scadastrangelove/zeronights2025-GRAFUNA
GitHub: scadastrangelove/zeronights2025-GRAFUNA
针对 Grafana 可观测性平台的红队研究工具集，揭示监控基础设施作为攻击面的潜在风险。
Stars: 1 | Forks: 1
# 我只是想…… GRAFUNA 红队
可观测性关乎可见性。
可见性是双向的。
如果你能看到它，别人也能看到。
这个仓库包含了我最近演讲的公开部分：幻灯片 + 小型辅助脚本。
这里的所有内容都是**只读 / 教育性质**的，除非你决定发挥创意（请勿这样做）。
## 文件
- 幻灯片 (PDF): **Gordey - Grafana - ZN2025.pdf**
- 脚本: **grafana_inventory.py**
- 脚本: **grafana\_mssql\_health_mapper.py**
- 脚本: **grafana\_infinity\_proxy_poc.py**
## 演讲内容
云原生可观测性技术栈 (Prometheus / Grafana / friends) 是：
- 无处不在，
- 功能强大，
- 并且通常带有“没问题”的默认配置。
悖论在于：我们构建监控是为了**减少**事故，却不小心创建了一个新的攻击面来**引发**事故。 涵盖的主题（高层概览）：
- `/metrics`, `/debug`, `/pprof`，“有用的” API，以及为什么它们对*错误*的人很有用。
- Grafana 作为**控制平面**（dashboards, plugins, datasources, users/roles）。
- 大规模错误配置，以及为什么“内部服务”是一个营销良好的幻想。
- 红队检查清单 + 蓝队缓解措施（又名“绑定到 localhost 并祈祷”）。 **如果你观察的时间足够长，可观测性也会回望你。
（并且它会提交一个工单。）** # 超声波 Vibecoding 会议 我在一次超快的 vibecoding 会议中制作了这些。 它们勉强能跑，危险程度刚好，但还没好到值得骄傲。 如果你想使用它们，你必须修复它们。
修复它们就是 CAPTCHA。
通过 CAPTCHA 证明你（大概）是一个人类。
# 需求 - Python 3.8+ - `requests` ``` pip install requests ``` ## `grafana_inventory.py` 一个用于 Grafana 的最小化资产收集器： - 拉取元数据（健康状态、用户、datasources、plugins、dashboards/folders） - 输出 Markdown 报告 - **不写入** Grafana（仅限 GET） - 在 URL 中编辑 `user:pass@host` ### 用法 ``` python3 grafana_inventory.py \ --base-url "https://grafana.example.com" \ --output grafana_inventory.md \ --api-key ""
```
你也可以通过环境变量提供 token：
```
export GRAFANA_API_KEY=""
python3 grafana_inventory.py --base-url "https://grafana.example.com"
```
注意：
* 适用于子路径（`https://host/grafana`）。
* 允许在没有 token 的情况下运行（有时很有信息量）：你只会收集到匿名用户能看到的内容。
* 输出故意设计得很无聊。无聊是好事。无聊就是安全。（通常如此。）
*
## `grafana_mssql_health_mapper.py`
**它是什么：**
一个 Grafana **MSSQL datasource** 滥用工具，将 `/api/datasources/.../health` 变成一个粗糙的**连通性探测器**。
**它做什么（用人类语言说）：**
- 获取一个 Grafana MSSQL datasource
- 反复将其目标服务器重写为 `host:port`
- 调用 datasource **健康检查**
- 根据结果文本 + 时间推断“有响应 / 无响应 / 超时”
- 定期轮换 auth token，因为平台看你做这事会感到厌烦
**为什么存在：** 因为“仅限内部”只是一个睡前故事，而 datasources 通常是一个带 GUI 的可编程网络边界。 **它不是什么：**
- 不是扫描器
- 不是可靠的事实
- 不隐蔽
- 不能用于生产环境
**输入 / 旋钮（预期）：**
- Grafana base URL
- Session/API token
- Datasource ID (MSSQL)
