Implementation of DevSecOps for a Microservices-based Application with Service Mesh - SP 800-204C (Draft)

Сначала в эту историю влетели NSA и CISA, а теперь время пришло и для NIST. Вышел драфт документа SP 800-204C "Implementation of DevSecOps for a Microservices-based Application with Service Mesh" о внедрении DevSecOps в связке с Kubernetes.

#k8s #ops #dev

10 Types of Web Vulnerabilities that are Often Missed, OWASP Top 10 Over Time

Сегодня у нас на очереди снова веб, а именно 10 уязвимостей, которые часто упускают.

Среди них:
- HTTP/2 Smuggling
- XXE via Office Open XML Parsers
- SSRF via XSS in PDF Generators
- XSS via SVG Files
- Blind XSS
- Web Cache Deception
- Web Cache Poisoning
- h2c Smuggling
- Second Order Subdomain Takeovers
- postMessage bugs

А на картинке вы, кстати, видете, как менялся OWASP Top 10 с 2004 по 2021 год.

#dev

Popular NPM package UA-Parser-JS poisoned with cryptomining, password-stealing malware

Несколько дней назад в популярном пакете ua-parser-js был обнаружен криптомайнер и password-stealer. Пакет используется такими компаниями как Google, Amazon, Facebook, IBM и Microsoft. Предполагается, что вредоносное ПО попало в пакет после получения доступа к учетной записи мейнтейнера злоумышленником.

Подверженные версии:
0.7.29, 0.8.0, 1.0.0.
Проблема устранена в:
0.7.30, 0.8.1, 1.0.1.

Сейчас уязвимость уже есть во многих AV-движках (в случае если на вашем слейве есть AV) и закрытых базах платных SCA (например, Sonatype под идентификатором sonatype-2021-1529)

P.S. Зависимость может быть транзитивной, поэтому ее можно ожидать в том же пакете react.

#attack #dev #news

Minimum Viable Secure Product

Небольшой чеклист, состоящий из минимальных необходимых мер безопасности продукта. Общий список поделен на следующие категории:
- Business controls
- Application design controls
- Application implementation controls
- Operational controls

Если ваши продукты далеки от MVP, то есть также стриница, посвященная Enterprise Ready системам, где собраны гайдлайны по разным доменам и опросник.

#dev #ops

Практика управления безопасностью ПО в масштабных продуктах

Доклад от CISO Тинькофф об угрозах, присущих платформам разработки (куда также относятся CI/CD системы). В число угроз попали:
- Уже многим известный Dependency Confussion
- Использование одних и тех же ключей для всех сборок и деплоев
- Повышение привилегий через shared раннеры (в т.ч. привилегированный DinD)
- Внесение изменений в код за счет отсутствия правил approve/review
- Использование небезопасных сторонних библиотек
- Публикация внутренних API во внешнюю среду через единый ingress
- Открытие полного доступа в Интернет для закрытых ресурсов

#dev #ops #attack

Подводные камни DevSecOps и "безопасности как сервис".

Отдельное внимание мне хотелось бы уделить фразе "Безопасность как сервис". Дмитрий интерпретирует ее в контексте предоставления шаблонов подключения WAF/SAST/DAST, которые могут быть легко встроены как код разработчиками. По сути - это классическое видение DSO, где каждый разработчик может встроить все проверки отдельными стейджами в свой пайплайн.

Здесь, правда, есть большое количество "но", с которыми часто сталкиваются крупные компании, что зачастую препятствует закреплению DSO в культуре разработки.

Разберем некоторые из них:
- До сих пор в компаниях не везде есть единый согласованный CI, под который нужно писать шаблоны
- До сих пор есть разработчики, которые собирают код руками
- Разработчики могут буквально забить на проверку ИБ и не встроить ее в пайплайн, а у ИБ нет механизмов это своевременно выявить
- Все решения (SAST/SCA/DAST) имеют свой flow по работе с уязвимостями. Где-то нужно проставлять комментарии и статусы, а где-то таких механизмов в принципе нет (не говоря про то, что у многих инструментов нет UI)
- У каждого решения (SAST/SCA/DAST) есть своя консоль и, соответственно, свой набор доступов, который нужно предоставлять для разработчиков для триажа.
- Специалистов со стороны ИБ <5, а разработчиков 500+

Но чем больше мне удается пообщаться со зрелыми командами из компаний с большой разношерстной инфраструктурой разработки, тем больше прихожу к концепции предоставления безопасности не просто в виде шаблонов, а в виде полноценного SaaS-решения (DevSecOps/AppSec-платформа). В следующих частях мы поговорим подробнее об этом явлении, которое активно набирает обороты в large enterprise.

#dev #ops

Vulnerability subsprition

Возвращаюсь к написанию постов после долгого перерыва. Сегодня я бы хотел поднять тему оперативного информирования о новых уязвимостях в продуктах, которые вы используете (а их, как правило, очень много, особенно в контексте разработки и DevOps).

Вариант #1 - подписаться на CVE

Есть множество сервисов, где это можно сделать. Один из них - opencve.io. Сервис абсолютно бесплатный, можно подписаться на определенного вендора или продукт с отбивками на почту. Достаточно удобно, но наблюдаются задержки в 1-2 дня.

