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本文整理自极狐GitLab User Group Meetup 杭州站上,极狐(GitLab) DevOps 技术布道师马景贺的演讲。

当听到云原生的时候,你会想起什么?

可能很多人很自然地就会想到 Kubernetes、容器、微服务、开源等等,这些关键词是我们接触云原生绕不开的话题。但是以上还少了一个关键词:安全。

云原生从 2013 年出现,2015 年发展起来以后,安全也逐渐被关注和重视。

以云原生中常用的镜像安全为例,下图是通过拉取常用镜像,用 Trivy 进行扫描的结果,不同颜色对应不同等级的漏洞。例如 node.js 这个开源项目,高危漏洞有 544 个,中危级漏洞有 921 个;还有 Jenkins,漏洞数量也不少。

可以看到,容器镜像安全问题比较严重,关于容器镜像安全的更多分析报告,感兴趣的朋友可以参阅 Anchore 发布的 2021 年、2022 年软件供应链安全报告。

一个完整的软件开发生命周期包括源代码开发、构建、测试、部署等环节,每一个步骤都可能存在潜在安全风险。我们应该把安全嵌入到每一个环节中去,也就是将 DevSecOps 应用到云原生应用程序开发的每一个环节中去,再加上 K8s 容器镜像安全扫描,才能打造一个完整的云原生安全生态。

DevSecOps 是什么?如何帮助我们打造云原生安全生态?

DevSecOps 是一个兼具深度和广度的纵深安全防御系统,从 Source code、 Build 、Test 到 Deploy,任何一个阶段,都有对应的安全手段。其次,DevSecOps 是流程、工具、文化的深度结合,传统的研发团队里,开发人员只负责代码的开发,不会关注后续的运维等流程,但在 DevSecOps 标准要求下,安全是团队中每个人的责任,需要贯穿从开发到运维全生命周期的每一个环节。

DevSecOps 强调的安全测试左移,其实就是更早地让研发加入进来。我们软件研发过程中的大部分安全问题,都是在开发阶段引入的,因此,如果从 Source code 阶段就尽早将安全考虑在内,从源头处提升安全能力,就能更有效、更低成本地发现和解决安全问题。

安全持续自动化也是很重要的一个部分,因为一个完整的安全流程,涉及到很多安全工具,如果每个工具都手动配置,手动触发安全测试,那么工作量就会大大提升。所以 DevSecOps 期望的是安全持续自动化,开发写完代码提交变更以后(MR 或者 PR),就可以进行自动扫描,产出报告并建议你如何修复。

当然了现在也进入 ChatGPT 时代,我前段时间做了一个 Demo,ChatGPT 在 Code Review 阶段就告诉你哪些是有安全风险的,甚至还会给出推荐的修复代码,感兴趣的朋友也可以去尝试一下。

Gartner 每年会针对新技术会发布一个技术成熟度曲线,上图是 2022 年的数据,DevSecOps 就在最右侧,代表着它已经很成熟了,这也是为什么从 2019 年开始,很多企业都在开始讨论 DevSecOps。

下图是我根据行业数据绘制的示意图,可以看出 DevSecOps 一词是在 2012 年由 Gartner 提出,引起强烈关注,到达高峰期;2016 年慢慢往下走,2018年前后到达泡沫破灭期;终于在 2022 年到达成熟期。

从 2012 年提出概念,到今年已经有 11 年了,DevSecOps 经历了一个完整的技术成熟度曲线,现在已经到了落地生根的阶段,这也是为什么,现在我们可以分享 DevSecOps 的落地实践,而非停留在概念。

如何寻找云原生 DevSecOps 落地切入点?

安全是一个比较大的概念,当我们提到安全,可能包括主机安全、网络安全、应用安全……本文侧重于应用程序安全领域。

下图虽然只是一个 Yaml 文件,但是已经包含了我们应该如何实践 DevSecOps 的重要信息。

镜像是重点,因为云原生时代都是镜像交付。虽然它是一个简单的二进制文件,但包含了很多东西,比如 OS、代码等,大部分的安全问题由此而生,此外 Yaml 文件本身也可能存在安全问题,比如上图下方红框展示的内容,即把敏感信息写到了 Yaml 文件中。

我们来进行一个拆分:

应用程序部署整体可以拆分成 3 层:

  1. 底座是 K8s 集群;
  2. 中间是容器镜像;
  3. 顶层是应用程序。

我们落地 DevSecOps 时,也是按照这 3 层来打造安全防护体系。

第一层:K8s 安全

首先第一层,基于 K8s 的安全防护手段,可能很多人都知道,比如 RBAC(权限管理)、Network Policy(网络策略)、Audit(审计日志)等。

第二层:容器镜像安全

第二层容器镜像,当我们编写 Dockerfile 时,有一些最佳实践可以遵循,例如如何选择基础镜像。

不同的基础镜像,安全漏洞数量不一样,攻击面大小也不一样。正如前文展示的几个容器镜像的漏洞数量,都是不一样。如果我们选择合适的基础镜像,那么就能减少攻击面。具体的就不展开了,大家可以去搜一下 Dockerfile best practice,网上有很多介绍。

另外就是镜像扫描,这也是非常重要的一环。

现在做镜像扫描的开源工具有不少,比如 Trivy、Clair、Anchore 等。使用这些工具可以帮助扫描我们采用的基础镜像是否安全,发现漏洞,然后进行修复,最后把这个镜像作为单一可信源的镜像,团队内部后续使用此镜像来制作其他镜像,那么安全性就能提高很多。

另外这两年在讲软件供应链安全,有一条就是通过数字签名来提高制品的可信性,比如 OpenSSF 基金会(开源安全基金会)下的 cosign 项目就可以对镜像进行签名,但为什么需要签名呢?

当构建镜像时,使用 1.0.0 tag 来构建,但是我们可以在再次修改代码之后,重新用 1.0.0 这个 tag 来构建镜像,并 push 到制品仓库。如果部署时仍旧拿 1.0.0 进行部署,那么内容其实已经被篡改,这也就是镜像的不可信,是镜像安全的另外一个维度。

如果对镜像进行签名,就能很好的避免这个问题。当镜像构建之后就对其进行签名,在部署时再进行验证,如果验证不通过,那么说明这个镜像被篡改了,就不应该再进行后续的部署。

以上就是关于容器镜像安全的几个方法。接下来我们看下最上层的应用程序安全。

第三层:应用程序安全

大部分公司,都有专门的运维人员或者安全人员帮我们加强 K8s 和容器镜像安全防护,而最上层最靠近业务,也是开发人员关注更多的一层。

这一层有非常多的安全防护手段,例如 Secret Detection、Dependency scanning、SAST、DAST 等,上图只列举了一部分。

以 Secret Detection 为例,根据我的经验,70% 以上的安全问题都来自于敏感信息泄漏。当我们在本地 Debug 时,很容易把 Password 写死,但测试提交代码时,可能忘了删除,直接把 Password Push 到代码仓库,就造成了泄漏,所以 Secret Detection 在应用程序安全这部分的作用非常重要。

云原生 DevSecOps 是一个深度 + 广度的纵深防御体系,从 K8s、Docker 到应用程序安全,每一层展开都有非常多的安全手段。总结来说,有以下落地原则:

  • 分层实施,循序渐进;
  • 由简入繁,化繁为简;
  • 重视数据,简化工具;
  • 安全左移,研发闭环;
  • 持续优化,持续安全。

针对以上云原生开发安全防护体系,极狐GitLab 提供开箱即用的 DevSecOps 功能,包括七大功能:容器镜像扫描、静态应用安全测试 (SAST)、动态应用安全扫描(DAST)、密钥检测、License合规、依赖项扫描以及模糊测试。

这么多安全功能,如何去实现落地?

一言以蔽之,就是将这些安全功能集成到 CI/CD(持续集成/持续部署)中去,达到持续测试和持续安全的效果。极狐GitLab 把所有安全功能和 CI/CD 集成到 Workflow 中,这个 Workflow 和研发工作流融合到一块,非常完整。

而且,只需要几行代码,就可以完成对应手段的安全扫描,简单易用。

下图就是每个安全功能对应的 CI/CD Pipeline 代码。在这个过程中,开发不需要知道每个安全功能应用的工具是什么,不需要学习工具如何配置,只需要输入这几行代码,就能进行扫描,非常容易上手。

图中不同安全手段标注不同颜色,是一个简单建议,也就是蓝色的几种安全手段是非常容易实践而且收效不错的,如果要全部落地实践,可以采取这种循序渐进的方式,先落地蓝色部分,再落地绿色部分。

极狐GitLab x KubeSphere 云原生安全体系如何构建?

