Jūsu programmatūras piegādes ķēdes drošība: padziļināts ieskats konteineru attēlu skenēšanā

Mūsdienu strauji mainīgajā digitālajā vidē tādu konteinerizācijas tehnoloģiju kā Docker un Kubernetes ieviešana ir kļuvusi visuresoša. Šīs tehnoloģijas nodrošina veiklību, mērogojamību un efektivitāti, ļaujot organizācijām visā pasaulē ātrāk un uzticamāk ieviest lietojumprogrammas. Tomēr šis palielinātais ātrums un elastība rada jaunus drošības izaicinājumus, īpaši programmatūras piegādes ķēdē. Būtiska šīs ķēdes drošības sastāvdaļa ir konteineru attēlu skenēšana. Šis visaptverošais ceļvedis izpētīs, kāpēc attēlu skenēšana ir būtiska, kā tā darbojas, dažādus skenēšanas veidus, labākās prakses un kā to efektīvi integrēt jūsu izstrādes dzīves ciklā.

Konteineru drošības pieaugošā nozīme

Konteineri iepako lietojumprogrammas un to atkarības vienā, pārnēsājamā vienībā. Šī izolācija un pārnesamība ir spēcīgas, taču tās arī nozīmē, ka ievainojamība konteinera attēlā var izplatīties vairākās izvietošanās un vidēs. Programmatūras piegādes ķēde aptver visu, sākot no koda, ko raksta izstrādātāji, līdz izmantotajām atvērtā pirmkoda bibliotēkām, būvēšanas procesiem un izpildlaika vidēm. Jebkurš kompromiss jebkurā posmā var radīt nopietnas sekas.

Apsveriet SolarWinds gadījumu, kas ir plaši minēts piemērs, kur kompromiss būvēšanas procesā noveda pie plaša mēroga drošības pārkāpuma. Lai gan tas nav tieši saistīts ar konteinera attēlu problēmu, tas izceļ raksturīgos riskus programmatūras piegādes ķēdē. Līdzīgi, ievainojamības, kas atklātas populāros bāzes konteineru attēlos vai plaši izmantotos atvērtā pirmkoda paketēs, var pakļaut daudzas organizācijas uzbrukumiem. Tieši šeit stabila konteineru attēlu skenēšana kļūst par neapspriežamu drošības praksi.

Kas ir konteineru attēlu skenēšana?

Konteineru attēlu skenēšana ir process, kurā tiek analizēti konteineru attēli, meklējot zināmas drošības ievainojamības, nepareizas konfigurācijas un sensitīvus datus. Tā ietver attēla slāņu un komponentu pārbaudi, ieskaitot operētājsistēmu, instalētās pakotnes, bibliotēkas un lietojumprogrammas kodu, lai identificētu potenciālos drošības riskus.

Galvenais mērķis ir atklāt un novērst ievainojamības, pirms tās tiek ieviestas ražošanas vidēs, tādējādi samazinot uzbrukuma virsmu un novēršot drošības pārkāpumus.

Kā darbojas konteineru attēlu skenēšana?

Konteineru attēlu skeneri parasti darbojas šādi:

• Attēla dekonstrukcija: Skeneris sadala konteinera attēlu tā sastāvdaļu slāņos un failos.
• Komponentu identificēšana: Tas identificē operētājsistēmas distributīvu, pakotņu pārvaldnieku (piem., apt, yum, apk), instalētās programmatūras pakotnes un to versijas.
• Salīdzināšana ar datu bāzēm: Identificētie komponenti un to versijas tiek salīdzinātas ar plašām, nepārtraukti atjauninātām zināmo ievainojamību datu bāzēm (piem., CVE datu bāzēm, piemēram, Nacionālo ievainojamību datu bāzi (NVD), un komerciāliem ievainojamību izlūkošanas datiem).
• Nepareizu konfigurāciju atklāšana: Daži uzlaboti skeneri meklē arī izplatītas drošības nepareizās konfigurācijas attēlā, piemēram, nedrošus noklusējuma iestatījumus vai nevajadzīgus darbojošos pakalpojumus.
• Noslēpumu skenēšana: Sarežģīti skeneri var arī atklāt kodā iekļautus noslēpumus, piemēram, API atslēgas, paroles vai privātās atslēgas attēlu slāņos, kas varētu tikt atklāti, ja attēls tiek kompromitēts.
• Atkarību analīze: Tādām valodām kā JavaScript (npm), Python (pip) vai Java (Maven), skeneri var analizēt tiešās un tranzitatīvās atkarības, lai identificētu ievainojamības trešo pušu bibliotēkās.

