[논문 리뷰] Threat Modeling and Security Analysis of Containers: A Survey

Ann Yi Wong, Eyasu Getahun Chekole외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 22.

Network Security and Intrusion Detection참고 문헌 55인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 STRIDE 프레임워크를 사용하여 컨테이너 생태계의 포괄적인 위협 모델링을 수행하며, 이미지 생성부터 배포까지 전체 라이프사이클에 걸친 보안 취약점을 규명한다. 기존의 대응 전략을 조사하고 그 강점과 한계를 평가하며, 향후 컨테이너 보안 분야의 연구를 이끌기 위한 핵심 연구 격차를 제시한다.

ABSTRACT

Traditionally, applications that are used in large and small enterprises were deployed on "bare metal" servers installed with operating systems. Recently, the use of multiple virtual machines (VMs) on the same physical server was adopted due to cost reduction and flexibility. Nowadays, containers have become popular for application deployment due to smaller footprints than the VMs, their ability to start and stop more quickly, and their capability to pack the application binaries and their dependencies in standalone units for seamless portability. A typical container ecosystem includes a code repository (e.g., GitHub) where the container images are built from the codes and libraries and then pushed to the image registry (e.g., Docker Hub) for subsequent deployment as application containers. However, the pervasive use of containers also leads to a wide-range of security breaches, such as stealing credentials and sensitive data from image registry and code repository, carrying out DoS attacks, and gaining root access to the underlying host. In this paper, we first perform threat modeling on the containers ecosystem using the popular threat modeling framework, called STRIDE. Using STRIDE, we identify the vulnerabilities in each system component, and investigate potential security threats and their consequences. Then, we conduct a comprehensive survey on the existing countermeasures designed against the identified threats and vulnerabilities. In particular, we assess the strengths and weaknesses of the existing mitigation strategies designed against such threats. We believe that this work will help researchers and practitioners to gain a deeper understanding of the threat landscape in containers and the state-of-the-art countermeasures. We also discuss open research problems and future research directions in containers security, which may ignite further research to be done in this area.

연구 동기 및 목표

• 코드 리포지터리, 이미지 레지스트리, 런타임 환경을 포함한 컨테이너 생태계의 전체 공격 표면을 분석하기 위해.
• STRIDE 위협 모델링 프레임워크를 사용하여 컨테이너 내 보안 위협과 취약점을 식별하고 분류하기 위해.
• 컨테이너 전용 위협에 대응하는 기존 대응 조치를 체계적으로 조사하고 평가하기 위해.
• 현재 대응 전략의 한계를 부각하고 컨테이너 보안 분야의 열린 연구 문제를 식별하기 위해.

제안 방법

• 코드 리포지터리, 이미지 레지스트리, 런타임 환경 등을 포함한 컨테이너 생태계의 모든 구성 요소에 걸쳐 위협을 매핑하기 위해 STRIDE 위협 모델링 프레임워크를 적용하였다.
• 식별된 위협을 특정 위협 유형(예: 위조, 변조, 권한 상승 등)과 관련된 취약점에 매핑하였다.
• 기존 대응 기법에 대한 체계적인 문헌 조사를 수행하여 위협 유형별로 분류하고 그 효과성을 평가하였다.
• cgroups, 네임스페이스, 권한 분리, 머신러닝 기반 런타임 모니터링 등의 대응 전략의 강점과 약점을 평가하였다.
• 기존 접근 방식의 한계를 규명하였으며, IDS/IPS의 잘못된 경고, 머신러닝 기반 이상 탐지의 정확도 부족, 잘못된 설정 등이 포함되었다.
• 보안 설정 관행에 대한 권장 사항을 제시하고, 향후 연구가 필요한 분야를 강조하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코드 개발부터 생산 배포까지 전체 컨테이너 라이프사이클 전반에서 주요 보안 위협과 취약점은 무엇인가?
• RQ2 기존의 대응 전략은 컨테이너 환경에서 식별된 위협을 다루는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 cgroups, 네임스페이스, 능력 등 기존 컨테이너 보안 메커니즘의 핵심 한계와 단점은 무엇인가?
• RQ4 Docker Hub, GitHub, Kubernetes 등의 컨테이너 생태계 구성 요소 중에서 가장 취약한 요소는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ5 컨테이너 보안 향상을 위한 열린 연구 과제와 향후 방향성은 무엇인가?

주요 결과

• 400만 개의 Docker Hub 이미지 중 51%가 이용 가능한 취약점을 포함했으며, 그 중 0.16%(6,432개)는 주로 암호화폐 마이너인 악성 소프트웨어를 포함하고 있었다.
• 해커들은 잘못 설정된 Docker API 엔드포인트와 기본 네트워크 설정을 악용하여 무단 접근을 시도하고 암호화폐 마이닝 악성 소프트웨어를 배포하였다.
• NSA 및 기타 기관들은 Kubernetes 클러스터를 대상으로 한 대규모 공격을 보고하였으며, 2018년 테슬라 컨테이너 침해 사례 등이 포함되었다.
• cgroups와 네임스페이스와 같은 기존의 대응 전략는 잘못 설정되었을 경우 컨테이너 탈출 및 권한 상승 공격에 취약하다.
• 시스템 호출에 대한 머신러닝 기반 이상 탐지 기법은 가능성은 있으나 정확도가 낮고 다양한 사용 사례에 대한 검증이 부족하다.
• 많은 대응 전략들이 오래되었거나 부적절하며, 컨테이너 생태계의 복잡하고 다층적인 공격 표면을 완전히 해결할 수 있는 단일 솔루션은 존재하지 않는다.