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>

### Restaurar tabelas

**Permissions:** `bigtable.tables.undelete`

Bigtable oferece exclusão lógica com um período de carência (normalmente 7 dias por padrão). Durante essa janela, um atacante com a permissão `bigtable.tables.undelete` pode restaurar uma tabela recentemente excluída e recuperar todos os seus dados, potencialmente acessando informações sensíveis que se pensava terem sido destruídas.

Isto é particularmente útil para:
- Recuperar dados de tabelas excluídas por defensores durante resposta a incidentes
- Acessar dados históricos que foram eliminados intencionalmente
- Reverter exclusões acidentais ou maliciosas para manter persistência

<details>

<summary>Restaurar tabela do 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

A operação undelete só funciona dentro do período de retenção configurado (padrão 7 dias). Após essa janela expirar, a tabela e seus dados são permanentemente excluídos e não podem ser recuperados por este método.

Criar Authorized Views

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

Authorized views permitem que você apresente um subconjunto selecionado da tabela. Em vez de respeitar o princípio do menor privilégio, use-os para publicar exatamente os conjuntos sensíveis de colunas/linhas que lhe interessam e whitelist seu próprio principal.

Warning

O problema é que, para criar um authorized view você também precisa poder ler e modificar linhas na tabela base; portanto você não está obtendo nenhuma permissão extra, e por isso esta técnica é em grande parte inútil.

</details>

Como o acesso está restrito à view, os defensores frequentemente deixam de notar que você acabou de criar um novo endpoint de alta sensibilidade.

### Ler Authorized Views

**Permissões:** `bigtable.authorizedViews.readRows`

Se você tiver acesso a um Authorized View, pode ler dados dele usando as bibliotecas cliente do Bigtable, especificando o nome do Authorized View nas suas solicitações de leitura. Observe que o Authorized View provavelmente restringirá o que você pode acessar na tabela. Abaixo há um exemplo usando Python:

<details>

<summary>Ler de 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}")

Negação de Serviço via operações de exclusão

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

Qualquer uma das permissões de exclusão do Bigtable pode ser explorada para ataques de negação de serviço. Um atacante com essas permissões pode interromper operações excluindo recursos críticos do Bigtable:

• bigtable.appProfiles.delete: Excluir perfis de aplicativo, rompendo conexões de clientes e configurações de roteamento
• bigtable.authorizedViews.delete: Remover visualizações autorizadas, bloqueando caminhos legítimos de acesso para aplicações
• bigtable.authorizedViews.deleteTagBinding: Remover associações de tags de visualizações autorizadas
• bigtable.backups.delete: Destruir instantâneos de backup, eliminando opções de recuperação de desastres
• bigtable.clusters.delete: Excluir clusters inteiros, causando indisponibilidade imediata dos dados
• bigtable.instances.delete: Remover instâncias completas do Bigtable, apagando todas as tabelas e configurações
• bigtable.tables.delete: Excluir tabelas individuais, causando perda de dados e falhas nas aplicações

</details>

> [!WARNING]
> Operações de exclusão costumam ser imediatas e irreversíveis. Certifique-se de que existam backups antes de testar esses comandos, pois eles podem causar perda permanente de dados e grave interrupção do serviço.

> [!TIP]
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> <details>
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> <summary>Support HackTricks</summary>
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