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Docker安全及日志管理

Docker安全及日志管理

技能目标:

  • 了解Docker 容器、镜像的安全性
  • 掌握Docker 常见安全策略设置
  • 掌握Docker 资源配置方法
  • 掌握Docker 容器部署ELK 环境的方法
  • 理解Filebeat 日志收集原理
  • 掌握Logstash 过滤模式匹配

在多数情况下,启动 Docker 容器时都以 root 用户权限在运行。那么用户使用 root 权限都可以做什么呢?例如:访问所有信息、修改任何内容、关闭机器、结束进程以及安装各种软件等。容器的安全性问题的根源在于容器和宿主机共享内核。如果容器里的应用导致 Linux 内核崩溃,那么整个系统可能都会崩溃。与虚拟机是不同的,虚拟机并没有与主机共享内核,虚拟机崩溃一般不会导致宿主机崩溃。本章将围绕 Docker 安全相关的问题进行介绍。


Docker 安全相关介绍

Docker 容器与虚拟机的区别

1.隔离与共享
虚拟机通过添加 Hypervisor 层,虚拟出网卡、内存、CPU 等虚拟硬件,再在其上建立虚拟机,每个虚拟机都有自己的系统内核。而 Docker 容器则是通过隔离的方式,将文件系统、进程、设备、网络等资源进行隔离,再对权限、CPU 资源等进行控制,最终让容器之间互不影响,容器无法影响宿主机。容器与宿主机共享内核、文件系统、硬件等资源。

2.性能与损耗
与虚拟机相比,容器资源损耗要少。同样的宿主机下,能够建立容器的数量要比虚拟机多。但是,虚拟机的安全性要比容器稍好,要从虚拟机攻破到宿主机或其他虚拟机,需要先攻破 Hypervisor 层,这是极其困难的。而 docker 容器与宿主机共享内核、文件系统等资源,更有可能对其他容器、宿主机产生影响。
在这里插入图片描述


Docker 存在的安全问题

在这里插入图片描述

1.Docker 自身漏洞
作为一款应用 Docker 本身实现上会有代码缺陷。CVE 官方记录 Docker 历史版本共有超过 20 项漏洞,可参见 Docker 官方网站。黑客常用的攻击手段主要有代码执行、权限提升、信息泄露、权限绕过等。目前 Docker 版本更迭非常快,Docker 用户最好将 Docker 升级为最新版本。

2.Docker 源码问题

Docker 提供了 Docker hub,可以让用户上传创建的镜像,以便其他用户下载,快速搭建环境。但同时也带来了一些安全问题。例如下面三种方式:

(1)黑客上传恶意镜像
如果有黑客在制作的镜像中植入木马、后门等恶意软件,那么环境从一开始就已经不安 全了,后续更没有什么安全可言。

(2)镜像使用有漏洞的软件
DockerHub 上能下载的镜像里面,75%的镜像都安装了有漏洞的软件。所以下载镜像后,需要检查里面软件的版本信息,对应的版本是否存在漏洞,并及时更新打上补丁。

(3)中间人攻击篡改镜像
镜像在传输过程中可能被篡改,目前新版本的 Docker 已经提供了相应的校验机制来预防这个问题。


Docker 架构缺陷与安全机制

Docker 本身的架构与机制就可能产生问题,例如这样一种攻击场景,黑客已经控制了宿主机上的一些容器,或者获得了通过在公有云上建立容器的方式,然后对宿主机或其他容器发起攻击。

1.容器之间的局域网攻击
主机上的容器之间可以构成局域网,因此针对局域网的 ARP 欺骗、嗅探、广播风暴等攻击方式便可以用上。所以,在一个主机上部署多个容器需要合理的配置网络,设置 iptable 规则。

2.DDoS 攻击耗尽资源
Cgroups 安全机制就是要防止此类攻击的,不要为单一的容器分配过多的资源即可避免此类问题。

3.有漏洞的系统调用
Docker 与虚拟机的一个重要的区别就是 Docker 与宿主机共用一个操作系统内核。一旦宿主内核存在可以越权或者提权漏洞,尽管 Docker 使用普通用户执行,在容器被入侵时, 攻击者还可以利用内核漏洞跳到宿主机做更多的事情。

