Qu'est-ce que Bitbucket Secret Scanning ?

Analysez vos secrets Bitbucket, éliminez les identifiants codés en dur et renouvelez régulièrement vos clés secrètes. Les outils Bitbucket Secret Scanning vous permettront de passer à un niveau supérieur en matière de gestion des secrets et de renforcer vos mesures de sécurité dans le cloud.

Bitbucket d'Atlassian est une plateforme de contrôle de version et de collaboration leader du secteur, qui permet aux équipes d'héberger facilement leur code dans des référentiels Git tout en rationalisant les processus de développement plus facilement que jamais.

Lorsque le code est déployé et modifié, il existe un risque inhérent d'exposer accidentellement des informations sensibles telles que des mots de passe, des clés API et des identifiants confidentiels. Secret Scanning joue ici le rôle de sentinelle en analysant régulièrement les référentiels afin de détecter les fuites involontaires.

Nous vous guiderons à travers Bitbucket Secret Scanning, depuis ses fonctionnalités de base jusqu'à la compréhension de son importance, son utilisation réussie, la reconnaissance de ses limites et l'utilisation efficace de SentinelOne. Nous explorerons comment SentinelOne pourrait devenir votre partenaire et protecteur de confiance en matière de cybersécurité !

Qu'est-ce que Bitbucket Secret Scanning ?

Bitbucket Secret Scanning est une fonctionnalité intégrée à Bitbucket qui permet de surveiller et d'évaluer les modifications apportées au code en temps réel. Lorsque les développeurs valident et poussent les modifications dans les référentiels, ce mécanisme d'analyse examine ces données à la recherche de modèles correspondant à des clés API, des jetons OAuth ou des identifiants de base de données, à mesure que les développeurs soumettent leurs modifications pour révision.

Il repose essentiellement sur des techniques avancées de reconnaissance de modèles. Ne se contentant pas de trouver des secrets en texte clair, le scanner utilise des heuristiques, des expressions régulières et des structures secrètes connues pour identifier rapidement les expositions potentielles et minimiser les faux positifs et les faux négatifs, afin d'obtenir un mécanisme de détection efficace.

Bitbucket Secret Scanning fournit aux services et aux plateformes une assistance pour identifier efficacement les secrets provenant de plusieurs services et plateformes tiers, en signalant les secrets potentiels qu'il trouve et en fournissant des outils et des suggestions sur la meilleure façon de gérer leur exposition, aidant ainsi les développeurs à prendre rapidement des mesures contre les expositions dans leurs bases de code et à les sécuriser efficacement.

Pourquoi Bitbucket Secret Scanning est-il important ?

La sécurité passe souvent après la fonctionnalité et la rapidité de livraison dans les projets de développement logiciel, mais même une exposition mineure d'informations sensibles peut avoir des répercussions désastreuses pour les entreprises, allant de violations de données aux pertes financières. Avec Bitbucket Secret Scanning comme protection, notre objectif est de détecter de manière proactive les vulnérabilités avant qu'elles ne deviennent des menaces critiques.

Chaque commit ou push effectué sans un tel mécanisme de scan revient à tirer à l'aveuglette : vous ne savez pas quelles expositions potentielles se cachent derrière. Bitbucket garantit que ces fuites accidentelles sont immédiatement identifiées et traitées afin de renforcer les couches de sécurité du code.

Cinq points clés à retenir concernant Bitbucket Secret Scanning :

• Sécurité des données : Grâce à l'analyse des secrets, les informations sensibles telles que les clés API ou les identifiants de base de données resteront protégées contre tout accès non autorisé et toute violation potentielle des données.

• Conformité à la loi sur la confidentialité des données : La protection des données personnelles est à la fois une bonne pratique et une obligation légale pour de nombreuses entreprises. L'analyse des secrets aide les entreprises à se conformer aux réglementations en matière de protection des données.

