拿来即用的企业级安全运维体系搭建指南(2)
堡垒机与VPN
2)基线审计与入侵检测 我认为基线审计与入侵检测是两个不同的概念,前者在于事后审计,看合不合格;后者在于事前预防与事中检测响应。在具体落地上,基线审计通常依赖堡垒机,入侵检测通常依赖安全agent。 堡垒机 通常堡垒机有访问控制、日志审计、操作行为审计、数据上传下载审计以及权限管理等功能。但系统补丁更新与应用版本更新等操作则不是堡垒机所能覆盖的。 对于堡垒机的落地,采购设备倒是其次,重点在于整合整套运维体系,对于有些年头的企业改造成本太大,而且大家也担心其性能与可用性。 安全agent 当然,前面说到的系统补丁更新与应用版本更新,都可以交给安全agent去做。入侵检测、基线审计,安全agent可全面覆盖。但因为要跑agent,通常没有愿意商用入侵检测系统跑在自己机器上的,如果自研则开发周期长,还会引起业务的担忧:服务器监控agent、数据上传agent等等之外还要再跑安全agent,万一agent崩了会不会引起雪崩?说到底,要取得产品的信任,还得自家底子够硬。 那么,什么样的解决方案才能众口皆调呢?在google提出beyondcorp之后,问题可能有了转机,那就是把使用轻量agent采集信息,把计算、分析、决策交给大数据后台。 当然,我们很难像google那样基于rpc协议去做访问控制、身份认证,那么在传统的堡垒机、vpn方案之上,结合轻量级agent,可能是一种更好的方式。 不过还是上面那句话,如果自家底子够硬,能取得大家信任,那就另当别论。 3)漏洞扫描 目前大中型企业谁没有自己的漏洞扫描器,不会开发购买商用的总行吧?但我觉得可能有个通病,就是漏洞扫描器做的太重。如果可以解放思路,或许可以尝试从扫描器的定位重新出发,在效率、覆盖面上进行选择,比如大型扫描器专门做周期长的、要求覆盖面广的扫描,而轻量级扫描器则定位于高效、定向扫描。 现在不光是waf在结合机器学习,漏洞扫描器也可以结合机器学习或者大数据分析,根据扫描日志或者已有的经验,做策略的自动生成,实现扫描规则的轻量化与精准化。 4)CI/CD安全 CI/CD是运维的重要一环。在CI/CD上出现的安全漏洞也多如牛毛。下面我们从如何安全的发布和应用部署来讨论。 敏感信息泄露 我们都知道发布代码应排除:源码文件和临时文件,如.py、.cc、*.swp(vim临时文件),上传版本管理相关的信息文件(如.svn/.git),以及打包/备份文件(如.gz/.bak)。这看起来更像是一种规范,其实不然,通过在代码分发系统增加钩子或者过滤模块,是可以提前发现敏感信息的上传的。比如代码提交了ssh私钥或者账号密码配置文件,只需要一个webhook就能检测到。实现上的成本与出问题付出的代价相比,其实不算什么。 代码或镜像的安全审计 随着Docker容器技术的广泛应用,CI/CD安全的落地更加充满希望。我们都知道,使用Docker容器需要经历编写dockerfile/docker-compose文件,docker build之后才有镜像,然后再docker pull、docker run部署服务,实际上可以结合Jenkins等CI/CD工具调CoreOS官方的Clair镜像安全审计工具进行漏洞扫描。此外,当然还有RASP等Runtime机制的动态检测机制,也有foritity或者Cobra等或商用或开源的代码审计工具,也可以结合使用。 5)认证授权 认证授权机制这块,主要分享的思路如下:
6)DDoS防御 DDoS防御按照网络架构,可分为云清洗或者IDC清洗两种模式,前者通过DNS或者反代将目标IP替换成云的VIP的方式引流,对应的防御流程分为:流量分析→流量采集→流量压制等几个步骤。 后者通过路由牵引模式引流,对应的防御流程分为:流量采集→流量分析→流量牵引→流量压制等几个步骤。 下面从流量采集、流量分析、流量牵引和攻击阻断与过滤简单介绍一下。 流量采集 云清洗 DNS:通常是Web服务,使用域名对外提供服务,只需要将dns A记录指向高防或者清洗VIP,或者dns cname到云清洗域名即可。 反向代理:配置反代,通常用于那些拿IP直接对外提供服务的,比如游戏。 IDC清洗 流量镜像/流量分光:这种方式要求IDC机房部署清洗或者高防集群,通过在网络设备上镜像流量或者分光拿去做异常流量检测。 流量分析
流量牵引 这个只针对IDC清洗有效,通常是清洗设备与IDC出口设备建立BGP协议,清洗设备向IDC出口下发牵引路由,那么,流往目标IP的所有流量都会被先送到清洗设备进行过滤。 攻击阻断与过滤 攻击阻断主要是黑洞路由,流量过滤主要使用适配清洗算法以及各种算法阈值,由此区分正常流量与异常流量,之后丢弃异常流量,回送正常流量。 7)数据安全 (编辑:ASP站长网) |