4.共享 root 用户权限
如果以 root 用户权限运行容器,容器内的 root 用户也就拥有了宿主机的 root 权限。


Docker 安全基线标准

根据 Docker 官方文档整理,下面从内核、主机、网络、镜像、容器以及其它等 6 个方面总结 Docker 安全基线标准。

1.内核级别

  • 及时更新内核。
  • UserNameSpace(容器内的 root 权限在容器之外处于非高权限状态)。
  • Cgroups(对资源的配额和度量)。
  • SELiux/AppArmor/GRSEC(控制文件访问权限)。
  • Capability(权限划分)。
  • Seccomp(限定系统调用)。
  • 禁止将容器的命名空间与宿主机进程命名空间共享。

2.主机级别

  • 为容器创建独立分区。
  • 仅运行必要的服务。
  • 禁止将宿主机上敏感目录映射到容器。
  • 对 Docker 守护进程、相关文件和目录进行审计。
  • 设置适当的默认文件描述符数。
  • 用户权限为 root 的 Docker 相关文件的访问权限应该为 644 或者更低权限。
  • 周期性检查每个主机的容器清单,并清理不必要的容器。

3.网络级别

  • 通过 iptables 设定规则实现禁止或允许容器之间网络流量。
  • 允许 Dokcer 修改 iptables。
  • 禁止将 Docker 绑定到其他 IP/Port 或者 UnixSocket。
  • 禁止在容器上映射特权端口。
  • 容器上只开放所需要的端口。
  • 禁止在容器上使用主机网络模式。
  • 若宿主机有多个网卡,将容器进入流量绑定到特定的主机网卡上。

4.镜像级别

  • 创建本地镜像仓库服务器。
  • 镜像中软件都为最新版本。
  • 使用可信镜像文件,并通过安全通道下载。
  • 重新构建镜像而非对容器和镜像打补丁。
  • 合理管理镜像标签,及时移除不再使用的镜像。
  • 使用镜像扫描。
  • 使用镜像签名。

5.容器级别
-容器最小化,操作系统镜像最小集。

  • 容器以单一主进程的方式运行。
  • 禁止 privileged 标记使用特权容器。
  • 禁止在容器上运行 ssh 服务。
  • 以只读的方式挂载容器的根目录系统。
  • 明确定义属于容器的数据盘符。
  • 通过设置 on-failure 限制容器尝试重启的次数。
  • 限制在容器中可用的进程树,以防止 fork bomb。

6.其他设置

  • 定期对宿主机系统及容器进行安全审计。
  • 使用最少资源和最低权限运行容器。
  • 避免在同一宿主机上部署大量容器,维持在一个能够管理的数量。
  • 监控 Docker 容器的使用,性能以及其他各项指标。
  • 增加实时威胁检测和事件响应功能。
  • 使用中心和远程日志收集服务。

在这里插入图片描述


容器相关的常用安全配置方法

Docker 安全规则其实属于 Docker 安全基线的具体实现,对于 Docker 官方提出的方案,这里会直接给出实现方式。而对于第三方或者业界使用的方案,则只是介绍基本规则。

容器最小化
如果仅在容器中运行必要的服务,像 SSH 等服务是不能轻易开启去连接容器的。通常使用以下方式来进入容器。
在这里插入图片描述
DockerRemoteAPI 访问控制
Docker 的远程调用 API 接口存在未授权访问漏洞,至少应限制外网访问。建议使用Socket 方式访问。首先在宿主机上监听内网 ip,docker daemon 启动方式如下。


案例:基于 Docker 环境部署 ELKF 日志分析系统

日志采集的工具有很多种,如 Fluentd、Flume、Logstash、Betas 等等。引入 Filebeat 作为日志搜集器,主要是为了解决 Logstash 开销大的问题。启动一个 Logstash 就需要消耗500M 左右的内存,而 Filebeat 只需要 10 来 M 内存资源。常用的 ELK 日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过 Filebeat 送到 Kafka 消息队列, 再使用 Logstash 集群读取消息队列内容, 根据配置文件进行过滤。然后将过滤之后的文件输送到 Elasticsearch
中, 通过 Kibana 去展示。所以在企业中通常使用 Docker + ELKF 架构实现日志收集与分析。
在这里插入图片描述


