DevSecOps 可見性與責任歸屬強化實踐

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在現代軟體開發生命週期中，確保系統的可見性和透明度對於 DevSecOps 至關重要。透過建立明確的責任歸屬機制，結合日誌分析、監控指標和自動化組態，SRE 團隊可以有效地追蹤系統活動、診斷問題並提升系統可靠性。同時，程式碼可追溯性和靜態分析工具的應用有助於在開發早期階段發現並修復安全漏洞，提升程式碼品質。此外，資料驗證和安全工具如 OWASP ZAP 的使用，則能進一步強化安全防護，降低系統風險。

強化可見性與透明度：DevSecOps 中的責任歸屬與可監控性

在 DevSecOps 的實踐中，強化可見性（Visibility）與透明度（Transparency）是確保系統可靠性與安全性的關鍵要素。其中，責任歸屬（Accountability）扮演著至關重要的角色。責任歸屬旨在追蹤並記錄「誰在何時做了什麼」，以確保系統操作的可稽核性與可追溯性。

責任歸屬的實踐

在電腦系統中，責任歸屬主要透過活動日誌（Activity Logging）來實作。日誌記錄了系統中的各項操作與事件，是進行問題排查、安全稽核和效能監控的重要依據。

傳統日誌系統（Syslog）

在 systemd 出現之前，Linux 系統主要採用傳統的 Syslog 機制進行日誌記錄。Syslog 將日誌以純文字形式儲存於 /var/log 目錄下，具有簡單明瞭、易於使用等優點。系統管理員可以透過指令碼處理日誌內容、即時監控日誌變化、將日誌匯入資料函式庫以及自動歸檔舊日誌等操作。

# 示例：檢視系統日誌
tail -f /var/log/syslog

Systemd 與日誌管理

Systemd 的引入改變了 Linux 系統的日誌管理方式。雖然 Systemd 的日誌管理機制（如 Journald）帶來了一些新的特性和挑戰，但仍可透過整合工具與工作流程來滿足管理需求。

# 示例：使用 journalctl 檢視 systemd 日誌
journalctl -u sshd

網站可靠性工程（Site Reliability Engineering, SRE）

網站可靠性工程（SRE）是 DevSecOps 中的一個重要角色，旨在透過監控、記錄與分析來提升系統的可見性與透明度。SRE 需要在確保系統效能與資源利用效率的同時，實作全面的可監控性。

監控與日誌分析

SRE 透過監控系統與日誌分析來實作對系統狀態的全面掌握。監控指標包括系統效能、資源利用率、應用程式行為等。日誌分析則有助於追蹤系統事件、診斷問題與進行安全稽核。

# 示例：簡單的日誌分析指令碼
import re

def analyze_log(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            if re.search('ERROR', line):
                print(line.strip())

# 使用示例
analyze_log('/var/log/application.log')

特徵標誌（Feature Flags）

特徵標誌是一種用於動態控制系統行為的機制。SRE 可以利用特徵標誌來調整監控級別、啟用或停用特定功能，從而在不重新啟動服務的情況下改變系統行為。

# 示例：使用特徵標誌控制日誌詳細程度
if feature_flags['detailed_logging']:
    log_detail('Detailed information about the request')

自動化監控組態

在動態變化的 DevSecOps 環境中，自動化監控組態是確保監控有效性的關鍵。工具如 Ansible 可以幫助 SRE 自動將新資源新增到監控系統中，從而保持監控的完整性與一致性。

# 示例：Ansible playbook 自動組態監控
- name: Configure monitoring for new host
  hosts: new_hosts
  tasks:
    - name: Add host to monitoring system
      ansible.builtin.uri:
        url: "http://monitoring-system/api/add_host"
        method: POST
        body: '{"host_name": "{{ inventory_hostname }}"}'
        body_format: json
進一步探討

未來，隨著 DevSecOps 的不斷發展，SRE 將面臨更多挑戰與機遇。如何進一步提升系統的可見性與透明度，如何更好地利用監控與日誌分析來驅動系統最佳化，將是 SRE 需要持續關注的重要課題。

內容解密：

上述章節中，我們討論了 DevSecOps 中的責任歸屬與可監控性。重點介紹了傳統日誌系統、Systemd 的日誌管理、網站可靠性工程（SRE）以及特徵標誌和自動化監控組態等內容。這些技術和實踐共同構成了 DevSecOps 環境中強化可見性與透明度的基礎。

圖表翻譯：

此圖示展示了 DevSecOps 中 SRE 的工作流程，包括監控、日誌分析、特徵標誌控制以及自動化組態等關鍵要素。

  graph LR
    A[監控系統] -->|監控資料|> B[SRE團隊]
    B -->|分析資料|> C[日誌分析]
    C -->|調整監控級別|> D[特徵標誌]
    D -->|動態控制|> E[系統行為]
    E -->|反饋|> A
    F[Ansible] -->|自動化組態|> A