Skenēšanas rezultāts parasti ir ziņojums, kurā detalizēti aprakstītas atrastās ievainojamības, to nopietnība (piem., kritiska, augsta, vidēja, zema), ietekmētās pakotnes un bieži vien ieteiktie labošanas soļi. Labošana var ietvert pakotnes atjaunināšanu uz drošu versiju, ievainojamas bibliotēkas aizstāšanu vai Dockerfile modificēšanu, lai izmantotu drošāku bāzes attēlu.

Kāpēc konteineru attēlu skenēšana ir kritiski svarīga globālām organizācijām?

Visaptverošas konteineru attēlu skenēšanas stratēģijas ieviešanas priekšrocības ir tālejošas, īpaši organizācijām, kas darbojas globālā mērogā:

• Uzlabota drošības pozīcija: Proaktīva ievainojamību identificēšana un mazināšana ievērojami stiprina organizācijas kopējo drošību.
• Samazināts datu noplūdes risks: Novēršot ievainojamu attēlu izvietošanu, tiek samazināts izmantošanas un sekojošu datu noplūžu risks.
• Atbilstības prasības: Daudzi nozares noteikumi un atbilstības ietvari (piem., GDPR, PCI DSS, HIPAA) nosaka drošas programmatūras izstrādes prakses, kas ietver ievainojamību pārvaldību.
• Izmaksu ietaupījumi: Ievainojamību novēršana agrīnā izstrādes posmā ir daudz lētāka nekā to labošana pēc drošības incidenta vai ražošanā.
• Uzlabota izstrādātāju produktivitāte: Skenēšanas integrēšana CI/CD konveijerā nodrošina izstrādātājiem ātru atgriezenisko saiti, ļaujot viņiem novērst problēmas, pirms tās ir dziļi iesakņojušās.
• Piegādes ķēdes integritāte: Nodrošina, ka izvietojamā programmatūra ir veidota no uzticamiem un drošiem komponentiem, uzturot visas piegādes ķēdes integritāti.
• Globālo operāciju noturība: Daudznacionālām korporācijām ir vitāli svarīgs konsekvents drošības standarts visos reģionos un komandās. Attēlu skenēšana nodrošina šo būtisko pamatu.

Galvenās sastāvdaļas un konteineru attēlu skenēšanas veidi

Konteineru attēlu skenēšanu var iedalīt kategorijās, pamatojoties uz to, ko tās analizē un kad tās tiek veiktas:

1. Ievainojamību skenēšana

Šis ir visizplatītākais skenēšanas veids. Tas koncentrējas uz zināmu programmatūras ievainojamību (CVE) identificēšanu operētājsistēmas pakotnēs, bibliotēkās un lietojumprogrammu atkarībās konteinera attēlā.

Piemērs: Skenēšana var atklāt, ka konteinera attēls izmanto novecojušu OpenSSL versiju, kurai ir kritiska attālināta koda izpildes ievainojamība.

2. Ļaunprātīgas programmatūras skenēšana

Lai gan retāk sastopams bāzes attēlu analīzei, daži rīki var skenēt zināmu ļaundabīgu programmatūru vai ļaunprātīgu kodu, kas iestrādāts lietojumprogrammas slāņos vai atkarībās.