知识点介绍

1. ELK(Elasticserach、Logstash、Kibana)
在前面课程中已经详细介绍过, 具体原理性知识点本章不再展开, 只会体现 Docker 构建ELK 环境实现过程。

2. 什么是Filebeat
Filebeat 是 ELK 组件的新成员, 也是 Beat 成员之一。基于 Go 语言开发, 无任何依赖,并且比 Logstash 更加轻量, 不会带来过高的资源占用, 非常适合安装在生产机器上。轻量意味着简单,Filebeat 并没有集成和 Logstash 一样的正则处理功能, 而是将收集的日志原样输出。

以下是 Filebeat 的工作流程:
当开启 Filebeat 程序的时候,它会启动一个或多个检测进程(prospectors) 找到指定的日志目录或文件。对于探测器找出的每一个日志文件,Filebeat 启动读取进程(harvester)。每读取一个日志文件的新内容,便发送这些新的日志数据到处理程序(spooler)。最后,Filebeat 会发送数据到指定的地点(比如 logstash、elasticserach)。

正是以上原因, 目前, Filebeat 已经完全替代了 Logstash 成为新一代的日志采集器。同时,鉴于它的轻量、安全等特点,越来越多人开始使用它。
在这里插入图片描述

基于 Filebeat 的 ELK 集中式日志分析系统,具体架构图
在这里插入图片描述

案例环境

案例实验环境、案例需求
在这里插入图片描述

案例实现思路
(1)准备系统环境。
(2)构建 ELKF 组件镜像。
(3)创建 ELKF 容器收集容器里面的 Nginx 日志。
(4)创建 Kibana 图形展示。

案例实施

基于 Docker 环境部署 ELKF 日志分析系统,实现日志分析功能。

首先先关闭防火墙和内核安全机制
[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld
[root@localhost ~]# systemctl disable firewall
[root@localhost ~]# sed -i “s/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/g” /etc/selinux/config

安装启动docker
这里我已经部署好Docker了就不做演示了

安装docker-compose
这里我们就直接联网下载解压安装了
在这里插入图片描述[root@localhost ~]# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
[root@localhost ~]# ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
[root@localhost ~]# docker-compose --version
docker-compose version 1.24.1, build 4667896b

创建所需要的映射到容器的目录

  • 创建目录
    [root@localhost ~]# mkdir -p /var/log/elasticsearch
  • 给这个目录777权限
    [root@localhost ~]# chmod -R 777 /var/log/elasticsearch/

修改系统参数
[root@localhost ~]# vim /etc/sysctl.conf在这里插入图片描述
使配置文件生效
[root@localhost ~]# sysctl -p
vm.max_map_count = 655360

修改ulimit 文件来设置文件数、进程数、和内存的限制
[root@localhost ~]# vim /etc/security/limits.conf
在这里插入图片描述

创建网络查看网络
在这里插入图片描述

基于 Dockerfile 构建 Elasticsearch 镜像
创建 Elasticsearch 工作目录
[root@localhost ~]# mkdir -p elk/elasticsearch

切换到elasticsearch目下
[root@localhost ~]# cd elk/elasticsearch/
上传elasticsearch-6.1.0.tar.gz 的软件压缩包

[root@localhost elasticsearch]# ls
elasticsearch-6.1.0.tar.gz

编辑elasticsearch的dockerfile文件
[root@localhost elasticsearch]# vim Dockerfile
在这里插入图片描述配置完后检查一下有没有/var/log/elasticsearch这个目录,如果没有就手动创建

[root@localhost elasticsearch]# vim elasticsearch.yml
这个配置文件只截取要修改部分的内容,具体配置文件请访问文章开头的提供的本章资源
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

[root@localhost elasticsearch]# cd . .

