Criação segura e Implantar com o Cloud Build, o Artifact Registry e o GKE

1. Introdução

O Container Analysis oferece verificação de vulnerabilidades e armazenamento de metadados para contêineres. O serviço de verificação executa verificações de vulnerabilidade em imagens no Artifact Registry e no Container Registry. Depois, armazena os metadados resultantes e os disponibiliza para consumo por meio de uma API. O armazenamento de metadados permite armazenar informações de diferentes fontes, incluindo verificação de vulnerabilidades, serviços do Google Cloud e provedores de terceiros.

A verificação de vulnerabilidades pode ocorrer automaticamente ou sob demanda:

  • Quando a verificação automática está ativada, ela é acionada automaticamente sempre que você envia uma nova imagem para o Artifact Registry ou o Container Registry. As informações de vulnerabilidade são atualizadas continuamente quando novas vulnerabilidades são descobertas.
  • Quando a verificação sob demanda está ativada, é necessário executar um comando para verificar uma imagem local ou uma imagem no Artifact Registry ou no Container Registry. Com a verificação sob demanda, você tem flexibilidade para verificar contêineres quando quiser. Por exemplo, é possível verificar uma imagem criada localmente e corrigir vulnerabilidades antes de armazená-la em um registro. Os resultados da verificação ficam disponíveis por até 48 horas após a conclusão, e as informações de vulnerabilidade não são atualizadas depois disso.

Com o Container Analysis integrado ao pipeline de CI/CD, é possível tomar decisões com base nesses metadados. Por exemplo, é possível usar a autorização binária para criar políticas de implantação que permitam somente implantações de imagens compatíveis a partir de registros confiáveis.

O que você vai aprender

  • Como ativar a verificação automática
  • Como fazer uma verificação sob demanda
  • Como integrar a verificação em um pipeline de build
  • Como assinar imagens aprovadas
  • Como usar controladores de admissão do GKE para bloquear imagens
  • Como configurar o GKE para permitir apenas imagens assinadas e aprovadas

2. Configuração e requisitos

Configuração de ambiente personalizada

  1. Faça login no Console do Google Cloud e crie um novo projeto ou reutilize um existente. Crie uma conta do Gmail ou do Google Workspace, se ainda não tiver uma.

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  • O Nome do projeto é o nome de exibição para os participantes do projeto. É uma string de caracteres não usada pelas APIs do Google É possível atualizar o local a qualquer momento.
  • O ID do projeto precisa ser exclusivo em todos os projetos do Google Cloud e não pode ser mudado após a definição. O console do Cloud gera automaticamente uma string exclusiva. Em geral, não importa o que seja. Na maioria dos codelabs, é necessário fazer referência ao ID do projeto, normalmente identificado como PROJECT_ID. Se você não gostar do ID gerado, crie outro aleatório. Se preferir, teste o seu e confira se ele está disponível. Ele não pode ser mudado após essa etapa e permanece durante o projeto.
  • Para sua informação, há um terceiro valor, um Número do projeto, que algumas APIs usam. Saiba mais sobre esses três valores na documentação.
  1. Em seguida, ative o faturamento no console do Cloud para usar os recursos/APIs do Cloud. A execução deste codelab não será muito cara, se tiver algum custo. Para encerrar os recursos e evitar cobranças além deste tutorial, exclua os recursos criados ou o projeto inteiro. Novos usuários do Google Cloud estão qualificados para o programa de US$ 300 de avaliação sem custos.

Iniciar o editor do Cloud Shell

Este laboratório foi projetado e testado para uso com o editor do Google Cloud Shell. Para acessar o editor,

  1. Acesse seu projeto do Google em https://console.cloud.google.com.
  2. No canto superior direito, clique no ícone do editor do Cloud Shell.

