Kubernetes 安全性至關重要，本文將介紹如何使用 Kyverno 提升叢集安全性。首先，我們會探討如何利用 Kyverno 強制執行 Seccomp 設定，限制容器的系統呼叫，降低潛在風險。接著，將示範如何使用 Kyverno 自動產生全拒絕網路策略，有效控制 Pod 間的網路流量，預設阻擋所有未經授權的連線。此外，我們還會探討 AI 輔助工具如何最佳化 Kyverno 策略開發，並分析其潛在挑戰。最後，將介紹新興的 PaC 解決方案 Cedar 和 CUE，說明其特性和應用場景，並提供程式碼範例，幫助讀者瞭解如何在 Kubernetes 環境中實施更完善的安全策略。
Kubernetes 安全策略實施與 Kyverno 實務應用
在現代化的 Kubernetes 環境中，實施完善的安全策略是確保叢集穩定的關鍵。本文將探討如何使用 Kyverno 實作多種安全策略，包括強制 Seccomp 組態、生成全拒絕網路策略等，並結合實際案例進行詳細分析。
強制 Seccomp 組態的安全策略
Seccomp（Secure Computing Mode）是一種 Linux 核心安全機制，用於限制容器內可執行的系統呼叫，從而提高容器的安全性。Kyverno 可用於強制實施 Seccomp 組態，確保每個容器都啟用此安全功能。
策略實作範例
apiVersion: kyverno.io/v1
kind: ClusterPolicy
metadata:
name: require-seccomp
spec:
validationFailureAction: enforce
rules:
- name: check-seccomp
match:
any:
- resources:
kinds:
- Pod
validate:
message: "Seccomp profile must be defined for all containers"
pattern:
spec:
containers:
- securityContext:
seccompProfile:
type: "*"
initContainers:
- securityContext:
seccompProfile:
type: "*"
內容解密：
validationFailureAction: enforce確保策略驗證失敗時會直接拒絕請求- 策略匹配所有 Pod 資源並檢查其容器組態
- 同時檢查普通容器和 initContainers 的 seccompProfile 設定
- 若未定義 seccompProfile 或型別不正確，則拒絕建立或更新 Pod
自動生成全拒絕網路策略
網路策略（NetworkPolicy）用於控制 Kubernetes 中 Pod 之間的網路流量。Kyverno 的 Generate 功能可用於在新建名稱空間時自動生成預設的全拒絕網路策略。
策略實作範例
apiVersion: kyverno.io/v1
kind: ClusterPolicy
metadata:
name: generate-deny-all-networkpolicy
spec:
rules:
- name: generate-deny-all-networkpolicy
match:
any:
- resources:
kinds:
- Namespace
exclude:
any:
- resources:
names:
- kube-system
- kyverno
- default
- kube-public
generate:
kind: NetworkPolicy
apiVersion: networking.k8s.io/v1
name: deny-all
namespace: "{{request.object.metadata.name}}"
synchronize: true
data:
spec:
podSelector: {}
policyTypes:
- Ingress
- Egress
內容解密：
- 當新的 Namespace 被建立時觸發此策略
- 對特定的系統名稱空間（如 kube-system）進行排除
- 在目標名稱空間中生成名為 deny-all 的 NetworkPolicy
- 該網路策略預設拒絕所有輸入和輸出的流量
使用 AI 輔助工具最佳化策略開發
現代開發工具如 Cursor IDE 結合了 AI 功能，可以顯著提升 Kyverno 策略的開發效率。透過 AI 的輔助，開發者可以獲得即時的程式碼建議和錯誤修正。
AI 輔助開發的優勢
