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标题: 详解运行时安全检测神器:Falco [打印本页]

作者: 惊落一身雪    时间: 2024-10-21 15:41
标题: 详解运行时安全检测神器:Falco

       在当今快速发展的云计算和容器技术期间,安全已成为组织面临的一大寻衅。随着云原生应用的遍及,传统的安全步伐已不敷以应对复杂的分布式情况。在这样的背景下,Falco应运而生,成为云原生安全范畴的一颗新星。现在在github中,该项目已经拥有了7.3k的star,众多的企业级运行时安全检测引擎也基于该工具二次开辟。


什么是Falco

       Falco 是一个开源的运行时安全检测引擎,由 Sysdig 创建,主要用于容器化情况、Kubernetes 集群以及云原生基础设施中的实时威胁检测和异常活动监控。它通过监控系统调用(syscall)和内核级别的事件来检测潜伏的安全威胁,如恶意行为、可疑的系统活动等。
如何安装Falco

       安装 Falco 主要有三种方式:直接在主机上安装、通过容器运行、或在 Kubernetes 集群中部署。下面是每种安装方法的详细步骤:
在主机上安装Falco

       添加 Falco 依赖库:执行以下命令来添加 Falco 的官方 GPG key 和 APT 堆栈地点。
  1. curl -fsSL https://falco.org/repo/falcosecurity-packages.asc | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/falco-archive-keyring.gpgecho "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/falco-archive-keyring.gpg] https://dl.bintray.com/falcosecurity/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/falcosecurity.listsudo apt-get update
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安装 Falco:更新完堆栈后,利用 APT 来安装 Falco。
  1. sudo apt-get install -y falco
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启动 Falco:安装完成后,Falco 会主动作为系统服务启动。你可以利用以下命令检查 Falco 是否运行:
  1. sudo systemctl start falcosudo systemctl status falco
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利用容器安装Falco

       Falco 提供官方的 Docker 镜像,可以在容器内运行。
运行 Falco 容器:利用以下命令通过 Docker 运行 Falco。这里必要给容器授予足够的权限访问系统资源,如系统调用等。
  1. docker run --rm -i -t \  --name falco \  --privileged \  -v /var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock \  -v /dev:/host/dev \  -v /proc:/host/proc:ro \  -v /boot:/host/boot:ro \  -v /lib/modules:/host/lib/modules:ro \  -v /usr:/host/usr:ro \  falcosecurity/falco
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验证容器内 Falco 是否运行:你可以利用 docker logs 查看 Falco 容器的日记,确保它正常运行。
  1. docker logs falco
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在K8s集群中安装Falco

       Falco 可以通过 DaemonSet 部署在 Kubernetes 集群的每个节点上,从而实时监控整个集群的系统调用。
利用 Helm 安装 Falco(保举)
       Helm 是 Kubernetes 中盛行的包管理工具,可以方便地部署 Falco。
添加 Falco Helm 堆栈:利用 Helm 来添加 Falco 的官方堆栈。
  1. helm repo add falcosecurity https://falcosecurity.github.io/chartshelm repo update
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在 Kubernetes 中安装 Falco:通过 Helm 命令安装 Falco。这会在集群中的每个节点上部署一个 Falco DaemonSet。
  1. helm install falco falcosecurity/falco
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验证 Falco 安装:你可以通过以下命令查看 Falco 是否成功部署在 Kubernetes 集群中:
  1. kubectl get pods -n kube-system | grep falco
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检查 Falco 日记:你可以通过以下命令查看 Falco 在某个节点上的日记输出:
  1. kubectl logs <falco-pod-name> -n kube-system
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Falco的核心功能

       Falco 的主要功能是运行时安全检测。它通过内核模块或 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)来监听系统的调用,从而监控系统上运行的进程和容器中的活动。Falco 提供了预定义的规则集,而且支持自定义规则,用于检测异常的行为。

Falco 的工作原理



       Falco 的工作原理基于内核系统调用的监控,并结合预定义的安全规则来检测异常行为。Falco 通过拦截和分析操作系统的系统调用(syscalls)来监控系统和容器的运行时行为,从而发现潜伏的安全威胁。
以下是 Falco 工作原理的关键步骤:
内核事件捕获

       Falco 的核心是通过捕获主机或容器内发生的系统调用来监控所有进程的行为。它采用了两种主要的方式来获取这些系统调用:

       这些系统调用包罗系统的各种行为,比方进程启动、文件访问、网络通信等。
事件过滤和分析

       一旦 Falco 捕获到系统调用事件,它会将这些事件与预定义的安全规则举行匹配。Falco 的安全规则定义了哪些行为是合法的,哪些是潜伏的威胁。规则由特定的条件构成,包括:

实时检测与告警

       当 Falco 的规则检测到潜伏的安全威胁时,它会触发警报并天生日记。警报可以以差别的形式输出:

Falco 规则

       Falco 的安全检测是基于规则集举行的。这些规则由事件(好比某个系统调用)和相应的条件(如文件路径、用户、操作等)组成。Falco 的规则可以是通用的,也可以非常细致地针对特定的安全需求来定义。
Falco 规则的布局
       Falco 利用 YAML 语法定义规则,规则通常包括一个描述、监控的事件类型,以及一个条件表达式来过滤事件。Falco 规则通过监听各种系统调用,判断是否符合某些特定的异常行为。

       以下是一个监控root用户执行shell的规则,其主要的规则部门在condition中,我们拆解一下规则,规则条件包罗四部门:

       因为条件中利用的是and,因此当以上四个条件均满意时,则触发该条规则,output则为告警的内容。固然,规则的精确度和检测粒度就由编写者本身去定义了,falco本身提供了这样一套语法引擎。
  1. - rule: Shell running as root  desc: Detect any shell running as root  condition: >    evt.type in (execve, execveat) and    proc.name = bash and    proc.pname not in (sshd, bash)    and user.uid = 0  output: Shell run by root (user=%user.name command=%proc.cmdline)  priority: WARNING  tags: [container, shell, mitre_privilege_escalation]
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Falco 的应用场景

Kubernetes 安全监控

       Falco 在 Kubernetes 集群中的应用场景非常广泛,它可以或许实时监控 Kubernetes 节点、容器、Pod 以及 Kubernetes API 的调用,帮助用户发现和应对集群中的异常活动。

容器运行时安全监控

       Falco 实用于容器化的应用运行时安全监控,可以或许在容器内监控系统调用,识别潜伏的安全威胁。

云原生情况下的安全检测

       Falco 特殊实用于云原生情况下的多样化应用场景,监控主机和容器内的系统调用和行为。

主机和系统级安全监控

       虽然 Falco 主要应用于容器和云原生情况,但它同样可以用于传统主机和物理服务器的安全监控。

与 SIEM 和日记管理工具的集成

       Falco 支持将检测到的安全事件输出到各种日记管理系统和安全信息事件管理(SIEM)工具中,如 Elasticsearch、Splunk、Prometheus 等。

总结

       Falco 是云原生情况下的强盛运行时安全检测工具,提供了细粒度的容器和主机安全监控本领。无论是 Kubernetes 集群、容器运行时,还是传统主机和云平台,Falco 都可以或许帮助用户识别异常行为和潜伏威胁,通过自定义规则和实时检测,Falco 可以或许快速捕获系统中的异常活动,有效提高容器化情况和 Kubernetes 集群的安全性。

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