Créez des politiques et des contrôles de sécurité pour Kubernetes avec ChatGPT
📚 Table des matières
- Introduction
- Qu'est-ce que les contrôles de sécurité ?
- Les projets CNCF pour créer des politiques
- Les différences entre OPA et Kyverno
- Langage de politique
- Enforcement de la politique
- Domaine de la politique
- Mises à jour des politiques
- Gestion des politiques
- Comment créer des contrôles personnalisés avec AI
- Utilisation de la plateforme Armo
- Vision du futur avec des Frameworks personnalisés
- Contribution à la communauté Cubescape
- Conclusion
Introduction
Dans ce webinar, nous allons discuter de la manière dont nous, chez Armo, utilisons Charging PT pour créer des contrôles de sécurité personnalisés. Tout d'abord, nous examinerons ce qu'est un contrôle de sécurité et les projets CNCF qui permettent de créer des politiques. Ensuite, nous nous pencherons sur les différences entre OPA et Kyverno, en particulier en ce qui concerne le langage de politique, l'exécution de la politique, le domaine de la politique, les mises à jour de la politique et la gestion de la politique.
Qu'est-ce que les contrôles de sécurité ?
Les contrôles de sécurité sont des règles qui restreignent l'accès aux ressources, vérifient la configuration correcte des paramètres et détectent les activités suspectes. Ils sont essentiels pour assurer la sécurité des clusters Kubernetes. La création de politiques est un moyen de définir ces contrôles.
Les projets CNCF pour créer des politiques
Il existe deux projets CNCF qui peuvent être utilisés pour créer des politiques : OPA (Open Policy Agent) et Kyverno. Bien qu'ils partagent certaines similitudes, il existe des différences significatives entre les deux.
Langage de politique
OPA utilise un langage appelé Rego, qui est une langue déclarative basée sur des règles. Il permet aux développeurs d'écrire des politiques en utilisant un ensemble de règles prédéfinies. Kyverno, quant à lui, utilise des politiques basées sur YAML, qui peuvent être facilement comprises et écrites par les utilisateurs de Kubernetes sans une connaissance approfondie des langages de programmation.
Enforcement de la politique
OPA est un moteur de politique autonome qui peut être intégré à d'autres outils Kubernetes, tels que les contrôleurs d'admission Kubernetes. Il est utilisé pour faire appliquer les politiques. En revanche, Kyverno est un contrôleur d'admission natif de Kubernetes, ce qui signifie qu'il s'intègre directement dans le serveur API Kubernetes et applique les politiques en temps réel.
Domaine de la politique
Les politiques créées avec OPA peuvent être utilisées pour faire appliquer des politiques sur plusieurs clusters, tandis que les politiques de Kyverno sont limitées à un seul cluster Kubernetes.
Mises à jour des politiques
Dans OPA, les politiques peuvent être mises à jour en temps réel sans nécessiter de redémarrage de l'agent de politique. En revanche, les politiques de Kyverno doivent être appliquées en tant que ressource Kubernetes et peuvent nécessiter un redémarrage du serveur API Kubernetes.
Gestion des politiques
OPA fournit une API de gestion de politique complète qui permet aux utilisateurs de gérer les politiques de manière programmatique. Kyverno, en revanche, offre une expérience de gestion de politique native à Kubernetes, où les politiques sont gérées en tant que ressources Kubernetes.
La suite de cet article présentera en détail chaque aspect des différences entre OPA et Kyverno, ainsi que l'utilisation de l'IA pour créer des contrôles personnalisés dans la plateforme Armo.
📝 Article
🤔 Qu'est-ce que les contrôles de sécurité et comment les créer dans Kubernetes ?
Dans un environnement Kubernetes, il est essentiel de maintenir des contrôles de sécurité rigoureux pour protéger les ressources et les données sensibles. Les contrôles de sécurité sont des règles qui définissent les restrictions d'accès aux ressources, vérifient leur configuration et détectent les activités suspectes. Ils jouent un rôle clé dans la gouvernance des clusters Kubernetes.
Il existe plusieurs projets CNCF populaires qui permettent de créer et de gérer des politiques de sécurité dans Kubernetes. Deux de ces projets sont OPA (Open Policy Agent) et Kyverno. Bien qu'ils partagent des similitudes, il y a des différences significatives entre eux en termes de langage de politique, d'application de la politique, de domaine de la politique, de mises à jour de la politique et de gestion des politiques.
🔍 Qu'est-ce qui distingue OPA et Kyverno ?