- Hosts (CIDR/ranges)
- Ports 列表
- Timeouts / 并发行为（取决于你的修改）
**输出：**
- 一串“可能开放 / 可能关闭 / 可能被过滤 / 可能 Grafana 讨厌你”
- 如果你打算假装这是科学，你会想把它管道传输到结构化的东西里 **已知的罪过：**
- 错误字符串解析当作“协议”
- 当延迟、代理或速率限制决定模仿物理学时，启发式方法会撒谎
- 如果你跑得太猛，Grafana 就会开始做 Grafana 会做的事（tokens、节流、悲伤）
**修复我 CAPTCHA 想法：**
- 添加 JSONL 输出（`host`, `port`, `status`, `latency_ms`, `raw_error`）
- 使状态分类明确化（不要“可能”）
- 添加退避 / 速率限制
- 使 datasource 选择更安全（不要硬编码 ID/名称假设）
- 添加 dry-run 模式（打印计划变更而不触碰 Grafana）
## 2) `grafana_infinity_proxy_poc.py` (又名 `grafproxy.py`) **它是什么：**
一个本地 HTTP 服务器，试图使用 Grafana 的 **Infinity datasource**（`yesoreyeram-infinity-datasource`）作为一个豪华版的 **fetcher/proxy**，主要是为了理解管道的行为。 **它做什么（用人类语言说）：**
- 启动一个微型本地 HTTP 监听器
- 查找 Infinity datasource（硬编码名称假设）
- 修改其 config/params
- 调用 Grafana `/api/ds/query`
- 从响应中提取一块数据并返回给你
**为什么存在：**
因为有时你不需要完整的漏洞利用链——你需要理解**管道的形状**。 **当前状态：**
PoC / 未完成 / “在我机器上能跑”的气场。 它只是一个想法的草图，不是一个工具。 **它不是什么：**
- 不是安全的代理
- 不是通用的 SSRF 框架
- 除非你喜欢应急响应，否则不是你应该暴露给互联网的东西
**输出：**
- Datasource 返回的任何内容，加上你在学习过程中意外泄露的内容 **已知的罪过：**
- 硬编码的 datasource 名称/类型期望
- 最小化的验证
- “请求路径”和“目标 URL”之间区分薄弱
- 那种*教会你*为什么需要代码审查的代码 **修复我 CAPTCHA 想法：**
- 使 datasource 选择明确化（通过 args/env 指定 ID）
- 正确解析和验证请求的 URL（允许列表、协议检查、无惊吓）
- 返回结构化结果 + 错误（不要静默吞掉）
- 添加有助于调试但不泄露秘密的日志
- 添加单元测试，只为在受控环境中体验痛苦
## 安全 / 法律 * 仅在你拥有或明确获得测试许可的系统上使用。 * 如果你把这指向随机的互联网终端：恭喜你，你变成了事故/问题/刑事案件。 ## 致谢 Sergey Gordeychik. 如果你觉得这很有用，请修补你的可观测性技术栈。如果你觉得这很可怕，请修补两次。 ## 许可证 代码：MIT 幻灯片：CC BY 4.0 或者选别的也行。
- 无处不在，
- 功能强大，
- 并且通常带有“没问题”的默认配置。
悖论在于：我们构建监控是为了**减少**事故，却不小心创建了一个新的攻击面来**引发**事故。 涵盖的主题（高层概览）：
- `/metrics`, `/debug`, `/pprof`，“有用的” API，以及为什么它们对*错误*的人很有用。
- Grafana 作为**控制平面**（dashboards, plugins, datasources, users/roles）。
- 大规模错误配置，以及为什么“内部服务”是一个营销良好的幻想。
- 红队检查清单 + 蓝队缓解措施（又名“绑定到 localhost 并祈祷”）。 **如果你观察的时间足够长，可观测性也会回望你。
（并且它会提交一个工单。）** # 超声波 Vibecoding 会议 我在一次超快的 vibecoding 会议中制作了这些。 它们勉强能跑，危险程度刚好，但还没好到值得骄傲。 如果你想使用它们，你必须修复它们。
修复它们就是 CAPTCHA。
通过 CAPTCHA 证明你（大概）是一个人类。
