Serverless架构安全攻防战？这份实战指南，安全工程师和DevOps工程师必备！

Serverless 架构，以其轻量、弹性伸缩和按需付费的特性，正日益受到青睐。然而，在享受 Serverless 带来的便利的同时，我们必须正视其潜藏的安全风险。对于安全工程师和 DevOps 工程师而言，理解这些风险并采取有效的安全策略至关重要。本文将深入剖析 Serverless 架构下的安全挑战，并提供一系列实战建议，助你构建坚不可摧的 Serverless 应用。

Serverless 架构安全风险：冰山下的暗流涌动

Serverless 并非绝对安全。它的无服务器特性，虽然简化了运维，但也引入了新的安全考量。以下是一些常见的安全风险：

1. 身份验证与授权的挑战

   • 细粒度权限控制的缺失

     在传统的应用架构中，我们可以对服务器进行精细的权限管理。但在 Serverless 中，函数通常运行在云服务商提供的环境中，我们对底层基础设施的控制权有限。这使得实施细粒度的权限控制变得困难，容易出现权限过度分配的情况。想象一下，一个函数只需要读取数据库中的部分数据，却被赋予了读取整个数据库的权限，一旦该函数被攻击者攻破，整个数据库都将面临风险。

   • API 密钥管理的复杂性

     Serverless 函数经常需要调用各种 API 接口，这涉及到 API 密钥的管理。如果密钥直接硬编码在函数代码中，或者存储在不安全的地方，很容易被泄露。一旦 API 密钥泄露，攻击者就可以利用这些密钥访问受保护的资源，造成数据泄露或服务中断。

2. 代码注入攻击的威胁

   • 依赖注入漏洞

     Serverless 函数通常依赖于各种第三方库和框架。如果这些依赖项存在漏洞，攻击者就可以利用这些漏洞进行代码注入攻击。例如，一个常用的 Node.js 库存在安全漏洞，攻击者可以通过构造恶意的输入数据，执行任意代码，从而控制整个函数。

   • 事件注入漏洞

     Serverless 函数通常由事件触发，例如 HTTP 请求、消息队列消息等。如果对这些事件数据没有进行充分的验证和过滤，攻击者就可以通过构造恶意的事件数据，注入恶意代码。例如，一个函数接收用户提交的表单数据，如果不对表单数据进行验证，攻击者就可以在表单中插入恶意 JavaScript 代码，当其他用户访问该页面时，这些恶意代码就会被执行。

3. 数据安全问题

   • 数据泄露风险

     Serverless 函数在处理敏感数据时，需要采取严格的数据加密措施。如果数据在传输或存储过程中没有进行加密，或者使用了弱加密算法，很容易被攻击者窃取。例如，一个函数需要处理用户的信用卡信息，如果不对信用卡信息进行加密，攻击者就可以通过监听网络流量或者访问存储介质，获取用户的信用卡信息。

   • 数据篡改风险

     Serverless 函数在处理数据时，需要进行完整性校验。如果数据在传输或存储过程中被篡改，而函数没有检测到这种篡改，就会导致数据不一致，甚至引发严重的业务错误。例如，一个函数需要更新数据库中的用户余额，如果攻击者篡改了更新请求中的余额数值，就会导致用户的余额被错误地修改。

4. 拒绝服务 (DoS) 攻击

   • 函数资源耗尽

     Serverless 函数的资源是有限的，例如 CPU、内存、执行时间等。攻击者可以通过发送大量的恶意请求，耗尽函数的资源，导致函数无法正常处理正常的请求。例如，攻击者可以发送大量的 HTTP 请求，占用函数的 CPU 和内存资源，导致函数无法响应用户的请求。

   • 服务依赖瘫痪

     Serverless 函数通常依赖于各种云服务，例如数据库、消息队列、存储服务等。如果这些云服务出现故障，或者被攻击者攻击，就会导致 Serverless 函数无法正常工作。例如，攻击者可以攻击数据库，导致函数无法读取或写入数据。

