DevSecOps
Big Data
Cloud Migration
High Load
Infrastructure audit
Performance Testing
Web 3.0
DevSecOps
Big Data
Cloud Migration
High Load
Infrastructure audit
Performance Testing
Web 3.0
DevSecOps
Big Data
Cloud Migration
High Load
Infrastructure audit
Performance Testing
Web 3.0
DevSecOps
Big Data
Cloud Migration
High Load
Infrastructure audit
Performance Testing
Web 3.0
Red Hat
Kubernetes
Sonatype
GitLab
SonarSource
Jfrog
Atlassian
Suse
Red Hat
Kubernetes
Sonatype
GitLab
SonarSource
Jfrog
Atlassian
Suse
Red Hat
Kubernetes
Sonatype
GitLab
SonarSource
Jfrog
Atlassian
Suse
Red Hat
Kubernetes
Sonatype
GitLab
SonarSource
Jfrog
Atlassian
Suse
DevOpsDays Almaty
DevOpsDays Almaty
DevOpsDays Almaty
DevOpsDays Almaty
О нас
Контакты
Блог
Инвестиции для МСБ
Старт карьеры
О нас
Контакты
Блог
Инвестиции для МСБ
Старт карьеры
Contacts and details
About us
Contacts and details
About us

Конвейеры DevSecOps

DevSecOps объединяет команды разработки, безопасности и эксплуатации, гарантируя, что безопасность не является второстепенной задачей, а является неотъемлемой частью всего процесса. В этой статье рассматриваются ключевые компоненты эффективного конвейера DevSecOps.

Code Review Workflow


Создание полноценного рабочего процесса проверки кода в Python включает в себя интеграцию с внешними инструментами, такими как SonarQube, и системами управления версиями, такими как Git. Поскольку SonarQube имеет REST API, вы можете использовать Python для взаимодействия с ним. В этом примере показан упрощенный рабочий процесс проверки кода, который демонстрирует эти шаги с использованием Python и библиотеки requests для взаимодействия с REST API SonarQube. Обязательно установите библиотеку requests, если вы еще не использовали pip install requests.

В этом примере предполагается, что у вас настроен SonarQube и репозиторий Git.



import requests
import json

# Configure the SonarQube server URL and API token
SONARQUBE_URL = "<http://sonarqube.example.com>"
SONARQUBE_API_TOKEN = "your_api_token"

# Define a function to create a new project in SonarQube
def create_sonarqube_project(project_key, project_name):
    url = f"{SONARQUBE_URL}/api/projects/create"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SONARQUBE_API_TOKEN}",
    }
    data = {
        "key": project_key,
        "name": project_name,
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
    if response.status_code == 200:
        print(f"Project '{project_name}' created successfully in SonarQube.")
    else:
        print(f"Failed to create project in SonarQube. Status code: {response.status_code}")

# Define a function to analyze code using SonarQube
def analyze_code(project_key, code_path):
    url = f"{SONARQUBE_URL}/api/qualitygates/evaluate"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SONARQUBE_API_TOKEN}",
    }
    data = {
        "projectKey": project_key,
        "analysisMode": "preview",
        "branch": "main",  # Adjust the branch as needed
        "sonar.analysis.issuesMode": "issues",
        "sonar.sources": code_path,
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
    if response.status_code == 200:
        print("Code analysis completed successfully.")
    else:
        print(f"Failed to analyze code. Status code: {response.status_code}")

# Main function to simulate the Code Review Workflow
def main():
    project_key = "my_project"
    project_name = "My Project"
    code_path = "/path/to/your/code"

    # Step 1: Create a new project in SonarQube
    create_sonarqube_project(project_key, project_name)

    # Step 2: Analyze the code using SonarQube
    analyze_code(project_key, code_path)

    # Step 3: Reviewers assess the code (simulate discussions and improvements)
    print("Reviewers assess the code and make necessary improvements.")

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем процессе:


  • Настраиваем URL-адрес сервера SonarQube и API-токен
  • Функция create_sonarqube_project создает новый проект в SonarQube с помощью REST API.
  • Функция analyze_code запускает анализ кода по указанному пути кода с помощью REST API SonarQube.
  • В функции main мы имитируем рабочий процесс Code Review, создавая новый проект.

Пожалуйста, замените SONARQUBE_URL и SONARQUBE_API_TOKEN фактическими данными о вашем сервере SonarQube и токеном API. Кроме того, обновляйте project_key, project_name и code_path информацией о проекте. В этом примере представлена базовая структура, которую можно расширить и интегрировать в фактический конвейер DevSecOps.