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  1. Um novo painel será aberto na parte de baixo da janela

Configuração do ambiente

No Cloud Shell, defina o ID e o número do projeto. Salve-as como variáveis PROJECT_ID e PROJECT_ID.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID \
    --format='value(projectNumber)')

Ativar serviços

Ative todos os serviços necessários:

gcloud services enable \
  cloudkms.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  container.googleapis.com \
  containerregistry.googleapis.com \
  artifactregistry.googleapis.com \
  containerscanning.googleapis.com \
  ondemandscanning.googleapis.com \
  binaryauthorization.googleapis.com

Criar repositório do Artifact Registry

Neste laboratório, você vai usar o Artifact Registry para armazenar e verificar suas imagens. Crie o repositório com o seguinte comando.

gcloud artifacts repositories create artifact-scanning-repo \
  --repository-format=docker \
  --location=us-central1 \
  --description="Docker repository"

Configure o Docker para usar suas credenciais do gcloud ao acessar o Artifact Registry.

gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev

3. Verificação automatizada

A verificação de artefatos é acionada automaticamente sempre que você envia uma nova imagem para o Artifact Registry ou o Container Registry. As informações de vulnerabilidade são atualizadas continuamente quando novas vulnerabilidades são descobertas. Nesta seção, você vai enviar uma imagem para o Artifact Registry e analisar os resultados.

Crie e acesse um diretório de trabalho

mkdir vuln-scan && cd vuln-scan

Definir uma imagem de amostra

Crie um arquivo chamado Dockerfile com o conteúdo a seguir.

cat > ./Dockerfile << EOF
FROM gcr.io/google-appengine/debian9@sha256:ebffcf0df9aa33f342c4e1d4c8428b784fc571cdf6fbab0b31330347ca8af97a

# System
RUN apt update && apt install python3-pip -y

# App
WORKDIR /app
COPY . ./

RUN pip3 install Flask==1.1.4
RUN pip3 install gunicorn==20.1.0

CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 main:app

EOF

Crie um arquivo chamado main.py com o seguinte conteúdo:

cat > ./main.py << EOF
import os
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello_world():
    name = os.environ.get("NAME", "Worlds")
    return "Hello {}!".format(name)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))
EOF

Criar e enviar a imagem para o RA

Use o Cloud Build para criar e enviar automaticamente seu contêiner para o Artifact Registry. Observe a tag bad na imagem. Isso vai ajudar você a identificá-lo para as próximas etapas.

gcloud builds submit . -t us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:bad

Analisar detalhes da imagem

Depois que o processo de build for concluído, revise os resultados da imagem e da vulnerabilidade no painel do Artifact Registry.

  1. Abra o Artifact Registry no console do Cloud.
  2. Clique em "artifact-scanning-repo" para ver o conteúdo.
  3. Clique nos detalhes da imagem
  4. Clique no resumo mais recente da sua imagem.
  5. Quando a verificação terminar, clique na guia "Vulnerabilidades" da imagem.

Na guia "Vulnerabilidades", veja os resultados da verificação automática da imagem que acabou de criar.

361be7b3bf293fca.png

A automação da verificação é ativada por padrão. Acesse as configurações do Artifact Registry para saber como ativar ou desativar a verificação automática.

4. Verificação sob demanda

Em vários cenários, pode ser necessário realizar uma verificação antes de enviar a imagem para um repositório. Por exemplo, um desenvolvedor de contêineres pode verificar uma imagem e corrigir os problemas antes de enviar o código para o controle de origem. No exemplo abaixo, você vai criar e analisar a imagem localmente antes de tomar medidas com base nos resultados.

Criar uma imagem

Nesta etapa, você vai usar o Docker local para criar a imagem no cache local.

docker build -t us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image .

Digitalizar a imagem

Depois que a imagem for criada, solicite uma verificação dela. Os resultados da verificação são armazenados em um servidor de metadados. O job é concluído com um local dos resultados no servidor de metadados.

gcloud artifacts docker images scan \
    us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image \
    --format="value(response.scan)" > scan_id.txt

Analisar arquivo de saída

Analise a saída da etapa anterior, que foi armazenada no arquivo scan_id.txt. Observe o local do relatório dos resultados da verificação no servidor de metadados.

cat scan_id.txt

Analisar os resultados detalhados da verificação

Para ver os resultados reais da verificação, use o comando list-vulnerabilities no local do relatório indicado no arquivo de saída.

gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities $(cat scan_id.txt)

A saída contém uma quantidade significativa de dados sobre todas as vulnerabilidades na imagem.

