gcloud bigtable instances tables restore
–source=projects/<PROJECT_ID_SOURCE>/instances/<INSTANCE_ID_SOURCE>/clusters/<CLUSTER_ID>/backups/<BACKUP_ID>
–async
–destination=<TABLE_ID_NEW>
–destination-instance=<INSTANCE_ID_DESTINATION>
–project=<PROJECT_ID_DESTINATION>

</details>

### Ripristino tabelle

**Permessi:** `bigtable.tables.undelete`

Bigtable supporta la soft-deletion con un periodo di grazia (tipicamente 7 giorni per impostazione predefinita). Durante questa finestra, un attaccante con il permesso `bigtable.tables.undelete` può ripristinare una tabella eliminata di recente e recuperare tutti i suoi dati, accedendo potenzialmente a informazioni sensibili che si ritenevano distrutte.

Questo è particolarmente utile per:
- Recuperare dati da tabelle eliminate dai difensori durante la risposta agli incidenti
- Accedere a dati storici che sono stati cancellati intenzionalmente
- Ripristinare eliminazioni accidentali o dannose per mantenere la persistenza

<details>

<summary>Ripristina tabella Bigtable</summary>
```bash
# List recently deleted tables (requires bigtable.tables.list)
gcloud bigtable instances tables list --instance=<instance-id> \
--show-deleted

# Undelete a table within the retention period
gcloud bigtable instances tables undelete <table-id> \
--instance=<instance-id>

Note

L’operazione di undelete funziona solo entro il periodo di retention configurato (impostazione predefinita 7 giorni). Dopo la scadenza di questa finestra, la tabella e i suoi dati vengono eliminati definitivamente e non possono essere recuperati tramite questo metodo.

Create Authorized Views

Permissions: bigtable.authorizedViews.create, bigtable.tables.readRows, bigtable.tables.mutateRows

Authorized views permettono di presentare un sottoinsieme curato della tabella. Invece di rispettare il principio del minimo privilegio, usale per pubblicare esattamente i set di colonne/righe sensibili che ti interessano e per inserire nella whitelist il tuo principal.

Warning

Il fatto è che per creare una authorized view devi anche poter leggere e mutare le righe nella tabella di base; quindi non ottieni alcun permesso aggiuntivo, pertanto questa tecnica è per lo più inutile.

</details>

Poiché l'accesso è limitato alla view, i difensori spesso trascurano il fatto che hai appena creato un nuovo endpoint ad alta sensibilità.

### Lettura di Authorized Views

**Permessi:** `bigtable.authorizedViews.readRows`

Se hai accesso a un Authorized View, puoi leggere i dati da esso usando le librerie client di Bigtable specificando il nome dell'authorized view nelle tue richieste di lettura. Nota che l'authorized view probabilmente limiterà ciò a cui puoi accedere dalla table. Di seguito un esempio che usa Python:

<details>

<summary>Leggere dall'Authorized View (Python)</summary>
```python
from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable_v2 import BigtableClient as DataClient
from google.cloud.bigtable_v2 import ReadRowsRequest

# Set your project, instance, table, view id
PROJECT_ID = "gcp-labs-3uis1xlx"
INSTANCE_ID = "avesc-20251118172913"
TABLE_ID = "prod-orders"
AUTHORIZED_VIEW_ID = "auth_view"

client = bigtable.Client(project=PROJECT_ID, admin=True)
instance = client.instance(INSTANCE_ID)
table = instance.table(TABLE_ID)

data_client = DataClient()
authorized_view_name = f"projects/{PROJECT_ID}/instances/{INSTANCE_ID}/tables/{TABLE_ID}/authorizedViews/{AUTHORIZED_VIEW_ID}"

request = ReadRowsRequest(
authorized_view_name=authorized_view_name
)

rows = data_client.read_rows(request=request)
for response in rows:
for chunk in response.chunks:
if chunk.row_key:
row_key = chunk.row_key.decode('utf-8') if isinstance(chunk.row_key, bytes) else chunk.row_key
print(f"Row: {row_key}")
if chunk.family_name:
family = chunk.family_name.value if hasattr(chunk.family_name, 'value') else chunk.family_name
qualifier = chunk.qualifier.value.decode('utf-8') if hasattr(chunk.qualifier, 'value') else chunk.qualifier.decode('utf-8')
value = chunk.value.decode('utf-8') if isinstance(chunk.value, bytes) else str(chunk.value)
print(f"  {family}:{qualifier} = {value}")

Denial of Service tramite operazioni di eliminazione

Permessi: bigtable.appProfiles.delete, bigtable.authorizedViews.delete, bigtable.authorizedViews.deleteTagBinding, bigtable.backups.delete, bigtable.clusters.delete, bigtable.instances.delete, bigtable.tables.delete

Qualsiasi permesso di eliminazione di Bigtable può essere sfruttato per attacchi di Denial of Service. Un attaccante con questi permessi può interrompere le operazioni eliminando risorse critiche di Bigtable:

• bigtable.appProfiles.delete: Eliminare i profili di applicazione, interrompendo le connessioni client e le configurazioni di routing
• bigtable.authorizedViews.delete: Rimuovere le visualizzazioni autorizzate, interrompendo i percorsi di accesso legittimi per le applicazioni
• bigtable.authorizedViews.deleteTagBinding: Rimuovere le associazioni di tag dalle visualizzazioni autorizzate
• bigtable.backups.delete: Distruggere snapshot di backup, eliminando le opzioni di disaster recovery
• bigtable.clusters.delete: Eliminare interi cluster, causando l’indisponibilità immediata dei dati
• bigtable.instances.delete: Rimuovere intere istanze Bigtable, cancellando tutte le tabelle e le configurazioni
• bigtable.tables.delete: Eliminare singole tabelle, causando perdita di dati e malfunzionamenti delle applicazioni

</details>

> [!WARNING]
> Le operazioni di eliminazione sono spesso immediate e irreversibili. Assicurati che siano disponibili backup prima di testare questi comandi, poiché possono causare perdita permanente di dati e gravi interruzioni del servizio.

> [!TIP]
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> Impara e pratica il hacking Azure: <img src="../../../../../images/azrte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">[**HackTricks Training Azure Red Team Expert (AzRTE)**](https://training.hacktricks.xyz/courses/azrte)<img src="../../../../../images/azrte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">
>
> <details>
>
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