K8s进阶7——Sysdig、Falco、审计日志

一、分析容器系统调用：Sysdig

基本了解：

• 我们常常监控分析linux系统上的资源情况时会使用到一些工具，比如strace(诊断调试)、tcpdump（网络数据采集分析）、htop(系统性能监测)、iftop(网络流量、TCP/IP连接)、lsof （列出当前系统中进程打开的所有文件）。而Sysdig就是把这些功能汇聚在一起，成为一个非常强大的系统监控、分析和故障排查工具。
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• 说明文档

Sysdig功能作用：

1. 获取系统资源利用率、进程、网络连接、系统调用等信息。
2. 具备分析能力，对采集的数据进行分析排序，例如：
   • 按照CPU使用率对进程排序。
   • 按照数据包对进程排序。
   • 打开最多的文件描述符进程。
   • 查看进程打开了哪些文件。
   • 查看进程的HTTP请求报文。
   • 查看机器上容器列表及资源使用情况。

工作流程：

• 如下图，Sysdig在下方的linux内核态注册一个驱动模块，当上方的用户态对内核态进行系统调用时，Sysdig会把系统调用的信息拷贝到特定的buffer缓存区，随后用户态组件再对数据信息处理（解压、解析、过滤等），并最终通过 sysdig 命令行和用户进行交互。
  

1.1. 安装

1.导入官方yum源的key，下载官方draios源。

[root@k8s-node1 ~]# rpm --import https://s3.amazonaws.com/download.draios.com/DRAIOS-GPG-KEY.public
[root@k8s-node1 ~]# curl -s -o /etc/yum.repos.d/draios.repo https://s3.amazonaws.com/download.draios.com/stable/rpm/draios.repo

2.配置epel源的目的是需要安装dkms依赖包，后安装sysdig。

[root@k8s-node1 ~]# yum install epel-release -y   
[root@k8s-node1 ~]# yum install sysdig -y

3.加载到内核中，加载成功可以查看到scap驱动模块。

[root@k8s-node1 ~]# scap-driver-loader 

1.2 常用参数

1.3 采集分析

采集数据示例：

• 59509 23:59:19.023099531 0 kubelet (1738) < epoll_ctl

采集数据格式：

• %evt.num %evt.outputtime %evt.cpu %proc.name (%thread.tid) %evt.dir %evt.type %evt.info

字段说明：

• evt.num： 递增的事件号。
• evt.time： 事件发生的时间。
• evt.cpu： 事件被捕获时所在的 CPU，也就是系统调用是在哪个 CPU 执行的。
• proc.name： 生成事件的进程名字。
• thread.tid： 线程的 id，如果是单线程的程序，这也是进程的 pid。
• evt.dir： 事件的方向（direction），> 代表进入事件，< 代表退出事件。
• evt.type： 事件的名称，比如 open、stat等，一般是系统调用。
• evt.args： 事件的参数。如果是系统调用，这些对应着系统调用的参数

1.采集系统调用事件。

65611 05:29:20.772919597 1 sshd (22944.22944) > write fd=3(<4t>192.168.130.1:58986->192.168.130.147:22) size=4148
第一列（65611）:事件编号，从1开始记录。
第二列（05:29:20.772919597）:时间。
第三列（1）:进程当前工作所在的cpu编号，从0开始。
第四列（sshd）：进程名称。
第五列(22944.22944) :括号里是线程id，两个数值相同说明就一个线程。
第六列（ > ）: 进入事件，<代表退出事件。
第七列（write）:事件名称。
第八列:事件信息，fd=3 是指打开的文件描述符是3，这里就是建立了一条TCP链接。

2.自定义过滤条件采集数据，对系统调用的事件编号和cpu进行采集1秒。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -M 1 -p "%evt.num,%evt.cpu"

1.4 示例

sysdig常用过滤目标：

• fd：根据文件描述符过滤，比如 fd 标号（fd.num）、fd 名字（fd.name）
• process：根据进程信息过滤，比如进程 id（proc.id）、进程名（proc.name）
• evt：根据事件信息过滤，比如事件编号、事件名
• user：根据用户信息过滤，比如用户 id、用户名、用户 home 目录
• syslog：根据系统日志过滤，比如日志的严重程度、日志的内容
• container：根据容器信息过滤，比如容器ID、容器名称、容器镜像

支持运算操作符：

• =、!=、>=、>、<、<=、contains、in 、exists、and、or、not

1.4.1 查看某进程系统调用事件

1.查看kubelet进程的系统调用。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig proc.name=kubelet

2.查看calico进程的系统调用。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig proc.name=calico

1.4.2 查看建立TCP连接事件

• tcp三次握手时，有个标识是accept。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig evt.type=accept

1.4.3 查看某目录下打开的文件描述符

1.查看/etc/当前目录下打开的文件描述符。

2.查看/etc/目录下所有目录打开的文件描述符。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig fd.name contains /etc

1.4.4 查看容器的系统调用

测试一：查看web1容器的系统调用，进入容器时就会有bash进程。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig container.name=web1

测试二：请求nginx，查看请求时的系统调用。

1.客户端请求nginx连接。

[root@k8s-node1 etc]# curl 172.17.0.2

2.查看该nginx容器的处理系统调用。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig container.name=web1

调用流程：

1. epoll多路复用。
2. 与该nginx容器建立tcp三次握手，文件描述符为13。
3. epoll处理请求文件，recvfrom请求会打开文件描述符13。
4. stat获取html文件状态，openat打开html文件，并提取其中内容返回给客户端，客户端直接在网页上渲染出来。
5. writev往tcp连接通道发送数据，并相应数据返回200。
6. sendfile优化响应文件时的工作的性能，是nginx的特性。
7. write fd=6写入日志。
8. sersockopt 关闭fd=13，防止频繁打开提高工作效率。
9. close 关闭fd=13 ，一套流程走完。
   

1.5 Chisels工具

• Chisels是个实用的工具箱，一组预定义的功能集合，用来分析特定的场景。
• sysdig –cl 列出所有Chisels，常用的如下：
  • topprocs_cpu：输出按照 CPU 使用率排序的进程列表
  • topprocs_net：输出进程使用网络TOP
  • topprocs_file：进程读写磁盘文件TOP
  • topfiles_bytes：读写磁盘文件TOP
  • netstat：列出网络的连接情况

1.5.1 网络类

1.5.2 硬盘类

1.5.3 cpu类

1.5.4 容器类

1.5.5 示例

1.查看当前系统cpu使用占比最高的进程。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -c  topprocs_cpu

2.查看网络。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -c  topprocs_net

3.查看哪些进程在磁盘读写。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -c  topprocs_file

4.查看哪些文件在磁盘读写。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -c  topfiles_bytes

5.查看端口被链接的数量。

6.查兰容器里的进程的cpu使用情况。

[root@k8s-node1 ~]# sysdig -pc -c topprocs_cpu container.name=web1

7.查看本机所有容器的资源使用情况。

[root@k8s-node1 ~]# csysdig 

二、监控容器运行时：Falco

基本了解：

• Falco 是一个 Linux 安全工具，它使用系统调用来保护和监控系统。
• Falco最初由Sysdig开发，后来加入CNCF孵化器，成为首个加入CNCF的运行时安全项目。
• Falco提供了一组默认规则，可以监控内核态的异常行为，例如：
  • 对于系统目录/etc, /usr/bin, /usr/sbin的读写行为。
  • 文件所有权、访问权限的变更。
  • 从容器打开shell会话。
  • 容器生成新进程。
  • 特权容器启动。

工作流程：

1. 将falco注册成系统模块采集系统调用。
2. 规则引擎根据判断收集的系统调用是否违反了规则，通知给用户处理。
3. 支持k8s发送的审计日志。
   

2.1 安装

• 安装文档

1.安装官方源和epel源，有个依赖模块。

[root@k8s-node1 ~]# rpm --import https://falco.org/repo/falcosecurity-3672BA8F.asc
[root@k8s-node1 ~]# curl -s -o /etc/yum.repos.d/falcosecurity.repo https://falco.org/repo/falcosecurity-rpm.repo
[root@k8s-node1 ~]# yum install epel-release -y

[root@k8s-node1 ~]# yum update
[root@k8s-node1 ~]# yum install falco -y
[root@k8s-node1 ~]# falco-driver-loader   ##加载到系统内核。

2.查看falco默认安装目录。

• falco.yaml：falco配置与输出告警通知方式。
• falco_rules.yaml：规则文件，默认已经定义很多威胁场景。
• falco_rules.local.yaml：自定义扩展规则文件。
• k8s_audit_rules.yaml：K8s审计日志规则

3.启动服务。

[root@k8s-node1 falco]# systemctl start falco-custom.service

2.2 规则参数

示例：

- rule: The program "sudo" is run in a container
  desc: An event will trigger every time you run sudo in a container
  condition: evt.type = execve and evt.dir=< and container.id != host and proc.name = sudo
  output: "Sudo run in container (user=%user.name %container.info parent=%proc.pnamecmdline=%proc.cmdline)"
  priority: ERROR
  tags: [users, container]

参数说明：

• rule：规则名称，唯一。
• desc：规则的描述。
• condition： 条件表达式。
• output：符合条件事件的输出格式。
• priority：告警的优先级。
• tags：本条规则的 tags 分类

2.3 默认规则

威胁场景：

1. 监控系统二进制文件目录读写（默认规则）。
2. 监控根目录或者/root目录写入文件（默认规则）。
3. 监控运行交互式Shell的容器（默认规则）。
4. 监控容器创建的不可信任进程（自定义规则）

验证：

• tail -f /var/log/messages（告警通知默认输出到标准输出和系统日志）

2.3.1 规则一

1.查看默认的规则。

[root@k8s-node1 falco]# vim falco_rules.yaml 

2.验证默认规则。在系统二进制文件目录下创建一个文件，查看输入的日志。

2.3.2 规则二

1.查看默认规则。

2.验证默认规则。在root目录或根目录下创建文件，则会触发威胁，查看系统日志。

2.3.3 规则三

1.查看默认规则。

2.验证默认规则。进入容器触发规则，查看系统日志。

2.4 自定义规则

监控容器创建的不可信任进程规则：

- rule: Unauthorized process on nginx containers
  condition: spawned_process and container and container.image startswith nginx and not proc.name in (nginx)
  desc: test
  output: "Unauthorized process on nginx containers (user=%user.name container_name=%container.name container_id=%container.id image=%container.image.repository shell=%proc.name parent=%proc.pname cmdline=%proc.cmdline terminal=%proc.tty)"
  priority: WARNING

condition表达式解读：

• spawned_process：运行新进程。
• container：指容器。
• container.image startswith nginx：以nginx开头的容器镜像。
• not proc.name in (nginx)：不属于nginx的进程名称（允许进程名称列表）

1.定义规则，重启服务。

[root@k8s-node1 falco]# cat falco_rules.local.yaml 
# Your custom rules!

- rule: test
  condition: spawned_process and container and container.image startswith nginx and not proc.name in (nginx)
  desc: test
  output: "有异常容器启动运行 (container_name=%container.name  shell=%proc.name  parent=%proc.pname)"
  priority: WARNING

[root@k8s-node1 falco]# systemctl  restart falco-custom

2.测试效果，进入容器随便操作几步。

3.打开系统文件，测试查看实时日志，可以收集到我刚刚的操作产生的系统调用。

2.5 告警输出

五种输出告警通知的方式：

• 输出到标准输出（默认启用），stdout_output。
• 输出到文件，file_output。
• 输出到系统日志（默认启用），sysout_output。
• 输出到HTTP服务。
• 输出到其他程序（命令行管道方式）

2.5.1 输出为日志文件

1.修改falso配置文件，关闭默认启用的两种输出方式，自定义以文件输出。

[root@k8s-node1 falco]# vim /etc/falco/falco.yaml
…
file_output:
enabled: true
keep_alive: false ##开启代表先把收集的日志放在缓存区，达到一定量再写入文件里。
filename: /var/log/falco_events.log

2.重启服务。

[root@k8s-node1 falco]# systemctl  restart falco-custom

3.测试效果，进入容器触发规则，查看日志输出在我们自定义的文件里。

2.5.2 web展示

基本了解：

• FalcoSideKick：一个集中收集并指定输出，支持大量方式输出，例如Influxdb、Elasticsearch等。项目地址
• FalcoSideKick-UI：告警通知集中图形展示系统。项目地址

流程示意图：

1. 每个服务器部署falco收集系统调用。
2. 部署falcosidekick程序，收集每台服务器上的falco的系统调用信息。
3. 通过falcosidekick-ui程序来集中展示在web页面。
4. 告警通道：Slack/Altermanager/SMTP等
   

1.部署展示程序，UI访问地址：http://192.168.130.145:2802/ui/。

docker run -d \
-p 2802:2802 \
--name falcosidekick-ui \
falcosecurity/falcosidekick-ui

2.部署收集程序，指定展示程序地址。

docker run -d \
-p 2801:2801 \
--name falcosidekick \
-e WEBUI_URL=http://192.168.130.145:2802 \   ##UI程序地址。
falcosecurity/falcosidekick

3.修改falco配置文件指定http方式输出，更改为json输出格式，重启服务。

[root@k8s-node1 falco]# vim falco.yaml
......
json_output: true
......
http_output:
  enabled: true
  url: "http://192.168.130.145:2801/"  ##收集程序地址。
  user_agent: "falcosecurity/falco"

[root@k8s-node1 falco]# systemctl  restart falco-custom

4.此时再次查看web页面，显示所有服务器上收集出发规则的系统调用。

三、K8s审计日志

K8s审计日志作用：

• 在K8s集群中，API Server的审计日志记录了哪些用户、哪些服务请求操作集群资源，并且可以编写不同规则控制忽略、存储的操作日志。
• 审计日志采用JSON格式输出，每条日志都包含丰富的元数据，例如请求的URL、HTTP方法、客户端来源等，可以使用监控服务来分析API流量，以检测趋势或可能存在的安全隐患。

可能会访问API Server的服务：

• 管理节点（controller-manager、scheduler）
• 工作节点（kubelet、kube-proxy）
• 集群服务（CoreDNS、Calico、HPA等）
• kubectl、API、Dashboard、calico等外部组件。

收集审计日志方案：

1. 审计日志文件+filebeat。
2. 审计webhook+logstash。
3. 审计webhook+falco
4. 将审计日志以本地日志文件方式保存，Fluentd工具采集日志并存储到es中，用Kibana对其进行展示和查询。
5. 用Logstash采集Webhook后端的审计事件，通过Logstash将来自不同用户的事件保存为文件，或将数据发送到后端存储es。

注意事项：

1. 每个节点上收集的审计日志内容不同，比如master1上开启了审计日志，master2没开启，当pod被分配到master2时就不会记录审计日志。
2. 日志规则是从上往下挨个走，比如上面规则是对pod限制的，下面的一个规则也是对pod的，那最终就会按照上面的规则走，下面规则不会生效。
3. 开启审计功能会增加API Server的内存消耗量，因为此时需要额外的内存来存储每个请求的审计上下文数据，而增加的内存量与审计功能的配置有关，比如更详细的审计日志所需的内存更多。

3.1 事件阶段

基本了解：

• 当客户端向 API Server发出请求时，该请求将经历一个或多个阶段。
• 每个请求在不同执行阶段都会生成审计事件；这些审计事件会根据特定策略 被预处理并写入后端。策略确定要记录的内容和用来存储记录的后端。比如客户端只想拿个请求头的内容，那么就直接在request received阶段编写规则就行，不需要再往后执行，可以提高性能。

请求阶段流程图：

3.2 日志输出方式

1. 输出为本地文件存储。需要在apiserver配置文件添加以下参数。
   • –audit-policy-file：日志审核策略文件路径。
   • –audit-log-path：审计日志文件输出路径。不指定此标志会禁用日志后端，意味着标准化。
   • –audit-log-maxage：定义保留旧审计日志文件的最大天数。
   • –audit-log-maxbackup：定义要保留的审计日志文件的最大数量。
   • –audit-log-maxsize：定义审计日志文件轮转之前的最大大小（兆字节）。
2. 发送给Webhook Server。需要在kube-apiserver配置文件添加以下参数，并且需要在Webhook 配置文件使用 kubeconfig 格式指定服务的远程地址和用于连接它的凭据。
   • –audit-webhook-config-file：设置 Webhook 配置文件的路径。Webhook 配置文件实际上是一个 kubeconfig 文件。
   • –audit-webhook-initial-backoff：指定在第一次失败后重发请求等待的时间。随后的请求将以指数退避重试。
   • –audit-webhook-mode：确定采用哪种模式回调通知。
     • batch：批量模式，缓存事件并以异步批量方式通知，是默认的工作模式。
     • blocking：阻塞模式，事件按顺序逐个处理，这种模式会阻塞API Server的响应，可能导致性能问题。
     • blocking-strict：与阻塞模式类似，不同的是当一个Request在RequestReceived阶段发生审计失败时，整个Request请求会被认为失败。

3.3 审核策略

基本了解：

• K8s审核策略文件包含一系列规则，描述了记录日志的级别，采集哪些日志，不采集哪些日志。
• 审核策略合适和rbac授权格式相同，也是写什么组里的什么资源要做什么动作。

注意事项：

• 审计日志有级别之分，可以根据个人需求采集不同的信息，避免消耗资源。
• 审计日志是支持写入本地文件和Webhook（发送到外部HTTP API）两种方式，可以和logstach配合玩。
• 启用审计日志时，需要指定几个参数，比如策略文件地址、日志输出地址、输出日志大小等等，同时还需要把策略文件和日志挂载到宿主机，因为是以容器方式运行，所以需要做持久化输出。

3.3.1 日志级别

• 请求正文指post请求，比如apply、create动作请求。
• 相应正文，比如get动作请求。

3.3.2 日志格式

• 审计日志属性：表明请求哪个API、事件id、请求方法。
• 用户信息：用哪个身份进来的。
• 客户端IP：从哪台机器过来请求的。
• 用户标识对象：想访问哪个资源、资源名称、所在命名空间、所在组。
• 响应状态：返回状态。
• 时间注释：响应时间。
  

3.3.3 启用审计日志

1.在apiserver配置文件里添加启用审计日志参数，并且挂载策略文件和输出的日志文件。

vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
......
- --audit-policy-file=/etc/kubernetes/audit/audit-policy.yaml
- --audit-log-path=/var/log/k8s_audit.log
- --audit-log-maxage=30
- --audit-log-maxbackup=10
- --audit-log-maxsize=100
...
volumeMounts:
...
  - mountPath: /etc/kubernetes/audit/audit-policy.yaml
    name: audit
  - mountPath: /var/log/k8s_audit.log
    name: audit-log
volumes:
  - name: audit
    hostPath:
      path: /etc/kubernetes/audit/audit-policy.yaml
      type: File
  - name: audit-log
    hostPath:
      path: /var/log/k8s_audit.log
      type: FileOrCreate

3.3.4 编写策略

• 官方文档

3.4 案例1

1.创建日志策略存放目录/etc/kubernetes/audit，编写审计日志策略。

[root@k8s-master1 ~]# mkdir /etc/kubernetes/audit
[root@k8s-master1 ~]# cd /etc/kubernetes/audit/
[root@k8s-master1 audit]# cat audit-qingjun.yaml 
apiVersion: audit.k8s.io/v1       ##必填项。
kind: Policy
# 不要在 RequestReceived 阶段为任何请求生成审计事件。
omitStages:
  - "RequestReceived"
rules:
  # 在日志中用 RequestResponse 级别记录 Pod 变化。
  - level: RequestResponse
    resources:
    - group: ""
      # 资源 "pods" 不匹配对任何 Pod 子资源的请求，
      # 这与 RBAC 策略一致。
      resources: ["pods"]
  # 在日志中按 Metadata 级别记录 "pods/log"、"pods/status" 请求
  - level: Metadata
    resources:
    - group: ""
      resources: ["pods/log", "pods/status"]