Sinalizar problemas críticos

Os humanos raramente usam os dados armazenados no relatório diretamente. Normalmente, os resultados são usados por um processo automatizado. Use os comandos abaixo para ler os detalhes do relatório e registrar se alguma vulnerabilidade CRÍTICA foi encontrada:

export SEVERITY=CRITICAL

gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities $(cat scan_id.txt) --format="value(vulnerability.effectiveSeverity)" | if grep -Fxq ${SEVERITY}; then echo "Failed vulnerability check for ${SEVERITY} level"; else echo "No ${SEVERITY} Vulnerabilities found"; fi

A saída desse comando será

Failed vulnerability check for CRITICAL level

5. Verificação de pipeline de build

Nesta seção, você vai criar um pipeline de build automatizado para criar sua imagem de contêiner, verificá-la e avaliar os resultados. Se nenhuma vulnerabilidade CRÍTICA for encontrada, a imagem será enviada para o repositório. Se vulnerabilidades CRÍTICAS forem encontradas, o build vai falhar e será encerrado.

Fornecer acesso à conta de serviço do Cloud Build

O Cloud Build vai precisar de direitos para acessar a API On-Demand Scanning. Forneça acesso com os comandos a seguir.

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
        --member="serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/iam.serviceAccountUser"
        
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
        --member="serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/ondemandscanning.admin"

Criar o pipeline do Cloud Build

O comando a seguir vai criar um arquivo cloudbuild.yaml no seu diretório que será usado no processo automatizado. Neste exemplo, as etapas são limitadas ao processo de build de contêineres. Na prática, no entanto, você incluiria instruções e testes específicos do aplicativo, além das etapas do contêiner.

Crie o arquivo com o seguinte comando:

cat > ./cloudbuild.yaml << EOF
steps:

# build
- id: "build"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['build', '-t', 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image', '.']
  waitFor: ['-']

#Run a vulnerability scan at _SECURITY level
- id: scan
  name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
    (gcloud artifacts docker images scan \
    us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image \
    --location us \
    --format="value(response.scan)") > /workspace/scan_id.txt

#Analyze the result of the scan
- id: severity check
  name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
      gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities \$(cat /workspace/scan_id.txt) \
      --format="value(vulnerability.effectiveSeverity)" | if grep -Fxq CRITICAL; \
      then echo "Failed vulnerability check for CRITICAL level" && exit 1; else echo "No CRITICAL vulnerability found, congrats !" && exit 0; fi

#Retag
- id: "retag"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['tag',  'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image', 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good']


#pushing to artifact registry
- id: "push"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['push',  'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good']

images:
  - us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image
EOF

Executar o pipeline de CI

Envie o build para processamento e verifique se ele é interrompido quando uma vulnerabilidade de gravidade CRÍTICA é encontrada.

gcloud builds submit

Analisar falha de build

O build que você acabou de enviar vai falhar porque a imagem contém vulnerabilidades CRÍTICAS.

Analise a falha de build na página Histórico do Cloud Build.

Corrigir a vulnerabilidade

Atualize o Dockerfile para usar uma imagem de base que não contenha vulnerabilidades CRÍTICAS.

Substitua o Dockerfile para usar a imagem Debian 10 com o seguinte comando:

cat > ./Dockerfile << EOF
from python:3.8-slim  

# App
WORKDIR /app
COPY . ./

RUN pip3 install Flask==2.1.0
RUN pip3 install gunicorn==20.1.0

CMD exec gunicorn --bind :\$PORT --workers 1 --threads 8 main:app

EOF

Executar o processo de CI com a imagem correta

Envie o build para processamento e verifique se ele será concluído quando nenhuma vulnerabilidade de gravidade CRÍTICA for encontrada.

gcloud builds submit

Analisar o sucesso da build

O build que você acabou de enviar será concluído porque a imagem atualizada não contém vulnerabilidades CRÍTICAS.

Analise o sucesso do build na página Histórico do Cloud Build.

Analisar os resultados da verificação

Analisar a imagem boa no Artifact Registry

  1. Abra o Artifact Registry no console do Cloud.
  2. Clique em "artifact-scanning-repo" para ver o conteúdo.
  3. Clique nos detalhes da imagem
  4. Clique no resumo mais recente da sua imagem.
  5. Clique na guia "Vulnerabilidades" da imagem.