• Gestion de la réputation : Les violations de données peuvent nuire à la crédibilité d'une organisation. En identifiant et en corrigeant activement les failles, les organisations peuvent préserver la crédibilité de leur marque.

• Rentabilité : Il peut être plus coûteux de résoudre les vulnérabilités après coup que de prendre des mesures proactives telles que l'analyse secrète pour réduire les risques. L'analyse secrète constitue une mesure efficace de réduction des coûts contre les violations futures.

• Productivité des développeurs : Grâce à un retour d'information en temps réel sur les vulnérabilités potentielles, les développeurs peuvent résoudre les problèmes instantanément plutôt que de revenir en arrière et de les déboguer plus tard.

Comment utiliser Bitbucket Secret Scanning ?

Bitbucket Secret Scanning est un outil de sécurité intégré spécialement conçu pour renforcer la protection de votre base de code. Ce processus consiste à analyser le code à la recherche d'éléments potentiellement sensibles tels que des jetons, des mots de passe et des clés privées, qui peuvent avoir été accidentellement intégrés lors du développement.

Une fois que des secrets potentiels sont détectés dans de nouveaux commits, des notifications immédiates sont immédiatement distribuées, non seulement aux responsables, mais également à toutes les parties impliquées dans l'historique de commit concerné. Même sans serveurs de messagerie configurés, Bitbucket tient un journal d'audit qui enregistre les secrets détectés. Ce journal est accessible via la section d'administration et peut être enregistré sous forme de fichiers sur le système.

1. Personnalisation du scanner de secrets
2. Résolution des problèmes détectés
3. Suivi et surveillance des secrets divulgués
4. Ajustement et réduction des faux positifs

1. Personnalisation du scanner de secrets

Par défaut, le scanner de secrets utilise des modèles prédéfinis pour analyser vos référentiels. Bien que ceux-ci devraient détecter efficacement la plupart des secrets génériques, il est toujours possible de personnaliser leur comportement si nécessaire :

• Modification des règles : dans les paramètres Système, Projet ou Référentiel, vous pouvez activer l'analyse des secrets et créer ou modifier des règles existantes à l'aide d'expressions régulières pour les modèles de ligne ou de chemin. Lorsque les deux modèles sont spécifiés simultanément, le scanner recherche uniquement les chemins spécifiquement mentionnés pour ce modèle.

• Personnalisation de la liste blanche : la personnalisation de la liste blanche permet de définir des listes blanches qui empêchent certaines correspondances d'activer des notifications, ce qui rend cette méthode idéale pour contourner les modèles qui ne contiennent rien de secret mais qui sont signalés à tort par les règles du scanner. Tout comme les règles du scanner, les règles de la liste blanche peuvent également être personnalisées si nécessaire, mais toute correspondance survenant avant une règle de la liste blanche a priorité sur les règles de scan.

• Exclusion de l'analyse : au niveau global et au niveau du projet, vous avez la possibilité d'exclure certains référentiels de l'analyse des secrets ; les nouveaux commits provenant de ces référentiels ne seront pas soumis à l'analyse pour le moment.

2. Résolution des problèmes détectés

Une fois détecté par le scanner, tout secret doit être considéré comme compromis et immédiatement invalidé sur sa plateforme d'origine, puis remplacé en conséquence. Il ne suffit pas de les supprimer de l'historique Git ; des traces peuvent subsister dans d'autres branches, demandes d'extraction ou copies stockées localement. Il est donc recommandé de les révoquer directement à la source pour obtenir de meilleurs résultats.

Les administrateurs peuvent souhaiter ajuster les paramètres du scanner en cas de faux positifs ; cela peut impliquer de réviser les modèles d'expressions régulières, de spécifier des chemins d'accès spécifiques pour l'analyse ou de créer des listes d'autorisation qui ne mentionnent que les modèles qui n'appartiennent pas à des secrets authentiques.

3. Suivi et surveillance des secrets divulgués

Bitbucket Secret Scanning fournit une solution de surveillance proactive qui enregistre les cas où des secrets sont détectés, même sans serveurs de messagerie configurés, garantissant ainsi qu'aucun cas ne passe inaperçu.