Piemērs: Pielāgots lietojumprogrammas slānis var nejauši ietvert ļaunprātīgu skriptu, ko skeneris atklāj.

3. Konfigurācijas skenēšana

Šis skenēšanas veids pārbauda izplatītas drošības nepareizas konfigurācijas pašā konteinera attēlā vai Dockerfile, kas izmantots tā izveidei. Tas var ietvert tādas lietas kā konteineru palaišana ar root tiesībām, atklāti porti vai nedrošas failu atļaujas.

Piemērs: Skenēšana var atzīmēt Dockerfile, kas kopē sensitīvus failus attēlā bez pienācīgas piekļuves kontroles vai atklāj nevajadzīgus portus resursdatora sistēmai.

4. Noslēpumu skenēšana

Šī skenēšana meklē kodā iekļautus noslēpumus, piemēram, API atslēgas, paroles, privātās atslēgas un sertifikātus attēla slāņos. Tos nekad nevajadzētu tieši iekļaut attēlā.

Piemērs: Izstrādātājs var nejauši iekļaut datu bāzes paroli tieši kodā, kas tiek iepakots konteinera attēlā, ko noslēpumu skeneris atklātu.

5. Licenču atbilstības skenēšana

Lai gan tas nav stingri drošības skenēšana, daudzi konteineru drošības rīki nodrošina arī licenču atbilstības pārbaudes. Tas ir būtiski organizācijām, kas izmanto atvērtā pirmkoda programmatūru, lai nodrošinātu atbilstību licencēšanas noteikumiem un izvairītos no juridiskām problēmām.

Piemērs: Attēls var ietvert bibliotēku ar ierobežojošu licenci, kas ir pretrunā ar organizācijas produkta izplatīšanas modeli.

Kad skenēt konteineru attēlus: Integrācija CI/CD konveijerā

Konteineru attēlu skenēšanas efektivitāte tiek maksimizēta, ja tā tiek integrēta vairākos programmatūras izstrādes dzīves cikla (SDLC) posmos. Nepārtrauktās integrācijas/nepārtrauktās piegādes (CI/CD) konveijers ir ideāla vieta šai automatizācijai.

1. Būvēšanas fāzē (CI)

Skenēt bāzes attēlus: Pirms izstrādātājs pat sāk veidot jaunu lietojumprogrammas attēlu, bāzes attēls, kuru viņš plāno izmantot, ir jānoskenē. Tas nodrošina, ka konteinera pamats ir brīvs no zināmām ievainojamībām.

Skenēt lietojumprogrammu attēlus pēc būvēšanas: Kad Dockerfile ir izveidojis lietojumprogrammas attēlu, tas nekavējoties jānoskenē. Ja tiek atrastas kritiskas ievainojamības, būvēšanas procesu var pārtraukt, neļaujot ievainojamajam attēlam turpināt ceļu.

Praktiska atziņa: Konfigurējiet savu CI konveijeru (piem., Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions), lai tas aktivizētu attēla skenēšanu pēc veiksmīgas attēla izveides. Iestatiet politiku, lai pārtrauktu būvēšanu, ja tiek atklātas ievainojamības virs noteikta nopietnības sliekšņa.

2. Konteineru reģistrā

Konteineru reģistri (piem., Docker Hub, AWS ECR, Google Container Registry, Azure Container Registry, JFrog Artifactory) ir centrālās krātuves konteineru attēlu glabāšanai. Attēlu skenēšana, kad tie tiek augšupielādēti vai glabāti reģistrā, nodrošina vēl vienu aizsardzības slāni.

Skenēt augšupielādes brīdī: Kad attēls tiek augšupielādēts reģistrā, var aktivizēt automātisku skenēšanu. Tas ir īpaši noderīgi, lai nodrošinātu, ka tiek pārbaudīti arī attēli, kas iegūti no ārējiem vai mazāk uzticamiem avotiem.

