容器之间的隔离虽然提高了系统的安全性,但容器本身也存在一定的安全风险,如容器逃逸、容器漏洞等问题。在大数据平台中,数据的安全性尤为重要,因此如何加强容器的安全防护措施,确保数据的安全性和隐私性?
容器之间的隔离虽然提高了系统的安全性,但是容器本身也存在一定的安全风险, 容器逃逸主要出现在恶意容器上,企业内部通过安全流程和发布规范控制,是可以避免恶意容器发布到企业内部网络的。此外,计算节点上也部署有容器安全防护程序,出现逃逸会及时检测并告警。容器漏洞通过镜像安全扫描、应用容器上线扫描和定期扫描发现。大数据作业的容器一般都是运行后即被回收删除,并且是大数据调度器创建的,并不会存在恶意容器的问题。
收起如何加强容器的安全防护措施,确保数据的安全性和隐私性?针对这块我谈谈我的一些看法希望能给你带来参考:除去正常数据安全和隐私性的额保护措施,单说容器的:
减少配置不当,例如:开启特权模式(privileged)、挂载Docker Socket逃逸、挂载宿主机procfs逃逸、Docker Remote API未授权访问逃逸
避免将宿主机上的敏感文件或目录挂载到容器内部,或者使用只读模式挂载;避免将Docker Socket文件挂载到容器内部,或者使用TLS加密通信;
针对容器本身存在的安全风险,可以采取以下措施来加强容器的安全防护:
总之,在大数据平台中,容器的安全防护措施至关重要,需要采取多层次的安全策略,确保数据的安全性和隐私性。同时,也需要定期对容器进行安全审计和漏洞扫描,及时发现和修复安全漏洞,以确保容器的安全性和稳定性。