6. Assinatura de imagens

Criar uma nota de atestador

Uma nota de atestador é simplesmente um pequeno conjunto de dados que funciona como um rótulo para o tipo de assinatura que está sendo aplicado. Por exemplo, uma nota pode indicar uma verificação de vulnerabilidade, enquanto outra pode ser usada para aprovação de QA. A nota será referida durante o processo de assinatura.

Criar uma nota

cat > ./vulnz_note.json << EOM
{
  "attestation": {
    "hint": {
      "human_readable_name": "Container Vulnerabilities attestation authority"
    }
  }
}
EOM

Armazene a nota

NOTE_ID=vulnz_note

curl -vvv -X POST \
    -H "Content-Type: application/json"  \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"  \
    --data-binary @./vulnz_note.json  \
    "https://containeranalysis.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/notes/?noteId=${NOTE_ID}"

Verifique a nota

curl -vvv  \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://containeranalysis.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/notes/${NOTE_ID}"

Como criar um atestador

Os atestadores são usados para realizar o processo real de assinatura de imagem e anexarão uma ocorrência da nota à imagem para verificação posterior. Crie o atestador para uso posterior.

Criar atestador

ATTESTOR_ID=vulnz-attestor

gcloud container binauthz attestors create $ATTESTOR_ID \
    --attestation-authority-note=$NOTE_ID \
    --attestation-authority-note-project=${PROJECT_ID}

Verificar atestador

gcloud container binauthz attestors list

A última linha indica NUM_PUBLIC_KEYS: 0. Você vai fornecer as chaves em uma etapa posterior.

O Cloud Build cria automaticamente o atestador built-by-cloud-build no seu projeto quando você executa um build que gera imagens. O comando acima retorna dois atestadores: vulnz-attestor e built-by-cloud-build. Depois que as imagens são criadas, o Cloud Build assina e cria atestados automaticamente.

Como adicionar um papel do IAM

A conta de serviço da Autorização Binária precisa ter direitos para visualizar as anotações de atestado. Forneça o acesso com a seguinte chamada de API:

PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe "${PROJECT_ID}"  --format="value(projectNumber)")

BINAUTHZ_SA_EMAIL="service-${PROJECT_NUMBER}@gcp-sa-binaryauthorization.iam.gserviceaccount.com"


cat > ./iam_request.json << EOM
{
  'resource': 'projects/${PROJECT_ID}/notes/${NOTE_ID}',
  'policy': {
    'bindings': [
      {
        'role': 'roles/containeranalysis.notes.occurrences.viewer',
        'members': [
          'serviceAccount:${BINAUTHZ_SA_EMAIL}'
        ]
      }
    ]
  }
}
EOM

Use o arquivo para criar a política do IAM

curl -X POST  \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    --data-binary @./iam_request.json \
    "https://containeranalysis.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/notes/${NOTE_ID}:setIamPolicy"

Adicionar uma chave do KMS

O atestador precisa de chaves criptográficas para anexar a observação e fornecer assinaturas verificáveis. Nesta etapa, você vai criar e armazenar chaves no KMS para que o Cloud Build acesse depois.

Primeiro, adicione algumas variáveis de ambiente para descrever a nova chave

KEY_LOCATION=global
KEYRING=binauthz-keys
KEY_NAME=codelab-key
KEY_VERSION=1

Crie um keyring para armazenar um conjunto de chaves

gcloud kms keyrings create "${KEYRING}" --location="${KEY_LOCATION}"

Crie um novo par de chaves de assinatura assimétricas para o atestador

gcloud kms keys create "${KEY_NAME}" \
    --keyring="${KEYRING}" --location="${KEY_LOCATION}" \
    --purpose asymmetric-signing   \
    --default-algorithm="ec-sign-p256-sha256"

A chave vai aparecer na página do KMS no console do Google Cloud.

Agora, associe a chave ao atestador usando o comando binauthz do gcloud:

gcloud beta container binauthz attestors public-keys add  \
    --attestor="${ATTESTOR_ID}"  \
    --keyversion-project="${PROJECT_ID}"  \
    --keyversion-location="${KEY_LOCATION}" \
    --keyversion-keyring="${KEYRING}" \
    --keyversion-key="${KEY_NAME}" \
    --keyversion="${KEY_VERSION}"

Se você exibir a lista de autoridades novamente, verá uma chave registrada:

gcloud container binauthz attestors list

Como criar um atestado assinado

Neste ponto, você já configurou os recursos que permitem assinar imagens. Use o atestador que você criou anteriormente para assinar a imagem de contêiner com a qual você tem trabalhado.

