基于异构观测链的容器逃逸检测方法

针对现有容器逃逸检测技术漏报率较高的问题,提出一种异构观测的实时检测方法。首先对利用内核漏洞的容器逃逸行为建模,选取进程的关键属性作为观测点,提出以“权限提升”为检测标准的异构观测方法;然后利用内核模块实时捕获进程的属性信息,构建进程起源图,并通过容器内外进程边界识别技术缩小起源图规模;最后基于进程属性信息构建异构观测链,实现原型系统HOC-Detector。实验结果表明,HOC-Detector可以成功检测测试数据集中利用内核漏洞的容器逃逸,并且运行时增加的总体开销低于0.8%。

Docker容器逃逸防护技术研究

Docker的使用越来越普及,但是对于影响Docker安全的容器逃逸问题缺少对应的防护措施.为降低Docker容器逃逸问题所带来的危害,提出CFMAC(containers based on fuzzy mandatory access control)模型对Docker容器进行安全加固.该模型使用强制访问控制限制逃逸后可疑进程的访问,同时为解决强制访问控制中实体安全级别难确定和主观性较强问题,采用模糊聚类分析与风险矩阵分析法相结合,将主客体分为secret,general,public这3个等级,利用LSM(Linux security model)进行安全校验.测试结果表明:该模型可成功限制可疑进程对文件的访问.