接下来,我们来聊聊如何把 KubeSphere 和极狐GitLab 进行结合,利用 CI/CD,把安全防护手段集成到软件开发生命周期中。

极狐GitLab 介绍

极狐GitLab 是一个一体化的 DevOps 平台,其提供的一体化 DevOps 能力覆盖软件开发全生命周期(从计划到运维),同时内置安全功能,能够利用开箱即用的安全能力构建 DevSecOps 体系。

KubeSphere 介绍

Kubernetes 是一个非常复杂的容器编排平台,学习成本非常高,KubeSphere 所做的事情就是高度产品化和抽象了底层 Kubernetes,是一个面向云原生的操作系统,解决了 K8s 使用门槛高和云原生生态工具庞杂的痛点。

在 KubeSphere 上使用极狐GitLab 搭建 DevOps 有什么优势?

最典型的优点就是可以实现极狐GitLab & Runner 的云原生运行并实现灵活调度。

可以看下图这个实例,当研发人员提交代码变更之后,就会触发 CI/CD Pipeline,而极狐GitLab CI 如果检测到有 Job 需要运行,就会给 Runner 一个信号,触发背后的调度机制,Executors 帮助完成所有的 Step,例如对 Go 源码进行 Check out、Build、Test。

如何在 KubeSphere 上安装极狐GitLab ?

极狐GitLab 和 KubeSphere 的集成主要有两个方式:

➤ 方式一

直接把极狐GitLab Runner 作为单组件,安装在 KubeSphere 上,当我们的应用程序代码提交之后,开始跑 CI 时,就会自动在 KubeSphere 上完成所有构建操作,并直接反馈数据。

安装步骤如下:

1. 在 KubeSphere 的 App Management 下,通过 App Repositories 添加一个App Repo;点击 Add 按钮,在出现的界面中输入 Repo name 和 URL(极狐GitLab Runner 的 Helm Chart 地址为 https://charts.gitlab.io

2. 在 Create App 中选择“From App Template”:

3. 选择 gitlab runner:

4. 修改 Yaml 文件内容,输入极狐GitLab 实例地址 Runner Token 等,点击 Install 即可。

5. 安装成功以后,就可以在 KubeSphere 上看到 jh-runner namespace 下面有 Pod 在正常运行。

➤ 方式二

把整个极狐GitLab 源代码托管平台安装到 KubeSphere 上面去,目前在 KubeSphere 上部署极狐GitLab 非常便利,只需要利用 KubeSphere 应用商店搜索极狐GitLab 即可一键部署。安装好以后,团队就可以直接在 KubeSphere 上面使用极狐GitLab 进行协作了,点击👉查看详细安装教程

以上介绍了如何在 KubeSphere 上安装极狐GitLab/Runner,接下来继续介绍如何在 KubeSphere 上进行 DevSecOps 检测。

极狐GitLab x KubeSphere 安全扫描

安装完以后,通过 Project → Settings → CI/CD 这个路径找到 Runner 页面,左边是项目专用 Runner,也就是只有这个项目可以用,其他项目用不了;右边共享 Runner 则是可以被此实例下的其他项目所使用的 Runner。

接下来详细演示一下扫描过程:

  • 先创建一个 Issue,这是 Workflow 的第一步,然后将这个需求 Issue 指派给自己;接着开始进行本地的代码编写,这里模拟一个场景,把 Token 这个敏感信息写进去,看看安全扫描过程是否能发现。
  • 接下来我们创建一个 MR,把这段有问题的代码提交上去,提交时可以选定指派人或审核人,让其他人来帮忙审核代码。
  • 创建 MR 以后,就会进行自动扫描,这时候就扫描出来了我们故意放进去的 Token,从而发现这个潜在安全问题。
  • 最后,修复后重新提交,再次扫描没有问题就可以合入了。

总结

本文给大家介绍了极狐GitLab 和 KubeSphere 各自的优势,并探讨了如何结合 KubeSphere 和极狐GitLab 来构建一个云原生应用安全体系,最后通过一个示例来展示极狐 GiLab DevSecOps 功能的工作原理,希望对大家有帮助~

扩展阅读:在 KubeSphere 上使用极狐GitLab 搭建 DevOps 环境


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