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Cet article présente trois exemples de problèmes de sécurité rencontrés sur des clusters Kubernetes, causés par un manque de maîtrise des applications déployées sur un cluster par ses administrateurs ou par les développeurs des applications s’y exécutant. Nous donnons ensuite des pistes afin de mieux maîtriser et sécuriser ces applications.

Comment fonctionne StopCovid ? Quels sont les problèmes ? À quels risques s’expose-t-on ? Dans cet article, nous tentons d’éclaircir ces questions et de nourrir quelques réflexions sur l’usage du numérique.

Nos serveurs présentent désormais une surface d’attaque réseau maîtrisée et une sécurisation système d’un niveau cohérent avec notre modèle de menaces. De même, le service SSH tournant sur ces serveurs est configuré de manière optimisée. Nous pouvons donc être relativement sereins si nos adversaires sont d’un niveau intermédiaire. Et si malgré toutes ces protections, une attaque comme un rançongiciel réussissait ? Et bien dans ce cas-là, pour l’instant, notre infrastructure serait particulièrement vulnérable. Aucune sauvegarde externalisée. Pas de centralisation des traces. Une supervision sécurité inexistante. Remédions à cette situation afin d’élever le niveau de maturité de la sécurité de notre infrastructure.

Une investigation numérique requiert de nombreuses étapes. Celles-ci varient en fonction des données disponibles. Une des plus importantes est l’analyse de la mémoire vive (voir MISC N°111 [1]). L’analyse de la mémoire de masse, constituée des événements propres au système d’exploitation apporte de nouveaux éléments. Une fois celles-ci terminées, la corrélation des deux nous permettra de confirmer d’éventuelles hypothèses.

Dans cet article, nous allons présenter une solution pour analyser un grand nombre de fichiers avec divers outils à l’aide d’un orchestrateur.