Вариант #2 - узнавать о новых уязвимостях от первоисточника.

Информация о важных обновлениях, решающих вопросы безопасности, может содержаться в еженедельных отчетах вендоров через их официальные страницы (как, например, страница релизов на примере Gitlab). Здесь мы имеем очевидную проблему c отсутствием унификации поступающей информации. В случае, если продукт open source и он находится на Github или Gitlab, то здесь у нас есть возможность отслеживать уязвимости через страницу Issues. Так, например, чтобы узнавать раньше всех о найденных уязвимостей Kubernetes, надежнее всего подписаться на label kind/bug (в сочетании с triage/accepted) через desktop client (как описано в этом топике).

Вариант #3 - воспользоваться агрегатором

Другой вариант - воспользоваться сервисами вроде Vulners. Vulners, помимо возможности отслеживания CVE, предоставляет язык запросов, на результаты которого можно подписываться. Например, запрос affectedSoftware.name:"nginx" OR affectedPackage.packageName:"nginx" OR cpe:nginx order:published выдаст агрегированную информацию обо всех уязвимостях, связанных с nginx.

В заключение хочу поделиться также интересным ресурсом - cvetrends.com, который собирает информацию о "хайповых" CVE из twitter.

#dev #ops

The Python Vulnerability Landscape

Сегодня у нас пост про Python. Начнем со статьи "The Python Vulnerability Landscape" о развитии уязвимостей в пакетах python'а. В статье приведены данные об изменение числа уязвимостей в пакетах (в т.ч. с разбивкой на CWE и популярные фреймворки вроде django) и степени их критичности. На картинке вы в частности можете видеть наиболее уязвимые пакеты по годам.

А теперь об инструментах. Они не такие популярные как тот же Safety, но безусловно заслуживают внимания.

trailofbits/pip-audit - инструмент для анализа уязвимостей пакетов python от небезызвестных Trail of Bits с базой advisory-db. Скармливаем requirments.txt и получаем результат (можно в json).

ochronasec/ochrona-cli - аналогичный инструмент, использующий базу данных с уязвимостями, которая бралась за основу для формирования статистики выше. В базе используются NIST NVD, Github Advisory Database, PyPA Advisory DB.

#dev #sca

CodeQL for Log4j

“Пятница-пятницей, а Log4j JNDI инъекцию никто не отменял :) все про нее уже в курсе, но если нет, то почитать можно тут или тут, ну или по-русски тут. Для CodeQL соответственно сразу же подъехали экспериментальные запросы: https://github.com/github/codeql/pull/7354/files
Можно уже погонять на своём коде. Сами запросы используют csv-модели, то есть разделенные точкой с запятой однострочные описания неймспейса, типа, подтипа, имени класса и еще нескольких параметров для задания source'a, sink'a и summary. Это укорачивает спецификацию этих элементов, позволяет их писать быстрее, но читать это чуть непривычнее :)”

За текст спасибо @shad0wrunner

Из чата @codeql

#dev #ops #attack #sast

Log4j - impacted products

Самое время посмотреть на те продукты, которые попали под impact от log4j:

https://github.com/NCSC-NL/log4shell/tree/main/software

https://gist.github.com/SwitHak/b66db3a06c2955a9cb71a8718970c592

Фиксить придется много

#dev #ops #attack

Exploiting Url Parsers: The Good, Bad, And Inconsistent

Команда Claroty совместно с Snyk опубликовала ресерч, посвященный уязвимостям в URL-парсерсах (названных URL Confussion), ведущих к SSRF, XSS, Open Redirect, обходам фильтраций и DoS. Всего было проанализирвоано 16 популярных библиотек и утилит на предмет их подверженности 5 категориям атак типа Confussion. В конце приведены также рекомендации, как использовать парсеры, чтобы минимизровать появление уязвимостей в своем вебе.

#dev #attack

What does your code use, and is it vulnerable? It depends!

Когда дело доходит до внедрения практики выявления уязвимостей в сторонних библиотеках, первое, что часто приходит на ум - внедрить инструмент класса SCA, получить уязвимые библиотеки и получить с разработчика обещание все исправить. При таком подходе мы сталкиваемся со встречными вопросами:
- откуда у вас уверенность, что в транзитивных зависимостях есть эксплуатируемые уязвимости,
- как определить версию директивной зависимости, чтобы обновить транзитивную
- можете ли вы полагаться на перечень зависимостей, который для вас определил SCA (например, в том же package.json может быть указано, что пакет lodash имеет версию "*")

На все эти вопросы ответить сразу на первых этапах внедрения практики не всегда удается успешно. Например, в случае, если мы имеем gradle, то build.gradle никак не даст ответов на вопросы выше, а результатом сборки в данном случае будет набор библиотек, лежащих в единой директории. Что из этого директивная зависимость,а что транзитивная по итогу анализа результатов SCA понять редко возможно. Приходится смотреть дерево зависимотей от самого gradle и сопоставлять с результатами SCA, из-за чего TTM сильно возрастает.

