Графики с подвохом. Эксплуатируем XSS в BokehJS внутри VS Code Webview

Начало истории

Пред­ставь: обыч­ный буд­ний день ана­лити­ка. Он работа­ет со сво­им инстан­сом VS Code Server, под­нятым в клас­тере Kubeflow, пишет скрип­ты на Python и запус­кает их в Jupyter Notebook с исполь­зовани­ем фай­лов с рас­ширени­ем .ipynb. А для ана­лиза визу­али­зиру­ет резуль­таты с помощью биб­лиоте­ки BokehJS.

В тот день в работе у ана­лити­ка был мас­сив с User-Agent’ами поль­зовате­лей, которые заходи­ли на сайт ком­пании. Задача прос­тая — про­ана­лизи­ровать этот мас­сив с заголов­ками и пос­тро­ить гра­фик, на котором будет наг­лядная кар­тина: с каких устрой­ств чаще посеща­ют сайт. Но вмес­то при­выч­ного гра­фика на экра­не появ­ляют­ся стран­ные строч­ки кода. Про­изош­ла вне­зап­ная XSS-инъ­екция там, где ее сов­сем не ждешь. То, что начина­лось как рутин­ный ана­лиз дан­ных, вне­зап­но прев­ратилось в исто­рию об уяз­вимос­ти, где обыч­ная визу­али­зация дан­ных неожи­дан­но помог­ла рас­познать ата­ку на инфраструк­туру.

Bug Bounty превращается в исследование

Од­нажды утром, выпив чаш­ку кофе и пос­мотрев котиков в интерне­те, я обна­ружил новый репорт в нашей прог­рамме Bug Bounty: ресер­чер сооб­щил об уяз­вимос­ти blind XSS. А кон­крет­нее на его внеш­ний сер­вер при­шел отстук с нашего под­домена, где рас­положен клас­тер Kubeflow. У меня момен­таль­но воз­никло нес­коль­ко воп­росов: что пос­лужило источни­ком проб­лемы? Как не допус­тить такого в будущем? Но глав­ное — какой мак­сималь­ный ущерб от экс­плу­ата­ции уяз­вимос­ти смог бы нанес­ти зло­умыш­ленник, если бы узнал о ней?

Как выяс­нилось, источник это­го отсту­ка ока­зал­ся сов­сем обыч­ным. Один из ана­лити­ков, выпол­няя скрип­ты в под­нятом VS Code Server в Kubeflow, обра­баты­вал дан­ные — часть которых име­ла поль­зователь­ский ввод. Далее, без руч­ной очис­тки опас­ных сим­волов, дан­ные нап­рямую под­став­лялись в фун­кции для генера­ции гра­фиков. Ник­то не пред­полагал, что в этих дан­ных могут скры­вать­ся опас­ные конс­трук­ции, тем более что мы все при­вык­ли доверять таким надеж­ным инс­тру­мен­там, как Jupyter или VS Code. Работая с ними, мы не ожи­даем угроз безопас­ности, и кажет­ся, что в таких популяр­ных про­дук­тах XSS вооб­ще невоз­можны. Но на прак­тике все ока­залось ина­че...

В этой статье мы не будем рас­смат­ривать тему Bug Bounty и все, что было свя­зано с репор­том. Вмес­то это­го давай сос­редото­чим­ся на общей кар­тине необыч­ного век­тора ата­ки и иссле­дуем ее воз­можнос­ти в кон­тек­сте клас­тера Kubeflow.

Проблемная ячейка

Да­вай вос­про­изве­дем пол­ную цепоч­ку ата­ки в тес­товой сре­де, а нач­нем мы с прос­той ячей­ки в фай­ле Jupyter Notebook.

Вмес­то обыч­ных чисел в гра­фик Bokeh мы переда­дим XSS-наг­рузку (будем учи­тывать, что мы ана­лизи­руем заголо­вок User-Agent, который поль­зователь может кон­тро­лиро­вать). Наша XSS-наг­рузка будет выг­лядеть так:

cell.ipynb

За­пус­тив ячей­ку в VS Code с рас­ширени­ем для работы с фай­лами Jupyter Notebook, замеча­ем, что вмес­то отоб­ражения гра­фика отра­ботал наш пей­лоад.

Мы можем сох­ранить файл и тем самым уви­деть, что хра­нит­ся в выход­ной ячей­ке.