От Threat Modeling до безопасности AWS: 50+ open-source инструментов для выстраивания безопасности DevOps

в 7:06, , рубрики: AWS, container security, DAST, devops, DevSecOps, docker, kubernetes, SAST, sca, secdevops, security, Блог компании Swordfish Security, информационная безопасность, системное администрирование

Привет! Я консультант по информационной безопасности в Swordfish Security по части выстраивания безопасного DevOps для наших заказчиков. Я слежу за тем, как развивается тенденция развития компаний в сторону DevSecOps в мире, пытаюсь транслировать самые интересные практики в русскоговорящее сообщество и помогаю выстраивать этот процесс с нашей командой у заказчиков. За последние 2 года тема DevSecOps стала привлекать все больше внимания. Новые инструменты не успевают стать частью быстро растущего набора практик, из-за чего у меня появилось желание поставить некоторую контрольную точку в виде списка инструментов. Отправной точкой стал выход статьи коллег из Mail.ru, где отдельно был выделен раздел по безопасности Kubernetes. Я решил расширить этот список, охватив другие этапы жизненного цикла SDLC и приведя пару новых инструментов.

От Threat Modeling до безопасности AWS: 50+ open-source инструментов для выстраивания безопасности DevOps - 1

Под практикой подразумевается набор мер, который может быть встроен в один из этапов SDLC/DevOps (Threat modeling, SAST, DAST, SCA, Docker image scanning, Kubernetes scanning, AWS Audit и так далее).

Оглавление

Одно из видений практик DevSecOps. Источник: https://holisticsecurity.io/2020/02/10/security-along-the-container-based-sdlc
Одно из видений практик DevSecOps. Источник: https://holisticsecurity.io/2020/02/10/security-along-the-container-based-sdlc

Dev

Threat Modeling

Моделирование угроз в контексте Secure Development Lifecycle представляет из себя процесс анализа архитектуры ПО на предмет наличия в ней потенциальных уязвимостей и небезопасных технологий. Чтобы сократить расходы на добавление дополнительного функционала с точки зрения безопасности, решением может являться внедрение процесса проверок ИБ еще на этапе проектирования архитектуры. На этом же этапе формируются требования со стороны специалистов по безопасности приложений, которые в дальнейшем пойдут в backlog. Подобный подход прибегается, на самом деле, во всех практиках DevSecOps и получил устойчивое выражение “Shift security to the left”.

Чтобы данный процесс нашел место в современной разработке при высокой скорости выхода релизов в крупной IT-компании, процесс моделирования угроз должен быть также автоматизирован. Вот некоторый пул open-source инструментов, которые могут помочь.

OWASP Threat Dragon

Ссылка на OWASP Threat Dragon

Довольно простой инструмент для самостоятельного моделирования угроз. Пользователь отрисовывает архитектуру ПО, указывая на ней угрозы, которые могут следовать по методологии STRIDE. Никакой автоматизации, но в классическом варианте, когда процессы отлажены, может быть полезно. Это инструмент в частности используется для моделирования угроз в GitHub.

Пример диаграммы Threat Dragon
Пример диаграммы Threat Dragon

Pytm

Ссылка на Pytm

Pytm - фреймворк на Python для создания диаграмм потоков данных и списка угроз системы.

Пользователь Pytm задает модель взаимодействия компонентов в архитектуре в виде кода, после чего инструмент самостоятельно формирует схемы взаимодействия компонентов. Может быть полезно для совместной работы и использовании в системе отслеживания версий.

Результат Pytm в виде графика
Результат Pytm в виде графика

Materialize threats tool

Ссылка на Materialize threats tool

Materialize-threats - фреймворк на Python, который позволяет конвертировать схемы архитектуры ПО из сервиса draw.io в графы, сохранить их в базу и в дальнейшем работать с утверждениями относительно этих графов при помощи SQL запросов. Помимо этого инструмент умеет формировать тесты на Gherkin.

Это любопытный open-source инструмент, который хорошо описывает то, куда двигаются современные Enterpise-решения по моделированию угроз вроде Irius Risks.

Сценарий работы с ним следующий:

  1. Создание диаграммы взаимодействия компонентов в .drawio, согласно вашему data flow

  2. Выделение доверенных зон на диаграмме, согласно Rapid Threat Model Prototyping methodology(в readme есть пояснение)

  3. Сохранение файла .drawio

  4. Запуск materialize.py с импортом файла .drawio

  5. Получение сценария реализации угроз в формате Gherkin.

Пример архитектуры в draw.io в качестве входных данных для Materialize threats tool
Пример архитектуры в draw.io в качестве входных данных для Materialize threats tool
Результат работы Materialize threats tool
Результат работы Materialize threats tool

Не будем долго останавливаться на других инструментах ибо принцип работы везде похожий.