CONTAINER_PATH=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image

DIGEST=$(gcloud container images describe ${CONTAINER_PATH}:latest \
    --format='get(image_summary.digest)')

Agora você pode usar a gcloud para criar sua atestação. O comando recebe os detalhes da chave que você quer usar para assinar e a imagem de contêiner específica que você quer aprovar

gcloud beta container binauthz attestations sign-and-create  \
    --artifact-url="${CONTAINER_PATH}@${DIGEST}" \
    --attestor="${ATTESTOR_ID}" \
    --attestor-project="${PROJECT_ID}" \
    --keyversion-project="${PROJECT_ID}" \
    --keyversion-location="${KEY_LOCATION}" \
    --keyversion-keyring="${KEYRING}" \
    --keyversion-key="${KEY_NAME}" \
    --keyversion="${KEY_VERSION}"

Em termos de Container Analysis, isso vai criar uma nova ocorrência e anexá-la à nota do seu atestador. Para garantir que tudo funcionou como esperado, liste suas atestações

gcloud container binauthz attestations list \
   --attestor=$ATTESTOR_ID --attestor-project=${PROJECT_ID}

7. Assinatura com o Cloud Build

Você ativou a assinatura de imagens e usou o atestador manualmente para assinar sua imagem de amostra. Na prática, você precisa aplicar atestações durante processos automatizados, como pipelines de CI/CD.

Nesta seção, você vai configurar o Cloud Build para atestar imagens automaticamente.

Papéis

Adicione o papel Visualizador de atestador de autorização binária à conta de serviço do Cloud Build:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com \
  --role roles/binaryauthorization.attestorsViewer

Adicione o papel Signatário/Verificador de CryptoKey do Cloud KMS à conta de serviço do Cloud Build (assinatura baseada em KMS):

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com \
  --role roles/cloudkms.signerVerifier

Adicione o papel Anexador de notas do Container Analysis à conta de serviço do Cloud Build:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com \
  --role roles/containeranalysis.notes.attacher

Preparar a etapa de versão personalizada do Cloud Build

Você vai usar uma etapa de versão personalizada no Cloud Build para simplificar o processo de atestado. O Google fornece essa etapa do build personalizado, contendo mais funções auxiliares para simplificar o processo. Antes do uso, o código da etapa de versão personalizada precisa ser integrado a um contêiner e enviado ao Cloud Build. Para fazer isso, execute os seguintes comandos:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-builders-community.git
cd cloud-builders-community/binauthz-attestation
gcloud builds submit . --config cloudbuild.yaml
cd ../..
rm -rf cloud-builders-community

Adicionar uma etapa de assinatura ao seu cloudbuild.yaml

Nesta etapa, você vai adicionar a etapa de atestado ao pipeline do Cloud Build criado anteriormente.

  1. Revise a nova etapa que você vai adicionar.

Apenas revisão. Não copiar

#Sign the image only if the previous severity check passes
- id: 'create-attestation'
  name: 'gcr.io/${PROJECT_ID}/binauthz-attestation:latest'
  args:
    - '--artifact-url'
    - 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image'
    - '--attestor'
    - 'projects/${PROJECT_ID}/attestors/$ATTESTOR_ID'
    - '--keyversion'
    - 'projects/${PROJECT_ID}/locations/$KEY_LOCATION/keyRings/$KEYRING/cryptoKeys/$KEY_NAME/cryptoKeyVersions/$KEY_VERSION'
  1. Substitua o arquivo cloudbuild.yaml pelo pipeline completo atualizado.
cat > ./cloudbuild.yaml << EOF
steps:

# build
- id: "build"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['build', '-t', 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image', '.']
  waitFor: ['-']

#Run a vulnerability scan at _SECURITY level
- id: scan
  name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
    (gcloud artifacts docker images scan \
    us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image \
    --location us \
    --format="value(response.scan)") > /workspace/scan_id.txt