Bitbucket fournit un journal d'audit facilement accessible via son interface d'administration, ce qui vous permet de localiser facilement les alertes concernant les secrets détectés en filtrant les entrées du journal. Chaque enregistrement de détection de secret fournit des détails tels que l'ID du nœud, la méthode utilisée et l'ID de validation de son créateur, ainsi que des informations telles que son chemin d'accès ou la règle spécifique qui a déclenché la détection.

Bitbucket donne accès aux données brutes via son fichier audit.log situé dans $BITBUCKET_HOME/log/audit pour ceux qui ont besoin d'un accès aux données brutes ou qui ont besoin d'intégrer des outils de surveillance, ce qui rend chaque enregistrement JSON d'alerte facilement analysable ou intégrable à des outils de surveillance tiers pour faciliter l'analyse et la compréhension. Chaque événement de détection de secret dans ce fichier comporte la clé auditType "Secret detected " (Secret détecté), ce qui facilite l'identification.

4. Ajustement et réduction des faux positifs

L'un des principaux objectifs de l'utilisation de Secret Scanning est de trouver un équilibre entre vigilance et précision, afin de ne manquer aucun secret réel tout en évitant de nuire à l'efficacité opérationnelle avec un trop grand nombre de faux positifs qui détournent l'attention des questions plus urgentes.

Modification des règles de Secret Scanning : si votre scanner semble trop zélé ou imprécis, son comportement peut être modifié en conséquence. La modification des modèles d'expressions régulières permet souvent d'affiner leur sensibilité ; les modèles d'expressions régulières volumineux peuvent détecter trop de chaînes comme des secrets potentiels, et des faux positifs peuvent apparaître en raison de règles de scan trop zélées.

Limiter la portée de l'analyse : si certains fichiers ou répertoires ont tendance à générer des faux positifs et ne constituent pas de véritables menaces pour la sécurité, les modèles de chemin d'accès offrent la flexibilité nécessaire pour les exclure de l'analyse.

Utilisez des listes d'autorisation : les listes d'autorisation peuvent être un outil extrêmement efficace pour spécifier les modèles qui ne doivent pas être traités comme des secrets. Si un problème continue de se poser de manière incorrecte, l'ajouter à une liste d'autorisation au niveau du projet ou du référentiel peut garantir qu'il nedéclencher de notifications à l'avenir.

Meilleures pratiques pour la gestion des secrets

Dans un paysage numérique de plus en plus interconnecté, la protection des données sensibles est primordiale. Les secrets tels que les clés API, les mots de passe et jetons jouent un rôle essentiel dans la protection des opérations de toute organisation. Les outils automatisés tels que Bitbucket Secret Scanning sont particulièrement efficaces pour détecter les fuites, tandis que les pratiques fondamentales de gestion des secrets renforcent la sécurité.

1. Centraliser la gestion des secrets
2. Faites régulièrement tourner les secrets
3. Limitez l'accès et utilisez des autorisations basées sur les rôles
4. Mettez en œuvre l'authentification multifactorielle (MFA)
5. Auditez et surveillez l'accès aux secrets

1. Centraliser la gestion des secrets

La centralisation de la gestion des secrets offre aux organisations une méthode systématique et cohérente pour traiter les informations sensibles. Grâce à une source centrale unique, le suivi, la gestion et la mise à jour des secrets deviennent beaucoup plus simples, ce qui réduit considérablement les erreurs ou les oublis qui pourraient autrement se produire. Les systèmes centralisés offrent de nombreuses stratégies éprouvées qui renforcent la sécurité, telles que les contrôles d'accès basés sur les rôles, les calendriers de rotation des secrets et les journaux d'audit détaillés, qui contribuent tous à renforcer la sécurité des secrets.