- 即時錯誤偵測與修正：AI 可以即時分析 Rego 程式碼並提供修正建議
- 自動完成：根據上下文的程式碼自動補全功能可提高開發效率
- 最佳實踐建議：AI 可根據現有的最佳實踐提供改進建議
GenAI 在安全策略開發中的挑戰
雖然 AI 輔助工具可以顯著提升開發效率，但也存在一些挑戰：
- 資訊過時問題：AI 的輸出可能根據過時的資料或實踐
- 正確性保障：需要人工審查 AI 生成的程式碼以確保其正確性和安全性
- 上下文理解：AI 需要足夠的上下文資訊才能生成符合需求的程式碼
最佳實踐建議
- 持續更新 AI 工具的知識函式庫：確保 AI 工具能夠取得最新的安全最佳實踐資訊
- 雙重驗證機制：對 AI 生成的程式碼進行人工審查和測試
- 結合領域專家知識：將 AI 輔助工具與領域專家經驗相結合，提高策略的有效性
隨著 Kubernetes 生態系統的不斷發展，未來可期待更多根據 AI 的安全工具和最佳實踐的出現。同時，安全策略的管理也將變得更加自動化和智慧化，為 Kubernetes 的安全管理帶來新的可能性。
參考實作清單
- 實施全面的 Seccomp 策略：確保所有工作負載都啟用 Seccomp
- 組態預設的網路安全策略：使用 Kyverno 自動生成全拒絕網路策略
- 整合 AI 輔助工具：在開發流程中引入 AI 工具以提高效率和準確性
透過這些措施，可以顯著提升 Kubernetes 環境的安全性和維運效率。
運用生成式人工智慧於政策即程式碼（PaC）的安全考量與實踐
隨著生成式人工智慧（GenAI）的快速發展，其在軟體開發、自動化及雲端運算等領域的應用日益廣泛。特別是在政策即程式碼（Policy as Code, PaC）的實踐中，GenAI能夠提供寶貴的洞察與輔助。然而，這種應用的同時也伴隨著諸多安全挑戰與資料保護問題。
理解PaC與GenAI的整合
PaC是一種將政策以程式碼形式定義和實施的方法，廣泛應用於雲端運算和DevOps實踐中。Open Policy Agent（OPA）是實作PaC的流行工具之一，它使用Rego語言來撰寫政策。
Rego語言的最佳實踐
在撰寫Rego政策時，遵循最佳實踐至關重要。根據最新的Rego最佳實踐，應在政策檔案開頭加入import rego.v1宣告。同時，建議使用指定運算元（:=）而非統一運算元（=）。此外，在規則標頭中使用if關鍵字已成為強制性要求，以提升政策的可讀性。
# 允許存取如果使用者的部門與資源部門相符
allow if {
input.user.department == input.resource.department
input.action == "read"
}
# 允許存取如果使用者的許可等級高於或等於資源所需的許可等級
allow if input.user.clearance_level >= input.resource.required_clearance
程式碼解讀：
- 輸入驗證：首先檢查使用者的部門是否與資源的部門相符，以及操作是否為「讀取」。
- 許可等級檢查：接著驗證使用者的許可等級是否足夠存取特定資源。
- 規則簡化：現代化的Rego語法鼓勵使用
if關鍵字來簡化規則表達，使其更清晰易讀。
GenAI在PaC中的價值與挑戰
GenAI能夠根據大量的資料和引數提供對PaC相關主題的寶貴見解，例如政策評估回應、記錄和錯誤分析。然而，這需要謹慎處理資料，避免將敏感資訊暴露給不受控的GenAI解決方案。
資料保護考量
- 敏感資訊保護：在使用GenAI分析PaC相關資料時，必須確保不會洩露內部IT和營運技術（OT）環境的敏感資訊。
- 資料分類別：組織應對資料進行分類別，並根據分類別結果實施適當的控制措施，如資料遮蔽、存取控制和安全資料傳輸。
- 合規性政策：許多組織正在制定法律和合規政策，以規範GenAI的使用，確保資料的安全性和合規性。
實際案例：使用GenAI分析PaC錯誤
在實際操作中，可以利用GenAI工具（如Cursor IDE整合的OpenAI GPT-4）來分析PaC錯誤訊息，從而獲得有價值的洞察。
錯誤分析例項
# Kubernetes Pod建立失敗的Rego錯誤訊息
Error from server (POD_INVALID: "public.ecr.aws/eks-distro/kubernetes/pause:3.2" image is not sourced from an authorized registry. Valid registries are "[\"GOOD_REGISTRY\", \"VERY_GOOD_REGISTRY\"]".