# 需求 - Python 3.8+ - `requests` ``` pip install requests ``` ## `grafana_inventory.py` 一个用于 Grafana 的最小化资产收集器： - 拉取元数据（健康状态、用户、datasources、plugins、dashboards/folders） - 输出 Markdown 报告 - **不写入** Grafana（仅限 GET） - 在 URL 中编辑 `user:pass@host` ### 用法 ``` python3 grafana_inventory.py \ --base-url "https://grafana.example.com" \ --output grafana_inventory.md \ --api-key "
- 反复将其目标服务器重写为 `host:port`
- 调用 datasource **健康检查**
- 根据结果文本 + 时间推断“有响应 / 无响应 / 超时”
- 定期轮换 auth token，因为平台看你做这事会感到厌烦
**为什么存在：** 因为“仅限内部”只是一个睡前故事，而 datasources 通常是一个带 GUI 的可编程网络边界。 **它不是什么：**
- 不是扫描器
- 不是可靠的事实
- 不隐蔽
- 不能用于生产环境
**输入 / 旋钮（预期）：**
- Grafana base URL
- Session/API token
- Datasource ID (MSSQL)
- Hosts (CIDR/ranges)
- Ports 列表
- Timeouts / 并发行为（取决于你的修改）
**输出：**
- 一串“可能开放 / 可能关闭 / 可能被过滤 / 可能 Grafana 讨厌你”
- 如果你打算假装这是科学，你会想把它管道传输到结构化的东西里 **已知的罪过：**
- 错误字符串解析当作“协议”
- 当延迟、代理或速率限制决定模仿物理学时，启发式方法会撒谎
- 如果你跑得太猛，Grafana 就会开始做 Grafana 会做的事（tokens、节流、悲伤）
**修复我 CAPTCHA 想法：**
- 添加 JSONL 输出（`host`, `port`, `status`, `latency_ms`, `raw_error`）
- 使状态分类明确化（不要“可能”）
- 添加退避 / 速率限制
- 使 datasource 选择更安全（不要硬编码 ID/名称假设）
- 添加 dry-run 模式（打印计划变更而不触碰 Grafana）
## 2) `grafana_infinity_proxy_poc.py` (又名 `grafproxy.py`) **它是什么：**
一个本地 HTTP 服务器，试图使用 Grafana 的 **Infinity datasource**（`yesoreyeram-infinity-datasource`）作为一个豪华版的 **fetcher/proxy**，主要是为了理解管道的行为。 **它做什么（用人类语言说）：**
- 启动一个微型本地 HTTP 监听器
- 查找 Infinity datasource（硬编码名称假设）
- 修改其 config/params
- 调用 Grafana `/api/ds/query`
- 从响应中提取一块数据并返回给你
**为什么存在：**
因为有时你不需要完整的漏洞利用链——你需要理解**管道的形状**。 **当前状态：**
PoC / 未完成 / “在我机器上能跑”的气场。 它只是一个想法的草图，不是一个工具。 **它不是什么：**
- 不是安全的代理
- 不是通用的 SSRF 框架
- 除非你喜欢应急响应，否则不是你应该暴露给互联网的东西
**输出：**
- Datasource 返回的任何内容，加上你在学习过程中意外泄露的内容 **已知的罪过：**
- 硬编码的 datasource 名称/类型期望
- 最小化的验证
- “请求路径”和“目标 URL”之间区分薄弱
- 那种*教会你*为什么需要代码审查的代码 **修复我 CAPTCHA 想法：**
- 使 datasource 选择明确化（通过 args/env 指定 ID）
- 正确解析和验证请求的 URL（允许列表、协议检查、无惊吓）
- 返回结构化结果 + 错误（不要静默吞掉）
- 添加有助于调试但不泄露秘密的日志
- 添加单元测试，只为在受控环境中体验痛苦
## 安全 / 法律 * 仅在你拥有或明确获得测试许可的系统上使用。 * 如果你把这指向随机的互联网终端：恭喜你，你变成了事故/问题/刑事案件。 ## 致谢 Sergey Gordeychik. 如果你觉得这很有用，请修补你的可观测性技术栈。如果你觉得这很可怕，请修补两次。 ## 许可证 代码：MIT 幻灯片：CC BY 4.0 或者选别的也行。
标签：API 滥用, API集成, Grafana, POC 验证, Proxy, Python, ZeroNights 2025, 仪表板安全, 内部服务暴露, 可观测性, 安全会议, 密码管理, 开放策略代理, 控制平面, 插件安全, 插件系统, 攻击面, 数据展示, 数据源利用, 无后门, 混合加密, 红队, 蓝队防御, 资产收集, 足迹分析, 逆向工具