Привет, Хабр! 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.
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
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
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.
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.
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:
Создание диаграммы взаимодействия компонентов в .drawio, согласно вашему data flow
Выделение доверенных зон на диаграмме, согласно Rapid Threat Model Prototyping methodology(в readme есть пояснение)
Сохранение файла .drawio
Запуск materialize.py с импортом файла .drawio
Получение сценария реализации угроз в формате Gherkin.
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
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/salusНа выходе получаем JSON/YAML отчет. На GitHub также можно найти описание встраивания в CircleCI.
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 pythonБолее того, к инструменту есть интеграция с IDE.
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.
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.
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/srcКонфигурационный 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):
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
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:checkDependency 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:makeAggregateBomSnyk 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.
Как может выглядеть сканирование snyk для npm:
$ npm install -g snyk
$ snyk auth
$ snyk monitorSonatype 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:
Nexus Vulnerability Scanner - универсальный сканер от Sonatype
AuditJS - сканер JS (NPM, Angular, yarn, bower)
Nancy - сканер Golang
Jake - сканер Conda
Chelsea - сканер Ruby
Cheque - сканер C/C++ (GCC)
Ahab - сканер apt, apk, yum, dnf пакетов
Pants - сканер Rust (Cargo)
Sonatype Depshield - сканер GitHub проектов
Другие материалы по SCA:
Renovate - бесплатная платформа от White Source
Dependabot - бот GitHub для проверки open-source в репозиториях GitHub
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/fileGitrob
$ export GITROB_ACCESS_TOKEN=<TOKEN>
$ gitrob <target>Gitleaks
$ gitleaks --repo-path=<path to repo>
$ gitleaks --repo=<url of github>Также есть в виде Github-action.
TruffleHog
$ trufflehog [-h] [--json] [--regex] [--rules RULES]
[--entropy DO_ENTROPY] [--since_commit SINCE_COMMIT]
[--max_depth MAX_DEPTH]
git_urlTruffleHog - самый известный инструмент в сообществе, осуществляющий поиск секретов как по регулярным выражениям, так и прибегая к оценки энтропии методом Шеннона.
GitGuardian
SaaS платформа для поиска секретов. Есть также коммерческая on-prem версия. В России не продается.
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
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.
Способ сканирования через Docker:
$ docker run -d \
-p 222:22 \
-p 7331:7331 \
-p 9292:9292 \
--name arachni \
arachni/arachni:latestПосле развертывания контейнера, запуск сканирования и выгрузка отчетов происходит через REST API по порту 7331 в виде json.
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.comЕсть 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
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_dockerПримечание. 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
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.tcp\s+open/
Then the output should not match:
"""
25\/tcp\s+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
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.yamlKlar
Утилита для взаимодействия с API Clair.
$ mkdir klar && cd klar && wget https://github.com/optiopay/klar/releases/download/v2.4.0/klar-2.4.0-linux-amd64 -O klar && chmod +x klar
$ CLAIR_ADDR=http: //localhost:6060 CLAIR_THRESHOLD=10 ./klar <docker image>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.tarAnchore
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 allAquaMicroscanner
Инструмент от Aqua Security, который развивается параллельно вместе с Trivy.
$ docker run --rm -it aquasec/microscanner --register <email address>ADD https://get.aquasec.com/microscanner /
RUN chmod +x /microscanner
RUN /microscanner <TOKEN> [--continue-on-failure]Примечание. Сравнение инструментов по сканированию образов на общедоступные CVE можно почитать здесь:
Testing docker CVE scanners. Part 1: false negatives and what they mean for your security
Testing Docker CVE Scanners. Part 2: How good is package detection?
Testing docker CVE scanners. Part 2.5 — Exploiting CVE scanners
Testing Docker CVE scanners. Part 3: Test it yourself / Conclusions
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/wildflyDocker 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-securityDockle
Инструмент для выполнения compliance-проверок, в том числе, выходящих за рамки CIS.
$ docker run --rm goodwithtech/dockle:v${DOCKLE_LATEST} [YOUR_IMAGE_NAME]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
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 1.8Kubernetes 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> --htmlKube-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
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
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.
Statboard
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 yamlKubeaudit
Еще один инструмент, выполняющий проверки Kubernetes.
# Run from kubectl (as plugin)
$ kubectl audit allKubesec
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).
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
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.
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.
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.
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.
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.htmlAws-public-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
Инструмент для compliance-проверок публичных облаков AWS, GCP, Azure, OCI. В частности, можно провести проверку на CIS и PCI DSS.
# Edit the index.js file with your AWS key and secret
# Run a standard scan
$ node index.js
# Run a compliance scan
$ node index.js --compliance=hipaaAWS 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.pyS3 Scan
Инструмент, формирующий отчет обо всех S3-корзинах и установленных для них ролях.
$ python s3scan.py [-f <format>] [-p <profile>]Примечание. Наверное, самая большая подборка инструментов по AWS Security:
My-arsenal-of-aws-security-tools
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
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>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:
DevSecOps Wine - канал по DevSecOps от автора статьи
DevSecOps Wine Chat - новый част к каналу выше
CloudSec Wine - канал про Public Cloud Security от автора статьи
Mobile AppSec World - канал о безопасности мобильных приложений
UPD.
Так как было очень много восторженных отзывов, решил расширить подборку в виде Awesome DevSecOps на русском, включив статьи и доклады:
