Автоматизируем поиск секретов в git и ansible

Знаете ли вы что хранится в вашем git репозитории? Нет ли среди сотен коммитов паролей от продуктовых серверов, попавших туда по ошибке?

А что если ansible скрипт при публикации упадет и засветит пароли в логе?

Рассказываю о том как мы попробовали автоматизировать такие проверки и что из этого получилось.

Привет, Хабр!

Меня зовут Олег, я работаю в достаточно крупном для РФ банке, в подразделении "IT для IT".

Недавно к нам обратились друзья из внедрения (OPS) с просьбой помочь им автоматизировать процесс приемки изменений в скрипты деплоя (ansible) и конфигурации приложений на промышленных средах. 

Исторически у нас есть 2 git хранилища (на самом деле больше, но это не так важно), в одном команды хранят свой код, в другом хранятся скрипты деплоя, конфигурации приложений итд, в общем все что относится к OPS составляющей.

Так вот, исходя из принятого процесса скрипты и конфигурации для промышленных сред хранятся в master ветке и при вливании в нее нужен апрув от OPS. 

Почему именно так? Потому что кроме всего там же в git хранятся и пароли от сред (хоть и зашифрованные) и отвечают за них OPSы. Если какой то пароль засветится в логе Jenkins или попадет в открытом виде в git - это серьезная утечка и безопасность придет (с паяльником) именно к OPS.

Пароли в git? Серьезно?

Да, к сожалению серьезно. Конечно же для таких вещей нужно использовать системы secret management, такие как HashiCorp Vault, CyberArk Conjur итд.

Но процесс покупки и внедрения тут сложный и долгий, а работать нужно сейчас.

Число команд, проектов и деплоев растет постоянно и ребята уже просто не могли анализировать то количество pull request которое к ним приходило.

Значит, будем автоматизировать!

Что анализируем?

Совместно с коллегами выявили 3 основных вектора утечки пароля, которые их интересовали и встречались наиболее часто:

Пароль в открытом виде 

---
    dev_ssh_username1: "admin"
    dev_ssh_password1: "admin123"

Тут все должно быть ясно - хранить пароли в открытом виде нельзя.

Передача параметров в shell или command таски ansible

- name: Deploy
  hosts: all
  tasks:
    - name: Update
      shell: "update.sh --user={{ update_user }} --password={{ update_password }}"

Тут опасность заключается в том, что если playbook будет вызван с -v то мы получим в логах наши секреты в открытом виде.

$ ansible-playbook deploy.yml -i env/DEV/hosts -v
TASK [Update] ******************************************************************
changed: [192.168.1.2] => {"changed": true, "cmd": "/home/dev/update.sh --user=secret_user --password=secret_password", "delta": "0:00:05.056532", "end": "2020-11-06 09:53:09.397355", "rc": 0, "start": "2020-11-06 09:53:04.340823", "stderr": "", "stderr_lines": [], "stdout": "Update SUCCESS", "stdout_lines": ["Update SUCCESS"]}

Или, если playbook упадет то в логе выведется строка с секретами (даже если не указывать -v)

$ ansible-playbook deploy.yml -i env/DEV/hosts
TASK [Update] ******************************************************************
fatal: [192.168.1.2]: FAILED! => {"changed": true, "cmd": "/home/dev/update.sh --user=secret_user --password=secret_password", "delta": "0:00:00.018710", "end": "2020-11-06 10:14:30.642419", "msg": "non-zero return code", "rc": 127, "start": "2020-11-06 10:14:30.623709", "stderr": "/bin/sh: /home/dev/update.sh: Нет такого файла или каталога", "stderr_lines": ["/bin/sh: /home/dev/update.sh: Нет такого файла или каталога"], "stdout": "", "stdout_lines": []}

Чтобы этого избежать можно использовать environment, например:

- name: Deploy
  hosts: all
  tasks:
    - name: Update
      shell: "/home/dev/update.sh $AUTH_DATA"
      environment:
        AUTH_DATA: "--user={{ update_user }} --password={{ update_password }}"

Тогда в вывод наши credentials не попадут. Еще можно указывать атрибут no_log.

Неосторожное использование withCredentials

У нас используется Jenkins, в котором для работы с credentials используется конструкция withCredentials. С помощью нее внутри pipeline можно получить credential, сохранить его в переменные и использовать, например для подключения к какой нибудь сторонней системе. Jenkins при этом будет маскировать в логе значение этих переменных.

Однако, если мы сделаем, например так:

node {
  stage('Jenkins Credentials | Decrypt Secret File') {
    withCredentials([file(credentialsId: 'credentials-id', variable: 'secretFile')]) {
      sh 'cat $secretFile'
    }
  }
}

То несмотря на то, что мы не увидим в логе путь к файлу, мы увидим его содержимое. Так же, можно сохранить переменную secretFile в другую и спокойно вывести ее в лог вне конструкции withCredentials.

Перед тем как рассказывать дальше отмечу что все эти проверки направлены на поиск неосторожного, необдуманного использования инструментов. Я конечно же отдаю себе отчет что от злонамеренных действий это не спасет (для этого у банка есть другие структуры).