Часто компании принимают для себя решение просить исправлять только уязвимые директивные зависимости, а контроль устранения уязвимостей в транзитивных зависимостях отдавать на авторов директивных. Это решает часть проблем с объемом работы, но часть вопросов выше остаются актуальными.

В данном случае нам могут помочь несколько вещей. Один из простых и эффективных способов - получить lockfile! Это формат описания зависимостей с указанием явных хэш-сумм (а именно на хэш-суммы, как правило, смотрят все SCA, что сразу повышает точность сканирования). Что удобно, так это то, что lockfile можно получить нативным образом от всех популярных сборщиков (pipenv, npm, yarn, nuget, gradle, composer).

Второе решение - построить граф зависимостей и явно отсечь зависимости с глубиной выше 1. Здесь может помочь инструмент вроде It-Depends от Trail of Bits. Он построит вам перечень зависимостей с нужной глубиной и отдаст результат в формате SBOM, который можно скормить в SCA. Кроме того, он может выдать некоторые уязвимости на основе OSV vulnerability database, про которую я писал ранее.

#sca #dev

OWASP WrongSecrets

12 тасков на компрометацию секретов. Здесь есть hardcoded passwords, использование секрета в ENV, ConfigMap, AWS Secrets Manager, Vault и инжект во время сборки. Для работы с платформой, соответственно, может понадобится k8s, облако (aws, gzp, azure в experimental), minikube, vault.

#dev #secret

Improving Web Vulnerability Management through Automation

Опыт Lyft по периодическому авто-сканированию внутренних веб-приложений с помощью Burp. В принципе, все отражено на схеме. В статье вы можете познакомиться с некоторыми деталями реализации. Со слов автора, благодаря данному подходу им удалось выиграть 3 дополнительных месяца инженера, но, как правильно было отмечено, так как вся информация хранится в Jira, то имеются проблемы с ограничением объема запросов и отслеживанием версий уязвимостей.

#dev #dast

How Flipkart Reacts to Security Vulnerabilities

Пятница - отличный день, чтобы вернуться к постам после продолжительного перерыва. Начнем мы с несложной темы для восприятия - с организационных процессов.

Команда Flipkart рассказывает, как устроены их AppSec-процессы по обработке уязвимостей: источники уязвимости, как они выглядят в Jira, какие есть роли в процессе по устранению уязвимостей, атрибуты, что такое "иммунизация", из чего состоит их обучение разработчиков.

https://blog.flipkart.tech/how-flipkart-reacts-to-security-vulnerabilities-17dae9b0661e

Данные проблемы можно решать не только через Jira, приводя за собой ее проблемы. Мы, например, в Альфа-Банке пошли по пути реализации собственного инструмента оркестрации AppSec (через "платформизацию"), который выполняет задачи, связанные с запуском необходимых сканеров (вроде, nuclei) и обработкой полученных результатов, решая часть упомянутых проблем.

#dev

Code Review Hotspots with Semgrep

Автор сегодняшней статьи предлагает поделить сработки на две группы - security и hotspots. Сработки группы security имеют низкий уровень ложных срабатываний и предназначаются для разработчиков, в то время как сработки группы hotspots только свидетельствуют о подрзрении на уязвимость и попадают под ответственность security-инженеров. Вся статья дальше вращается вокруг хотспотов и способов их поиска через инструмент semgrep. К хотспотам относят hardoced secrets, небезопасную криптографию, мисконфиги, переполнения буфера и тд.

Интереснее не сами баги, которые здесь подсвечиваются, а подход в разделении ответственности. Какие правила считать достаточно надежными, чтобы их сработки асайнить сразу на разраба, а не на ИБ?

В теории можно обратиться к последнему отчету Veracode - State of Software Security v12. В отчете приводится разного рода интересная статистика в контексте сканеров класса SAST/DAST/SCA. В частности, здесь есть перечень CWE, которые лучше всего находятся для того или иного класса сканера (картинка приложена к посту выше). Любопытно, что Cryptographic Issues и Credentials Management относятся к категории уязвимостей, которые гораздо чаще находятся именно SAST'ами, в то время как в вышеупомянутой статье они относятся к хотспотам. Что же делать?

Здесь позволю себе высказать собственное мнение, как мы делим сработки на security и hotspots в Альфе. Для многих оно покажется очевидным. Чем больше уязвимость поддается паттернам, а не механизмам data flow, тем лучше она будет находиться через SAST и тем более уверены вы в ней будете. Сюда относятся hardocded credentials, небезопасный CORS, мисконфиги (в т.ч. Docker / Kubernetes) и другие уязвимости, которые можно допустить, указав в коде непрерывный набор строк кода. SQL-инъекции, XSS, SSRF и прочие уязвимости, подразумевающие прием данных от пользователя через request-объекты имеют свойства приобретать сложную логику развития, а значит и более высокую степень FP/FN. Нередко, влияние на правила нахождения таких уязвимостей в контексте data flow стоит вам от 3 непрерывных месяцев работы в codeql/checkmarx в соусе из перегоревших appsec'ов. В это же время паттерновые уязвимости довольно легко корректируются с помощью того же semgrep.

#dev #sast