À l'inverse, les systèmes décentralisés peuvent entraîner des redondances, des oublis et des incohérences dans le traitement des données sensibles. De plus, à mesure que la gestion devient plus dispersée, il devient de plus en plus difficile d'appliquer de manière cohérente les normes de sécurité sur les différents sites de stockage d'informations.

2. Rotation régulière des secrets

La rotation périodique des secrets fait partie intégrante de la cybersécurité. Elle aide les organisations à garantir que, même si un ou plusieurs secrets sont compromis, leur durée de vie et leur potentiel d'utilisation abusive sont limités. Les outils de rotation automatisent davantage ce processus tout en éliminant la charge administrative et les erreurs humaines, garantissant ainsi que les secrets sont mis à jour à intervalles réguliers afin que les entités malveillantes soient moins en mesure de les exploiter même si elles y ont accès.

3. Limiter l'accès et utiliser des autorisations basées sur les rôles

Le respect du principe du moindre privilège (PoLP)Principe du moindre privilège (PoLP) peut réduire considérablement les vulnérabilités potentielles en matière de sécurité. Cette stratégie consiste à n'accorder l'accès qu'aux personnes qui en ont besoin (en fonction de leur rôle). En limitant l'accès aux informations ou aux secrets, les fuites accidentelles ou les utilisations abusives intentionnelles sont considérablement réduites, ce qui diminue de manière significative les risques et les vulnérabilités associés à la divulgation de secrets ou à l'utilisation abusive par des tiers non autorisés.

Cependant, il ne suffit pas de définir des autorisations ; il convient de procéder à des révisions et à des ajustements réguliers afin de s'assurer qu'elles correspondent à l'évolution des rôles, éliminant ainsi les points d'accès qui pourraient autrement devenir vulnérables et renforçant davantage la sécurité des secrets.

4. Mettre en œuvre l'authentification multifactorielle (MFA)

L'authentification par mot de passe peut parfois s'avérer insuffisante pour garantir la sécurité ; l'ajout d'un niveau supplémentaire grâce à l'authentification multifactorielle augmente considérablement cette barrière et garantit que même si des acteurs malveillants parviennent à franchir cette première couche de défense, ils se heurtent à une autre barrière d'authentification, ce qui apporte une tranquillité d'esprit supplémentaire et des couches supplémentaires contre les attaquants.

La deuxième couche comprend généralement quelque chose que l'utilisateur possède ou hérite, comme son téléphone, ou quelque chose d'inhérent, comme son empreinte digitale ou la reconnaissance faciale. En créant simultanément deux barrières de protection, les personnes non autorisées ont de plus en plus de mal à entrer si un secret est compromis.

5. Auditer et surveiller l'accès aux secrets

Surveiller qui accède à quels secrets, à quel moment et pourquoi peut fournir des informations précieuses sur la santé du système. L'audit et la surveillance réguliers de l'accès aux secrets permettent d'identifier toute anomalie, fournissant ainsi des signaux d'alerte précoce en cas de violation ou d'utilisation abusive d'informations sensibles.

Les journaux délibérés fournissent aux organisations un moyen de dissuasion efficace contre les anomalies, tout en leur permettant d'agir rapidement en cas d'anomalies. Une trace accessible des activités permet de retracer facilement les problèmes et les coupables afin de prendre des mesures correctives plus efficaces. De plus, leur simple existence peut dissuader les acteurs internes de commettre des actes répréhensibles.

Défis et limites du secret scanning

1. Faux positifs et faux négatifs
2. Problèmes d'évolutivité
3. Intégration dans des environnements divers
4. Maintenance et mises à jour

1. Faux positifs et faux négatifs

Faux positifs et faux négatifs : l'un des principaux défis liés à l'analyse des secrets est celui des faux positifs, c'est-à-dire lorsqu'un système automatique signale à tort un objet comme confidentiel alors qu'il ne l'est pas en réalité. Une telle erreur d'identification peut déclencher des alarmes inutiles et entraîner un gaspillage des ressources d'investigation, ce qui réduit à néant tous les efforts déployés pour résoudre le problème.