Вот еще несколько open-source инструментов по части моделирования угроз:

Большая подборка по моделированию угроз, включая статьи, инструменты, курсы, книги:

Статический анализ приложений на уязвимости (SAST):

Переходим к этапу тестирования, а именно статическому анализу кода . Анализаторов кода существует огромное количество. Open-source инструменты, в свою очередь, выделяются тем, что они написаны под какой-то конкретный язык. Большое количество инструментов можно найти в следующих подборках:

Но есть и несколько довольно любопытных инструментов, которые могут быть применены универсально.

Salus

Ссылка на Salus

Образ контейнера, в который помещено сразу несколько статических анализаторов, вроде Bandit, Gosec, Brakeman, а также анализаторы open-source компонентов (Ruby,Node.js, Python,Go). Запускается это следующим образом:

# Navigate to the root directory of the project you want to run Salus on
$ cd /path/to/repo

# Run the following line while in the root directory (No edits necessary)
$ docker run --rm -t -v $(pwd):/home/repo coinbase/salus

На выходе получаем JSON/YAML отчет. На GitHub также можно найти описание встраивания в CircleCI.

ShiftLeft Scan

Ссылка на ShiftLeft Scan

Инструмент работает по аналогии с Salus, но с поддержкой большего количества статических анализаторов. В репо можно посмотреть те статические анализаторы, которые были помещены в docker образ (gosec, find-sec-bugs, psalm, bandit, …). В образ Docker поместили даже анализаторы terraform, bash, kubernetes манифестов.

Пример запуска статического анализа Python проекта:

$ docker run --rm -e "WORKSPACE=${PWD}" -v "$PWD:/app" shiftleft/sast-scan scan --src /app --type python

Более того, к инструменту есть интеграция с IDE.

Пример интеграции с VS Code для ShiftLeft
Пример интеграции с VS Code для ShiftLeft

GitLab SAST

Ссылка на описание SAST в GitLab

Gitlab является довольно популярной DevOps платформой, но что еще в ней есть, так это бесплатный набор разных open-source SAST, которые можно подключить из коробки в пайплайн. В Gitlab также есть возможность встроить SCA, поиск секретов, fuzzing и другие практики DevSecOps, но централизованное управление всеми средствами будет доступно только в Gold-версии.

Пример встраивания SAST в пайплайн GitLab.
Пример встраивания SAST в пайплайн GitLab.

LGTM

Ссылка на LGTM

LGTM - облачная платформа для сканирования кода от компании Semmle, которая в конце того года стала частью GitHub. Semmle также являются автором CodeQL, применение которого было анонсировано GitHub на своей онлайн-конференции Satellite.

Пример отчета LGTM
Пример отчета LGTM

Semgrep

Ссылка на облачную версию Semgrep

Уникальный проект, про который хотелось бы написать отдельную статью. По сути это не столько статический анализатор кода на наличие уязвимостей, сколько фреймворк, под капотом которого находится AST и Data flow, который можно использовать по разным назначениям. Например, можно сформировать следующий запрос:

$ semgrep --config=<path/to/config> path/to/src

Конфигурационный файл для semgrep пусть будет следующим:

rules:
- id: user-eval
  patterns:
  - pattern-inside: |
      def $F(...):
        ...
  - pattern-either:
    - pattern: eval(..., request.$W.get(...), ...)
    - pattern: |
        $V = request.$W.get(...)
        ...
        eval(..., $V, ...)
    - pattern: eval(..., request.$W(...), ...)
    - pattern: |
        $V = request.$W(...)
        ...
        eval(..., $V, ...)
    - pattern: eval(..., request.$W[...], ...)
    - pattern: |
        $V = request.$W[...]
        ...
        eval(..., $V, ...)

В результате Semgrep будет находить инъекции вроде тех, что отображены ниже на скриншоте (желтым отмечены те строки, которые semgrep посчитал уязвимыми):

Результат выполнения поиска Semgrep из облачной версии инструмента
Результат выполнения поиска Semgrep из облачной версии инструмента

Примечание. На мой взгляд, большой проблемой во многих open-source инструментах, особенно в SAST, так это отсутствие унификации по части вывода результатов. Очень малая часть этих инструментов предоставляет CWE к найденным срабатываниям, из-за чего возникают проблемы на уровне менеджмента уязвимостей. На текущий момент все коммерческие решения, которые я знаю, приводят результат найденных уязвимостей к CWE и CVE.

Проверка open-source компонент - SCA

Наряду с тем кодом, разработка которого выполняется внутри команды, необходимо также проверить open-source, который подключается к проекту. Отсутствие процесса анализа сторонних компонент на наличие уязвимостей может существенно повлиять на безопасность продукта (как например, это случилось с компанией Equifax). Принципы работы, сравнение популярных инструментов SCA я приводил в отдельной статье, а здесь мы поговорим о том, какие существуют инструменты.