5. 安全监控与日志分析的挑战

   • 缺乏统一的安全监控平台

     Serverless 函数通常分散在各个云服务中，缺乏统一的安全监控平台，使得安全人员难以全面了解 Serverless 应用的安全状态。例如，一个 Serverless 应用由多个函数组成，这些函数分别运行在不同的云服务中，安全人员需要登录到不同的云服务控制台，才能查看函数的安全日志。

   • 日志分析的复杂性

     Serverless 函数产生的日志量通常很大，而且分布在各个云服务中，使得日志分析变得非常复杂。安全人员需要花费大量的时间和精力，才能从海量的日志中发现安全事件。例如，一个 Serverless 应用每天产生数 GB 的日志，安全人员需要使用复杂的日志分析工具，才能从中发现潜在的安全威胁。

Serverless 安全策略：构建坚固的防线

面对 Serverless 架构下的安全挑战，我们需要采取一系列有效的安全策略，构建坚固的防线。以下是一些建议：

1. 加强身份验证与授权

   • 实施最小权限原则

     Serverless 函数应该只被赋予完成其任务所需的最小权限。避免过度授权，降低攻击者利用漏洞提升权限的风险。例如，一个函数只需要读取数据库中的部分数据，就应该只被授予读取这些数据的权限，而不是整个数据库的权限。

   • 使用安全的 API 密钥管理方案

     避免将 API 密钥硬编码在函数代码中，或者存储在不安全的地方。可以使用云服务商提供的密钥管理服务，例如 AWS Secrets Manager、Azure Key Vault 等，安全地存储和管理 API 密钥。这些服务提供了加密存储、访问控制、密钥轮换等功能，可以有效地保护 API 密钥的安全。

   • 采用多因素身份验证 (MFA)

     对于需要访问敏感资源的 Serverless 函数，应该采用多因素身份验证，例如短信验证码、TOTP 验证码等，提高身份验证的安全性。即使攻击者获取了用户的密码，也无法通过 MFA 验证，从而阻止攻击者访问敏感资源。

2. 防范代码注入攻击

   • 定期扫描依赖项漏洞

     定期扫描 Serverless 函数的依赖项，及时发现并修复漏洞。可以使用专业的漏洞扫描工具，例如 Snyk、OWASP Dependency-Check 等，自动化地扫描依赖项漏洞。一旦发现漏洞，应立即升级依赖项到最新版本，或者采取其他缓解措施。

   • 验证和过滤事件数据

     对 Serverless 函数接收的事件数据进行严格的验证和过滤，防止恶意代码注入。可以使用输入验证库，例如 OWASP Java HTML Sanitizer、DOMPurify 等，对事件数据进行清洗和过滤。同时，应采用白名单机制，只允许合法的事件数据通过。

3. 保障数据安全

   • 加密敏感数据

     对 Serverless 函数处理的敏感数据进行加密，例如用户的个人信息、财务信息等。可以使用云服务商提供的加密服务，例如 AWS KMS、Azure Key Vault 等，安全地加密和解密数据。同时，应选择合适的加密算法，例如 AES-256、RSA-2048 等，确保数据的安全性。

   • 实施数据完整性校验

     对 Serverless 函数处理的数据进行完整性校验，防止数据被篡改。可以使用哈希算法，例如 SHA-256、MD5 等，计算数据的哈希值，并将哈希值与数据一起存储。在读取数据时，重新计算数据的哈希值，并与存储的哈希值进行比较，如果两个哈希值不一致，说明数据已经被篡改。

4. 应对拒绝服务 (DoS) 攻击

   • 限制函数资源

     对 Serverless 函数的资源进行限制，例如 CPU、内存、执行时间等，防止函数被恶意请求耗尽资源。可以使用云服务商提供的资源限制功能，例如 AWS Lambda 的 concurrency limits、Azure Functions 的 function app settings 等，设置函数的资源上限。

