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KubeClarity ist ein Werkzeug zur Erkennung und Verwaltung von Software-Stücklisten (SBOM) und Schwachstellen von Container-Images und Dateisystemen.

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45632vor 1 JahrVon Kitploit geprüft

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[!IMPORTANT] KubeClarity wurde eingestellt und durch openclarity/openclarity ersetzt.

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KubeClarity Logo

KubeClarity ist ein Werkzeug zur Erkennung und Verwaltung von Software-Stücklisten (SBOM) und Schwachstellen von Container-Images und Dateisystemen. Es scannt sowohl Kubernetes-Cluster zur Laufzeit als auch CI/CD-Pipelines für eine verbesserte Sicherheit der Softwarelieferkette.

Inhaltsverzeichnis

  • Warum?
    • SBOM- und Schwachstellenerkennungs-Herausforderungen
    • Lösung
  • Funktionen
    • Integrierte SBOM-Generatoren und Schwachstellenscanner
  • Architektur
  • Erste Schritte
    • KubeClarity Backend
      • Installation mit Helm
      • Deinstallation mit Helm
      • Lokal mit Demodaten erstellen und ausführen
    • CLI
      • Installation
      • SBOM-Generierung
      • Schwachstellenscan
      • Exportieren von Ergebnissen in das KubeClarity Backend
  • Erweiterte Konfiguration
    • SBOM-Generierung mit lokalem Docker-Image als Eingabe
    • Schwachstellenscan mit lokalem Docker-Image als Eingabe
    • Unterstützung privater Registries für CLI
    • Unterstützung privater Registries für K8s-Laufzeitscan
    • Zusammenführen von SBOM und Schwachstellen über verschiedene CI/CD-Phasen hinweg
    • Ausgabe verschiedener SBOM-Formate
    • Remote-Scanner-Server für CLI
  • Einschränkungen
  • Fahrplan
  • Mitwirken
  • Lizenz

Warum?

SBOM- und Schwachstellenerkennungs-Herausforderungen

  • Eine effektive Schwachstellenerkennung erfordert eine genaue Erkennung der Software-Stückliste (SBOM):
    • Verschiedene Programmiersprachen und Paketmanager
    • Verschiedene Betriebssystemverteilungen
    • Paketabhängigkeitsinformationen werden normalerweise beim Build entfernt
  • Welcher ist der beste Scanner/SBOM-Analysator?
  • Was sollen wir scannen: Git-Repos, Builds, Container-Images oder die Laufzeit?
  • Jeder Scanner/Analysator hat sein eigenes Format - wie vergleicht man die Ergebnisse?
  • Wie verwaltet man die entdeckten SBOMs und Schwachstellen?
  • Wie sind meine Anwendungen von einer neu entdeckten Schwachstelle betroffen?

Lösung

  • Unterteilen Sie die Schwachstellenerkennung in zwei Phasen:
    • Inhaltsanalyse zur Generierung der SBOM
    • Scannen der SBOM auf Schwachstellen
  • Erstellen Sie eine erweiterbare Infrastruktur, um:
    • Mehrere Inhaltsanalysatoren parallel auszuführen
    • Mehrere Schwachstellenscanner parallel auszuführen
  • Scannen und Zusammenführen von Ergebnissen zwischen verschiedenen CI-Phasen mit der KubeClarity CLI
  • Laufzeit-K8s-Scan zur Erkennung von nach der Bereitstellung entdeckten Schwachstellen
  • Gruppieren Sie gescannte Ressourcen (Images/Verzeichnisse) unter definierten Anwendungen, um die Abhängigkeiten im Objektbaum zu navigieren (Anwendungen, Ressourcen, Pakete, Schwachstellen)

Funktionen

  • Dashboard
    • Behebbare Schwachstellen nach Schweregrad
    • Top 5 gefährdete Elemente (Anwendungen, Ressourcen, Pakete)
    • Trends neuer Schwachstellen
    • Paketanzahl nach Lizenztyp
    • Paketanzahl nach Programmiersprache
    • Allgemeine Zähler
  • Anwendungen
    • Automatische Erkennung von Anwendungen in der K8s-Laufzeit
    • Anwendungen erstellen/bearbeiten/löschen
    • Pro Anwendung Navigation zu zugehörigen:
      • Ressourcen (Images/Verzeichnisse)
      • Pakete
      • Schwachstellen
      • Von den Ressourcen verwendete Lizenzen
  • Anwendungsressourcen (Images/Verzeichnisse)
    • Pro Ressource Navigation zu zugehörigen:
      • Anwendungen
      • Pakete
      • Schwachstellen
  • Pakete
    • Pro Paket Navigation zu zugehörigen:
      • Anwendungen
      • Verlinkbare Liste von Ressourcen und den erkennenden SBOM-Analysatoren
      • Schwachstellen
  • Schwachstellen
    • Pro Schwachstelle Navigation zu zugehörigen:
      • Anwendungen
      • Ressourcen
      • Liste der erkennenden Scanner
  • K8s-Laufzeitscan
    • Bedarfsgesteuerter oder geplanter Scan
    • Automatische Erkennung von Ziel-Namespaces
    • Scan-Fortschritt und Ergebnisnavigation pro betroffenem Element (Anwendungen, Ressourcen, Pakete, Schwachstellen)
    • CIS Docker-Benchmark
  • CLI (CI/CD)
    • SBOM-Generierung mit mehreren integrierten Inhaltsanalysatoren (Syft, cyclonedx-gomod)
    • Schwachstellenscan von SBOM/Image/Verzeichnis mit mehreren integrierten Scannern (Grype, Dependency-track)
    • Zusammenführen von SBOM und Schwachstellen über verschiedene CI/CD-Phasen hinweg
    • Exportieren von Ergebnissen in das KubeClarity Backend
  • API
    • Die API für KubeClarity finden Sie hier

Integrierte SBOM-Generatoren und Schwachstellenscanner

Der KubeClarity-Inhaltsanalysator integriert die folgenden SBOM-Generatoren:

  • Syft
  • Cyclonedx-gomod
  • Trivy

Der KubeClarity-Schwachstellenscanner integriert die folgenden Scanner:

  • Grype
  • Dependency-Track
  • Trivy

Architektur

Erste Schritte

KubeClarity Backend

Installation mit Helm:

  1. Helm-Repository hinzufügen ```shell helm repo add kubeclarity https://openclarity.github.io/kubeclarity

  2. Speichern Sie die Standard-Chart-Werte von KubeClarity

    helm show values kubeclarity/kubeclarity > values.yaml
    
  3. Überprüfen Sie die Konfiguration in values.yaml und aktualisieren Sie die erforderlichen Werte bei Bedarf. Um die unterstützten SBOM-Generatoren und Schwachstellenscanner zu aktivieren und zu konfigurieren, überprüfen Sie bitte die "analyzer"- und "scanner"-Konfiguration unter dem Abschnitt "vulnerability-scanner" in den Helm-Werten.

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