空间测绘
简介
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。
Flink是一个纯流式计算引擎，而类似于Spark这种微批的引擎，只是Flink流式引擎的一个特例。
简单分析
1. 任意读
org.apache.flink.runtime.rest.handler.router.RouterHandler#channelRead0 部分代码如下
进入箭头所指 org.apache.flink.runtime.rest.handler.router.Router#route(org.apache.flink.shaded.netty4.io.netty.handler.codec.http.HttpMethod, java.lang.String, java.util.Map<java.lang.String,java.util.List<java.lang.String>>)，函数部分代码如下
如上，红框部分会将 path 利用 / 切割成 tokens，注意这里 tokens 是经过了两次 decode 的（在path被切割成tokens时进行第二次decode），而 path 只经过一次 decode，后续会利用 path 进行路由匹配，由于进行了两次 url 编码，所以路由可以正常匹配到 org.apache.flink.runtime.rest.handler.cluster.JobManagerCustomLogHandler，否则将匹配到 org.apache.flink.runtime.rest.handler.legacy.files.StaticFileServerHandler
虽然 StaticFileServerHandler 也能读文件，但是会有跨文件读的 check
最后查看 org.apache.flink.runtime.rest.handler.cluster.JobManagerCustomLogHandler#getFile 代码如下
如上图，filename 是直接从 tokens 中取出，直接拼接到 logDir 父目录下，由于 token 经过 2 次 url 解码，所以能够正常获取到 ../../ ，从而进行跨目录读
2. 任意写
触发点在 org.apache.flink.runtime.rest.FileUploadHandler#channelRead0 ，部分函数如下
如上图，fileUpload 是用户可控的内容，则 filename 也是可控的，所以可以修改 filename 进行跨目录写操作
3. 反序列化
触发点在 org.apache.flink.runtime.rest.handler.job.JobSubmitHandler#loadJobGraph：
如上，当以 post 方式访问到 /v1/jobs 时，会路由到此，简单查看逻辑发现会将我们上传到文件内容进行反序列化操作
鸡肋的反序列化
背景：
已知 apache flink 没有后端模板渲染的功能，前端的模板是通过 nodejs 静态编译得到，如果想要以任意文件写入的方式去修改模板文件，需要重新编译并且重启服务器才能 RCE。flink 中虽然有 plugins 功能，但是不支持热拔插，plugins 中的 jar 包只会在服务启动时被加载一次。最后还有一个功能就是上传 jar 包并且动态执行，但是这是系统的正常功能，不在恶意利用考虑范围内
任意文件写：在 flink 中不能直接 RCE，大都需要重启服务
反序列化：flink 自身依赖非常少，公开已知的 gadgets 全部失效
破局：
从 反序列化入手，重新挖掘针对 flink 的 gadgets，发现 flink 中存在自己实现的反序列化逻辑，并且可以通过 readObject 函数从 jdk 原生反序列化跳到它自实现的反序列化逻辑中，见 org.apache.flink.api.common.state.StateDescriptor#readObject 函数：
如上图，会有一个 deserialize 函数的调用，查看了一下实现类，非常多
其中找到个类：PojoSerializer，其 deserialize 函数部分如下：
如上图，经过仔细分析其功能逻辑，发现是通过反射直接进行属性值填充，所以无法再跳到 getter/setter 调用逻辑中，但是发现上图红框部分，存在类加载调用，且第二参数为 true （会执行类初始化，调用 static 代码块）
于是转变思路，先上传恶意 class 文件，然后触发 jdk 反序列化，最后利用它自实现的反序列化功能，加载恶意 class 文件
首先需要去验证，系统启动时 classpath 是否存在目录（非 jar 文件路径），启动 classpath 参数如下
如上图，能够看出是直接加载了所有的 /lib 目录下的 jar 文件，但是后面存在 三个 : ，猜测可能会将程序启动目录作为 classpath
动态调试如下：
如上图，证明猜测正确，系统自动将程序启动目录（根目录）作为了一个类加载路径。
所以可以将恶意 class 写入 flink-1.11.2/ 目录，然后经过反序列化去加载 class ，从而进行 RCE
总结
任意读过程中的两次 urldecode 比较有意思，第一次decode产生 path，path 再次decode并切割产生tokens，path 会被当作路由进行匹配，而tokens会被当作最终的函数参数。
反序列化更是鸡肋，但是从上文中也能发现，虽然现在通用反序列化gadgets越来越不好用，但是由于程序自身需要，还是会涉及到很多反序列化场景，所以针对性的gadgets挖掘很有必要，在漏洞挖掘的时候应该让思路更活跃一些，就会发现更多有意思的东西
flink 本身是没有鉴权的，并且它本身支持任意jar包上传并执行，所以需要严格控制其网络访问权限，目前任意文件读写都已经在最新版修复。
本文始发于微信公众号（安全客）：Apache Flink 多个漏洞分析
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