Static Application Security Testing (SAST) Pipeline

Создание базового конвейера статического тестирования безопасности приложений (SAST) в Python включает в себя имитацию сканирования кода на наличие уязвимостей безопасности и анализ результатов. В реальном сценарии вы бы интегрировались с инструментами SAST, такими как Checkmarx или Fortify, но в этом примере мы будем использовать Python для моделирования процесса. Ниже приведен упрощенный конвейер SAST в Python:


Чтобы создать пример рабочего процесса Python для SAST, мы смоделируем сканирование кода на наличие уязвимостей безопасности и анализ результатов. В этом примере мы будем использовать два популярных инструмента SAST: Semgrep и CodeQL. Обратите внимание, что это упрощенный пример для демонстрационных целей. Убедитесь, что у вас настроены Semgrep и CodeQL в локальной среде или системе CI/CD.


Установите необходимые библиотеки:


pip install requests

Вот пример рабочего процесса:



import subprocess
import requests
import json

# Simulated code with potential security vulnerabilities
code_to_scan = """
def vulnerable_function(user_input):
    eval(user_input)
"""

# Function to scan code using Semgrep
def semgrep_scan(code):
    try:
        result = subprocess.run(
            ["semgrep", "--lang", "python", "-"],
            input=code,
            text=True,
            stdout=subprocess.PIPE,
            stderr=subprocess.PIPE
        )
        return result.stdout
    except Exception as e:
        return str(e)

# Function to analyze SAST results and prioritize issues
def analyze_results(results):
    parsed_results = json.loads(results)
    if not parsed_results:
        return "No vulnerabilities found. Code is secure."

    vulnerabilities = len(parsed_results)
    prioritized_issues = []

    for issue in parsed_results:
        severity = issue.get("severity", "Unknown")
        message = issue.get("message", "N/A")
        location = issue.get("start")
        prioritized_issues.append(f"Severity: {severity}, Message: {message}, Location: {location}")

    return f"{vulnerabilities} vulnerabilities found. Issues need remediation.\\n\\n{chr(10).join(prioritized_issues)}"

def main():
    # Step 1: Scan code for security vulnerabilities using Semgrep
    print("Step 1: Scanning code for security vulnerabilities using Semgrep...")
    semgrep_results = semgrep_scan(code_to_scan)

    # Step 2: Analyze SAST results and prioritize issues
    print("Step 2: Analyzing SAST results...")
    analysis_result = analyze_results(semgrep_results)
    print(analysis_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем примере:


  • Мы имитируем код (code_to_scan), который может содержать потенциальные уязвимости безопасности.
  • Функция semgrep_scan использует модуль subprocess для запуска Semgrep и получения результатов.
  • Функция analyze_results анализирует результаты Semgrep в формате JSON, подсчитывает уязвимости и приоритизирует проблемы по важности.
  • В функции main мы моделируем конвейер SAST, сканируя код с помощью Semgrep и анализируя результаты.

Что касается Semgrep и CodeQL:


  • Semgrep — это инструмент статического анализа с открытым исходным кодом, который позволяет писать пользовательские правила для обнаружения и предотвращения уязвимостей безопасности и ошибок в коде. В этом примере мы используем Semgrep для сканирования кода на наличие потенциальных проблем.
  • CodeQL — это коммерческий инструмент статического анализа, разработанный GitHub, который позволяет запрашивать и анализировать код на наличие уязвимостей и шаблонов кодирования. Он обеспечивает более полный анализ, чем Semgrep, но требует создания специальных запросов.

В реальном конвейере SAST вы интегрируетесь с этими инструментами в своей системе CI/CD, сканируете фактический код приложения и анализируете результаты. И Semgrep, и CodeQL являются ценными инструментами для выявления уязвимостей безопасности и улучшения качества кода.

Dynamic Application Security Testing (DAST) Pipeline

Создание примера рабочего процесса Python для конвейера динамического тестирования безопасности приложений (DAST) включает в себя моделирование тестирования развернутых приложений на наличие уязвимостей и анализ результатов. В этом примере мы будем использовать OWASP ZAP (Zed Attack Proxy) в качестве популярного инструмента DAST с открытым исходным кодом. Обратите внимание, что это упрощенный пример для демонстрационных целей.


Установите необходимые библиотеки:


pip install requests

Вот пример рабочего процесса:



import subprocess
import requests

# Simulated deployed application URL
app_url = "<http://example.com>"

# Function to run OWASP ZAP scan
def run_owasp_zap_scan(url):
    try:
        # Start an OWASP ZAP scan using the command-line interface
        subprocess.run(["zap-cli", "start", "--url", url], check=True)

        # Spider the application to discover all reachable pages
        subprocess.run(["zap-cli", "spider", url], check=True)

        # Perform an active scan to find vulnerabilities
        subprocess.run(["zap-cli", "active-scan", url], check=True)

        # Generate an HTML report
        subprocess.run(["zap-cli", "report", "-o", "owasp_zap_report.html", "-f", "html"], check=True)

        # Shutdown OWASP ZAP
        subprocess.run(["zap-cli", "shutdown"], check=True)

        return "OWASP ZAP scan completed successfully. Report saved as 'owasp_zap_report.html'."
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Error running OWASP ZAP scan: {e}"

# Function to analyze DAST results
def analyze_results():
    # In a real-world scenario, you would parse the OWASP ZAP report to identify vulnerabilities.
    # For demonstration, we will just print a simulated result.
    return "Simulated DAST results analysis: No vulnerabilities found."

def main():
    # Step 1: Run OWASP ZAP scan on the deployed application
    print(f"Step 1: Running OWASP ZAP scan on {app_url}...")
    owasp_zap_result = run_owasp_zap_scan(app_url)
    print(owasp_zap_result)

    # Step 2: Analyze DAST results
    print("Step 2: Analyzing DAST results...")
    dast_analysis_result = analyze_results()
    print(dast_analysis_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем примере:


  • Мы имитируем развернутое приложение, указывая его URL-адрес (app_url).
  • Функция run_owasp_zap_scan запускает сканирование OWASP ZAP с помощью интерфейса командной строки OWASP ZAP (zap-cli). Запуск сканирования, обход приложения для обнаружения страниц, выполнение активного сканирования для поиска уязвимостей и создание HTML-отчета.
  • Функция analyze_results для анализа результатов DAST. В реальном сценарии вы будете анализировать отчет OWASP ZAP, чтобы выявить уязвимости и приоритизировать проблемы.
  • В функции main мы моделируем конвейер DAST, запуская сканирование OWASP ZAP в развернутом приложении и анализируя результаты.

Что касается OWASP ZAP:


OWASP ZAP (Zed Attack Proxy) — это инструмент тестирования безопасности с открытым исходным кодом для поиска уязвимостей в веб-приложениях во время выполнения. Он предоставляет автоматические и пассивные сканеры и другие инструменты для выявления проблем безопасности. Скачать OWASP ZAP можно с официального сайта (https://www.zaproxy.org/) и использовать интерфейс командной строки zap-cli для автоматизации сканирования.


В реальном конвейере DAST вы интегрируете OWASP ZAP или аналогичные инструменты в свою систему CI/CD, сканируете фактически развернутые приложения и выполняете углубленный анализ результатов. Правильно настроенные инструменты DAST имеют решающее значение для выявления уязвимостей в запущенных приложениях и повышения общей безопасности.

Container Scanning Workflow

Создание примера рабочего процесса Python для конвейера сканирования контейнеров включает в себя имитацию сканирования образов контейнеров на наличие уязвимостей, а также выявление и устранение этих уязвимостей. В этом примере мы будем использовать Trivy в качестве сканера уязвимостей образов контейнеров с открытым исходным кодом. Обратите внимание, что это упрощенный пример для демонстрационных целей.


Установите Trivy: https://aquasecurity.github.io/trivy/v0.20.0/installation/install/


Вот пример рабочего процесса:



import subprocess

# Simulated container image
container_image = "example_app:latest"

# Function to run Trivy scan on a container image
def run_trivy_scan(image):
    try:
        # Run Trivy scan on the specified container image
        scan_result = subprocess.run(["trivy", "image", "--exit-code", "0", image], capture_output=True, text=True)

        return scan_result.stdout
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Error running Trivy scan: {e}"

# Function to analyze container scanning results
def analyze_results(scan_results):
    # In a real-world scenario, you would parse the Trivy scan results to identify vulnerabilities.
    # For demonstration, we will just print a simulated result.
    return "Simulated container scanning results analysis: No vulnerabilities found."

def main():
    # Step 1: Run Trivy scan on the container image
    print(f"Step 1: Running Trivy scan on container image '{container_image}'...")
    trivy_scan_result = run_trivy_scan(container_image)
    print(trivy_scan_result)

    # Step 2: Analyze container scanning results
    print("Step 2: Analyzing container scanning results...")
    scan_analysis_result = analyze_results(trivy_scan_result)
    print(scan_analysis_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем примере:


  • Мы моделируем образ контейнера (container_image), который вы хотите просканировать на наличие уязвимостей.
  • Функция run_trivy_scan запускает сканирование Trivy указанного образа контейнера.
  • Функция analyze_results — для анализа результатов сканирования контейнера. В реальном сценарии вы должны проанализировать результаты сканирования Trivy, чтобы выявить уязвимости и определить приоритетность проблем.
  • В основной функции мы моделируем конвейер сканирования контейнера, запуская сканирование Trivy на образе контейнера и анализируя результаты.