Dependency Check

Ссылка на Dependency Check

Dependency Check - одно из самых популярных open-source решений от OWASP для проверки сторонних компонентов . Существует большое количество готовых интеграций, способов встраивания в пайплайн, но у инструмента есть куда развиваться в сторону качества. Рекомендуется к внедрению для компаний, где процессы Secure SDLC находятся на начальных этапах и у специалистов со стороны ИБ есть время для разбора ложных срабатываний. У Dependency Check нет единой платформы, в которой можно отслеживать результаты в ретроспективе, поэтому, если процессы менеджмента уязвимостей в организации не выстроены, стоит обратить внимание на Dependency Track.

# Dependency Check Maven Plugin example
$ mvn org.owasp:dependency-check-maven:check
Скриншот из HTML-отчета Dependency Check
Скриншот из HTML-отчета Dependency Check

Dependency Track

Ссылка на сайте Dependency Track

Dependency Track - второе по популярности решение от OWASP, которое представляет из себя веб-платформу, принимающую на вход Software bill of materials (SBOM) от другого инструмента CycloneDx. Dependency Track исследует BOM, после чего обращается в общедоступные базы данных уязвимостей, например, NVD. Инструмент имеет также возможность интегрироваться со Slack, Microsoft Teams, сканировать репозитории артефактов и проверять сторонние компоненты на лицензионную чистоту.

# CycloneDx Maven Plugin example to make SBOM
$ mvn org.cyclonedx:cyclonedx-maven-plugin:makeAggregateBom
Скриншот из веб-интерфейса Dependency Track.
Скриншот из веб-интерфейса Dependency Track.

Snyk Open-source

Ссылка на официальном сайте Snyk Open-source

Компания Snyk кроме того, что развивает свою коммерческую платформу для сканирования open-source компонентов в проектах, также предоставляет бесплатную версию в виде SaaS-решения. Проекты можно подгружать как через репозиторий (GitHub, Bitbucket), так и через CLI.

Скриншот из SaaS-платформы Snyk open-source для Python-проекта
Скриншот из SaaS-платформы Snyk open-source для Python-проекта

Как может выглядеть сканирование snyk для npm:

$ npm install -g snyk
$ snyk auth
$ snyk monitor

Sonatype Open-source

Помимо NVD (основного источника информации об уязвимостях для большинства решений) существует база Sonatype OSS, поддерживаемая компанией Sonatype, у которой также есть коммерческое решение Nexus IQ. Мы, в свою очередь, взяли на вооружение Nexus IQ как основной инструмент SCA для наших заказчиков. Sonatype OSS - база данных уязвимостей, которая может быть подключена инструментами Dependency Check и Dependency Track. Кроме того, Sonatype поддерживает следующие open-source инструменты SCA, которые могут быть использованы для сканирования зависимостей и берут данные из Sonatype OSS:

Скриншот из отчета Nexus Vulnerability Scanner
Скриншот из отчета Nexus Vulnerability Scanner

Другие материалы по SCA:

Поиск секретов

Проект может содержать не только уязвимости, которые были допущены в собственном коде и open-source компонентах, но секреты вроде паролей, токенов, закрытых ключей. Разумеется, если в коде содержится открытый пароль от критически важной базы данных, допускать его в репозиторий нежелательно. С этой целью существует ряд инструментов, которые могут помочь отыскать открытые секреты. Здесь мы не будем долго останавливаться, ибо принцип работы везде одинаковый.

git-secrets

Ссылка на официальном сайте git-secrets

$ git secrets --scan /path/to/file

Gitrob

Ссылка на gitrob

$ export GITROB_ACCESS_TOKEN=<TOKEN>
$ gitrob <target>

Gitleaks

Ссылка на gitleaks

$ gitleaks --repo-path=<path to repo>
$ gitleaks --repo=<url of github>

Также есть в виде Github-action.

TruffleHog

Ссылка на TruffleHog

$ trufflehog [-h] [--json] [--regex] [--rules RULES]
                  [--entropy DO_ENTROPY] [--since_commit SINCE_COMMIT]
                  [--max_depth MAX_DEPTH]
                  git_url

TruffleHog - самый известный инструмент в сообществе, осуществляющий поиск секретов как по регулярным выражениям, так и прибегая к оценки энтропии методом Шеннона.

GitGuardian

Ссылка на GitGuardian

SaaS платформа для поиска секретов. Есть также коммерческая on-prem версия. В России не продается.

