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ClickHouse多个漏洞原理分析

发布时间 2022-03-21

一、漏洞概述


ClickHouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的云数据库管理系统，ClickHouse广泛应用于云平台的大数据分析应用中，其用户包括uber、ebay、德意志银行、阿里巴巴、腾讯等。


近日，JFrog安全研究团队披露了在ClickHouse DBMS中发现的7个漏洞，拥有ClickHouse最低权限的攻击者可以通过这些漏洞使ClickHouse服务器崩溃、泄漏内存内容，甚至导致远程代码执行（RCE）。

漏洞影响了ClickHouse 21.10.2.15版本之前的所有版本。具体漏洞描述如下表所示：


图片1.png


二、处置建议


2021年10月18日发布的ClickHouse 21.10.2.15版本修复了上述的7个漏洞，请尽快升级到ClickHouse 21.10.2.15及以后的版本。


下载链接：

https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/releases/


缓解措施：

如果无法升级，请在服务器中添加防火墙策略，限制只允许特定IP的客户端访问WEB端口(8123)和TCP服务器端口(9000)。


三、漏洞分析


这些漏洞都存在ClickHouse Server处理压缩数据的请求处理过程中，ClickHouse Server支持对用户请求的附带数据进行压缩。用户可以在发起WEB请求时，将decompress标志设为1即可，举例如下：

cat query.bin | curl -sS —data-binary @-‘http://serverIP:8123/?user=xxx&password=xxx&decompress=1' 

查询的附带数据(query.bin)可以按下面的结构进行组织：


图片2.png


ClickHouse支持多种压缩格式，包括LZ4、Gorilla、Delta等多种压缩算法。ClickHouse Server根据请求中附带数据的压缩算法标识，调用不同的解压算法来对数据进行解压。


3.1 LZ4算法介绍


LZ4压缩算法是LZ算法系列中的一种，也是目前综合效率最快的压缩算法之一。

一个LZ4压缩块由多个LZ4序列组成，LZ4序列由以下数据构成，如下图所示：


图片3.png

Token大小为1字节，高4个bits为不可压缩数据(literal）的长度(literallength)，而低4个bits为可以压缩数据(match)长度(match length)。如果literallength的值为0，则表示后续数据里没有literal。由于literal length只有4比特来表示，它的最大值为15。当literal数据的大小大于等于15时，需要在Token字段后添加格外的字节来表示literal的长度（Literal length+）。


如果match length的值为0，则表示后续数据里没有match。由于matchlength只有4比特来表示，它的最大值为15。当match数据的大小大于等于15时，需要在offset字段后添加格外的字节来表示match的长度（match length+）。

Literals指没有重复、首次出现的字节流，即不可压缩的部分。

Offset指的是现在字符串离它的匹配项的长度，而匹配长度指的是现在字符串与字典中相同字符串的匹配长度。offset占用2个字节，即最大值为65535。

Match指重复项，可以压缩的部分。


 3.2 CVE-2021-43304原理

src/Compression/LZ4_decompress_faster.cpp的decompressImpl函数在拷贝LZ4序列数据的literal时，没有判断复制的数据是否超过目标缓冲区的限制。当需要复制的数据超过目标缓存的大小时，会导致堆溢出。


图片4.png


如上图代码所示，ip是指向压缩缓冲区的指针。op是指向分配的目标缓冲区的指针，该目标缓冲区的大小为报头中给定的解压大小。copy_end是指向复制区域末端的指针。


copy_amount是模板的参数，可以是8、16或32。复制区域被分块复制，每个块的大小都与复制量相同。

攻击者可以构造恶意的LZ4序列数据，其中litera的长度(length变量)大于dest_size，将导致堆溢出。


3.3 CVE-2021-43304漏洞复现

我们可以构造这样的请求数据，其中压缩算法为LZ4，literal的长度为255*200，而dest_size为1。由于literal的大小远大于解压后缓冲区的大小，当clickhouse_server进行复制操作时将导致堆溢出，触发程序崩溃。


图片5.png


3.4 CVE-2021-43305漏洞原理


漏洞存在src/Compression/LZ4_decompress_faster.cpp的decompressImpl函数中，该函数直接从LZ4压缩数据中读取16位无符号偏移量（offset攻击者可以控制），offset用于定位match数据的位置，当offset的值大于dest_size的值时，copyOverlap操作将导致堆溢出。


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3.5 CVE-2021-42388及CVE-2021-42387漏洞原理


漏洞存在src/Compression/LZ4_decompress_faster.cpp的decompressImpl函数中，该函数直接从LZ4压缩数据中读取16位无符号偏移量（offset攻击者可以控制）,该偏移量用于计算wildCopy操作的源数据地址。当offset的值为大于copy_amount时(如offset = 0xffff），将导致程序将op地址之前的数据拷贝到op指向的地址中，从而导致越界读。


图片7.png


CVE-2021-42387是CVE-2021-42388的一个类似漏洞，这里就不再介绍。


3.6 CVE-2021-42389、CVE-2021-42390、CVE-2021-42391漏洞原理

ClickHouse支持的DoubleDelta编解码器、Delta编解码器、Gorilla编解码器中都存在被零除的漏洞。它们基于将压缩缓冲区的第一个字节设置为零。解压代码读取压缩缓冲区的第一个字节，并对其执行模运算以获得剩余字节，当source[0]为0时，CPU对0进行取模时操作将发生除0异常。


图片8.png


四、结束语


大数据时代下，大量数据聚集、连接及网络边界的延伸都为数据库的的安全提出了更高的要求。数据库作为信息技术系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，成为企业和机构最具有战略性的核心数据资产，因此数据库方面的安全值得我们持续关注。


参考链接：

[1]https://jfrog.com/blog/7-rce-and-dos-vulnerabilities-found-in-clickhouse-dbms/

[2]https://github.com/ClickHouse/ClickHouse

[3]https://thehackernews.com/2022/03/multiple-flaws-uncovered-in-clickhouse.html

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