À l'inverse, les faux négatifs sont tout aussi préjudiciables lorsque des secrets authentiques ne sont pas détectés pendant les processus de scan, créant une fausse sécurité pendant de longues périodes et exposant votre organisation à des compromissions et à des exploitations malveillantes par des attaquants.

2. Problèmes d'évolutivité

À mesure que les organisations se développent et que leurs référentiels, leurs projets et leurs bases de code se multiplient, la capacité d'évolutivité des systèmes d'analyse des secrets devient un problème de plus en plus important. Un système conçu pour des configurations plus petites peut avoir du mal à maintenir des résultats précis à mesure que les volumes de données augmentent rapidement, ce qui entraîne des durées de scan plus longues, des surcharges potentielles ou des temps d'arrêt du système, et donc des durées de scan plus longues que prévu initialement si la croissance dépasse les attentes en matière d'efficacité et de précision.

Les outils de scan des secrets doivent donc être conçus en tenant compte de ces considérations afin de garantir leur fiabilité à long terme.

3. Intégration dans des environnements diversifiés

Les environnements technologiques modernes sont extrêmement diversifiés et se composent de diverses plateformes, langages et outils qui doivent fonctionner en harmonie. Il peut être très difficile de garantir l'intégration transparente d'un outil de scan des secrets dans ces différents écosystèmes. En cas d'échec, cela pourrait entraîner des lacunes dans la couverture de l'analyse, ce qui augmenterait les risques de vulnérabilité. De plus, les intégrations complexes augmentent les frais administratifs, car elles nécessitent des ajustements de maintenance réguliers pour maintenir l'efficacité de l'analyse sur toutes les plateformes.

4. Maintenance et mises à jour

En raison de l'évolution rapide des technologies, les outils de scan des secrets doivent être fréquemment mis à jour pour rester efficaces. Les mises à jour peuvent inclure la prise en compte de nouvelles pratiques de codage, de menaces émergentes ou de changements dans les piles technologiques. Cependant, effectuer ces mises à jour régulièrement nécessite des ressources, car des problèmes peuvent survenir après la mise à jour et affecter son fonctionnement. Les organisations doivent maîtriser le déploiement des mises à jour de manière à ne pas perturber les opérations en cours afin de rester conformes.

Conclusion

​Vous savez désormais comment fonctionne le scanner de secrets de BitBucket. L'analyse de vos secrets est un élément important pour assurer la sécurité de votre organisation. Elle permet de protéger les comptes utilisateurs et d'empêcher leur piratage par des adversaires. Vous pouvez utiliser le scanner de secrets pour gérer les secrets provenant de plusieurs services et plateformes tiers. Il vous aidera également à faire tourner régulièrement vos secrets et à maintenir à jour vos identifiants sensibles. Mettez en place l'authentification multifactorielle (MFA) et utilisez un gestionnaire de mots de passe pour plus de tranquillité d'esprit.

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FAQ sur l'analyse des secrets Bitbucket

Qu'est-ce que Bitbucket Secret Scanning ?

Bitbucket Secret Scanning surveille vos référentiels à la recherche d'informations d'identification exposées (clés API, mots de passe, jetons, certificats) à chaque fois que du code est poussé. Il utilise la correspondance de motifs (expressions régulières, heuristiques) pour signaler tout ce qui ressemble à un secret.

Lorsqu'une correspondance est détectée, Bitbucket enregistre une alerte et en informe les committers, afin que vous puissiez agir avant que ces secrets ne soient utilisés à mauvais escient.

Pourquoi Bitbucket Secret Scanning est-il important pour la sécurité des données ?

Les secrets exposés dans le code source permettent aux attaquants de se déplacer latéralement ou d'escalader rapidement leurs privilèges. L'analyse permet de détecter les erreurs à un stade précoce, avant la fusion du code, afin que les secrets ne restent pas dans l'historique des commits, où toute personne ayant accès au dépôt peut les voir. Cela réduit la portée d'une fuite et garantit que les informations d'identification sensibles ne se retrouvent jamais dans la production ou les sauvegardes.