#Analyze the result of the scan
- id: severity check
  name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
      gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities \$(cat /workspace/scan_id.txt) \
      --format="value(vulnerability.effectiveSeverity)" | if grep -Fxq CRITICAL; \
      then echo "Failed vulnerability check for CRITICAL level" && exit 1; else echo "No CRITICAL vulnerability found, congrats !" && exit 0; fi

#Retag
- id: "retag"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['tag',  'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image', 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good']


#pushing to artifact registry
- id: "push"
  name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['push',  'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good']


#Sign the image only if the previous severity check passes
- id: 'create-attestation'
  name: 'gcr.io/${PROJECT_ID}/binauthz-attestation:latest'
  args:
    - '--artifact-url'
    - 'us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good'
    - '--attestor'
    - 'projects/${PROJECT_ID}/attestors/$ATTESTOR_ID'
    - '--keyversion'
    - 'projects/${PROJECT_ID}/locations/$KEY_LOCATION/keyRings/$KEYRING/cryptoKeys/$KEY_NAME/cryptoKeyVersions/$KEY_VERSION'



images:
  - us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image:good
EOF

Executar o build

gcloud builds submit

Analisar o build no histórico do Cloud Build

Abra o console do Cloud na página "Histórico do Cloud Build" e confira o build mais recente e a execução bem-sucedida das etapas de build.

8. Políticas de controle de admissão

A Autorização Binária é um recurso do GKE e do Cloud Run que permite validar regras antes que uma imagem de contêiner possa ser executada. A validação é executada em qualquer solicitação para executar uma imagem, seja de um pipeline de CI/CD confiável ou de um usuário tentando implantar uma imagem manualmente. Com esse recurso, você protege seus ambientes de execução de forma mais eficaz do que apenas verificações de pipeline de CI/CD.

Para entender essa capacidade, você vai modificar a política padrão do GKE para aplicar uma regra de autorização rigorosa.

Criar o cluster do GKE

Crie o cluster do GKE:

gcloud beta container clusters create binauthz \
    --zone us-central1-a  \
    --binauthz-evaluation-mode=PROJECT_SINGLETON_POLICY_ENFORCE

Permita que o Cloud Build faça a implantação nesse cluster:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
        --member="serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/container.developer"

Política "Permitir tudo"

Primeiro, verifique o estado da política padrão e sua capacidade de implantar qualquer imagem

  1. Analisar a política atual
gcloud container binauthz policy export
  1. Observe que a política de aplicação está definida como ALWAYS_ALLOW

evaluationMode: ALWAYS_ALLOW

  1. Implante a amostra para verificar se é possível implantar alguma coisa
kubectl run hello-server --image gcr.io/google-samples/hello-app:1.0 --port 8080
  1. Verificar se a implantação funcionou
kubectl get pods

Você vai ver a seguinte saída:

161db370d99ffb13.png

  1. Excluir implantação
kubectl delete pod hello-server

Política "Negar tudo"

Agora atualize a política para proibir todas as imagens.

  1. Exporte a política atual para um arquivo editável
gcloud container binauthz policy export  > policy.yaml
  1. Alterar a política

Em um editor de texto, mude o "evaluationMode" de ALWAYS_ALLOW para ALWAYS_DENY.

edit policy.yaml

O arquivo YAML da política será exibido da seguinte maneira:

globalPolicyEvaluationMode: ENABLE
defaultAdmissionRule:
  evaluationMode: ALWAYS_DENY
  enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
name: projects/PROJECT_ID/policy
  1. Abra o terminal, aplique a nova política e aguarde alguns segundos para que a mudança seja propagada.
gcloud container binauthz policy import policy.yaml
  1. Tente implantar uma carga de trabalho de amostra
kubectl run hello-server --image gcr.io/google-samples/hello-app:1.0 --port 8080
  1. A implantação falha com a seguinte mensagem:
Error from server (VIOLATES_POLICY): admission webhook "imagepolicywebhook.image-policy.k8s.io" denied the request: Image gcr.io/google-samples/hello-app:1.0 denied by Binary Authorization default admission rule. Denied by always_deny admission rule

Reverter a política para permitir tudo

Antes de passar para a próxima seção, reverta as mudanças na política.

