Контейнеры Docker упрощают развертывание, делая процесс без проблем. Однако безопасность остается критической проблемой. Злоумышленник может использовать уязвимости в системе для выполнения вредных сценариев, проведения сетевых сканирований и даже использовать системные ресурсы для майнинга криптографии.
В этом руководстве мы сосредоточимся на использовании Python для обнаружения и противодействия угрозам в контейнерах Docker. От создания системы мониторинга до развертывания системы обнаружения аномалий, мы будем вести вас по эффективному обеспечению контейнеров. Давайте погрузимся в создание системы безопасности в реальном времени для контейнеров, размещенных на Docker с помощью Python.
Критические уязвимости безопасности докера, который должен знать каждый разработчик
Перед изучением подхода, ориентированного на Python, мы должны сначала обратиться к безопасности Docker. Контейнеры используют ядро хоста ОС, что может привести к простоту привилегий атак. Некоторые из стандартных угроз:
Риски злонамеренных контейнеров
Хакеры часто используют скрытные бэкдоры, чтобы нацелиться на своих жертв. Они обманывают пользователей, загружая зараженные изображения в публичные хранилища. В тот момент, когда эти изображения импортируются и выполняются, сопровождающее вредоносное ПО представляет собой действие. Он способен извлечь информацию, развернуть троянцев и создавать бэкдор для злоумышленников для эксплуатации.
Лучшие практики подтверждают источники изображения, который будет использоваться, и сканирование их при необходимости. Используйте официальные изображения Docker и доверенные частные реестры для ваших изображений.
Привилегия эскалация
Некоторые контейнеры ошибочно устанавливаются для работы по умолчанию как root. Это считается серьезной ошибкой. Если злонамеренный актер использует уязвимость в контейнере, он может получить полный контроль над машиной.
Например, плохо настроенные Mounts Volume (-v /: /host) разрешают переопределение критических файлов. Защита? Запустите контейнеры, используя не пользователей, не являющиеся корнями, и реализуйте строгие политики разрешения наряду с такими профилями безопасности, как Apparmor или Selinux.
Тихая угроза: вторжения сети
Скомпрометированные контейнеры могут использоваться в качестве инструментов наблюдения. Они облегчают сканирование сети, кражу информации и атаки DDOS. Если наблюдается неизвестное действие, посылая существенный трафик, это должно поднять флаг. Соединения исходящих сети должны контролироваться.
Несанкционированный доступ должен быть ограничен применением брандмауэров и сетевых политик, и всякий раз, когда должна быть сокращена связь между контейнерами.
Крипто -майнинговая вредоносная программа: худший кошмар вашей системы
Если ваши контейнеры работают невыносимо медленной, возможно, они могут находиться под контролем криптовалюты хакера. Злоумышленники пробираются в сценариях горнодобывающей промышленности, которые почти невидимы для системных процессов. Эти сценарии потребляют ваш процессор и графический процессор, что приводит к чрезмерному использованию ресурсов и ухудшению производительности.
Поэтому обратите пристальное внимание на пики процессора. Потому что они могут дать вам понимание проблем с производительностью. Используйте инструменты безопасности времени выполнения, такие как Falco, для обнаружения и наблюдения за подозрительной деятельностью.
Неограниченный доступ API: открытое нарушение для хакеров
Отдаленный API Docker является мощным. Но это может быть разрушительно злоупотребление, если его не контролировать. Если ваш API выставлен без аутентификации, злоумышленники могут запускать контейнеры, удалять данные и в целом отключить вашу инфраструктуру.
Итак, всегда защищайте свой API с аутентификацией и устанавливайте более строгие правила брандмауэра. Пользователям, которым не доверяют, должны быть заблокированы по умолчанию, а широкая публика никогда не должна быть допущена.
Теперь давайте перейдем к тому, как Python помогает смягчить эти риски.
Автоматизированные сценарии Python для мониторинга безопасности Docker
Чтобы эффективно отслеживать контейнеры Docker, вам нужен SDK Python Docker-Py. Это позволяет вам взаимодействовать с запущенными контейнерами, извлекать журналы и анализировать активность процесса в режиме реального времени.
Установка Docker SDK для Python
Прежде чем мы приступим к мониторингу, установите необходимый пакет:
PIP установить Docker
Пакет позволяет Python взаимодействовать с двигателем Docker, перечислять контейнеры и извлекать информацию времени выполнения.
Извлечение журналов и процессов из контейнеров
После установки вы можете получить журналы контейнеров и перечислять процессы работы:
Import Docker client = docker.from_env () # журналы контейнеров избранных контейнеров def get_logs (container_name): container = client.containers.get (container_name) return container.logs (). decode (‘utf-8’) # списки процессов def_processes (container_name): constactAners. Container.top () 123456789101112 Import dockerclient = docker.from_env () # vetch Container logsdef get_logs (container_name): container = client.containers.get (container_name) return intainer.logs (). decode (‘utf -8’) # list_salef rongesdef) Container = client.containers.get (container_name) return container.top ()
Это дает вам видимость в контейнерной активности. Более того, это помогает вам обнаружить подозрительное поведение.
Как вы можете реализовать механизмы обнаружения угроз?
С настройкой мониторинга давайте внедрим методы обнаружения для общих угроз.
Обнаружение необычного выполнения процесса
Злоумышленники часто вводят неожиданные процессы в контейнеры. Мы можем проверить на наличие подозрительных команд:
DEF DETECT_SUSPICIOL_PROCESSES (container_name): processes = list_processes (container_name) подозрительно = [proc for proc in processes[0][‘Processes’] Если Proc[7] в [‘nc’, ‘wget’, ‘curl’, ‘nmap’]]вернуть подозрительные, если подозрительно, если бы «без угроз» не обнаружено »1234 def detect_suspuice_processes (container_name): processes = list_processes (container_name) подозрительный = [proc for proc in processes[0][‘Processes’] Если Proc[7] в [‘nc’, ‘wget’, ‘curl’, ‘nmap’]]вернуть подозрительно, если подозрительно, иначе «не обнаружены угроз»
Эта функция флагов рискованных двоичных файлов часто используется в эксплойтах.