Скриншот из GitGuardian
Скриншот из GitGuardian

Примечание. Для хранения секретов и сокрытия их в исходном коде и конфигурационных файлах необходимо использовать решения класса Password Vault (HashiCorp Vault, conjur, …)

Динамический анализ приложений на уязвимости (DAST):

Arachni

Ссылка на Arachni

Одно из моих любимых open-source решений, в первую очередь за свою точность. Есть возможность развертывания в виде Docker-контейнера, CLI и веб-интерфейса. Жаль, что решение перестало поддерживаться разработчиками. Результаты выводятся в CWE-формате.

Скриншот из веб-интерфейса Arachni
Скриншот из веб-интерфейса Arachni

Способ сканирования через Docker:

$ docker run -d 
    -p 222:22 
    -p 7331:7331 
    -p 9292:9292 
    --name arachni 
    arachni/arachni:latest

После развертывания контейнера, запуск сканирования и выгрузка отчетов происходит через REST API по порту 7331 в виде json.

OWASP ZAP

Ссылка на OWASP ZAP

Одно из самых популярных open-source решений, которое может быть встроено в CI/CD. Имеет свой GUI, может быть развернуто в виде CLI или docker-контейнера. Также есть режим работы в виде прокси.

# OWASP ZAP as a daemon
docker run -p 8090:8090 -i owasp/zap2docker-stable zap.sh -daemon -port 8090 -host 0.0.0.0
# OWASP ZAP runs for 1  minute and then waits for the passive scanning to complete before reporting the results.
docker run -t owasp/zap2docker-weekly zap-baseline.py -t https://www.example.com
Скриншот из GUI OWASP ZAP
Скриншот из GUI OWASP ZAP

Есть даже кастомные сценарии развертывания в виде Kubernetes-оператора.

Кроме того, оно очень быстрое. Проект, который Arachni анализирует 10 минут, ZAP может просканировать за пару минут, однако за такую скорость приходится, как правило, платить не самым точным результатом.

w3af

Ссылка на w3af

Несмотря на то, что инструмент давно не обновляется и не обозревается аналитиками (например, наиболее свежий обзор в журнале Хакер датируется 2012 годом (https://xakep.ru/2012/11/09/w3af-pentest/)), тем не менее есть официальный docker-контейнер и инструкции по встраиванию сканера в CI/CD

Вот например, автор встроил разные open-source решения по безопасности в пайплайн Jenkins на AWS, включая w3af.

Пример сканирования через docker:

$ git clone https://github.com/andresriancho/w3af.git
$ cd w3af/extras/docker/scripts/
$ sudo ./w3af_console_docker
Скриншот w3af. Источник: https://xakep.ru/2012/11/09/w3af-pentest/
Скриншот w3af. Источник: https://xakep.ru/2012/11/09/w3af-pentest/

Примечание. Динамический анализ бывает не только для веб-приложений. Более полный список можно увидеть здесь.

Стоит отметить про отдельный класс решений для динамического сканирования мобильных приложений, open-source инструментов и enterprise, которых весьма мало. Мы в частности занимаемся разработкой собственного инструмента DAST для мобильных приложений.

Тестирование по принципам Behaviour Driven Development

Behavioral Driven Development (BDD) (или “разработка через поведение”)- подход в разработке ПО, который произошел от Test Driven Development (TDD) (“разработка через тестирование”). Несмотря на том, что эти подходы, как итог, стали применяться для разных целей и использовать разные инструменты, их применение можно найти и в сфере безопасности. Основная концепция BDD в описании пользовательских сценариев тестирования с помощью человеко-читаемоего языка Gherkin.

Посмотрим, как это выглядит сразу на примере инструментов.

Gauntlt

Ссылка на Gauntlt

Guantlt - фреймворк, использующий концепцию Behavioral Driven Development. Он автоматизировать сканирование с помощью различных инструментов и позволяет описать Arachni, nmap, sslyze, sqlmap и другие инструменты на языке Gherkin.

# nmap-simple.attack
Feature: simple nmap attack to check for open ports

  Background:
    Given "nmap" is installed
    And the following profile:
      | name     | value       |
      | hostname | example.com |

  Scenario: Check standard web ports
    When I launch an "nmap" attack with:
      """
      nmap -F <hostname>
      """
    Then the output should match /80.tcps+open/
    Then the output should not match:
      """
      25/tcps+open
      """

Таким образом, Guantlt может стать “мостиком” между командами разработки, безопасности и менеджмента.

Примечание. Аналогом Guantlt является BDD-Security, который в поддерживаемых инструментах имеет также OWASP ZAP, Tenable Nessus Scanner.

Сканирование образов Docker:

В силу того, что команды разработки все чаще стали прибегать к варианту развертывания через Docker (да и в принципе Docker стал важной частью DevOps), нельзя не сказать про сканеры Docker-образов как отдельный класс решений.

Отдельно стоит отметить, что основное сравнение инструментов мы приводили в статье в нашем блоге, с которой можно ознакомиться здесь.