  1. Alterar a política

Em um editor de texto, mude o evaluationMode de ALWAYS_DENY para ALWAYS_ALLOW.

edit policy.yaml

O arquivo YAML da política será exibido da seguinte maneira:

globalPolicyEvaluationMode: ENABLE
defaultAdmissionRule:
  evaluationMode: ALWAYS_ALLOW
  enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
name: projects/PROJECT_ID/policy
  1. Aplicar a política revertida
gcloud container binauthz policy import policy.yaml

9. Bloquear vulnerabilidades no GKE

Nesta seção, você vai combinar o que aprendeu até agora implementando um pipeline de CI/CD com o Cloud Build que verifica as imagens e depois procura vulnerabilidades antes de assinar a imagem e tentar implantar. O GKE vai usar a autorização binária para validar se a imagem tem uma assinatura da verificação de vulnerabilidades antes de permitir que ela seja executada.

d5c41bb89e22fd61.png

Atualizar a política do GKE para exigir atestado

Exigir que as imagens sejam assinadas pelo seu atestador adicionando clusterAdmissionRules à sua política BinAuth do GKE

Substitua a política pela configuração atualizada usando o comando abaixo.

COMPUTE_ZONE=us-central1-a

cat > binauth_policy.yaml << EOM
defaultAdmissionRule:
  enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
  evaluationMode: ALWAYS_DENY
globalPolicyEvaluationMode: ENABLE
clusterAdmissionRules:
  ${COMPUTE_ZONE}.binauthz:
    evaluationMode: REQUIRE_ATTESTATION
    enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
    requireAttestationsBy:
    - projects/${PROJECT_ID}/attestors/vulnz-attestor
EOM

Aplicar a política

gcloud beta container binauthz policy import binauth_policy.yaml

Tentar implantar a imagem não assinada

Crie um descritor de implantação para o aplicativo que você criou antes usando o comando a seguir. A imagem usada aqui é a que você criou antes, que contém vulnerabilidades críticas e NÃO contém o atestado assinado.

Os controladores de admissão do GKE precisam saber a imagem exata a ser implantada para validar a assinatura de forma consistente. Para isso, use o resumo da imagem e uma tag simples.

Receba o resumo da imagem inadequada

CONTAINER_PATH=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image


DIGEST=$(gcloud container images describe ${CONTAINER_PATH}:bad \
    --format='get(image_summary.digest)')

Use o resumo na configuração do Kubernetes

cat > deploy.yaml << EOM
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deb-httpd
spec:
  selector:
    app: deb-httpd
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deb-httpd
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: deb-httpd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deb-httpd
    spec:
      containers:
      - name: deb-httpd
        image: ${CONTAINER_PATH}@${DIGEST}
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
          - name: PORT
            value: "8080"

EOM

Tente implantar o app no GKE

kubectl apply -f deploy.yaml

Analise a carga de trabalho no console e observe o erro que indica que a implantação foi negada:

No attestations found that were valid and signed by a key trusted by the attestor

Implantar uma imagem assinada

Receba o resumo da imagem inadequada

CONTAINER_PATH=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/artifact-scanning-repo/sample-image


DIGEST=$(gcloud container images describe ${CONTAINER_PATH}:good \
    --format='get(image_summary.digest)')

Use o resumo na configuração do Kubernetes

cat > deploy.yaml << EOM
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deb-httpd
spec:
  selector:
    app: deb-httpd
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deb-httpd
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: deb-httpd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deb-httpd
    spec:
      containers:
      - name: deb-httpd
        image: ${CONTAINER_PATH}@${DIGEST}
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
          - name: PORT
            value: "8080"

EOM

Implantar o app no GKE

kubectl apply -f deploy.yaml

Analise a carga de trabalho no console e observe a implantação bem-sucedida da imagem.

10. Parabéns!

Parabéns, você concluiu o codelab.

O que aprendemos:

  • Como ativar a verificação automática
  • Como fazer uma verificação sob demanda
  • Como integrar a verificação em um pipeline de build
  • Como assinar imagens aprovadas
  • Como usar controladores de admissão do GKE para bloquear imagens
  • Como configurar o GKE para permitir apenas imagens assinadas e aprovadas

Qual é a próxima etapa?

Limpar

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Excluir o projeto

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