圖表翻譯： 此圖表呈現了 SRE 在 DevSecOps 中的工作流程。首先，監控系統收集系統資料並將其傳遞給 SRE 團隊。SRE 團隊分析這些資料並根據需要調整監控級別，這一過程透過特徵標誌來動態控制系統行為。系統行為的變化會反饋給監控系統，形成一個閉環。同時，Ansible 等工具被用於自動化監控組態，以確保監控的有效性與一致性。

隨著技術的不斷進步，DevSecOps 中的 SRE 將需要採用更多創新方法來提升系統的可見性與透明度。未來，我們可以預見更多智慧監控工具、自動化技術以及 AI 驅動的分析方法將被廣泛應用於 SRE 實踐中。這些新技術將進一步提升系統的可靠性、安全性和效能，為企業的數位化轉型提供強有力的支援。

強化安全防護：DevSecOps 的關鍵實踐

問責制與安全事件應對

在 DevSecOps 的實踐中，問責制是確保系統安全性的重要環節。當安全事件發生時，能夠明確責任歸屬對於事件的處理至關重要。許多組織擁有內部的安全事件調查團隊，而 DevSecOps 的可觀測性（observability）和指標收集（metrics capture）對於安全事件的發現、分析和還原具有重要作用。環境和日誌資料的儲存是事件回應和還原成功的關鍵因素。

程式碼可追溯性與靜態分析

程式碼可追溯性（code traceability）是 DevSecOps 中的一個重要概念，指的是能夠逐步檢查程式碼以驗證其運作。靜態分析（static analysis）則是一種軟體測試方法，用於識別程式碼中的問題。在 DevSecOps 中，靜態分析是程式碼審查的一部分，用於檢查程式碼是否符合組織的編碼風格，以及是否存在軟體錯誤和安全漏洞。

靜態分析能發現的三類別主要問題

  1. 錯誤和意外行為（bugs）：透過測試和靜態分析，可以發現程式碼中的錯誤。
  2. 安全漏洞：靜態分析可以識別潛在的安全漏洞，例如未經授權的存取或資料驗證不當。
  3. 程式碼可維護性問題：靜態分析可以檢查程式碼是否符合組織的編碼風格，並標記難以維護的程式碼。

靜態分析工具的應用

靜態分析工具可以與 DevSecOps 工作流程整合，在程式碼提交或推播到分享儲存函式庫時自動執行靜態分析。這有助於在開發早期階段發現和修復問題。

合規性與法規問題

靜態分析和漏洞掃描已成為安全分析師的常規工作。然而，組織可能只滿足最低的合規要求，而忽略了更深入的安全問題。假陽性（false positives）是指被自動化工具標記為問題，但實際上並不存在的問題。例如，業務應用程式需要開放特定埠，但漏洞掃描工具可能會將其標記為安全漏洞。

程式碼可追溯性的實踐

在實際操作中，程式碼可追溯性可以透過在建置時新增除錯工具和日誌記錄來實作。例如，當微服務回應緩慢時，可以提高日誌記錄級別，以記錄關鍵時間點的效能資料，從而找出問題根源。

靜態分析的具體步驟

  1. 組態靜態分析工具：根據組織的編碼風格和安全要求，組態靜態分析工具。
  2. 執行靜態分析：在程式碼提交或推播到分享儲存函式庫時，自動執行靜態分析。
  3. 修復發現的問題：根據靜態分析報告，修復發現的錯誤、安全漏洞和可維護性問題。

合規性檢查的最佳實踐

  1. 定期執行漏洞掃描：定期執行漏洞掃描，以發現潛在的安全問題。
  2. 深入分析掃描結果：對掃描結果進行深入分析，以區分真實漏洞和假陽性。
  3. 滿足法規要求：確保組織滿足相關法規的要求，並超越最低合規標準。
# 示例程式碼：日誌記錄和靜態分析
import logging

def process_data(data):
    # 新增日誌記錄
    logging.info("Processing data...")
    try:
        # 模擬資料處理
        result = data / 2
        logging.info("Data processed successfully.")
        return result
    except Exception as e:
        # 記錄錯誤
        logging.error(f"Error processing data: {e}")
        raise

# 組態日誌記錄
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 測試資料處理函式
data = 10
result = process_data(data)
print(result)

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何在資料處理函式中新增日誌記錄，以追蹤程式的執行過程和錯誤。首先，匯入 logging 模組並組態日誌記錄級別。在 process_data 函式中，使用 logging.info 記錄資訊，使用 logging.error 記錄錯誤。透過日誌記錄，可以更好地理解程式的執行過程，並在出現錯誤時進行排查。

