破绽描绘

Apache Spark 组件存在命令注入破绽的信息，破绽要挟等级：高危。

该破绽是由于 Apache Spark Core 中援用了 Hadoop 里不平安的解压函数 unTar，攻击者可应用该破绽结构歹意数据来执行命令，最终获取效劳器最高权限。
 

组件引见

Apache Spark 是一种用于大数据工作负载的散布式开源处置系统。它运用内存中缓存和优化的查询执行方式，可针对任何范围的数据停止快速剖析查询。它提供运用 Java、Scala、Python 和 R 言语的开发 API，支持跨多个工作负载重用代码—批处置、交互式查询、实时剖析、机器学习和图形处置等。
 

应用条件

1、用户认证：暂不肯定
2、前置条件：无
3、触发方式：远程或者本地
 

影响范围

目前受影响的 Apache Spark 版本：
Apache Spark < 3.1.3
Apache Spark < 3.2.2
 

环境搭建

https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-38631
下载`spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz`，在Ubuntu 20.04中参加远程调试配置并启动`spark-shell`：

默许开启4040端口监听：

破绽剖析

hadoop-common unTar函数

定位`org.apache.hadoop.fs#unTar`：

这里Windows和Linux处置方式不同。破绽出在Linux系统的处置函数`unTarUsingTar`中：

将文件名直接停止拼接然后带入shell执行，存在命令注入的风险。

Spark shell命令注入

定位`Utils.unpack`：

为了便当触发破绽，首先创立如下文件：

查看官方开发文档，找到函数`addArchive`存在解压操作：

执行`scala`命令，在`org.apache.spark.SparkContext#addArchive`触发断点

不断跟到破绽触发点

完成RCE

处理计划

如何检测组件版本

运转 spark-shell 命令，查看输出中的版本信息。

官方修复倡议

当前官方已发布最新版本，倡议受影响的用户及时更新晋级到最新版本。链接如下：
https://spark.apache.org/downloads.html
 

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