Nepārtraukta uzraudzība: Regulāri plānotas skenēšanas reģistrā jau esošajiem attēliem var atklāt jaunas ievainojamības esošajos programmatūras komponentos.

Piemērs: Organizācijai varētu būt politika, ka attēliem tās iekšējā reģistrā ir jāiziet ievainojamību skenēšana, pirms tos var izvietot. Ja jaunatklāta ievainojamība tiek atrasta jau glabātā attēla pakotnē, reģistrs to var atzīmēt vai pat bloķēt izvietošanu no šī attēla.

Praktiska atziņa: Daudzi mākoņpakalpojumu sniedzēju reģistri un trešo pušu reģistru risinājumi piedāvā iebūvētas vai integrētas skenēšanas iespējas. Aktivizējiet šīs funkcijas un konfigurējiet politikas, lai ieviestu drošības standartus.

3. Izvietošanas laikā (CD)

Lai gan ideālā gadījumā ievainojamības tiek atklātas agrāk, pēdējā pārbaude pirms izvietošanas var kalpot kā pēdējā aizsardzības līnija.

Skenēt pirms izvietošanas: Integrējiet skenēšanu savā izvietošanas procesā (piem., Kubernetes admission controllers), lai novērstu ievainojamu attēlu iekļūšanu klasterī.

Piemērs: Kubernetes admission controller var pārtvert pieprasījumu izvietot jaunu podu. Ja šī poda attēlā ir kritiskas ievainojamības, admission controller var noraidīt izvietošanu, saglabājot klastera drošību.

Praktiska atziņa: Kubernetes gadījumā apsveriet iespēju izmantot admission controllers, kas integrējas ar jūsu izvēlēto skenēšanas rīku, lai ieviestu politikas izvietošanas laikā.

4. Izpildlaikā

Izpildlaika drošības rīki var arī veikt attēlu analīzi, lai gan tas vairāk attiecas uz ļaunprātīgas darbības vai izpildlaika anomāliju atklāšanu, nevis uz ievainojamību skenēšanu pirms izvietošanas.

5. Infrastruktūra kā kods (IaC) skenēšana

Lai gan tas nav tieši konteinera attēla skenēšana, IaC rīku (piemēram, Terraform, CloudFormation, Ansible) skenēšana, kas definē, kā konteineri tiek veidoti un izvietoti, var identificēt nepareizas konfigurācijas, kas saistītas ar attēlu drošību vai reģistra piekļuvi.

Pareizā konteineru attēlu skenēšanas rīka izvēle

Tirgū tiek piedāvāti dažādi konteineru attēlu skenēšanas rīki, katram ar savām stiprajām pusēm. Izvēloties rīku, ņemiet vērā šādus faktorus:

• Ievainojamību datu bāze: Cik visaptveroša un aktuāla ir ievainojamību datu bāze? Vai tā ietver CVE, OS pakotnes, lietojumprogrammu atkarības un, iespējams, ļaundabīgas programmatūras parakstus?
• Integrācijas iespējas: Vai rīks nevainojami integrējas ar jūsu CI/CD konveijeru, konteineru reģistriem, mākoņplatformām un citiem drošības rīkiem?
• Skenēšanas veidi: Vai tas atbalsta ne tikai ievainojamību skenēšanu, bet arī noslēpumu skenēšanu, konfigurācijas analīzi un licenču atbilstību?
• Veiktspēja: Cik ātri tas skenē attēlus? CI/CD gadījumā ātrums ir izšķirošs.
• Precizitāte: Vai tam ir augsts atklāšanas līmenis ar zemu viltus pozitīvo rezultātu skaitu?
• Lietošanas ērtums un ziņošana: Vai rezultāti ir skaidri, praktiski izmantojami un viegli saprotami izstrādātājiem un drošības komandām?
• Mērogojamība: Vai tas var apstrādāt jūsu organizācijas būvēto un izvietoto attēlu apjomu?
• Politikas īstenošana: Vai varat definēt un ieviest pielāgotas drošības politikas, pamatojoties uz skenēšanas rezultātiem?