Langage de politique
OPA utilise un langage appelé Rego, qui est une langue déclarative basée sur des règles. Il offre aux développeurs la possibilité d'écrire des politiques en utilisant des règles prédéfinies. Cela permet une expression plus claire et concise des politiques de sécurité. En revanche, Kyverno utilise des politiques basées sur YAML, qui sont plus accessibles aux utilisateurs de Kubernetes sans une connaissance approfondie des langages de programmation.
La simplicité et la compréhensibilité du langage YAML dans Kyverno en font une option attrayante pour les utilisateurs qui ne sont pas familiers avec la programmation. Cela leur permet de créer et de gérer facilement des politiques de sécurité sans avoir à apprendre un nouveau langage.
Application de la politique
OPA fonctionne comme un moteur de politique autonome qui peut être intégré à d'autres outils Kubernetes, tels que les contrôleurs d'admission Kubernetes. Il permet de faire appliquer les politiques de sécurité en temps réel. Kyverno, en revanche, est un contrôleur d'admission natif de Kubernetes qui s'intègre directement dans le serveur API Kubernetes. Cela signifie qu'il applique les politiques au moment où les ressources sont créées ou modifiées.
L'approche de Kyverno permet une application plus rapide des politiques de sécurité et garantit que les ressources sont conformes aux politiques dès leur création ou leur modification.
Domaine de la politique
OPA permet aux utilisateurs de créer et de faire appliquer des politiques de sécurité sur plusieurs clusters Kubernetes. Cela offre une plus grande flexibilité pour gérer les politiques à l'échelle de l'organisation. En revanche, Kyverno est limité à un seul cluster Kubernetes, ce qui en fait un choix idéal pour les environnements où une isolation stricte des politiques de sécurité est nécessaire.
Lorsque vous avez des politiques différentes pour différents clusters Kubernetes, OPA vous permet de créer et de gérer ces politiques de manière centralisée, ce qui simplifie la tâche de l'administration de la sécurité à grande échelle.
Mises à jour de la politique
Dans OPA, les politiques de sécurité peuvent être mises à jour en temps réel sans nécessiter de redémarrage du moteur de politique. Cela permet aux administrateurs de sécurité de corriger rapidement les politiques en cas de nouveaux déclencheurs ou de changements dans l'environnement Kubernetes.
En revanche, avec Kyverno, les politiques de sécurité doivent être appliquées en tant que ressources Kubernetes. Cela signifie qu'un redémarrage du serveur API Kubernetes peut être nécessaire pour appliquer les nouvelles politiques ou les modifications apportées aux politiques existantes. Cela peut entraîner une interruption temporaire des services et nécessite une planification minutieuse pour minimiser les perturbations.
Gestion des politiques
OPA fournit une API de gestion de politique complète qui permet aux utilisateurs de créer, de mettre à jour et de supprimer des politiques de manière programmatique. Cela offre une flexibilité et un contrôle complets sur la gestion des politiques. De plus, OPA dispose d'une communauté active qui propose une bibliothèque de politiques pré-écrites et vérifiées.
En revanche, Kyverno offre une expérience de gestion de politique native à Kubernetes. Les politiques de sécurité sont gérées en tant que ressources Kubernetes, ce qui signifie qu'elles sont soumises aux mêmes pratiques de gestion que les autres ressources Kubernetes. Cela facilite la gestion des politiques pour les utilisateurs familiers avec Kubernetes, mais peut être limité en termes de fonctionnalités avancées de gestion de politique.
🤖 Comment créer des contrôles personnalisés avec AI
.création de contrôles personnalisés peut être un défi, en particulier pour les utilisateurs qui ne sont pas familiers avec l'écriture de politiques en Rego ou YAML. Chez Armo, nous avons utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour rendre ce processus plus facile et plus accessible grâce à l'utilisation de la plateforme Armo et de GPT-3.
L'IA de GPT-3 permet aux utilisateurs d'écrire les contrôles de sécurité personnalisés en utilisant un langage naturel. Vous pouvez simplement écrire ce que vous souhaitez vérifier dans une phrase en français, et la plateforme Armo générera automatiquement le contrôle de sécurité en Rego avec une description et une remédiation suggérée.
Voici comment utiliser cette fonctionnalité dans la plateforme Armo :
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Accédez à la page des paramètres de la plateforme.
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Trouvez la section dédiée aux contrôles.
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Cliquez sur "Créer un contrôle personnalisé".
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Rédigez en français ce que vous voulez tester dans un langage naturel.
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Donnez un nom à votre contrôle personnalisé.