Пройдемся по некоторым из инструментов.

Clair

Ссылка на Clair

Инструмент для проверки слоев образа на общедоступные CVE уязвимости. У инструмента отсутствует из коробки UI для работы, поэтому необходимо подключать сторонние инструменты вроде Klar.

$ docker run -d -e POSTGRES_PASSWORD="" -p 5432:5432 postgres:9.6
$ docker run --net=host -d -p 6060-6061:6060-6061 -v $PWD/clair_config:/config quay.io/coreos/clair:latest -config=/config/config.yaml

Klar

Ссылка на Klar

Утилита для взаимодействия с API Clair.

$ mkdir klar &amp;&amp; cd klar &amp;&amp; wget https://github.com/optiopay/klar/releases/download/v2.4.0/klar-2.4.0-linux-amd64 -O klar &amp;&amp; chmod +x klar
$ CLAIR_ADDR=http: //localhost:6060 CLAIR_THRESHOLD=10 ./klar &lt;docker image>

Trivy

Ссылка на Trivy

Trivy находит уязвимости сборок ОС (поддерживаются Alpine, RedHat (EL), CentOS, Debian GNU, Ubuntu) и проблемы в зависимостях (Gemfile.lock, Pipfile.lock, composer.lock, package-lock.json, yarn.lock, Cargo.lock) В отличие от Clair умеет сканировать как в репозитории, так и локально, или на основании переданного .tar файла с Docker образом.

# Download bin
$ wget https: //github.com/knqyf263/trivy/releases/download/v0.1.3/trivy_0.1.3_Linux-64bit.deb
$ dpkg -i ./trivy_0. 1 .3_Linux-64bit.deb
# Scan image
$ trivy bkimminich/juice-shop
# Scan image in tar
$ trivy -i ./ my_saved_docker_image.tar
Результат сканирования Trivy
Результат сканирования Trivy

Anchore

Ссылка на Anchore

Популярный инструмент для сканирования образов Docker. Есть возможность работы через REST API или CLI.

$ anchore-cli --u admin --p foobar image add httpd:latest
$ anchore-cli --u admin --p foobar image vuln httpd:latest all
Результат сканирования Anchore. Источник: https://swordfishsecurity.ru/blog/obzor-utilit-bezopasnosti-docker
Результат сканирования Anchore. Источник: https://swordfishsecurity.ru/blog/obzor-utilit-bezopasnosti-docker

AquaMicroscanner

Ссылка на AquaMicroscanner

Инструмент от Aqua Security, который развивается параллельно вместе с Trivy.

$ docker run --rm -it aquasec/microscanner --register &lt;email address>
ADD https://get.aquasec.com/microscanner /
RUN chmod +x /microscanner
RUN /microscanner &lt;TOKEN> [--continue-on-failure]

Примечание. Сравнение инструментов по сканированию образов на общедоступные CVE можно почитать здесь:

Dagda

Ссылка на Dagda

Dagda выделяется тем, что имеет под капотом Dependency Check, Retire.js и ClamAV для поиска вредоносных программ.

$ export DAGDA_HOST='127.0.0.1'
$ export DAGDA_PORT=5000
$ python3 dagda.py vuln --init
$ python3 dagda.py check --docker_image jboss/wildfly

Docker bench

Ссылка на Docker Bench

Docker bench - инструмент для compliance-проверок как образов, так и контейнеров и хостов.
Основной набор проверок строится на базе документа CIS Benchmarks для Docker.

$ docker run -it --net host --pid host --userns host --cap-add audit_control 
      -e DOCKER_CONTENT_TRUST=$DOCKER_CONTENT_TRUST 
      -v /etc:/etc:ro 
      -v /usr/bin/containerd:/usr/bin/containerd:ro 
      -v /usr/bin/runc:/usr/bin/runc:ro 
      -v /usr/lib/systemd:/usr/lib/systemd:ro 
      -v /var/lib:/var/lib:ro 
      -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro 
      --label docker_bench_security 
      docker/docker-bench-security
Результат сканирования Docker bench
Результат сканирования Docker bench

Dockle

Ссылка на Dockle

Инструмент для выполнения compliance-проверок, в том числе, выходящих за рамки CIS.

$ docker run --rm goodwithtech/dockle:v${DOCKLE_LATEST} [YOUR_IMAGE_NAME]
Результат работы Dockle
Результат работы Dockle

Ops:

Kubernetes Security

Переходим на этап Deploy. В случае с Kubernetes, помимо образов Docker, необходимо также проверять настройки Kubernetes в силу того, что Kubernetes по умолчанию развертывается в менее безопасной конфигурации для большего удобства начинающих пользователей.