Мониторинг сетевой деятельности
Несанкционированное сетевое сканирование — это красный флаг. Мы можем обнаружить его, анализируя журналы контейнеров:
def Detect_port_scans (container_name): logs = get_logs (container_name) scan_signatures = [‘Nmap scan report’, ‘SYN scan’, ‘Masscan’]
Верните любой (SIG в журналах для SIG в Scan_Signatures) 1234 DEF DETECT_PORT_SCANS (CONTACE_NAME): logs = get_logs (container_name) scan_signatures = [‘Nmap scan report’, ‘SYN scan’, ‘Masscan’] вернуть любой (SIG в журналах для SIG в Scan_Signatures)
Если контейнер выполняет несанкционированное сканирование, мы поймаем его рано.
Обнаружение модификаций файловой системы
Другая распространенная атака — несанкционированные изменения файла. Мы можем отслеживать неожиданные изменения, используя команду:
Import OS DEFECT_FILE_CHANGES (CONTAINER_NAME, monitored_path): original_files = set (os.listdir (monitored_path)) new_files = set (os.listdir (ineritored_path)) return new_files — Original_files 123456 Import OS DETECT_FILE_CHANES (container_name, Ronytoryordory) set (os.listdir (ineritored_path)) new_files = set (os.listdir (ineritored_path)) return new_files — original_files
Эта функция предупреждает нас, если в контейнере появляются новые, несанкционированные файлы.
Машинное обучение для анализа поведения
Для автоматизации обнаружения аномалий простая модель ML может классифицировать поведение процесса:
От sklearn.ensemble Импорт Импорт Импорт Импорт Numpy AS np def detect_anomalies (process_data): clf = изоляция (загрязнение = 0,1) clf.fit (np.array (process_data) .Reshape (-1, 1)) return clf.predict (np.ray (process_data). Из Sklearn.ensemble Import IsolationForeStimport numpy As np def detect_anomalies (process_data): clf = изоляция для (загрязнение = 0,1) Clf.fit (np.Array (process_data) .Reshape (-1, 1) return clf.predict (np.Array (process_data).
Этот подход улучшается со временем, поскольку он изучает нормальные закономерности.
Регистрация и предупреждение с питоном
Обнаружение полезно только в том случае, если вы регистрируете инциденты и предупреждения о триггерах.
Интеграция с лосьей или разбрызгиванием
Инструменты, такие как Elasticsearch, Logstash и Kibana (ELK), предоставляют централизованный журнал:
Импорт журналирования. {угроза}»)
Это гарантирует, что журналы доступны для аудита.
Создание оповещений в реальном времени
Оповещения можно подтолкнуть к панели управления безопасности или слабым:
Запросы на импорт def send_alert (угроза): webhook_url = «message = {» text «: f» оповещение о безопасности: {угроза} «} requests.post (webhook_url, json = сообщение) 12345 Importsdef send_alert (угроза): webhook_url =» Сообщение = {«текст»: f ». json = сообщение)
Лучшие практики: обеспечение API Docker с помощью аутентификации Python
Хотя мониторинг на основе Python полезен, существуют дополнительные шаги безопасности, которые должны быть приняты:
Ограничьте базовые изображения:
Большие базовые изображения содержат ненужные пакеты. Это может представлять риски безопасности. Поверхности атаки сводят к минимуму с помощью легких изображений, таких как альпийский Linux или Diestroles. Эти изображения охватывают меньше зависимостей и снижают вероятность эксплуатации.
Реализовать наименьшую привилегию:
Избегайте использования root для запуска контейнеров. Привилегии более высокого уровня поставляются с большим риском общего компромисса системы, если эксплойт успешна. Используйте пространства имен пользователей и установите разрешения пользователя на соответствующие уровни.
Установите пределы ресурсов:
Установите пределы ресурсов CPU и памяти, чтобы смягчить атаки DOS. Закрытие ресурсов гарантирует, что злонамеренные/плохое поведение контейнеров не потребляют чрезмерные ресурсы, тем самым поддерживая стабильность системы.
Используйте Docker Content Trust (DCT):
Убедитесь, что только подписанные изображения вытянуты. Ограничение притяжения изображений до подписания только предотвращает производственные среды из несанкционированных или модифицированных изображений.
Сканировать контейнерные изображения:
Регулярно сканируйте изображения контейнеров с такими инструментами, как Trivy или Clair. Они помогают выявить и разрешить уязвимости безопасности, прежде чем они будут эксплуатироваться в производстве.
Окончательный вердикт
Python предоставляет расширенную платформу для усиления мониторинга и безопасности контейнеров Docker. По мере того, как анализируются журналы, предусмотрены оповещения, а аномалии обнаруживаются, безопасность контейнеров может быть существенно улучшена. Дальнейшая интеграция обнаружения угроз на основе искусственного интеллекта и FALCO еще больше повысит автоматизированную безопасность.
Разработчики должны предпринять меры предосторожности для защиты своих контейнерных приложений. Хотите защитить ваши контейнеры? Разработайте свою систему обнаружения угроз Python прямо сейчас!
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Advait Patel — квалифицированный инженер по надежности старшего сайта, базирующийся в Чикаго, страсть к использованию технологии для управления эффективными решениями. Благодаря обширному опыту в области облачных вычислений, облачной безопасности и кибербезопасности, он в настоящее время работает в Broadcom, где он играет … Подробнее от Advait Patel
