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開源軟件的供應(yīng)鏈是否存在安全風險?

開源
去年發(fā)生了一些令人震驚的攻擊,這使得開源軟件供應(yīng)鏈的安全性備受質(zhì)疑。成千上萬的計算機被一個免費的安全軟件工具CCleaner故意損壞,同一周內(nèi)一群黑客向Python Package Index(PyPI)(Python的公共軟件包存儲庫)添加了故意損壞的Python庫,這些軟件包成功使得企業(yè)、政府和軍事網(wǎng)站工作的Python程序員中招。

去年發(fā)生了一些令人震驚的攻擊,這使得開源軟件供應(yīng)鏈的安全性備受質(zhì)疑。成千上萬的計算機被一個免費的安全軟件工具CCleaner故意損壞,同一周內(nèi)一群黑客向Python Package Index(PyPI)(Python的公共軟件包存儲庫)添加了故意損壞的Python庫,這些軟件包成功使得企業(yè)、政府和軍事網(wǎng)站工作的Python程序員中招。

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這些攻擊發(fā)生在臭名昭著的Equifax泄露事件發(fā)生后的幾個月,Equifax泄露事件利用了開源Java Web框架庫。從那以后,很多組織增加了對安全態(tài)勢的重視程度。Python軟件基金會迅速為PyPI添加了黑名單功能,防止任何人更新流行的Python軟件包。此外,GitHub開始向RubyGems for Ruby和npm for Javascript中的已知易受攻擊庫的項目維護人員發(fā)出警報,并計劃在今年晚些時候為Python添加警報。

那么,這是否意味著開源軟件可以安全地再次使用?

答案是不完全是,企業(yè)為了更好地保護自己,需要了解開源軟件供應(yīng)鏈的工作原理,我們生活中幾乎所有的設(shè)備都包含一個嵌入式開源軟件和運行時庫的復雜系統(tǒng)。

開源軟件的開發(fā)任何人都可以創(chuàng)建軟件包,任何人都可以使用其他軟件包。這種混雜的共享可以提高每個人的工作效率,開發(fā)人員可以借用并改進其他人的工作,從而減少必須單獨編寫的代碼量。

不幸的是,要理解別人上傳的軟件非常困難,人們可能會惡意地改變供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)包或庫。以PyPi為例,攻擊者會使用“typosquatting”,他們上傳了一個名為“bzip”的庫,模仿“bz2file”。很多臨時使用庫的用戶不知道其中的差異,當他們使用修改后的庫時,數(shù)據(jù)包的開發(fā)者能夠看到這些庫的使用。在另一次攻擊中,有人簡單地提交了現(xiàn)有標準庫軟件包的新版本,名稱相同但是內(nèi)容是惡意的版本。

讓事情變得復雜的原因之一是,普遍的感染往往不是攻擊者的動機。以CCleaner為例,超過10萬臺感染機器只是附帶損害,襲擊者初始的目標只是大約18家公司,他們需要的只是這些公司使用的一個妥協(xié)包。

Python基金會,GitHub和其他公司已經(jīng)在采取這些類型的漏洞方面采取了重要措施,但企業(yè)和開源社區(qū)可以做更多的事情來阻止它們。

開源軟件的開發(fā)任何人都可以創(chuàng)建軟件包,任何人都可以使用其他軟件包。這種混雜的共享可以提高每個人的工作效率,開發(fā)人員可以借用并改進其他人的工作,從而減少必須單獨編寫的代碼量。

企業(yè)可以運行自己的私有數(shù)據(jù)包庫,這些庫通常由IT組織進行控制和審計。通過這種方式,他們可以控制使用哪些版本的軟件包,并且會向正確的服務(wù)通知需要解決的安全漏洞。另一種技術(shù)是版本固定(version pinning),其中組織將庫限制為已知的運行良好的版本。組織必須主動管理版本控制和依賴關(guān)系,但有多種工具可用于簡化和自動化流程。這可以解決現(xiàn)有軟件包的新惡意版本,以及在當前版本中發(fā)現(xiàn)主要漏洞的情況下每個人使用新版本的情況。

與此同時,開源社區(qū)必須克服對軟件包的無限制訪問,這是一項艱巨的任務(wù),因為這種訪問使得許多這樣的社區(qū)保持高效和創(chuàng)新能力。安全掃描和軟件包署名是商業(yè)應(yīng)用商店(如Apple和Windows)使用的技術(shù),但開源社區(qū)難以擴展這些技術(shù)。 盡管如此,簡單地管理一個軟件包庫,即使沒有署名,也可能是一個有效的保障。

無論你在開源供應(yīng)鏈中的角色如何,如果我們要防范未來的攻擊,必須對安全性給予更多的關(guān)注。安全專業(yè)人員通過默默無聞的方式熟悉安全性,他們錯誤地認為,如果軟件很難理解,就很難發(fā)起攻擊。去年的攻擊表明,通過濫交(將開放源代碼無管理地納入軟件供應(yīng)鏈)帶來的不安全感是我們面臨的新的問題。

責任編輯:武曉燕 來源: SDNLAB
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