По поводу Trivy:


Trivy сканирует образы контейнеров на наличие известных уязвимостей в программных пакетах и ​​библиотеках, включенных в образ. Trivy широко используется в рабочих процессах обеспечения безопасности контейнеров для выявления и устранения уязвимостей перед развертыванием контейнеров в рабочей среде.


В реальном конвейере сканирования контейнеров вы должны интегрировать Trivy или аналогичные инструменты в свою систему CI/CD, сканировать реальные образы контейнеров и выполнять углубленный анализ результатов. Правильно настроенные инструменты сканирования контейнеров имеют решающее значение для выявления и устранения уязвимостей в контейнерных приложениях.

Infrastructure as Code (IaC) Security Pipeline

Создание примера рабочего процесса Python для конвейера безопасности IaC включает в себя моделирование сканирования шаблонов на наличие проблем безопасности, пометку неправильных конфигураций и уязвимостей и, при необходимости, их исправление. В этом примере мы будем использовать инструмент с открытым исходным кодом под названием TfSec для сканирования шаблонов Terraform на наличие проблем безопасности. Обратите внимание, что это упрощенный пример для демонстрационных целей, и в реальных сценариях вы обычно интегрируетесь с инструментами IaC и инструментами сканирования как часть вашего конвейера CI/CD.


???? Кстати, заказать аудит своей инфраструктуры вы можете у нас.


Установить TfSec: https://tfsec.dev/docs/install/


Вот пример рабочего процесса:



import subprocess

# Simulated Terraform template
terraform_template = """
resource "aws_s3_bucket" "example_bucket" {
  bucket = "example_bucket"
  acl    = "public-read"
}
"""

# Function to run TfSec scan on a Terraform template
def run_tfsec_scan(template):
    try:
        # Write the Terraform template to a temporary file
        with open("temp.tf", "w") as temp_file:
            temp_file.write(template)

        # Run TfSec scan on the Terraform template
        scan_result = subprocess.run(["tfsec", "temp.tf"], capture_output=True, text=True)

        # Remove the temporary file
        subprocess.run(["rm", "temp.tf"])

        return scan_result.stdout
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Error running TfSec scan: {e}"

# Function to analyze TfSec scanning results
def analyze_results(scan_results):
    # In a real-world scenario, you would parse the TfSec scan results to identify vulnerabilities.
    # For demonstration, we will just print a simulated result.
    return "Simulated IaC scanning results analysis: Misconfiguration detected."

def main():
    # Step 1: Run TfSec scan on the Terraform template
    print("Step 1: Running TfSec scan on the Terraform template...")
    tfsec_scan_result = run_tfsec_scan(terraform_template)
    print(tfsec_scan_result)

    # Step 2: Analyze TfSec scanning results
    print("Step 2: Analyzing TfSec scanning results...")
    scan_analysis_result = analyze_results(tfsec_scan_result)
    print(scan_analysis_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем примере:


  • Мы моделируем шаблон Terraform (terraform_template), который вы хотите просканировать на наличие проблем безопасности.
  • Функция run_tfsec_scan записывает шаблон Terraform во временный файл, запускает TfSec для указанного шаблона с помощью инструмента командной строки и записывает результаты сканирования.
  • Функция analyze_results — для анализа результатов сканирования IaC. В реальном сценарии вы должны проанализировать результаты сканирования TfSec, чтобы выявить уязвимости и определить приоритетность проблем.
  • В основной функции мы моделируем конвейер безопасности IaC, запуская сканирование TfSec в шаблоне Terraform и анализируя результаты.

По поводу TfSec:


TfSec сканирует шаблоны Terraform на предмет проблем безопасности, неправильных конфигураций и нарушений рекомендаций. TfSec широко используется в рабочих процессах безопасности IaC для выявления и устранения проблем безопасности в коде инфраструктуры.