Resource ID (ns/name/kind): "opa-test/test-pod/Pod"):
error when creating "tests/99-test-pod.yaml"
GenAI分析結果
Cursor IDE提供的分析結果指出，該錯誤是由於Kubernetes Pod嘗試使用未經授權的映像檔倉函式庫（public.ecr.aws）所致。解決方案包括使用授權倉函式庫中的映像檔或更新OPA政策以包含該倉函式庫。
分析解讀：
- 錯誤原因：Pod建立失敗是因為使用了未授權的映像檔倉函式庫。
- 解決方案：可透過更換映像檔倉函式庫或修改OPA政策來解決此問題。
- GenAI的價值：透過對大量PaC相關資料的分析，GenAI能夠提供更深入的洞察和建議，幫助改善系統管理和資源管理。
PaC與GenAI的整合
隨著GenAI技術的不斷進步，其在PaC領域的應用前景廣闊。Stacklet.io推出的Jun0產品展示瞭如何利用GenAI加速治理任務、報告和政策制定。Jun0允許使用者透過自然語言查詢生成和驗證雲端治理政策，並進行乾跑測試以視覺化和分享初步結果。
Jun0的主要功能
- 自然語言查詢：使用者可透過自然語言詢問Jun0以取得洞察或建立治理政策。
- 政策生成與驗證：Jun0支援自然語言生成雲端治理政策，並可對其進行驗證。
- 乾跑測試：允許使用者在實際環境中測試政策，並視覺化結果。
未來方向
- 持續改進安全措施：隨著GenAI技術的發展，應不斷更新和完善相關的安全措施。
- 加強資料治理：組織應加強對資料的管理和保護，確保在使用GenAI時不會洩露敏感資訊。
- 促進技術創新：鼓勵在PaC領域進行更多的技術創新和實踐，以充分發揮GenAI的潛力。
透過這些努力，我們可以更好地利用GenAI提升PaC的效率和安全性，推動雲端運算和DevOps實踐的進一步發展。
新興的政策即程式碼（PaC）解決方案：Cedar 與 CUE
隨著雲端原生安全和自動化合規需求的增長，新的政策即程式碼（Policy as Code, PaC）解決方案不斷湧現。本章節將介紹兩種重要的 PaC 工具：Cedar 和 CUE，並探討它們在雲端安全和自動化領域的潛在應用。
Cedar：高效能的授權引擎
AWS 於 2023 年 5 月將 Cedar 政策語言、授權引擎和 SDK 開源，標誌著 PaC 領域的一個重要里程碑。Cedar 使用 Rust 編寫，這是一種記憶體安全的程式語言，最初為系統程式設計而設計。由於採用 Rust，Cedar 的政策評估執行速度極快。
Cedar 的主要特性
-
表達力強：Cedar 是一種簡單而富有表達力的語言，專為常見的授權模型（如 RBAC 和 ABAC）而設計。
-
高效能：Cedar 的政策結構設計支援快速檢索和可擴充套件的即時評估，具有有限的延遲。
-
可分析性：Cedar 支援使用自動推理工具進行分析，能夠最佳化政策並驗證安全模型的正確性。
Cedar 政策語法
Cedar 政策使用根據 PARC 模型（主體、動作、資源、條件）的語法結構。以下是一個簡單的 Cedar 政策範例：
permit(
principal == User::"alice",
action == Action::"view",
resource in Album::"vacation"
);
這個政策允許主體 User::"alice" 對 Album::"vacation" 的子資源執行 Action::"view" 動作。
使用 Go 與 Cedar 互動
以下是一個使用 cedar-go 專案的 Go 語言範例，展示如何使用 Cedar 授權引擎：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"github.com/cedar-policy/cedar-go"
)
const policyCedar = `
permit(
principal == User::"alice",
action == Action::"view",
resource in Album::"vacation"
);
`
const entitiesJSON = `
[
{
"uid": { "type": "User", "id": "alice" },
"attrs": { "age": 18 },
"parents": []
},
{
"uid": { "type": "Photo", "id": "VacationPhoto94.jpg" },
"attrs": {},