Дополнительный материал для расширения подборки:

My Arsenal of Cloud Native (Security) Tools by MARCO LANCINI

Kube-bench

Ссылка на Kube-bench

Еще один (и не последний) инструмент от компании Aqua Security. Инструмент выполняет проверки CIS Kubernetes Benchmark для развернутых рабочих нагрузок Kubernetes (в том числе GKE, EKS and AKS)

Для разных сценариев желателен разный вариант запуска команд:

# Run inside a container
$ docker run --rm --pid=host                      
   -v $(which kubectl):/usr/bin/kubectl         
   -t aquasec/kube-bench:latest <master|node>

# Run in a cluster - on master node
$ kubectl run                                          
      --rm                                             
      -it                                              
      kube-bench-master                                
      --image=aquasec/kube-bench:latest                
      --restart=Never                                  
      --overrides="{ "apiVersion": "v1",           
          "spec": { "hostPID": true,               
          "nodeSelector":                            
          { "kubernetes.io/role": "master" },      
          "tolerations": [ {                         
          "key": "node-role.kubernetes.io/master", 
          "operator": "Exists",                    
          "effect": "NoSchedule" }]}}"             
      -- master                                        
      --version 1.8

# Run in a cluster - on worker nodes
$ kubectl run                                
      --rm                                   
      -it                                    
      kube-bench-node                        
      --image=aquasec/kube-bench:latest      
      --restart=Never                        
      --overrides="{ "apiVersion": "v1", 
          "spec": { "hostPID": true } }" 
      -- node                                
      --version 1.8

Kubernetes Auto Analyzer

Ссылка на Kubernetes Auto Analyzer

Инструмент работает по тому же принципу, что и Kube-bench, но в отличие от него перестал поддерживаться. Сами авторы инструмента предлагают продолжить пользоваться Kube-bench от Aqua Security.

# Put the config file in a directory and mount it to the /data folder
$ docker run --rm                               
      -v /data:/data raesene/kube_auto_analyzer 
      -c /data/admin.conf -r testdock

# Provide a KUBECONFIG file to identify and authenticate the session
$ kubeautoanalyzer -c <kubeconfig_file_name> -r <report_name> --html
Пример отчета Kuberntes-Auto-Analyzer
Пример отчета Kuberntes-Auto-Analyzer

Kube-hunter

Ссылка на Kube-hunter

Инструмент для имитации тестирования на проникновения Kubernetes. Может быть запущен на сервере кластера, внутри контейнера или на удаленном компьютере с указанием IP-адреса / доменного имени кластера Kubernetes.

# Run from docker
$ docker run -it --rm --network host aquasec/kube-hunter

# Run from kubectl
$ kubectl run --rm -it                        
     kube-hunter                            
     --image=aquasec/kube-hunter            
     --restart=Never                        
     --overrides="{ "apiVersion": "v1", 
     "spec": { "hostNetwork": true } }"

KubiScan

Ссылка на KubiScan

Инструмент для проверки выданных разрешений RBAC-модели Kubernetes.

Кстати, проверке выданных разрешений посвящена отдельная неплохая статья на сайте CyberARK.

# Run from MASTER node
$ docker run -it --rm -e CONF_PATH=~/.kube/config -v /:/tmp cyberark/kubiscan [CMD]

# Search for pods with privileged accounts
$ kubiscan -rp

# Show all risky subjects (users, service accounts, groups)
$ kubiscan -rs

# Show all the rules a service account has
$ kubiscan -aars "SANAME" -ns "default" -k "ServiceAccount"

# List service account RoleBindings
$ kubiscan -aarbs "SANAME" -ns "default" -k "ServiceAccount"

Krane

Ссылка на Krane

Инструмент, выполняющий статический анализ RBAC за счет индексации объектов RBAC в RedisGraph. Управление рисками RBAC происходит через настройку политик. Krane может работать как CLI, docker-контейнер или автономная служба для непрерывного анализа, а также быть встроенным в CI/CD.

Пример графа Krane.
Пример графа Krane.

Statboard

Ссылка на Starboard

Инструмент, позволяющий нативно интегрировать инструменты безопасности в среду Kubernetes благодаря CustomResourceDefinitions (CRDs) для работы с такими инструментами как trivy, kube-bench, kube-hunter. Starboard предоставляет также kubectl-совместимый инструмент командной строки и плагин Octant, который делает отчеты о безопасности доступными через знакомые инструменты Kubernetes.

$ starboard find vulnerabilities deployment/nginx --namespace dev
$ starboard get vulnerabilities deployment/nginx 
  --namespace dev 
  --output yaml
Результат работы Starboard через Octant
Результат работы Starboard через Octant

Kubeaudit

Ссылка на Kubeaudit

Еще один инструмент, выполняющий проверки Kubernetes.

