代码中暴露的敏感信息背后的秘密 | Apiiro
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在代码中查找暴露的敏感信息(即“秘密”)似乎是一件简单的事情,比如搜索“密码”、“令牌”或“API_Key”等字段名称。然而,实际操作中却远比想象复杂得多。理解暴露秘密的影响、检测它们的存在,以及避免被大量误报干扰,都需要深入的分析和实践。本文将探讨代码中暴露敏感信息的常见问题及应对方法。
为什么代码中的敏感信息暴露如此关键?
随着软件开发方式的演变,开发人员的工作环境已从本地转向云端。基于云的开发模式改变了传统的安全模型,开发人员通常能够访问整个应用程序的资源。再加上 DevOps 的普及,开发人员不仅编写代码,还能直接对生产环境进行更改。一个被泄露的开发者身份可能导致整个应用程序和基础设施的安全性受到威胁。
真实案例:敏感信息暴露的后果
以下是一些因代码中暴露敏感信息而导致的重大安全事件:
- 优步(2016年):攻击者访问了优步的私有 GitHub 仓库,利用源代码中的暴露信息获取了亚马逊 S3 存储桶中的数百万条记录。
- 丰业银行(2019年):登录凭据和访问密钥被公开暴露在 GitHub 仓库中。
- 亚马逊(2020年):AWS 工程师意外将私钥发布到公共 GitHub 仓库。
- 赛门铁克:移动应用程序中的硬编码 AWS 密钥权限范围过大,导致严重的数据泄露。
- GitHub:超过 10 万个公共仓库中发现了访问令牌。
为什么开发人员容易暴露敏感信息?
开发人员暴露敏感信息的原因多种多样,以下是一些常见情况:
- 交付压力:为了快速完成任务,开发人员可能临时硬编码令牌或密码,随后却忘记移除。
- 缺乏全局视图:开发人员通常无法全面了解代码的部署环境,导致风险被忽视。
- 旧代码问题:原本只用于开发环境的敏感信息可能意外进入生产环境。
敏感信息可能暴露的地方
敏感信息可能存在于以下位置:
- 源代码
- 配置文件
- 基础设施即代码
- 测试代码
- 文件
- 包管理文件
- 脚本
- 项目文件
这些信息可能分布在不同环境中(如暂存、测试、生产),因此需要自动化工具来识别和评估风险。
代码中常见的敏感信息类型
代码中可能包含以下几种类型的敏感信息:
- 用户密码:以明文形式存储的用户名和密码组合。
- API 密钥:用于访问关键 API 的凭据。
- 身份验证令牌:用于 OAuth 等身份验证机制的令牌。
- 私钥:用于加密或公钥基础设施的私钥部分。
- 数字证书:用于身份验证的证书。
攻击者如何获取敏感信息?
攻击者并不一定需要直接访问源代码。他们可能通过以下方式获取敏感信息:
- 服务器攻击:破坏托管源代码的服务器。
- 逆向工程:从二进制文件中还原源代码并提取敏感信息。
攻击者利用敏感信息的方式
暴露的敏感信息可能成为攻击链中的关键环节。例如,攻击者可以利用硬编码的令牌冒充合法用户或服务,进一步提升权限或横向扩展攻击范围。
即使云基础设施和 SaaS 产品本身安全,攻击者仍可能通过社会工程或其他手段获取开发者账户,从而访问代码并利用其中的敏感信息。
为什么检测敏感信息如此困难?
检测敏感信息面临以下挑战:
- 多样性:敏感信息类型繁多,包括结构化数据(如证书)和非结构化数据(如随机字符串)。
- 误报问题:工具需要区分随机字符串、加密数据和实际敏感信息。
- 发展速度:手动代码审查无法满足快速迭代的需求。
如何应对敏感信息暴露问题?
以下是一些有效的应对措施:
- 遵循密钥管理最佳实践:确保密码和令牌仅使用一次,并在测试和生产环境中遵循相同的安全标准。
- 使用第三方检测工具:利用正则表达式和熵检测等技术自动识别代码中的敏感信息。
敏感信息检测与修复的整体性
敏感信息检测不能孤立进行。需要综合考虑应用程序的业务影响、部署环境和历史记录。例如,在高业务影响的应用程序中发现的敏感信息风险远高于低业务影响的应用程序。
Apiiro 的解决方案
Apiiro 提供了一种全面的敏感信息检测和管理方法,解决了现有工具的以下不足:
- 代码上下文:通过深入理解代码功能,显著降低误报率。
- 开发者行为分析:根据开发者历史行为评估敏感信息的风险。
- 历史记录分析:检测源代码管理器中的历史敏感信息。
- 自动化编排:通过集成现有工具(如 Jira、Slack),实现自动化检测、修复和预防。
Apiiro 使用先进的算法进行熵检测,并结合代码上下文进行分析,提供连续的敏感信息检测和自动化工作流,帮助开发者快速修复问题并降低风险。
通过本文的介绍,希望您对代码中敏感信息暴露的风险有更深入的理解,并能够采取有效措施保护您的应用程序和数据安全。
原文链接: https://apiiro.com/blog/the-secrets-about-secrets-in-code/
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