  # 不要在日志中记录对名为 "controller-leader" 的 configmap 的请求。
  - level: None
    resources:
    - group: ""
      resources: ["configmaps"]
      resourceNames: ["controller-leader"]

  # 不要在日志中记录由 "system:kube-proxy" 发出的对端点或服务的监测请求。
  - level: None
    users: ["system:kube-proxy"]
    verbs: ["watch"]
    resources:
    - group: "" # core API 组
      resources: ["endpoints", "services"]

  # 不要在日志中记录对某些非资源 URL 路径的已认证请求。
  - level: None
    userGroups: ["system:authenticated"]
    nonResourceURLs:
    - "/api*" # 通配符匹配。
    - "/version"

  # 在日志中记录 kube-system 中 configmap 变更的请求消息体。
  - level: Request
    resources:
    - group: "" # core API 组
      resources: ["configmaps"]
    # 这个规则仅适用于 "kube-system" 名字空间中的资源。
    # 空字符串 "" 可用于选择非名字空间作用域的资源。
    namespaces: ["kube-system"]

  # 在日志中用 Metadata 级别记录所有其他名字空间中的 configmap 和 secret 变更。
  - level: Metadata
    resources:
    - group: "" # core API 组
      resources: ["secrets", "configmaps"]

  # 在日志中以 Request 级别记录所有其他 core 和 extensions 组中的资源操作。
  - level: Request
    resources:
    - group: "" # core API 组
    - group: "extensions" # 不应包括在内的组版本。

  # 一个抓取所有的规则，将在日志中以 Metadata 级别记录所有其他请求。
  - level: Metadata
    # 符合此规则的 watch 等长时间运行的请求将不会
    # 在 RequestReceived 阶段生成审计事件。
    omitStages:
      - "RequestReceived"

2.编辑apiserver配置文件，指定日志策略文件、日志输出路径和日志轮转策略，并挂载策略文件和日志文件。

##添加以下几行。
[root@k8s-master1 ~]# vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 
    - --audit-policy-file=/etc/kubernetes/audit/audit-qingjun.yaml
    - --audit-log-path=/var/log/audit-qingjun.log
    - --audit-log-maxage=30
    - --audit-log-maxbackup=10
    - --audit-log-maxsize=100

3.此时查看/var/log/qudit-qingjun.log日志文件，epel源安装jq，解析成json格式。

[root@k8s-master1 ~]# yum -y install jq

3.5 案例2

1.当审计日志规则文件内容变更后，需要重启apiserver服务才能使修改后的规则生效，可以重启apiserver容器或杀掉它的进程。

[root@k8s-master1 audit]# cat audit-qingjun.yaml 
apiVersion: audit.k8s.io/v1
kind: Policy
omitStages:
  - "RequestReceived"
rules:
  - level: None     ##不记录以下组件日志，每个组件都会用自己的用户去访问，根据用户来限制。
    users:
      - system:apiserver
      - system:kube-controller-manager
      - system:kube-scheduler
      - system:kube-proxy
      - kubelet
  - level: Metadata     ##记录pod资源的元数据级别日志。
    resources:
    - group: ""
      resources: ["pods"]
  - level: None     ##不记录上面那些组件日志，只记录pod资源元数据级别日志之外的所有资源产生的日志都不记录。

2.重启apiserver容器。

3.生成一个pod再次测试，查看审计日志。

4.再解析成json格式查看。

echo ' ' |jq

5.添加多个策略，这里多添加了记录deployment资源的元数据、请求正文、响应正文的日志，重启apiserver容器再测试。

6.创建deploy资源再次测试，查看结果，可以看到资源类型、名称、对资源操作动作、还有容器相关信息。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-735230.html

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