Une fois le contrôle personnalisé créé, vous pouvez le télécharger et l'exécuter dans votre environnement Kubernetes en utilisant la commande "cubescape scan" dans l'interface de ligne de commande (CLI).
Cette fonctionnalité basée sur l'IA facilite non seulement la création de contrôles personnalisés, mais elle accélère également le processus de sécurisation de votre cluster Kubernetes.
🚀 Utilisation de la plateforme Armo
La plateforme Armo offre une vue complète de vos environnements Kubernetes, regroupant toutes les informations pertinentes telles que les clusters, les risques de configuration, les vulnérabilités et les contrôles échoués. Cela permet de se concentrer sur ce qui est vraiment important du point de vue de la sécurité et de la conformité.
Le tableau de bord de la plateforme affiche les clusters analysés, priorisés en fonction du score de risque calculé. Cela vous Aide à identifier les clusters sur lesquels vous devez travailler en premier. Le tableau de bord présente également l'évolution des risques de configuration au fil du temps, vous permettant de détecter les changements et les déviations. Vous pouvez également voir les principales erreurs de contrôle et les principales vulnérabilités détectées.
La plateforme Armo propose également des fonctionnalités de conformité et de vulnérabilité pour aider à identifier et à corriger les problèmes de sécurité. La section de conformité vous permet de suivre les contrôles échoués et de prendre des mesures correctives appropriées. Vous pouvez également exclure les résultats de contrôle approuvés si nécessaire pour réduire le bruit.
En ce qui concerne les vulnérabilités, la plateforme analyse les images exécutées dans le cluster et affiche les vulnérabilités détectées. Vous pouvez filtrer et trier ces vulnérabilités en fonction de leur gravité et de leur disponibilité d'un correctif. Cela vous permet de concentrer vos efforts sur les vulnérabilités les plus critiques et de planifier les mises à jour nécessaires.
La fonctionnalité de visualisation de l'administration de RBAC d'Armo permet de naviguer facilement dans les ressources, les rôles, les liens et les verbes pour comprendre qui a accès à quoi. Il est également possible d'effectuer des requêtes et des recherches pour obtenir des informations spécifiques sur les rôles, les utilisateurs, les comptes de service, etc.
La plateforme Armo permet également d'utiliser l'outil de collaboration pour partager les problèmes détectés avec vos coéquipiers via Slack ou pour créer des tickets Jira directement à partir de la plateforme. Cela facilite le suivi et la résolution des problèmes détectés lors des analyses.
En résumé, la plateforme Armo offre une vue d'ensemble complète de vos environnements Kubernetes, avec des fonctionnalités avancées de conformité, de vulnérabilité et d'administration RBAC. Elle facilite la gestion et la sécurisation de vos clusters Kubernetes, en vous donnant les informations nécessaires pour prendre des mesures appropriées.
🎯 Vision du futur avec des Frameworks personnalisés
Chez Armo, nous continuons à développer notre plateforme pour rendre la gestion des contrôles de sécurité encore plus facile et plus personnalisable. Notre feuille de route prévoit l'ajout de la possibilité de créer des Frameworks personnalisés qui hébergeront et enregistreront tous les contrôles personnalisés. Cela permettra aux utilisateurs d'exécuter directement ces contrôles à partir de notre plateforme, simplifiant ainsi l'accès et l'utilisation de leurs contrôles personnalisés.
Les Frameworks personnalisés offriront une expérience plus flexible aux utilisateurs, leur permettant de créer et de gérer leurs contrôles personnalisés en fonction de leurs besoins spécifiques en matière de sécurité et de conformité. Cela permettra également de rationaliser le processus d'ajout de nouveaux contrôles, facilitant ainsi le maintien de politiques de sécurité à jour.
Nous croyons fermement à la contribution à la communauté dans laquelle nous évoluons. Nous prévoyons de permettre aux utilisateurs de Cubescape de contribuer de nouveaux contrôles à la bibliothèque régulière de Cubescape. Ainsi, une fois fusionnés, ces contrôles seront disponibles pour tous les utilisateurs de Cubescape et de la plateforme Armo. Cela contribuera à renforcer la communauté en permettant à chacun de bénéficier des connaissances et de l'expérience des autres utilisateurs.
Chez Armo, notre objectif est de fournir une plateforme de confiance et de qualité pour la gouvernance des clusters Kubernetes. Nous sommes déterminés à soutenir nos utilisateurs dans leur parcours vers une sécurité et une conformité solides.