创建kibana目录
[root@localhost elk]# mkdir kibana

上传kibana-6.1.0-linux-x86_64.tar.gz软件压缩包
[root@localhost kibana]# ls
kibana-6.1.0-linux-x86_64.tar.gz

创建kibana的dockerfile文件
[root@localhost kibana]# vim Dockerfile
在这里插入图片描述

直接创建启动 Nginx 容器做为日志输入源,如果没有下载基础镜像会自动下载的
[root@localhost elk]# docker run -itd -p 80:80 --network ELK-kgc -v /var/log/nginx:/var/log/nginx --name nginx-ELK nginx:latest

创建logstash目录
[root@localhost elk]# mkdir logstash

[root@localhost elk]# cd logstash/
上传logstash-6.1.0.tar.gz软件压缩包
[root@localhost logstash]# ls
logstash-6.1.0.tar.gz

创建logstash的dockerfile文件
[root@localhost logstash]# vim Dockerfile
在这里插入图片描述
创建nginx的配置文件指定nginx日志输入输出的地方
[root@localhost logstash]# vim nginx-log.conf
在这里插入图片描述

[root@localhost logstash]# cd . .
创建/opt/logstash/conf目录
[root@localhost elk]# mkdir -p /opt/logstash/conf

准备logstash的配置文件
把刚才编辑的nginx-log.conf文件复制到/opt/logstash/conf/目录下
[root@localhost elk]# cp /root/elk/logstash/nginx-log.conf /opt/logstash/conf/

创建logstash的配置文件
[root@localhost logstash]# vim run.sh
在这里插入图片描述

[root@localhost logstash]# cd . .

创建filebeat目录
[root@localhost elk]# mkdir filebeat

[root@localhost elk]# cd filebeat/
上传filebeat-6.1.0-linux-x86_64.tar.gz软件压缩包
[root@localhost filebeat]# ls
filebeat-6.1.0-linux-x86_64.tar.gz

创建filebeat的dockerfile文件
[root@localhost filebeat]# vim Dockerfile
在这里插入图片描述

创建filebeat的配置文件指定的是输入内容和日志位置,输出到哪个服务上
[root@localhost filebeat]# vim filebeat.yml
在这里插入图片描述
之后查看有没有/var/log/nginx这个目录,没有的话就手动创建

[root@localhost filebeat]# vim run.sh
在这里插入图片描述

[root@localhost filebeat]# cd . .

编辑yml文件同时创建多个容器的服务
[root@localhost elk]# vim docker-compose.yml
在这里插入图片描述

前台启动容器,目的是为了让你更直观的看到创建时的所有日志
[root@localhost elk]# docker-compose up

再开一个终端持续一直查看创建的容器状态
[root@localhost elk]# watch docker-compose ps
在这里插入图片描述

Kibana Web 管理

因为 Kibana 的数据需要从 Elasticsearch 中读取,所以需要 Elasticsearch 中有数据才能创建索引,创建不同的索引区分不同的数据集。

(1)浏览器输入 http://192.168.168.91:5601 访问 kibana 控制台。在 Management 中找到 Indexpatterns , 单击进去可 以看到下图片中的界面。填写 “ * ” 或着 www-bdqn-cn-pro-access-* 作为索引,如下图

在这里插入图片描述
(2) 在 TimeFilterfieldname 选项框中选中@timestemp 这个选项, 如下图所示。在kibana 中,默认通过时间戳来排序。如果将日志存入 Elasticsearch 的时候没有指定@timestamp 字段的内容,则 Elasticsearch 会分配接收到该日志时的时间作为该日志@timestamp 的值。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

单击”Createindexpattern”按钮,创建 “ * ” 索引后界面效果如下图
在这里插入图片描述

单击 Discover 标签,可能会看不到数据。需要将时间轴选中为“Thisyear”才可以看到的内容,显示的条数和日志的条数一致。具体时间轴的选择可以根据当前时间和日志里面的访问时间进行推算,如下图
在这里插入图片描述

查看elk的elasticsearch的状态信息
在这里插入图片描述
或者使用命令
在这里插入图片描述查看结果都是一样的

查看索引
在这里插入图片描述

使用for循环来制造1000个访问,这样就会产生新的日志,这里的1000实际就是访问了一次

[root@localhost elk]# for i in {1.1000};do curl 127.0.0.1;done
在这里插入图片描述


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