# Run from kubectl (as plugin)
$ kubectl audit all

Kubesec

Ссылка на Kubesec

Последний легковесный инструмент для проверки Kubernetes в этой подборке.

$ krew install kubesec-scan
$ kubectl kubesec-scan pod <podname>

Deepfence Runtime Threat Mapper

Ссылка на Deepfence Runtime Threat Mapper

Бесплатная community-версия комплексного решения по защите облачных нагрузок. Платформа отображает рабочие нагрузки на графе, ищет аномалии в поведении с помощью агентов сканирования, интегрируется с CI/CD для сканирования образов, а также выполняет поиск уязвимостей образов в заданном Registry. Также есть интеграция с SIEM, Slack, Jira, Amazon S3 (неполный список интеграций).

Скриншот из Deepfence Runtime Threat Mapper
Скриншот из Deepfence Runtime Threat Mapper

Sysdig Falco

Ссылка на Sysdig Falco

Бесплатная версия решения для защиты в режиме run-time от Sysdig, хорошо себя зарекомендовавшая в сообществе.

Vulnerability Management

Можно выполнять огромное количество различных сканирований инструментами SAST, DAST, SCA, анализаторами образов Docker и конфигурации Kubernetes, но без правильно построенного процесса управления выявленными уязвимостями и распределения ответственных процесс устранения выявленных дефектов может очень сильно затянуться. Решения класса Vulnerability Management призваны помочь в этом вопросе. Как правило, это единая точка входа всех выявленных уязвимостей посредством взаимодействия через API или при помощи веб-интерфейса с целью дальнейшей визуализации и экспорта структурированной информации в дефект-трекинг. Мы в своих практиках используем коммерческое решение собственной разработки AppSec.Hub, которое помимо управления уязвимостями, умеет также создавать и экспортировать готовые DevSecOps-пайплайны в CI/CD системы. Но в этой статье мы коснемся только open-source решений.

DefectDojo

Ссылка на DefectDojo

Решение для управление уязвимостями от OWASP. Есть много интеграций (22+) как с open-source сканерами (ZAP, Trivy, nmap, Dependency Check), так и с enterprise (Veracode, Checkmarx, Twistlock). Как правило, имеет некоторые сложности при интеграции с API.

Вот здесь можно увидеть пример скрипта для интеграции.

Скриншот DefectDojo.
Скриншот DefectDojo.

Secure code Box

Ссылка на Secure code box

Open-source фреймворк, объединяющий несколько бесплатных инструментов сканирования (ZAP, NMAP, Nikto, Arachni), собранных вместе в docker-compose в связке с Kibana и Elasticsearch. В отличие от того же DefectDojo, здесь все инструменты развертываются вместе с решением, и отчеты о результатах сканирования подтягиваются самостоятельно (не нужно писать скрипты для автоматической отправки issue в сборщик). Также можно запускать сканирование всех заявленных инструментов из UI. На текущий момент инструменты направлены исключительно на тестирование веб-приложений.

Несмотря на кажущуюся простоту развертывания и работы, разработчики заявляют, что это не one-button-click-solution и требуется глубокое понимание для настройки сканеров.

Скрншот графиков Kibana из Secure Code Box.
Скрншот графиков Kibana из Secure Code Box.

Archery

Ссылка на Archery

Еще одна open-source система управления уязвимостями. Есть поддержка Acuntetix, Nessus, Burp, Netsparker, WebInspect. В отличие от DefectDojo, о котором я упоминал ранее, решение позволяет запускать из консоли сканирование ZAP, Burp и OpenVAS. Из интересного то, что есть обработчик false positive. Ну и конечно же интеграция с CI/CD.

Скриншот из Archery
Скриншот из Archery

Еще материал по vulnerability management:

Public Cloud Security

Говоря про безопасный DevOps нельзя не сказать про безопасность облачных провайдеров (AWS, GCP, Azure, Oracle) в силу активного перехода из on-prem в облака.

В этой подборке мы захватим лишь малую часть инструментов, посвященных безопасности публичных облаков. Подборка и приведенные инструменты не учитывают также сервисы, предоставляемые облачными провайдерами, которых также немало.

Сервисы безопасности от AWS. Источник :https://cloudseclist.com/issues/issue-42/
Сервисы безопасности от AWS. Источник :https://cloudseclist.com/issues/issue-42/

AWS-inventor

Ссылка на AWS-inventor

Инструмент для инвентаризации активов AWS с помощью заданных параметров учетной записи AWS.

$ python aws_inventory.py
# Select the generated JSON file when prompted
$ firefox gui/dist/index.html
Результат инвентаризации AWS-inventor
Результат инвентаризации AWS-inventor

Aws-public-ips

Ссылка на AWS-puclic-ips

Инструмент для получении информации об общедоступных ресурсах AWS в виде ip-адресов.

