Skip to content
KitploitKITPLOIT
도구블로그
제출
도구블로그
제출

해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

Kitploit은 해킹, 사이버 보안 및 침투 테스트 도구 디렉토리입니다. 최신 프로젝트 업데이트를 발견하여 취약점을 찾고, 시스템을 분석하고, 테스트를 자동화하고, 보안을 강화하세요.

··피드·문의·개인정보·© 2026 Kitploit

도구 디렉토리

카테고리

모든 카테고리 보기
Loading categories
CVE-2026-8838-RCE — CVE-2026-8838에 대한 교육용 PoC로, Amazon Redshift Python Driver의 vector_in()에서 안전하지 않은 eval()을 통해 발생하는 심각한 RCE 취약점입니다. 기술적 분석, 공격 벡터 및 완화 지침을 포함합니다. | Kitploit
도구/GitHubGitHub/maxime288/cve-2026-8838-rce
Vulnerability AnalysisExploitationCTFLearning & EducationBinary ExploitationLabs & Practice
GitHubmaxime288/cve-2026-8838-rce

CVE-2026-8838-RCE

CVE-2026-8838에 대한 교육용 PoC로, Amazon Redshift Python Driver의 vector_in()에서 안전하지 않은 eval()을 통해 발생하는 심각한 RCE 취약점입니다. 기술적 분석, 공격 벡터 및 완화 지침을 포함합니다.

저장소 보기
3개월 전아직 검토되지 않음

인기

모두 보기 →

커뮤니티에서 가장 많이 사용되는 도구를 찾아보세요.

모든 도구 탐색

도구 컬렉션을 둘러보세요

모든 도구 보기 →
공유

CVE-2026-8838 — Amazon Redshift Python Driver: eval()을 통한 원격 코드 실행

CVE CVSS CWE Status Driver

⚠️ 교육용으로만 사용하세요

오펜시브 사이버보안 연구 및 데모 프로젝트로, 오직 교육 및 인식 제고 목적으로만 수행되었습니다.

명시적 허가 없이 시스템에 사용하는 것은 불법입니다.

이 저장소는 다음에서만 사용해야 합니다:

  • 통제된 실험실,
  • 테스트 환경,
  • CTF 플랫폼,
  • 허가된 학습 환경.

여기에 제시된 취약점 시나리오는 교육적 데모 목적으로만 사용됩니다.


목차

  • 설명
  • 기술 세부사항
공격 벡터
  • 개념 증명 (PoC)
  • 영향
  • 영향받는 버전
  • 완화 조치
  • 참고 자료

  • 설명

    CVE-2026-8838은 Amazon Redshift 공식 Python 커넥터(amazon-redshift-python-driver)에서 발견된 심각한 코드 인젝션(원격 코드 실행) 취약점입니다.

    이 결함은 vector_in() 함수에서 서버로부터 직접 수신한 데이터에 대해 Python 내장 함수 eval()을 안전하지 않게 사용한 데서 비롯됩니다.

    악성 서버 또는 중간자 공격(MitM) 위치에 있는 공격자는 특수하게 조작된 페이로드를 보낼 수 있으며, 이 페이로드는 클라이언트 측에서 아무 검증 없이 평가되고 실행됩니다.


    기술 세부사항

    필드값
    CVE IDCVE-2026-8838
    CVSS 점수9.8 (심각)
    CWECWE-94 — Improper Control of Generation of Code
    CVSS 벡터AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
    취약한 구성 요소amazon-redshift-python-driver < 2.1.14
    취약한 함수vector_in()
    공격 유형악성 서버 / 중간자 공격
    인증 필요아니오
    사용자 상호작용아니오

    취약한 코드 분석

    vector_in() 함수는 Redshift 서버로부터 수신된 벡터 유형 데이터를 역직렬화하는 역할을 합니다. 취약한 버전에서는 서버가 반환한 원시 콘텐츠에 대해 직접 eval()을 사용합니다:

    root@kitploit:~
    # 취약한 코드 (단순화) — 버전 < 2.1.14
    def vector_in(data, offset, length):
        raw = data[offset:offset+length].decode("utf-8")
        # 취약점: 서버가 제어하는 데이터에 대해 eval() 호출
        return eval(raw)
    

    악성 서버는 합법적인 벡터 대신 유효한 Python 표현식을 반환할 수 있습니다. 그러면 Python이 이를 네이티브 코드로 평가합니다.


    공격 벡터

    root@kitploit:~
    클라이언트 (피해자)                     서버 (악성 / 중간자)
          |                                          |
          |---------- Redshift 연결 ----------->|
          |                                          |
          |<--------- 조작된 응답 ---------------|
          |    "[__import__('os').system('cmd')]"    |
          |                                          |
          | eval()이 클라이언트 측에서 페이로드 실행   |
          |    => 클라이언트 머신에서 RCE               |
    

    개념 증명 (PoC)

    시뮬레이션된 서버는 poc_server.py를, 데모 클라이언트는 poc/poc_client.py를 참조하세요.

    PoC는 조작된 응답을 반환하는 Redshift 서버를 시뮬레이션합니다. 데모 목적으로만 사용되는 페이로드는 무해합니다(whoami).

    실행:

    root@kitploit:~
    # 터미널 1 — 가짜 서버 시작
    python poc/poc_server.py
    
    # 터미널 2 — 취약한 클라이언트 시뮬레이션
    python poc/poc_client.py
    

    영향

    성공적인 익스플로잇을 통해 공격자는 다음을 수행할 수 있습니다:

    • 프로세스 권한으로 클라이언트 머신에서 임의 코드 실행
    • 민감한 데이터 유출 (환경 변수, AWS 자격 증명, 로컬 파일)
    • 지속적인 리버스 셸 설정
    • 내부 네트워크의 다른 시스템으로 피벗
    • 시스템의 기밀성, 무결성 및 가용성 완전히 손상

    영향받는 버전

    패키지취약한 버전수정된 버전
    amazon-redshift-python-driver< 2.1.14≥ 2.1.14

    설치된 버전 확인:

    root@kitploit:~
    pip show amazon-redshift-python-driver
    

    완화 조치

    ✅ 즉시 수정 — 드라이버 업데이트

    root@kitploit:~
    pip install --upgrade amazon-redshift-python-driver
    # 확인
    pip show amazon-redshift-python-driver | grep Version
    # 예상: Version: 2.1.14 이상
    

    🛡️ 추가 조치

    자세한 권장 사항은 MITIGATION.md 파일을 참조하세요:

    • 클라이언트 측 TLS/SSL 인증서 검증
    • 네트워크: Redshift 연결 제한 (VPC, 보안 그룹)
    • 모니터링 및 탐지 (SIEM, 로그)
    • 패키지 무결성 확인

    참고 자료

    • NVD — CVE-2026-8838
    • Amazon Redshift Python Driver — GitHub
    • CWE-94 — Improper Control of Generation of Code
    • CVSS 3.1 Calculator

    저자

    Maxime288 — github.com/Maxime288

    오펜시브 보안 연구의 일환으로 교육 목적으로 수행된 연구입니다.

    도구 다운로드