Ищем пароли

Казалось что поиск паролей в открытом виде это какая то плевая задача. У нас в арсенале есть не только SonarQube но и Checkmarx. Уж они точно должны уметь решать эти задачи.

И вроде бы вот оно - есть такое правило для SonarQube Hard-coded credentials are security-sensitive

Но при внимательном рассмотрении оказывается что правило достаточно простое, оно проверяет попадает ли название переменной под определенный паттерн. Исходник, если интересно тут.

C Checkmarx оказалась так же картина - реагирует он очень выборочно. И правила там тоже очень простые (коллеги из Application Security рассказали). Например, такой код пропускает:

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class DemoController {
    @RequestMapping("/show_me_creds")
    public @ResponseBody String show_me_creds() {
        String thisIsMyLittleSecret = "qwerty12345";
        return thisIsMyLittleSecret;
    }
}

Изучив что есть на рынке пришли к выводу что будем смотреть в сторону opensource утилит. Запрос в google "find secrets in git" выдает нам примерно такие варианты:

• https://github.com/awslabs/git-secrets/blob/master/README.rst

• https://github.com/dxa4481/truffleHog/blob/dev/README.md

• https://github.com/Yelp/detect-secrets

• https://github.com/zricethezav/gitleaks

Попробовав их все мы остановились на Gitleaks, вот почему:

• Проводит анализ на основе regexp, которые можно расширять;

• Умеет учитывать энтропию при анализе;

• Репорты в json;

• Легко задавать исключения;

• В пилоте показал лучший результат.

Как он работает - в основе лежит toml файл с описанием правил, например: 

[[rules]]
  description = "generic secret regex"
  regex = '''secret(.{0,20})([0-9a-zA-Z-._{}$\/\+=]{20,120})'''
  tags = ["secret", "example"]

Кроме того в правиле можно указывать требуемую энтропию, например: 

[[rules]]
  description = "entropy and regex example"
  regex = '''secret(.{0,20})([0-9a-zA-Z-._{}$\/\+=]{20,120})'''
  [[rules.Entropies]]
    Min = "4.5"
    Max = "4.7"

В переводе на человеческий это означает: "Если мы встречаем строку кода, которая соответствует регулярному выражению, и эта строка попадает в пределы энтропии от 4,5 до 4,7, то это пароль"

Я не буду заниматься переводом документации, все прекрасно описано тут.

Пример срабатывания:

➜  ~  gitleaks --repo=gitleaks --repo=https://github.com/gitleakstest/gronit.git --verbose --pretty
INFO[2020-04-28T13:00:34-04:00] cloning... https://github.com/gitleakstest/gronit.git
Enumerating objects: 135, done.
Total 135 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 135
{
        "line": "const AWS_KEY = \"AKIALALEMEL33243OLIAE\"",
        "offender": "AKIALALEMEL33243OLIA",
        "commit": "eaeffdc65b4c73ccb67e75d96bd8743be2c85973",
        "repo": "gronit.git",
        "rule": "AWS Manager ID",
        "commitMessage": "remove fake key",
        "author": "Zachary Rice",
        "email": "zricethezav@users.noreply.github.com",
        "file": "main.go",
        "date": "2018-02-04T19:43:28-06:00",
        "tags": "key, AWS"
}
...
...
WARN[2020-04-28T13:00:35-04:00] 6 leaks detected. 33 commits audited in 77 milliseconds 738 microseconds

Из вызова выше видно, что gitleaks умеет работать непосредственно с репозиторием - вы можете указать ему ссылку на репо и получить отчет не клонируя репозиторий на локаль.

Если произошло ложное срабатывание - достаточно занести строку в whitelist правила, например:

[[rules]]
  description = "entropy and regex example"
  regex = '''secret(.{0,20})['|"]([0-9a-zA-Z-._{}$\/\+=]{20,120})['|"]'''
  [[rules.Entropies]]
    Min = "4.5"
    Max = "4.7"
  [[rules.whitelist]]
    regex = '''secret.some_value_that_match_regexp_but_not_really_a_secret'''
    description = "ignore that string"

В результате мы пришли к такой схеме - при создании pull request через webhook вызывается Jenkins, который скачивает репозиторий, запускает для него gitleaks и если тот находит утечки - ставит статус NEED WORK.

Конечно мы немного затюнили правила под себя, так же мы поправили вывод, чтобы найденные gitleaks пароли не светились в логах (чтобы борясь с компрометацией мы не компрометировали пароли). 

Проверяем ansible

Двигаемся дальше, итак, мы хотим находить вот такие playbook, потому что не хотим случайно засветить в логах Jenkins наши креды.

- name: Deploy
  hosts: all
  tasks:
    - name: Update
      shell: "update.sh --user={{ update_user }} --password={{ update_password }}"

С ansible все просто - его легко распарсить, можно использовать OPA (рекомендую статью от Александра Токарева  по теме), можно самим быстро написать проверки в python.

