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機(jī)器學(xué)習(xí)是云原生安全的未來(lái)
利用云原生 (Cloud-Native) 架構(gòu)，公司企業(yè)能以較低的成本減少應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí)間，提升敏捷性。盡管靈活性和可移植性驅(qū)動(dòng)了云原生架構(gòu)的廣泛采納，但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：怎樣規(guī)?；芾戆踩靶阅?云端挑戰(zhàn)
容器和微服務(wù)安全難以保障主要是以下幾個(gè)原因：
1. 邊界分散：一旦傳統(tǒng)邊界被突破，惡意軟件或勒索軟件常會(huì)在數(shù)據(jù)中心和云環(huán)境中四處游走，難以檢測(cè)。
2. DevOps 思維模式下，開(kāi)發(fā)人員不斷構(gòu)建、推送和拉取各種鏡像，直面無(wú)數(shù)暴露，比如操作系統(tǒng)漏洞、軟件包漏洞、錯(cuò)誤配置、秘密信息暴露……
3. 容器生存周期短，內(nèi)容不透明，很容易在用過(guò)后遺留下大量數(shù)據(jù)，極難看清容器化環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)及安全態(tài)勢(shì)。面對(duì)幾百萬(wàn)臺(tái)轉(zhuǎn)瞬即逝的容器，想要梳理其上成千上萬(wàn)服務(wù)中的互聯(lián)數(shù)據(jù)，以便及時(shí)了解具體安全狀況或違規(guī)情況，好比大海撈針一樣。
4. 隨著開(kāi)發(fā)速度的加快，安全被擠到了開(kāi)發(fā)周期末端。開(kāi)發(fā)人員不再?gòu)脑缙陂_(kāi)始即植入安全，而寧可在末期補(bǔ)上，最終也就增加了基礎(chǔ)設(shè)施中潛在暴露的概率。
預(yù)算緊張，加上不斷創(chuàng)新的壓力，讓機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能 IT 運(yùn)營(yíng) (AIOps) 逐漸融入安全提供商路線(xiàn)圖中，因?yàn)檫@是減輕現(xiàn)代架構(gòu)中安全人員負(fù)擔(dān)最為現(xiàn)實(shí)的解決方案了，至少目前看來(lái)是。
為什么機(jī)器學(xué)習(xí)很適合?
容器按需使用，上下線(xiàn)轉(zhuǎn)換頻繁，安全人員沒(méi)有犯錯(cuò)的余地。攻擊者卻只需成功一次即可收獲滿(mǎn)滿(mǎn)，而不斷發(fā)展變化的云原生環(huán)境中，入侵來(lái)得更加容易，因?yàn)榘踩y以跟進(jìn)。也就是說(shuō)，運(yùn)行時(shí)環(huán)境如今可因內(nèi)部人黑客行為、策略錯(cuò)誤配置、零日威脅和外部攻擊而千瘡百孔。
這種動(dòng)態(tài)環(huán)境中，人手短缺的安全團(tuán)隊(duì)是無(wú)法人工大規(guī)模抵御這些威脅的。安全配置可能需要幾個(gè)小時(shí)乃至數(shù)天才能調(diào)整好，如此充裕的時(shí)間完全夠黑客充分利用該機(jī)會(huì)窗口了。
過(guò)去幾十年來(lái)，我們已經(jīng)見(jiàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)的長(zhǎng)足進(jìn)步。如今，即使是沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的人，也可以獲取機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將之應(yīng)用來(lái)解決各種問(wèn)題。
容器很適合用監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，原因如下：
1. 容器表面很小
因?yàn)槿萜骰緸槟K化任務(wù)設(shè)計(jì)，構(gòu)造簡(jiǎn)單，比較容易定義其內(nèi)部行為基線(xiàn)，區(qū)分正常與不正常的行為。虛擬機(jī)則不同，動(dòng)輒幾百個(gè)程序和進(jìn)程運(yùn)行，比容器難判斷得多。
2. 容器是聲明性的
不用挨個(gè)兒查配置，DevOps 團(tuán)隊(duì)查看守護(hù)進(jìn)程和容器環(huán)境就可以了解特定容器運(yùn)行時(shí)可以做些什么了。
3. 容器是不可變的
這種不變性就是防止運(yùn)行時(shí)修改的保護(hù)圍欄。比如說(shuō)，如果某容器突然開(kāi)始運(yùn)行 netcat，那就說(shuō)明可能有人入侵了。
鑒于以上特性，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以從行為中學(xué)習(xí)，在創(chuàng)建運(yùn)行時(shí)配置時(shí)更加準(zhǔn)確，精準(zhǔn)評(píng)估哪些行為應(yīng)被允許而哪些應(yīng)加以禁止。通過(guò)讓機(jī)器來(lái)定義準(zhǔn)確的配置，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在威脅指標(biāo)，檢測(cè)的效率和精度都能得到大幅提升。同時(shí)，這還能緩解安全運(yùn)營(yíng)中心團(tuán)隊(duì)成員的過(guò)勞情況，讓他們不用為不同容器環(huán)境挨個(gè)兒手動(dòng)創(chuàng)建特定規(guī)則，從而將精力放在響應(yīng)和修復(fù)上，而不是單調(diào)機(jī)械地人工檢測(cè)上。
云原生時(shí)代，安全必須跟上不斷變化的技術(shù)態(tài)勢(shì)。團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)配備云原生安全工具以摒除噪音與干擾，找出所需的準(zhǔn)確情報(bào)。若不用機(jī)器學(xué)習(xí)，安全團(tuán)隊(duì)會(huì)被大量無(wú)關(guān)緊要的瑣碎細(xì)節(jié)絆住，錯(cuò)失真正應(yīng)該關(guān)注的東西。
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