Comment Bitbucket analyse-t-il les secrets ?

Bitbucket analyse les différences et les commits complets à l'aide de règles par défaut et personnalisées. Il applique des expressions régulières intégrées et des structures secrètes connues à chaque modification poussée. Lorsqu'un modèle de ligne et un modèle de chemin sont tous deux définis, il limite les vérifications à des fichiers spécifiques. Les correspondances déclenchent des entrées dans le journal d'audit et l'envoi d'e-mails aux auteurs, aux committers et aux pushers.

Comment puis-je personnaliser les règles d'analyse des secrets ?

Accédez à Administration → Système (ou Projet/Référentiel) → Analyse des secrets, puis créez ou modifiez les règles. Vous définissez un nom, une expression régulière de motif de ligne et, éventuellement, une expression régulière de motif de chemin. Vous pouvez également définir des listes d'autorisation pour ignorer les faux positifs connus et exclure des référentiels entiers. Les modifications prennent effet immédiatement pour les nouveaux pushs.

Quels sont les avantages de l'utilisation de Bitbucket Secret Scanning ?

Vous détectez les fuites d'informations d'identification avant qu'elles n'atteignent la production ou les sauvegardes. Les alertes en temps réel permettent aux développeurs de corriger rapidement les problèmes, tandis que les journaux d'audit conservent une trace de chaque détection. Les règles personnalisées vous aident à repérer les formats de jetons internes ainsi que les modèles publics. Dans l'ensemble, cela permet de sécuriser votre code sans bloquer inutilement les workflows des développeurs.

Le scanner de secrets Bitbucket peut-il être personnalisé ?

Oui. Au-delà des modèles par défaut, vous pouvez ajouter un nombre illimité de règles d'expressions régulières personnalisées et de listes d'autorisation au niveau global, au niveau du projet ou au niveau du dépôt. Vous décidez des chemins d'accès aux fichiers à analyser et des modèles à ignorer. Cela vous permet d'affiner la détection, en réduisant les faux positifs tout en couvrant les formats secrets internes.

Comment les organisations peuvent-elles suivre et surveiller les secrets divulgués identifiés par Bitbucket Secret Scanning ?

Toutes les détections apparaissent dans le journal d'audit de Bitbucket ($BITBUCKET_HOME/log/audit) et dans la section d'audit de l'interface utilisateur. Des notifications par e-mail sont envoyées à toutes les personnes impliquées dans la validation. Les administrateurs peuvent rechercher les entrées " secret détecté " dans le journal d'audit, exporter les journaux à des fins de conformité et examiner l'historique des fuites afin de s'assurer que des mesures correctives (rotation ou révocation) ont été prises.

Quelles sont les meilleures pratiques en matière d'analyse des secrets ?

Activez l'analyse par défaut et activez la protection push pour bloquer les violations. Vérifiez et mettez à jour régulièrement vos règles d'expression régulière et vos listes d'autorisation afin d'équilibrer la couverture et le bruit. Automatisez la rotation des secrets pour toutes les informations d'identification signalées. Combinez l'analyse avec des vérifications CI/CD afin que les demandes d'extraction ne soient pas fusionnées tant que les secrets n'ont pas été supprimés ou masqués.

Comment SentinelOne améliore-t-il l'analyse des secrets pour les environnements Bitbucket ?

SentinelOne s'intègre à Bitbucket pour centraliser la détection et la réponse. Lorsqu'une correspondance secrète se produit, la plateforme Singularity de SentinelOne ingère l'alerte, la corrèle avec l'activité des terminaux ou du cloud, et peut automatiquement déclencher des playbooks de remédiation, comme l'application d'une rotation des clés secrètes ou la mise en quarantaine des branches de code affectées, afin de contenir les risques plus rapidement.