圖表翻譯：

  graph LR
    D[D]
    A[開始] --> B[組態日誌記錄]
    B --> C[執行資料處理]
    C --> D{是否發生錯誤?}
    D -->|是| E[記錄錯誤]
    D -->|否| F[記錄成功資訊]
    E --> G[結束]
    F --> G

圖表翻譯： 此圖示展示了在資料處理過程中新增日誌記錄的流程。首先組態日誌記錄，然後執行資料處理。如果發生錯誤，則記錄錯誤資訊；如果沒有錯誤，則記錄成功資訊。最終結束處理流程。

強化開發安全意識與實踐

在現代軟體開發過程中，安全問題日益成為開發團隊面臨的重要挑戰。根據多年的產業經驗和程式設計教學經驗，我們發現大多數的安全問題可以歸因於兩個主要原因：開發者的安全意識不足以及不切實際的開發時程壓力。

開發者的安全意識

許多安全漏洞源於開發者對安全最佳實踐的不熟悉。例如，開發者可能不知道將使用者輸入直接回顯到頁面中可能引發的安全風險，如跨站指令碼攻擊（XSS）。這類別問題通常需要開發者具備足夠的安全知識，才能在開發過程中主動避免。

人為設定的截止日期

另一個導致安全問題的原因是專案開發過程中設定的不切實際的截止日期。專案延期是常見的現象，但開發團隊仍需在規定的時間內完成任務。這種情況下，開發者可能會為了趕進度而犧牲安全性，從而埋下安全隱患。

安全培訓的重要性

為瞭解決開發者的安全意識問題，專業的安全培訓變得至關重要。安全培訓的形式多樣，包括實體課堂、虛擬課程和實作練習。理想的培訓應該根據開發者的需求和經驗量身定做，涵蓋所使用的程式語言和基礎設施。

目前，SANS和ISC2是兩個知名的網路安全培訓機構，提供專業的認證課程，如ISC2的CISSP（Certified Information Systems Security Professional）。即使不追求認證，這些機構提供的入門培訓和學習路徑對DevSecOps實踐者仍有極大幫助。

取得免費的安全知識

OWASP Top10是另一個重要的安全知識來源，它列出了最常見的網路安全漏洞及其對應的防禦措施。例如，2021年的OWASP Top10中，「Broken Access Control」被列為首要的安全風險。開發者應該在開發過程中主動學習並實踐相關的最佳安全措施。

防範存取控制漏洞

存取控制漏洞通常源於未遵循最小許可權原則、缺乏對API的認證控制、以及允許使用者透過修改URL來提升許可權等。開發者應該假設所有輸入都是惡意的，並對所有外部資料進行嚴格驗證，以確保應用程式的安全性。

例如，對於一個限制城市名稱長度為15個字元的舊系統，開發者應該確保任何超過15個字元的城市名稱輸入都會被適當處理，如截斷或顯示錯誤訊息，以防止潛在的安全風險。

def validate_city_name(city_name):
    if len(city_name) > 15:
        # 記錄日誌或顯示錯誤訊息
        return False
    return True

# 使用範例
city_name = "Wisconsin Rapids"
if not validate_city_name(city_name):
    print("城市名稱過長，請重新輸入。")

內容解密：

上述程式碼展示了一個簡單的城市名稱驗證函式。該函式檢查輸入的城市名稱是否超過15個字元。如果超過，則傳回False，否則傳回True。開發者可以根據實際需求對過長的城市名稱進行截斷或顯示錯誤訊息。這種驗證機制能夠有效防止惡意輸入導致的安全問題。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[開始] --> B{檢查城市名稱長度}
    B -->|超過15字元|> C[顯示錯誤訊息]
    B -->|未超過15字元|> D[繼續處理]
    C --> E[結束]
    D --> E

圖表翻譯： 上圖展示了城市名稱驗證的流程。首先，系統檢查輸入的城市名稱長度是否超過15個字元。如果超過，則顯示錯誤訊息；如果未超過，則繼續進行後續處理。最終，無論結果如何，流程都會結束。

加強安全意識的實踐

為了提高開發者的安全意識，除了專業培訓外，還需要建立良好的安全文化。這包括在開發過程中持續進行安全檢查和程式碼審查，以及建立獎勵機制，鼓勵開發者遵循安全最佳實踐。

透過這些措施，可以有效減少安全漏洞，提升軟體的安全性和可靠性。

隨著人工智慧技術的發展，未來將有更多的自動化工具被應用於安全漏洞的檢測和修復。這將大大減少對人工干預的依賴，提高安全檢測的效率和準確性。

然而，即使在自動化工具的幫助下，開發者的安全意識和專業知識仍然是保障軟體安全的關鍵。因此，持續的安全培訓和實踐對於開發團隊來說仍然是不可或缺的。

資料驗證的重要性

在處理外部資料來源時，開發者必須假設資料可能不完整或不正確。無論是簡單的網頁應用程式還是API介面，伺服器端驗證是不可或缺的。客戶端驗證（如HTML屬性和JavaScript驗證）只能作為輔助手段，因為使用者可能會停用這些功能。因此，開發者必須在伺服器端進行嚴格的資料驗證，以確保資料的存在性和適當性。

