中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 1 目 录 一、云原生安全概述... .40 图 14 k8s 权限提升攻击路径................................................................... 41 图 15 利用 CVE-2018-1002105 窃取高权限凭证...............................42 图 16 未授权访问结果........................... 浦明、张小勇、白黎明、左伟震、范璟玮、许秀莉 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 9 一、云原生安全概述 近年来，云计算技术一直处于高速发展的过程中，并且随着公有云和私有云 的广泛应用，利用云计算作为承载业务运行的基础设施，已经成为了企业的首选。 “十四五”时期，中国的信息化进入加快数字发展、建设数字中国的新阶段，在 数字化转型的浪潮中，云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引

Web通用漏洞 SQL注入、命令执行、XXE、XSS等OWASP TOP10 业务逻辑漏洞 水平/垂直越权、短信轰炸、批量注册、验 证码绕过等 合规需求、安全配置 未能满足安全合规、未建立安全基线、敏 感数据泄漏 开源组件/闭源组件 CNNVD、CNVD、CVE等 开源许可风险 自研代码 容器环境镜像风险 软件漏洞、恶意程序、敏感信息泄漏、不安全配 置、仓库漏洞、不可信镜像 可与多种DevSecOps工具链联动强化效能（SCA、RASP、漏洞情报）； • 在云原生应用的开发端及运营端均发挥作用。 实践现状 SBOM的应用现状 • 根据《Anchore 2022 软件供应链安全报告》，尽管 SBOM 在提供对云原生应用可见性方面 发挥着基础性作用，但只有三分之一的组织遵循 SBOM 最佳实践。 SBOM的应用现状 云原生基于“责任自负”的开源世界 云原生开源应用漏洞 OpenSCA扫描结果 链攻击，比2021年增长三倍”——Gartner 云原生时代下的软件供应链攻击 软件供应链安全事件频发，“核弹级”第三方组件漏洞的影响面和危害大 2020 年12月，美国企业和政府网络突遭“太阳风 暴”攻击。黑客利用太阳风公司（SolarWinds） 的网管软件漏洞，攻陷了多个美国联邦机构及财富 500 强企业网络。2020 年 12 月 13 日，美国政府 确认国务院、五角大楼、国土安全部、商务部、财

从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引，助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时，企业还 应将安全作为“一把手工程”，在部署数字化转型的同时，推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技 安全测试) 白盒测试，通过污点跟踪对源代码或者二进制程序（也包括Docker镜像等） 进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 有大量的重复组件或者三方库的依赖，导致安全漏洞被传递或者扩散， SCA就是解决此类问题的办法，通过自动化分析组件版本并与漏洞库相 比较，快速发现问题组件，借助积累的供应链资产，可以在快速定位的 同时，推动业务快速修复。 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全 问题，快速借助供应链资产库，帮助业务修复问

重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 云原生CI持续集成 使用Dockerfile进行云原生方式的CI构建， 拓展形成ARM、x86双架构流水线，底层 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 支持代码安全扫描、镜像安全扫描、开源 协议扫描、依赖漏洞扫描。并可给出修复 建议。支持开源风险持续治理。 安全需求分析通过将安全策略左移至软件开发生命周期的初始阶段，着重在需求设计环节确定关键安全要求，旨在降低风险暴露 并增强产品安全质量。安全团队针对企业内部的业务流程和场景展开威胁建模与风险识别，同时依据实际生产漏洞的运营情况完 善威胁建模知识库，持续优化和维护内部安全需求知识库以适应不断变化的安全挑战。 ①需求分析阶段，分析业务需求，选择相应的安全需求 分类，并添加至安全需求清单列表 ②根据安全需求清单选择安全设计要求，整理为安全设 供应链各个环节的攻击急剧上升，已然成为企业主要的安全威胁。 缺点 低误报率 高检出率 集成灵活 只能检测已知 漏洞 优点 可见 100%资产覆盖 可治 90%效率提升 可防 100%流程覆盖 ü 建立资产台账 ü 分类分级标记 ü 关联责任人 ü 关联内外网业务 ü 漏洞及投毒检测 ü 自主可控率分析 ü 许可证合规分析 ü 自动化修复技术 ü 安全可信私有源 ü 供应链准入审查