Populāri rīki un tehnoloģijas:

• Atvērtā koda rīki: Trivy, Clair, Anchore Engine, Grype. Tie bieži tiek integrēti CI/CD konveijeros un piedāvā stabilas skenēšanas iespējas.
• Mākoņpakalpojumu sniedzēju integrētie rīki: AWS ECR Image Scanning, Google Container Registry Vulnerability Scanning, Azure Security Center for Containers. Tie piedāvā nevainojamu integrāciju attiecīgajās mākoņa ekosistēmās.
• Komerciālie risinājumi: Aqua Security, Twistlock (tagad Palo Alto Networks Prisma Cloud), Snyk, Lacework, Sysdig Secure, JFrog Xray. Tie bieži nodrošina uzlabotas funkcijas, plašākas integrācijas un specializētu atbalstu.

Globāls piemērs: Daudznacionāls e-komercijas uzņēmums ar izstrādes komandām Eiropā, Ziemeļamerikā un Āzijā varētu izvēlēties komerciālu risinājumu, kas piedāvā centralizētu politikas pārvaldību un ziņošanu visos reģionos, nodrošinot konsekventus drošības standartus neatkarīgi no komandas atrašanās vietas.

Labākās prakses efektīvai konteineru attēlu skenēšanai

Lai maksimāli izmantotu konteineru attēlu skenēšanas priekšrocības, ievērojiet šīs labākās prakses:

1. Sāciet ar drošiem bāzes attēliem: Vienmēr izmantojiet uzticamus, minimālus un regulāri atjauninātus bāzes attēlus no cienījamiem avotiem (piem., oficiālie OS attēli, "distroless" attēli). Skenējiet šos bāzes attēlus pirms to izmantošanas.
2. Saglabājiet attēlus minimālus: Iekļaujiet tikai nepieciešamās pakotnes un atkarības. Mazākiem attēliem ir mazāka uzbrukuma virsma, un tie skenējas ātrāk. Lai to panāktu, izmantojiet daudzpakāpju būvēšanu Dockerfiles.
3. Regulāri atjauniniet atkarības: Ieviesiet stratēģiju lietojumprogrammu atkarību un bāzes attēlu atjaunināšanai, lai labotu zināmās ievainojamības. Automatizācija šeit ir galvenais.
4. Automatizējiet skenēšanu katrā posmā: Integrējiet skenēšanu savā CI/CD konveijerā no būvēšanas līdz reģistram un izvietošanai.
5. Definējiet skaidras politikas: Nosakiet skaidrus sliekšņus tam, kas ir pieņemams risks. Piemēram, izlemiet, vai bloķēt būvēšanu kritisku ievainojamību, augstu ievainojamību vai abu gadījumā.
6. Prioritizējiet labošanu: Vispirms koncentrējieties uz kritisku un augstas nopietnības ievainojamību labošanu. Izmantojiet skenera ziņojumus, lai vadītu savus labošanas centienus.
7. Izglītojiet savus izstrādātājus: Nodrošiniet, ka izstrādātāji saprot attēlu drošības nozīmi un kā interpretēt skenēšanas rezultātus. Nodrošiniet viņiem rīkus un zināšanas, lai labotu identificētās problēmas.
8. Skenējiet trešo pušu un atvērtā koda komponentus: Pievērsiet īpašu uzmanību ievainojamībām trešo pušu bibliotēkās un atvērtā koda pakotnēs, jo tās bieži ir plaši izplatītu problēmu avots.
9. Ieviesiet noslēpumu pārvaldību: Nekad neiekļaujiet noslēpumus kodā attēlos. Izmantojiet drošus noslēpumu pārvaldības risinājumus (piem., HashiCorp Vault, Kubernetes Secrets, mākoņpakalpojumu sniedzēju noslēpumu pārvaldnieki). Skenējiet attēlus, lai atklātu nejaušu noslēpumu noplūdi.
10. Pārraugiet un auditējiet: Regulāri pārskatiet skenēšanas ziņojumus un auditējiet savu konteineru drošības stāvokli, lai identificētu uzlabojumu jomas.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan konteineru attēlu skenēšanas ieviešana ir spēcīgs instruments, tā nav bez izaicinājumiem:

