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>

### 테이블 복구

**권한:** `bigtable.tables.undelete`

Bigtable은 일반적으로 기본값으로 7일인 유예 기간(grace period)을 가진 소프트 삭제를 지원합니다. 이 기간 동안 `bigtable.tables.undelete` 권한을 가진 공격자는 최근에 삭제된 테이블을 복원하고 모든 데이터를 복구하여 파기된 것으로 여겨졌던 민감한 정보에 접근할 수 있습니다.

특히 다음과 같은 상황에서 유용합니다:
- 사건 대응 중 방어자(defenders)가 삭제한 테이블에서 데이터 복구
- 의도적으로 삭제된 과거 데이터에 접근
- 우발적이거나 악의적인 삭제를 되돌려 persistence를 유지

<details>

<summary>Bigtable 테이블 복구</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

undelete 작업은 구성된 보존 기간(기본값 7일) 내에서만 작동합니다. 이 기간이 지나면 테이블과 해당 데이터는 영구적으로 삭제되며 이 방법으로 복구할 수 없습니다.

권한 있는 뷰 생성

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

Authorized views를 사용하면 테이블의 선별된 하위 집합을 표시할 수 있습니다. 최소 권한(least privilege)을 준수하는 대신, 관심 있는 민감한 열/행 집합을 정확히 공개하고 자신의 주체를 화이트리스트에 올리는 데 사용하세요.

Warning

문제는 권한 있는 뷰를 생성하려면 기본 테이블에서 행을 읽고 변경(mutate)할 수 있어야 하기 때문에 추가 권한을 얻는 것이 아니며, 따라서 이 기법은 대부분 쓸모가 없습니다.

</details>

액세스가 뷰에 한정되기 때문에 수비 측은 방금 새로 생성한 민감도 높은 엔드포인트를 종종 간과합니다.

### 권한 있는 뷰 읽기

**Permissions:** `bigtable.authorizedViews.readRows`

Authorized View에 접근 권한이 있다면, read 요청에서 authorized view 이름을 지정하여 Bigtable client libraries를 사용해 해당 뷰의 데이터를 읽을 수 있습니다. authorized view는 테이블에서 접근할 수 있는 내용을 제한할 가능성이 있다는 점에 유의하세요. 아래는 Python을 사용한 예시입니다:

<details>

<summary>권한 있는 뷰에서 읽기 (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 via Delete Operations

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

Bigtable의 삭제 권한은 denial of service attacks에 악용될 수 있습니다. 이러한 권한을 가진 공격자는 중요한 Bigtable 리소스를 삭제하여 운영을 중단시킬 수 있습니다:

• bigtable.appProfiles.delete: 애플리케이션 프로파일을 삭제하여 클라이언트 연결 및 라우팅 구성을 중단시킵니다
• bigtable.authorizedViews.delete: authorized view를 제거하여 애플리케이션의 정상적인 접근 경로를 차단합니다
• bigtable.authorizedViews.deleteTagBinding: authorized view에서 태그 바인딩을 제거합니다
• bigtable.backups.delete: 백업 스냅샷을 파기하여 재해 복구 옵션을 없앱니다
• bigtable.clusters.delete: 전체 클러스터를 삭제하여 즉시 데이터 사용 불가 상태를 초래합니다
• bigtable.instances.delete: 전체 Bigtable 인스턴스를 제거하여 모든 테이블과 구성을 삭제합니다
• bigtable.tables.delete: 개별 테이블을 삭제하여 데이터 손실과 애플리케이션 장애를 일으킵니다

</details>

> [!WARNING]
> 삭제 작업은 종종 즉시 실행되며 되돌릴 수 없습니다. 이러한 명령을 테스트하기 전에 백업이 존재하는지 확인하세요. 영구적인 데이터 손실 및 심각한 서비스 중단을 초래할 수 있습니다.

> [!TIP]
> AWS 해킹 배우기 및 연습하기:<img src="../../../../../images/arte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">[**HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)**](https://training.hacktricks.xyz/courses/arte)<img src="../../../../../images/arte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">\
> GCP 해킹 배우기 및 연습하기: <img src="../../../../../images/grte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">[**HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)**](https://training.hacktricks.xyz/courses/grte)<img src="../../../../../images/grte.png" alt="" style="width:auto;height:24px;vertical-align:middle;">
> Azure 해킹 배우기 및 연습하기: <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>
>
> <summary>HackTricks 지원하기</summary>
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>
> </details>