"parents": [{ "type": "Album", "id": "vacation" }]
}
]
`
func main() {
// 建立 Cedar 政策集
ps, err := cedar.NewPolicySet("policy.cedar", []byte(policyCedar))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 解析實體資料
var entities cedar.Entities
if err := json.Unmarshal([]byte(entitiesJSON), &entities); err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 建立請求
req := cedar.Request{
Principal: cedar.EntityUID{Type: "User", ID: "alice"},
Action: cedar.EntityUID{Type: "Action", ID: "view"},
Resource: cedar.EntityUID{Type: "Photo", ID: "VacationPhoto94.jpg"},
Context: cedar.Record{},
}
// 進行授權檢查
ok, _ := ps.IsAuthorized(entities, req)
fmt.Println(ok)
}
#### 內容解密：
- 建立 Cedar 政策集：使用
cedar.NewPolicySet函式建立一個新的政策集，並載入 Cedar 政策。 - 解析實體資料：將 JSON 格式的實體資料解析為
cedar.Entities結構，以便進行授權評估。 - 建立請求：建立一個
cedar.Request物件，表示需要評估的授權請求。 - 進行授權檢查：呼叫
IsAuthorized方法，將實體資料和請求傳入，以評估是否授權。
CUE：資料驗證與組態管理的利器
CUE（Configure, Unify, Execute）是一個開源專案，提供了一種資料驗證語言和推斷引擎。CUE 在定義資料結構、約束和值方面非常靈活，並且與 JSON 相容。
CUE 的主要應用場景
-
資料驗證：不同部門或團隊可以定義各自的約束條件，對同一組資料進行驗證。
-
程式碼提取與生成：從多個來源提取 CUE 定義，合併成單一定義，並用於生成其他格式的定義（如 OpenAPI）。
-
組態管理：在不需匯入其他模組的情況下，合併來自不同來源的值。
使用 CUE 進行資料驗證
以下是一個使用 CUE 驗證 YAML 資料檔的範例：
# 資料檔 (policy.yaml)
policies:
- Name: Deny-tags
Tag: deny
- Name: Warn-labels
Tag: warn
- Name: Violate-annotations
Tag: violate
// CUE 定義檔 (policy.cue)
#Policy: {
Name: =~"^[A-Z]{1}[a-z\\-]*$"
Tag: =~"^[a-z]{4,7}$"
}
policies: [...#Policy]
使用 CUE CLI 對資料檔進行驗證：
$ cue vet policy.cue policy.yaml
如果資料檔符合 CUE 定義的約束條件，則不會有任何輸出。
#### 內容解密：
- 定義資料結構：在
policy.cue中，使用#Policy定義了一個策略結構，包含Name和Tag欄位，並使用正規表示式對其進行約束。 - 驗證資料：使用
cue vet命令，將policy.cue和policy.yaml一起傳入，以檢查資料是否符合定義的約束條件。
隨著雲端原生技術和自動化需求的不斷增長，PaC 解決方案將持續演進。未來，我們可以期待更多創新的 PaC 工具和平台出現，以滿足日益複雜的安全和管理需求。同時，現有的工具如 Cedar 和 CUE 也將持續改進，提供更強大的功能和更好的使用者經驗。
圖表說明
graph LR;
A[開始] --> B[Cedar授權評估];
B --> C[CUE資料驗證];
C --> D[安全性與合規性提升];
D --> E[雲端原生安全強化];
圖表翻譯：
此圖表展示了使用 Cedar 和 CUE 進行 PaC 的流程。首先進行 Cedar 的授權評估，接著使用 CUE 進行資料驗證，最終達到提升安全性和合規性的目標，並強化雲端原生安全。