Хорошо что мы этого не сделали, а вспомнили про Ansible Lint.

Это официальный линтер для Ansible, который имеет "из коробки" кучу полезных проверок, но нас интересует не это.

Нам были нужны вот эти 2 фичи:

• Возможность писать свои правила;

• Автоматическое сканирование и поиск playbook. Не нужно передавать конкретные файлы на проверку, можно запустить линтер в папке и он сам найдет их. 

Писать правила очень просто - правило представляет собой python код, в котором обязательно должны быть объявлены переменные id, short description, description и tags (их использует Ansible Lint для ведения списка правил) и методы match или matchtask, в которых мы пишем саму логику проверки. Более подробно предлагаю почитать в оригинальной документации.

Для нашей проверки мы используем matchtask, на вход которого поступает каждый найденный task, который мы можем анализировать. 

К сожалению я не могу здесь привести код именно нашего таска, но он похож на этот пример (полностью тут):

class CommandsInsteadOfModulesRule(AnsibleLintRule):
    id = '303'
    shortdesc = 'Using command rather than module'
    description = (
        'Executing a command when there is an Ansible module '
        'is generally a bad idea'
    )
    severity = 'HIGH'
    tags = ['command-shell', 'resources', 'ANSIBLE0006']
 
    _commands = ['command', 'shell']
    _modules = {
        'apt-get': 'apt-get',
#сокращаю список, чтобы не постить простыню
        'yum': 'yum',
    }
 
    def matchtask(self, file, task):
        if task['action']['__ansible_module__'] not in self._commands:
            return
 
        first_cmd_arg = get_first_cmd_arg(task)
        if not first_cmd_arg:
            return
 
        executable = os.path.basename(first_cmd_arg)
        if executable in self._modules and \
                boolean(task['action'].get('warn', True)):
            message = '{0} used in place of {1} module'
            return message.format(executable, self._modules[executable])

Логика примерно такая - если task является command или shell и первый аргумент является командой из списка _modules - рекомендуем заменить команду на модуль.

Нашу проверку мы организовали похожим образом - составили список интересующих нас аргументов (password/pass/login итд) и анализируем каждый аргумент тасков command и shell на попадание в список. 

Кроме того мы учитываем атрибут no_log, при его наличии аргументы не анализируем. Если в будущем разработчик уберет no_log - новый код опять попадет на проверку и наше правило это увидит.

Итак, после проверки Gitleaks запускается Ansible Lint, который в режиме автоматического сканирования прогоняет наше правило. Другие правила мы отключили, т.к. не можем навязывать командам использование линтера (хотя и рекомендует всем).

Проверяем withCredentials

Напоминаю о проблеме, например вот такой код в Jenkinsfile выведет в лог содержимое секретного файла, что скорее всего будет утечкой (хотя и замаскирует путь к нему).

node {
  stage('Jenkins Credentials | Decrypt Secret File') {
    withCredentials([file(credentialsId: 'credentials-id', variable: 'secretFile')]) {
      sh 'cat $secretFile'
    }
  }
}

А вот тут нас ждал провал.

Jenkinsfile это по сути groovy, который можно разобрать на Abstract Syntax Tree и анализировать.  Мы использовали AstBuilder чтобы получить дерево, научились находить withCredentials, анализировать его параметры и находить их использование внутри withCredentials. Например, код выше мы научились анализировать и реагировать на него.

Однако в жизни все сложнее, например я могу записать secretFile в глобальную переменную и использовать где-то в другом stage, могу записать secretFile в какой то временный файл итп итд. 

Когда код скрипта приблизился к 1000 строк стало понятно что его уже сейчас пора рефакторить, плюс логики получается так много что впору выделять под развитие отдельную команду, поэтому пока что эту проверку и ее развитие мы отложили.

Кстати, если у вас используется только декларативный pipeline то потенциально можно использовать Pipeline model definition plugin, в котором можно конвертнуть pipeline в удобный json и анализировать уже его. Нам это к сожалению не подошло - у нас вовсю используется скриптовый.

Что в результате?

Мы провели внутренний пилот, в который попало 1000 pull request. Порядка 3% были ложные срабатывания gitleaks, в некоторых случаях были найдены реальные секреты, опасные скрипты ansible.

В целом схема показала себя работоспособной, коллеги из OPS довольны и уже включают эти проверки на остальные репозитории.

В конце так же хочу поделится интересными проектами, которые использовать в этой работе не удалось:

• https://nightfall.ai/resources/introducing-radar-api-detect-credentials-secrets-in-code-via-machine-learning/ - обещают интеллектуальный поиск паролей в исходниках. Кто-нибудь пробовал?

• https://www.shellcheck.net/ - поможет найти кучу проблем в shell скриптах.

• https://github.com/PyCQA/bandit - отличный security linter для python.

• https://twitter.com/leak_scavenger - просто интересный бот в твиттер, который сканит github, pastebin, ghostbin на предмет секретов, кредиток, приватных ключей итд. Исходники, конечно, доступны.