   • 实施速率限制

     对 Serverless 函数的请求速率进行限制，防止恶意请求占用函数的资源。可以使用云服务商提供的速率限制功能，例如 AWS API Gateway 的 throttling、Azure API Management 的 rate limiting 等，设置函数的请求速率上限。

   • 使用 Web 应用防火墙 (WAF)

     使用 Web 应用防火墙 (WAF) 过滤恶意请求，例如 SQL 注入、跨站脚本攻击等，保护 Serverless 函数的安全。可以使用云服务商提供的 WAF 服务，例如 AWS WAF、Azure Web Application Firewall 等，或者使用第三方的 WAF 产品。

5. 强化安全监控与日志分析

   • 建立统一的安全监控平台

     建立统一的安全监控平台，集中监控 Serverless 应用的安全状态。可以使用专业的安全信息和事件管理 (SIEM) 系统，例如 Splunk、ELK Stack 等，收集、分析和关联来自各个云服务的安全日志。

   • 自动化日志分析

     使用自动化日志分析工具，从海量的日志中发现安全事件。可以使用机器学习算法，例如异常检测、模式识别等，自动化地分析日志，并识别潜在的安全威胁。例如，可以使用机器学习算法检测异常的登录行为、异常的 API 调用等。

Serverless 安全最佳实践：步步为营，安全无虞

除了上述安全策略，以下是一些 Serverless 安全最佳实践，可以帮助你更好地保护 Serverless 应用的安全：

• 采用基础设施即代码 (IaC)：使用 IaC 工具，例如 Terraform、CloudFormation 等，自动化地配置和管理 Serverless 基础设施，确保基础设施的安全性和一致性。
• 实施持续集成/持续部署 (CI/CD)：使用 CI/CD 管道，自动化地构建、测试和部署 Serverless 函数，确保代码的质量和安全性。
• 进行安全培训：对开发人员、运维人员和安全人员进行安全培训，提高他们的安全意识和技能。
• 定期进行安全审计：定期进行安全审计，评估 Serverless 应用的安全风险，并采取相应的措施。
• 保持关注最新的安全威胁：保持关注最新的安全威胁和漏洞，及时更新安全策略和措施。

案例分析：从漏洞到防御，Serverless 安全实战

为了更好地理解 Serverless 安全的实际应用，我们来看一个案例分析。假设我们有一个 Serverless 应用，用于处理用户的订单信息。该应用包含一个 Lambda 函数，用于接收用户提交的订单数据，并将订单数据存储到数据库中。

漏洞：SQL 注入

该 Lambda 函数在接收用户提交的订单数据时，没有对数据进行充分的验证和过滤。攻击者可以通过构造恶意的订单数据，注入 SQL 代码，从而访问数据库中的敏感数据。

攻击过程：

1. 攻击者构造包含恶意 SQL 代码的订单数据，例如：' OR '1'='1。
2. 攻击者将恶意订单数据提交到 Lambda 函数。
3. Lambda 函数将恶意订单数据拼接到 SQL 查询语句中，例如：SELECT * FROM orders WHERE order_id = '' OR '1'='1'。
4. 由于 1=1 永远为真，攻击者可以查询到所有订单信息。

防御措施：

1. 对 Lambda 函数接收的订单数据进行严格的验证和过滤，防止恶意 SQL 代码注入。
2. 使用参数化查询或预编译语句，避免将用户输入直接拼接到 SQL 查询语句中。
3. 实施最小权限原则，只允许 Lambda 函数访问数据库中必要的表和字段。

总结：

通过这个案例分析，我们可以看到，Serverless 安全并非遥不可及。只要我们采取正确的安全策略和措施，就可以有效地保护 Serverless 应用的安全。Serverless 架构的安全性需要开发人员、运维人员和安全人员共同努力，才能构建坚不可摧的 Serverless 应用。

Serverless 安全是一场持续的攻防战，需要我们不断学习、实践和总结。希望本文能为你提供一些有用的指导，助你在 Serverless 安全的道路上越走越远。