• Viltus pozitīvie/negatīvie rezultāti: Skeneri nav perfekti. Viltus pozitīvi (ziņo par ievainojamību, kas nav izmantojama) var radīt nevajadzīgu darbu, savukārt viltus negatīvi (neizdodas atklāt reālu ievainojamību) var radīt viltus drošības sajūtu. Skeneru pielāgošana un vairāku rīku izmantošana var palīdzēt to mazināt.
• Ietekme uz veiktspēju: Dziļas skenēšanas var aizņemt laiku, potenciāli palēninot CI/CD konveijerus. Skenēšanas konfigurāciju optimizēšana un inkrementālās skenēšanas izmantošana var palīdzēt.
• Konteineru dinamiskā daba: Konteineru vides var strauji mainīties, un katru dienu tiek atklātas jaunas ievainojamības. Ievainojamību datu bāzu uzturēšana aktuālā stāvoklī ir kritiski svarīga.
• Mūsdienu lietojumprogrammu sarežģītība: Lietojumprogrammas bieži balstās uz plašu atkarību klāstu, padarot katra komponenta izsekošanu un nodrošināšanu par izaicinājumu.
• Integrācijas papildu darbs: Skenēšanas rīku integrēšana esošajās darbplūsmās prasa pūles un zināšanas.

Globāls apsvērums: Organizācijām ar daudzveidīgām tehnoloģiju kopām un darbojoties dažādās regulatīvajās vidēs, skenēšanas rīku un politiku pārvaldības sarežģītība var palielināties. Centralizēta pārvaldība un skaidra dokumentācija ir vitāli svarīga.

Konteineru attēlu drošības nākotne

Konteineru drošības joma nepārtraukti attīstās. Mēs varam sagaidīt:

• Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās: Palielināta AI/ML izmantošana anomāliju atklāšanai, "nulles dienas" ievainojamību identificēšanai un potenciālo risku prognozēšanai.
• "Shift-Left" drošība: Vēl agrāka drošības pārbaužu integrācija, potenciāli tieši IDE vai koda iesniegšanas posmos.
• Piegādes ķēdes izcelsme: Rīki, piemēram, Docker Content Trust un Sigstore, uzlabo piegādes ķēdes drošību, nodrošinot pārbaudāmu attēlu izcelsmi un integritāti.
• Politika kā kods: Drošības politiku definēšana un ieviešana kā kods, padarot tās auditējamākas un pārvaldāmākas.
• Izpildlaika drošība: Ciešāka integrācija starp skenēšanu pirms izvietošanas un izpildlaika drošības uzraudzību, lai nodrošinātu nepārtrauktu aizsardzību.

Noslēgums

Konteineru attēlu skenēšana vairs nav izvēle; tā ir nepieciešamība jebkurai organizācijai, kas izmanto konteineru tehnoloģijas. Proaktīvi identificējot un mazinot ievainojamības, nepareizas konfigurācijas un noslēpumus savos konteineru attēlos, jūs ievērojami stiprināt savas programmatūras piegādes ķēdes drošības stāvokli. Šo skenēšanu integrēšana jūsu CI/CD konveijerā nodrošina, ka drošība ir nepārtraukts process, nevis novēlota doma.

Tā kā globālais draudu ainava turpina attīstīties, ir svarīgi saglabāt modrību un ieviest stabilas drošības prakses, piemēram, visaptverošu konteineru attēlu skenēšanu. Izmantojiet šos rīkus un metodoloģijas, lai veidotu drošāku, noturīgāku un uzticamāku digitālo nākotni jūsu organizācijai visā pasaulē.