开场：云原生与制品管理 - 初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生(cloud- 制品的高效分发-P2P预热 • 将所选镜像提前分发到(加热)P2P网络以便客户端拉取内容时从P2P网 络直接获得 • 基于策略实现自动化 • Repository过滤器 • Tag过滤器 • 标签（label）过滤器 • 漏洞状态条件 • 签名状态条件 • 基于事件触发或者定时触发 • 支持P2P引擎： • Dragonfly • Kraken Harbor基于开源的Notary项目实现镜像的签名（兼容DTR） signing key' --keyring path/to/keyring.secret mychart 制品安全分发-扫描 [1] 通过插件化的扫描器接入使得用户可以选择自己偏向的扫描器来进行漏洞扫描 Scanner API Harbor core Scanner adapters Image registry Async scan jobs Other scanners...

• 开发环境隔离 • 服务压测 • 自动化回归 • 流量录制 • 流量回放 • 无损上下线 • 服务预热 • 金丝雀发布 • A/B Test • 全链路灰度 • 服务鉴权 • 漏洞防护 • 配置鉴权 • 离群实例摘除 • 限流降级 • 同AZ优先路由 • 就近容灾路由 • 服务巡检 • 标签路由 • 服务超时和重试 基础治理能力 高阶治理能力 日常环境隔离最佳实践

云原生平台(PaaS+Caas+IaaS) 业务系统连接一组人，或者说企业业务实际能力提供者，通过双中台可 以将最上层业务产品诉求直接下沉到能力端，比如我们需要快速搭建一 个电商下单APP，只需要利用中台提供的能力要素，并在APP端组织业务 流程或者产品流程，下单后，商品自动送到用户手中，而无需企业打通 上下游业务链路，可以支撑快速的组织创新和业务创新。 高级能力-低代码或无代码平台 为了 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了 效率，也极大得保证了业务连续性。 • 但是，目前真正落地的企业很少，原因 或装机容量导致货款无法 全部收回，回款周期拉长导致客户信用风险放大，存在合同条款风险（双方权责、收入确认机制、资产转移等）。 云原生商业模式 云原生，天然的就是正和博弈关系，那是因为云原生就是为利用云的优势，由于它面向应用赋能反过来促进了云资源的销售 ISV 客户 云厂商 云原生 云原生商业模式 商业模式也是和市场或者竞争者的博弈，要结合自己的优势进行布局，说白了，要让商业模式对自己获利最有利。

支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。 • 云原生中间件首次实现自研、商用、开源的“三位一体”，通过阿里云服务 此时可以同时在统一的 容器云平台下运行微服 务化容器化或者未容器 化的传统软件了； 另一个方向是，将底层计 算、存储和网络进行超融 合，提供极其简单的底层 运维能力，进一步简化云 原生+资源层整体运维和 提升资源利用质量。 标准化能力-按需调度-Serverless 业务价值 架构 • 彻底消除传统服务端基础设施依赖，降低研发复杂性和运维难度 • 按实际调用量进行自动的容量扩缩 • 专注业务逻辑开发，无须关心基础设施

DAP平台运行项目450+ Volcano大幅度提高大数据平台资源利用率 Kubernetes + YARN Kubernetes + Volcano 静态划分资源池 统一资源池 Kubernetes + YARN Kubernetes + Volcano 集群低负载场景 K8s资源池空闲，大数据业务无法使用 大数据业务可以使用集群整体空闲资源， 提高整体资源利用率 集群高负载场景 通过静态划分的资源池保证大数据业务和通用

the growing complexity. Stage-3：查询时的编、解码 • Querier编码自定义标签的Filter和Group查询请求 • Filter：利用CK字典依据系统标签过滤 • Group：利用CK字典依据系统标签翻译 • Querier将系统标签解码为可读字符串 • 使用CK字典解码Int化的系统标签 SELECT dictGet( deepflow.pod_map