Conclusion
La création et la gestion de contrôles de sécurité dans Kubernetes sont essentielles pour maintenir la sécurité et la conformité de votre environnement. Les projets CNCF tels que OPA et Kyverno offrent des solutions pour créer, appliquer et gérer des politiques de sécurité dans Kubernetes.
Chez Armo, nous utilisons l'IA (intelligence artificielle) pour simplifier la création de contrôles personnalisés à l'aide de la plateforme Armo et de GPT-3. Cela permet aux utilisateurs d'écrire leurs contrôles en utilisant un langage naturel en français, avant de les générer automatiquement en Rego avec une description et une remédiation suggérée.
La plateforme Armo offre également des fonctionnalités avancées de conformité, de vulnérabilité et d'administration de RBAC pour faciliter la gestion et la sécurisation des clusters Kubernetes.
Dans le futur, nous prévoyons d'ajouter des Frameworks personnalisés à la plateforme Armo, permettant aux utilisateurs de créer et de gérer leurs propres contrôles personnalisés de manière plus flexible. De plus, nous encourageons les utilisateurs de Cubescape à contribuer à la bibliothèque régulière de contrôles, afin de renforcer la communauté et de partager les connaissances.
Chez Armo, nous sommes passionnés par la sécurité et la conformité dans le monde de Kubernetes, et nous nous engageons à fournir une plateforme fiable et de qualité pour aider nos utilisateurs à atteindre ces objectifs.
💡 Points clés
- Les contrôles de sécurité sont essentiels pour maintenir la sécurité des environnements Kubernetes.
- OPA et Kyverno sont des projets CNCF qui permettent de créer et de gérer des politiques de sécurité dans Kubernetes.
- OPA utilise un langage appelé Rego, tandis que Kyverno utilise des politiques basées sur YAML.
- OPA peut être intégré à d'autres outils Kubernetes, tandis que Kyverno est un contrôleur d'admission natif de Kubernetes.
- OPA permet de créer des politiques pour plusieurs clusters, tandis que Kyverno est limité à un seul cluster.
- OPA permet des mises à jour en temps réel des politiques, tandis que Kyverno nécessite parfois un redémarrage du serveur API Kubernetes.
- OPA offre une API de gestion de politique complète, tandis que Kyverno propose une expérience de gestion native à Kubernetes.
- L'IA de GPT-3 dans la plateforme Armo facilite la création de contrôles personnalisés en utilisant un langage naturel en français.
- La plateforme Armo offre des fonctionnalités avancées de conformité, de vulnérabilité et d'administration de RBAC pour faciliter la gestion et la sécurisation des clusters Kubernetes.
- Les Frameworks personnalisés dans la plateforme Armo permettront aux utilisateurs de créer et de gérer leurs propres contrôles personnalisés, et de contribuer à la bibliothèque régulière de contrôles de Cubescape.
🙋 FAQ
Q: Puis-je utiliser à la fois OPA et Kyverno dans mon environnement Kubernetes ?
R: Oui, il est possible d'utiliser à la fois OPA et Kyverno dans un environnement Kubernetes. Chaque projet a ses propres avantages et fonctionnalités uniques, et certains cas d'utilisation peuvent nécessiter l'utilisation des deux pour une gouvernance complète basée sur les politiques.
Q: Quelles sont les exigences techniques pour utiliser la plateforme Armo ?
R: Pour utiliser la plateforme Armo, vous avez besoin d'un environnement Kubernetes fonctionnel avec les autorisations nécessaires pour accéder aux ressources et appliquer les politiques de sécurité. De plus, vous devez avoir des connaissances de base sur la création de politiques en Rego ou en YAML, en fonction du projet que vous utilisez.
Q: Armo propose-t-il un support pour la création de politiques personnalisées ?
R: Oui, Armo propose un support pour la création de politiques personnalisées. Vous pouvez utiliser l'IA de GPT-3 dans la plateforme Armo pour générer automatiquement des contrôles personnalisés en français à partir de descriptions en langage naturel. Cela facilite la création et la gestion de vos propres politiques de sécurité.
Q: Quels sont les avantages d'utiliser des Frameworks personnalisés dans la plateforme Armo ?
R: Les Frameworks personnalisés dans la plateforme Armo offrent une plus grande flexibilité et une expérience utilisateur plus personnalisable. Vous pouvez créer et gérer vos propres contrôles personnalisés en fonction de vos besoins spécifiques en matière de sécurité et de conformité. De plus, vous pouvez contribuer à la bibliothèque régulière de contrôles de Cubescape, ce qui renforce la communauté et partage les connaissances.