В реальном конвейере безопасности IaC вы должны интегрировать TfSec или аналогичные инструменты в свою систему CI/CD, сканировать реальные шаблоны IaC и выполнять углубленный анализ результатов. Правильно настроенные инструменты сканирования IaC необходимы для выявления и устранения проблем безопасности в коде инфраструктуры.

Secret Management Workflow

Создание примера рабочего процесса Python для конвейера управления секретами включает моделирование безопасного хранения и управления секретами с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как HashiCorp Vault или AWS Secrets Manager. В этом примере мы будем использовать HashiCorp Vault в качестве инструмента управления секретами. Обратите внимание, что это упрощенный пример для демонстрационных целей.


Установить HashiCorp Vault: https://learn.hashicorp.com/tutorials/vault/getting-started-install


Вот пример рабочего процесса:



import hvac

# Simulated secrets to be stored
secrets_to_store = {
    "api_key": "my_api_key",
    "db_password": "my_db_password",
    "other_secret": "my_other_secret"
}

# Function to store secrets in HashiCorp Vault
def store_secrets(secrets):
    try:
        # Create a Vault client
        client = hvac.Client()

        # Authenticate to Vault (In a real-world scenario, you would use proper authentication methods)
        client.token = "your_vault_token"

        # Store secrets in Vault
        for key, value in secrets.items():
            client.secrets.kv.v2.create_or_update_secret(
                path="my-secrets",
                secret=key,
                data={"value": value}
            )

        return "Secrets stored successfully in HashiCorp Vault."
    except Exception as e:
        return f"Error storing secrets in HashiCorp Vault: {e}"

# Function to retrieve secrets from HashiCorp Vault
def retrieve_secrets():
    try:
        # Create a Vault client
        client = hvac.Client()

        # Authenticate to Vault (In a real-world scenario, you would use proper authentication methods)
        client.token = "your_vault_token"

        # Retrieve secrets from Vault
        secrets = {}
        secret_paths = client.secrets.kv.v2.list_secrets(path="my-secrets")
        for secret_path in secret_paths.get("data", {}).get("keys", []):
            secret_data = client.secrets.kv.v2.read_secret_version(path=f"my-secrets/{secret_path}")
            secret_key = secret_path
            secret_value = secret_data.get("data", {}).get("data", {}).get("value", "")
            secrets[secret_key] = secret_value

        return secrets
    except Exception as e:
        return f"Error retrieving secrets from HashiCorp Vault: {e}"

def main():
    # Step 1: Store secrets in HashiCorp Vault
    print("Step 1: Storing secrets in HashiCorp Vault...")
    store_result = store_secrets(secrets_to_store)
    print(store_result)

    # Step 2: Retrieve secrets from HashiCorp Vault
    print("Step 2: Retrieving secrets from HashiCorp Vault...")
    retrieved_secrets = retrieve_secrets()
    print("Retrieved secrets:")
    for key, value in retrieved_secrets.items():
        print(f"{key}: {value}")

if __name__ == "__main__":
    main()

В этом рабочем примере:


  • Мы моделируем секреты (secrets_to_store), которые вы хотите безопасно хранить в хранилище HashiCorp.
  • Функция store_secrets подключается к HashiCorp Vault, выполняет аутентификацию с использованием токена (в реальном сценарии вы должны использовать соответствующие методы аутентификации) и сохраняет секреты по назначенному пути.
  • Функция retrieve_secrets извлекает секреты из хранилища HashiCorp, используя тот же метод и путь аутентификации.
  • В функции main мы моделируем конвейер управления секретами, сохраняя и извлекая секреты из хранилища HashiCorp.

Что касается хранилища HashiCorp:


HashiCorp Vault позволяет безопасно хранить и управлять секретами, такими как ключи и пароли API, а также контролировать доступ к ним. Vault предоставляет функции шифрования, динамических секретов, политик доступа и аудита.


В реальном конвейере управления секретами вы должны интегрировать HashiCorp Vault или аналогичные инструменты в свои приложения и процессы развертывания, гарантируя, что секреты надежно хранятся, доступны и контролируются. Надлежащее управление секретами имеет важное значение для обеспечения безопасности конфиденциальной информации.

Если вы хотите довериться профессионалам, то приходите к нам за помощью — мы создаём высокопроизводительные системы, повышаем стабильность существующего программного обеспечения, отслеживаем бизнес-метрики и улучшаем системы мониторинга, а также обеспечиваем техническую поддержку в режиме 24/7. Работаем и с DevOps, и с DevSecOps.
Можем начать, например, с аудита инфраструктуры.

Не забывайте подписываться на наш канал в ТГ, где мы публикуем технические разборы и новости рынка.