# Uses default ~/.aws/credentials
$ aws_public_ips -f json -s apigateway,cloudfront,ec2, 
    elasticsearch,elb,elbv2,lightsail,rds,redshift
# With a custom profile
$ AWS_PROFILE=production aws_public_ips ...

CloudSploit

Ссылка на CloudSploit

Инструмент для compliance-проверок публичных облаков AWS, GCP, Azure, OCI. В частности, можно провести проверку на CIS и PCI DSS.

# Edit the&nbsp;index.js&nbsp;file with your AWS key and secret
# Run a standard scan
$ node index.js
# Run a compliance scan
$ node index.js --compliance=hipaa

AWS Security Benchmark

Ссылка на AWS Security Benchmark

Отдельный инструмент для проверки AWS на соответствие CIS Amazon Web Services Foundations Benchmark 1.1.

$ python aws-cis-foundation-benchmark-checklist.py

S3 Scan

Ссылка на S3 Scan

Инструмент, формирующий отчет обо всех S3-корзинах и установленных для них ролях.

$ python s3scan.py [-f &lt;format>] [-p &lt;profile>]

Примечание. Наверное, самая большая подборка инструментов по AWS Security:

My-arsenal-of-aws-security-tools

G-Scout

Ссылка на G-Scout

Инструмент, формирующий отчет о проблемах с безопасностью GCP.

# Permissions required on the projects: Viewer, Security Reviewer, Stackdriver Account Viewer
$ python gscout.py --project-id <projectID>

ScoutSuite

Ссылка для ScoutSuite

Популярный инструмент для проведения аудита безопасности публичных облаков GCP, AWS, Oracle, Azure.

# GCP example
# Using an user account
$ python Scout.py --provider gcp --user-account --project-id <projectID>
# Using a service account
$ python Scout.py --provider gcp                                     
                  --service-account --key-file service_account.json  
                  --project-id <projectID>
Пример отчета ScoutSuite
Пример отчета ScoutSuite

И это еще не все?

Подборку продолжать можно еще долго, но я постарался привести все, что может стать отправной точкой в процессе выстраивания безопасности DevOps/SDLC. Тем не менее, это далеко не все практики. Я не коснулся также этапов фаззинга, управления секретами и процесса проверки манифестов IaC. И разумеется, правильно построенный процесс разработки не может существовать без организационных мер и налаженных отношений между командами разработки и безопасности. Здесь я могу порекомендовать познакомиться с моделями оценки BSIMM и OWASP SAMM.

Чтобы охватить уже точно все, приведу также несколько подборок для самостоятельного разбора.

RASP - практика, при которой инструмент безопасности интегрируется напрямую с сервером, отслеживая его работу (обращения к базе данных, файловые операции, сетевые запросы и тд.). Часто к этой практике относят инструменты класса Container Run-time Security (например Sysdig Falco). Вот также RASP для отслеживания работы веб-приложений:

IAST - практика, совмещающая принципы работы SAST и DAST:

Fuzzing - практика тестирования приложения, при которой на вход программе подаются данные, которые могут привести к неопределенному поведению :

IaC Security - практика тестирования декларативного описания инфраструктуры через конфигурационные файлы на соответствие требования безопасности:

  • Cfn Nag - Сканер AWS CloudFormation шаблонов на небезопасную конфигурацию

  • Checkov - Сканер Terraform, AWS CloudFormation и Kubernetes шаблонов на небезопасную конфигурацию

  • Terrascan - Сканер Terraform шаблонов на соответствие лучшим практикам безопасности

  • Tfsec - Сканер Terraform шаблонов на неправильную конфигурацию и несоответствие лучшим практикам безопасности AWS, Azure и GCP.

  • Kubernetes YAML validating:

Compliance-as-code - практика представления требований безопасности через декларативное описание в виде кода с целью дальнейшей непрерывной оценки на соответствие:

Security Chaos Engineering - молодая практика, основанная на нескольких принципах: определение "стабильного" состояния, создание гипотезы о последующем состоянии, введение переменных, осуществление попыток "сломать" гипотезу. После серии тестов инфраструктура оценивается на предмет доступности, безопасности и производительности. Как итог цель всего этого - получить систему, способную выдерживать экстремальные условия. Security Chaos Engineering отличается от классического Chaos Engineering лишь гипотезами, касающимися безопасности. Тесты могут состоять, например, из отключения правил Security Groups, изменения файлов случайным образом, прослушивания портов, внедрения вредоносного трафика в VPC, случайного "убийства" процессов. При этом все это должно быть автоматизированно, а состояния системы должны непрерывно отслеживаться. Примеры инструментов:

Каналы и чаты по DevSecOps и безопасности приложений:

Автор: Денис Якимов

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js