list-services

CloudSploit

AWS, Azure, Github, Google, Oracle, Alibaba

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }}

# Install
git clone https://github.com/aquasecurity/cloudsploit.git
cd cloudsploit
npm install
./index.js -h
## Docker instructions in github

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

## You need to have creds for a service account and set them in config.js file
./index.js --cloud google --config </abs/path/to/config.js>

{{#endtab }} {{#endtabs }}

ScoutSuite

AWS, Azure, GCP, 阿里云, 甲骨文云基础设施

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }}

mkdir scout; cd scout
virtualenv -p python3 venv
source venv/bin/activate
pip install scoutsuite
scout --help
## Using Docker: https://github.com/nccgroup/ScoutSuite/wiki/Docker-Image

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

scout gcp --report-dir /tmp/gcp --user-account --all-projects
## use "--service-account KEY_FILE" instead of "--user-account" to use a service account

SCOUT_FOLDER_REPORT="/tmp"
for pid in $(gcloud projects list --format="value(projectId)"); do
echo "================================================"
echo "Checking $pid"
mkdir "$SCOUT_FOLDER_REPORT/$pid"
scout gcp --report-dir "$SCOUT_FOLDER_REPORT/$pid" --no-browser --user-account --project-id "$pid"
done

{{#endtab }} {{#endtabs }}

Steampipe

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }} 下载并安装 Steampipe (https://steampipe.io/downloads)。或者使用 Brew：

brew tap turbot/tap
brew install steampipe

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

# Install gcp plugin
steampipe plugin install gcp

# Use https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-compliance.git
git clone https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-compliance.git
cd steampipe-mod-gcp-compliance
# To run all the checks from the dashboard
steampipe dashboard
# To run all the checks from rhe cli
steampipe check all
检查所有项目

为了检查所有项目，您需要生成 gcp.spc 文件，指明所有要测试的项目。您可以按照以下脚本中的指示进行操作。

FILEPATH="/tmp/gcp.spc"
rm -rf "$FILEPATH" 2>/dev/null

# Generate a json like object for each project
for pid in $(gcloud projects list --format="value(projectId)"); do
echo "connection \"gcp_$(echo -n $pid | tr "-" "_" )\" {
plugin  = \"gcp\"
project = \"$pid\"
}" >> "$FILEPATH"
done

# Generate the aggragator to call
echo 'connection "gcp_all" {
plugin      = "gcp"
type        = "aggregator"
connections = ["gcp_*"]
}' >> "$FILEPATH"

echo "Copy $FILEPATH in ~/.steampipe/config/gcp.spc if it was correctly generated"

要检查 其他 GCP 见解（用于枚举服务），请使用: https://github.com/turbot/steampipe-mod-gcp-insights

要检查 Terraform GCP 代码: https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-gcp-compliance

更多 Steampipe 的 GCP 插件: https://github.com/turbot?q=gcp {{#endtab }}

{{#tab name="AWS" }}

# Install aws plugin
steampipe plugin install aws

# Modify the spec indicating in "profile" the profile name to use
nano ~/.steampipe/config/aws.spc

# Get some info on how the AWS account is being used
git clone https://github.com/turbot/steampipe-mod-aws-insights.git
cd steampipe-mod-aws-insights
steampipe dashboard

# Get the services exposed to the internet
git clone https://github.com/turbot/steampipe-mod-aws-perimeter.git
cd steampipe-mod-aws-perimeter
steampipe dashboard

# Run the benchmarks
git clone https://github.com/turbot/steampipe-mod-aws-compliance
cd steampipe-mod-aws-compliance
steampipe dashboard # To see results in browser
steampipe check all --export=/tmp/output4.json

要检查 Terraform AWS 代码：https://github.com/turbot/steampipe-mod-terraform-aws-compliance

更多 Steampipe 的 AWS 插件：https://github.com/orgs/turbot/repositories?q=aws {{#endtab }} {{#endtabs }}

cs-suite

AWS, GCP, Azure, DigitalOcean。
它需要 python2.7，并且看起来没有维护。

Nessus

Nessus 有一个 审计云基础设施 扫描，支持：AWS, Azure, Office 365, Rackspace, Salesforce。在 Azure 中需要一些额外配置以获取 Client Id。

cloudlist

Cloudlist 是一个 多云工具，用于获取资产（主机名，IP 地址）来自云提供商。

{{#tabs }} {{#tab name="Cloudlist" }}

cd /tmp
wget https://github.com/projectdiscovery/cloudlist/releases/latest/download/cloudlist_1.0.1_macOS_arm64.zip
unzip cloudlist_1.0.1_macOS_arm64.zip
chmod +x cloudlist
sudo mv cloudlist /usr/local/bin

