CVE-2026-8838 — Amazon Redshift Python Driver：通过 eval() 实现远程代码执行

⚠️ 仅供教育用途

本项目是一项进攻性网络安全研究与演示，仅用于教育和意识提升目的。

未经明确授权在系统上使用本工具是违法的。

本仓库应仅用于：

• 受控实验室
• 测试环境
• CTF 平台
• 授权的学习环境

此处呈现的漏洞场景仅供教育演示之用。

目录

• 描述
• 技术细节
• 攻击向量
• 概念验证 (PoC)
• 影响
• 受影响版本
• 缓解措施
• 参考资料

描述

CVE-2026-8838 是在 Amazon Redshift 官方 Python 连接器 (amazon-redshift-python-driver) 中发现的一个严重代码注入漏洞（远程代码执行）。

该缺陷源于在 vector_in() 函数中不安全地使用 Python 原生 eval() 函数处理从服务器直接接收的数据。恶意服务器或处于 中间人 (MitM) 位置的攻击者可以发送特制的 payload，该 payload 将在客户端 被评估并执行，无需任何验证。

技术细节

易受攻击代码分析

vector_in() 函数负责反序列化从 Redshift 服务器接收的向量类型数据。在易受攻击版本中，它直接对服务器返回的原始内容使用 eval()：

# 易受攻击代码（简化）— 版本 < 2.1.14
def vector_in(data, offset, length):
    raw = data[offset:offset+length].decode("utf-8")
    # 缺陷：对服务器控制的数据使用 eval()
    return eval(raw)

恶意服务器可以返回任何有效的 Python 表达式来代替合法向量。Python 会将其评估为原生代码。

攻击向量

客户端（受害者）                    服务器（恶意 / MitM）
      |                                          |
      |---------- Redshift 连接 ---------------->|
      |                                          |
      |<--------- 伪造的响应 --------------------|
      |    "[__import__('os').system('cmd')]"    |
      |                                          |
      | eval() 在客户端执行 payload              |
      |    => 客户端机器上的 RCE                 |

概念验证 (PoC)

参见 poc_server.py 获取模拟服务器，以及 poc/poc_client.py 获取演示客户端。

该 PoC 模拟了一个返回伪造响应的 Redshift 服务器。出于演示目的，使用的 payload 是无害的 (whoami)。

执行：

# 终端 1 — 启动假服务器
python poc/poc_server.py

# 终端 2 — 模拟易受攻击的客户端
python poc/poc_client.py

影响

成功利用可让攻击者：

• 在客户端机器上以进程权限执行 任意代码
• 窃取敏感数据（环境变量、AWS 凭证、本地文件）
• 建立持久的 反向 Shell
• 横向移动到内部网络的其他系统
• 完全破坏系统的 机密性、完整性和可用性

受影响版本

检查已安装版本：

pip show amazon-redshift-python-driver

缓解措施

✅ 立即修复 — 更新驱动程序

pip install --upgrade amazon-redshift-python-driver
# 验证
pip show amazon-redshift-python-driver | grep Version
# 预期输出：Version: 2.1.14 或更高

🛡️ 补充措施

请参阅 MITIGATION.md 文件获取详细建议：

• 客户端 TLS/SSL 证书验证
• 网络：限制 Redshift 连接（VPC、安全组）
• 监控与检测（SIEM、日志）
• 包完整性验证

参考资料

• NVD — CVE-2026-8838
• Amazon Redshift Python Driver — GitHub
• CWE-94 — 代码生成控制不当
• CVSS 3.1 计算器

作者

Maxime288 — github.com/Maxime288

本项研究是作为进攻性安全学习实践的一部分，出于教育目的进行。