為什麼需要資料驗證？

  • 防止無效資料：確保資料的有效性，避免因無效資料導致的錯誤或安全漏洞。
  • 防止資料缺失：假設API呼叫者可能未提供所有必要的資料欄位。
  • 外部資料來源：所有來自外部的資料都應被視為不可信，需要進行驗證。

CVE：漏洞資訊的權威來源

Common Vulnerabilities and Exposures（CVE）網站是瞭解已知漏洞的權威來源。對於DevSecOps從業者來說，每天瀏覽或至少略讀CVE網站上的內容是十分必要的，以保持對最新安全漏洞的瞭解。

透過日誌分析獲得啟發

存取伺服器日誌檔案可以提供有關漏洞和攻擊嘗試的寶貴資訊。大部分的攻擊是自動化的，並試圖尋找開放的埠或常見的安全問題。這些「機器人」攻擊通常只是煩惱，前提是系統保持更新並遵循最佳安全實踐。

日誌分析的益處

  • 瞭解常見漏洞：透過分析日誌，可以瞭解目前常見的攻擊型別和漏洞。
  • 發現實際問題：日誌分析有助於發現系統中正在被攻擊者利用的實際問題。
  • 提高安全意識：有助於理解為何需要更改預設設定，例如預設密碼等。

實務應用：OWASP ZAP

DevSecOps的概念源自於早期的DevOps，旨在將開發和維運更緊密地結合在一起。DevOps解決了開發完成後將軟體「丟過牆」就忘記的思維方式，導致軟體在生產環境中出現問題。DevSecOps在此基礎上進一步整合了安全考量，將安全驗證提前到開發生命週期的早期。

OWASP ZAP工具介紹

OWASP Zed Attack Proxy（ZAP）是一款跨平台的軟體，用於對網頁應用程式進行漏洞掃描。ZAP提供了一個圖形化介面，使得DevSecOps團隊可以輕鬆掃描常見的安全問題。雖然安裝圖形化版本的ZAP是一個好的起點，但需要注意的是，預設情況下，即使是ZAP的掃描也可能被視為攻擊。因此，未經授權掃描網站（包括內部網站）是不允許的。

使用ZAP的注意事項

  • 授權問題：使用ZAP掃描網站前，必須獲得授權。
  • 自動化掃描：隨著DevSecOps的成熟，ZAP掃描應該被自動化並整合到CI/CD流程中。

正確使用工具

就像使用鏈鋸一樣，錯誤地使用安全工具可能會導致意想不到的後果。OWASP ZAP同樣需要被正確使用，以避免對他人的伺服器造成損害。

安全工具的使用原則

  • 遵循安全：使用任何安全工具時，都應遵循其安全和最佳實踐。
  • 謹慎操作：在使用像ZAP這樣的強大工具時，應謹慎操作，避免對未授權的系統進行掃描。

內容解密：

本章節主要介紹了資料驗證的重要性、透過日誌分析來瞭解安全漏洞和攻擊，以及如何使用OWASP ZAP工具進行漏洞掃描。資料驗證是確保系統安全的基礎，而日誌分析則提供了對當前安全威脅的洞察。OWASP ZAP作為一款強大的漏洞掃描工具，需要被正確使用，以避免對他人的系統造成損害。

程式碼範例：使用OWASP ZAP進行掃描

# 以下是一個簡單的Python指令碼範例，用於示範如何使用ZAP進行自動化掃描
import zapv2

# 初始化ZAP
zap = zapv2.ZAPv2(proxies={'http': 'http://127.0.0.1:8080', 'https': 'http://127.0.0.1:8080'})

# 開啟一個新的掃描任務
scan_id = zap.spider.scan("http://example.com")

# 檢查掃描狀態
while (int(zap.spider.status(scan_id)) < 100):
    # 等待掃描完成
    time.sleep(2)

# 開始主動掃描
scan_id = zap.ascan.scan("http://example.com")

# 檢查主動掃描的狀態
while (int(zap.ascan.status(scan_id)) < 100):
    # 等待主動掃描完成
    time.sleep(5)

# 取得掃描結果
results = zap.core.alerts()

# 列印掃描結果
for result in results:
    print(result.get('alert'), result.get('url'))

圖表翻譯：

  graph LR;
    A[開始掃描] --> B[蜘蛛掃描];
    B --> C[主動掃描];
    C --> D[取得掃描結果];
    D --> E[分析結果];

此圖表呈現了使用OWASP ZAP進行漏洞掃描的流程，包括蜘蛛掃描和主動掃描，最終取得並分析掃描結果。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。