{{#endtab }}

{{#tab name="Second Tab" }}

## For GCP it requires service account JSON credentials
cloudlist -config </path/to/config>

{{#endtab }} {{#endtabs }}

cartography

Cartography 是一个 Python 工具，它将基础设施资产及其之间的关系整合在一个由 Neo4j 数据库驱动的直观图形视图中。

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }}

# Installation
docker image pull ghcr.io/lyft/cartography
docker run --platform linux/amd64 ghcr.io/lyft/cartography cartography --help
## Install a Neo4j DB version 3.5.*

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

docker run --platform linux/amd64 \
--volume "$HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json:/application_default_credentials.json" \
-e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/application_default_credentials.json" \
-e NEO4j_PASSWORD="s3cr3t" \
ghcr.io/lyft/cartography  \
--neo4j-uri bolt://host.docker.internal:7687 \
--neo4j-password-env-var NEO4j_PASSWORD \
--neo4j-user neo4j


# It only checks for a few services inside GCP (https://lyft.github.io/cartography/modules/gcp/index.html)
## Cloud Resource Manager
## Compute
## DNS
## Storage
## Google Kubernetes Engine
### If you can run starbase or purplepanda you will get more info

{{#endtab }} {{#endtabs }}

starbase

Starbase 收集来自服务和系统的资产和关系，包括云基础设施、SaaS 应用程序、安全控制等，形成一个直观的图形视图，支持 Neo4j 数据库。

{{#tabs }} {{#tab name="Install" }}

# You are going to need Node version 14, so install nvm following https://tecadmin.net/install-nvm-macos-with-homebrew/
npm install --global yarn
nvm install 14
git clone https://github.com/JupiterOne/starbase.git
cd starbase
nvm use 14
yarn install
yarn starbase --help
# Configure manually config.yaml depending on the env to analyze
yarn starbase setup
yarn starbase run

# Docker
git clone https://github.com/JupiterOne/starbase.git
cd starbase
cp config.yaml.example config.yaml
# Configure manually config.yaml depending on the env to analyze
docker build --no-cache -t starbase:latest .
docker-compose run starbase setup
docker-compose run starbase run

{{#endtab }}

{{#tab name="GCP" }}

## Config for GCP
### Check out: https://github.com/JupiterOne/graph-google-cloud/blob/main/docs/development.md
### It requires service account credentials

integrations:
- name: graph-google-cloud
instanceId: testInstanceId
directory: ./.integrations/graph-google-cloud
gitRemoteUrl: https://github.com/JupiterOne/graph-google-cloud.git
config:
SERVICE_ACCOUNT_KEY_FILE: "{Check https://github.com/JupiterOne/graph-google-cloud/blob/main/docs/development.md#service_account_key_file-string}"
PROJECT_ID: ""
FOLDER_ID: ""
ORGANIZATION_ID: ""
CONFIGURE_ORGANIZATION_PROJECTS: false

storage:
engine: neo4j
config:
username: neo4j
password: s3cr3t
uri: bolt://localhost:7687
#Consider using host.docker.internal if from docker

{{#endtab }} {{#endtabs }}

SkyArk

发现扫描的 AWS 或 Azure 环境中最特权的用户，包括 AWS Shadow Admins。它使用 powershell。

Import-Module .\SkyArk.ps1 -force
Start-AzureStealth

# in the Cloud Console
IEX (New-Object Net.WebClient).DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/cyberark/SkyArk/master/AzureStealth/AzureStealth.ps1')
Scan-AzureAdmins

Cloud Brute

一个工具，用于在主要云服务提供商（亚马逊、谷歌、微软、DigitalOcean、阿里巴巴、Vultr、Linode）上查找公司的（目标）基础设施、文件和应用程序。

CloudFox

  • CloudFox 是一个用于查找云基础设施中可利用攻击路径的工具（目前仅支持 AWS 和 Azure，GCP 即将推出）。
  • 这是一个枚举工具，旨在补充手动渗透测试。
  • 它不会在云环境中创建或修改任何数据。

更多云安全工具列表

Google

GCP

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Workspace

{{#ref}} workspace-security/ {{#endref}}

AWS

{{#ref}} aws-security/ {{#endref}}

Azure

{{#ref}} azure-security/ {{#endref}}

攻击图

Stormspotter 创建 Azure 订阅中资源的“攻击图”。它使红队和渗透测试人员能够可视化攻击面和租户内的转移机会，并增强防御者快速定位和优先处理事件响应工作的能力。

Office365

您需要 Global Admin 或至少 Global Admin Reader（但请注意，Global Admin Reader 有一些限制）。然而，这些限制出现在某些 PS 模块中，可以通过 通过网络应用程序 访问功能来绕过。

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