GitLab Secret Scanning : types et fonctionnement

Découvrez comment GitLab Secret Scanning détecte les données sensibles, ses avantages, ses types, son fonctionnement, ses défis, ses meilleures pratiques et le support de SentinelOne.

Tous les développeurs connaissent ce moment où, lors du déploiement du code, le mot de passe de la base de données est soudainement poussé vers le référentiel. Le parcours accéléré de l'analyse des secrets dans GitLab est devenu un contrôle de sécurité important dans le monde de DevSecOps, en particulier dans les environnements GitLab. Cette analyse systématique détecte et supprime les informations sensibles, telles que les mots de passe, les jetons d'accès, les clés API, etc., avant qu'elles ne soient divulguées à des attaquants potentiels.

À mesure que les équipes de développement s'agrandissent et que la vitesse des changements de code augmente, il devient presque impossible de surveiller et de prévenir manuellement les fuites de secrets. C'est là qu'interviennent les capacités d'analyse des secrets de GitLab, qui automatisent le processus de détection, permettant ainsi aux équipes de sécuriser plus facilement leurs applications sans bloquer le développement. L'outil fonctionne silencieusement en arrière-plan pendant que les développeurs créent des fonctionnalités, vérifiant chaque ligne de code à la recherche d'informations confidentielles potentielles.

Les informations confidentielles exposées ont un impact bien plus large que les simples problèmes de sécurité. Elles entraînent des défis en matière de conformité réglementaire, des interruptions de service pour les consommateurs et la tâche difficile de faire tourner les identifiants compromis dans toute l'organisation. Les organisations peuvent s'épargner ces difficultés en adoptant les meilleures pratiques en matière d'analyse des secrets, ce qui leur permet de gagner du temps et d'économiser des ressources tout en fidélisant leurs utilisateurs.

Dans cet article, nous examinerons le fonctionnement interne de l'analyse des secrets de GitLab, sa mise en œuvre dans divers cas et les mesures pratiques à prendre pour optimiser l'utilisation de cette fonctionnalité de sécurité.

Qu'est-ce que GitLab Secret Scanning ?

GitLab secret scanning fonctionne directement dans l'environnement de développement pour détecter et signaler les identifiants exposés. L'outil analyse en arrière-plan l'ensemble de l'instance GitLab à la recherche de données sensibles dans le code, les commits et les demandes de fusion. Dès qu'un développeur pousse un nouveau code ou ouvre une demande de fusion, le scanner se met immédiatement au travail pour rechercher les secrets potentiels qui se sont échappés dans la base de code.

Ce qui rend le secret scanning de GitLab particulièrement utile, c'est la façon dont il s'intègre dans le pipeline CI/CD. Vous n'avez pas besoin d'effectuer des contrôles de sécurité séparés : l'analyse s'effectue automatiquement dans le cadre de votre processus de développement habituel.

Pourquoi l'analyse des secrets est-elle cruciale pour les référentiels GitLab ?

Les référentiels de code ont toujours été l'une des cibles privilégiées des pirates à la recherche d'informations faciles à exploiter pour accéder aux systèmes des entreprises. Les secrets peuvent rester dans l'historique des commits même si les identifiants sont supprimés de la dernière version du code, par exemple lorsque les développeurs les poussent accidentellement vers les référentiels GitLab. Les acteurs malveillants vérifient systématiquement les référentiels publics à la recherche de ces secrets exposés et parviennent souvent à les trouver et à les exploiter quelques minutes après leur exposition.

Dans les grandes équipes de développement, où les modifications de code sont fréquentes, le risque est multiplié. Une seule clé AWS exposée au public peut mener les pirates à l'ensemble de votre infrastructure cloud.

La plupart des expositions de secrets sont involontaires. Les développeurs peuvent accidentellement enregistrer des identifiants lors du test de nouvelles fonctionnalités, du débogage de problèmes ou de la configuration d'environnements de développement. Même les développeurs expérimentés poussent parfois par inadvertance des fichiers de configuration contenant des identifiants réels dans la précipitation pour résoudre des problèmes urgents. Sans analyse automatisée, ces secrets peuvent rester exposés pendant des jours, voire des mois, jusqu'à ce que quelqu'un les remarque.

L'augmentation des attaques automatisées rend l'identification rapide essentielle. Les bots parcourent les référentiels de code publics à la recherche de modèles spécifiques correspondant à la forme d'identifiants connus. S'ils découvrent un secret valide, celui-ci peut être immédiatement utilisé dans des attaques. Dans un environnement de menaces automatisées, les révisions manuelles du code ne suffisent tout simplement pas, mais une analyse automatisée constante est essentielle pour suivre le rythme des attaques potentielles.

Types de secrets détectés par GitLab

1. Clés API et jetons

L'analyse des secrets de GitLab détecte toute une série d'informations sensibles que les développeurs peuvent exposer par erreur dans leur code. Le moteur d'analyse commence par les clés API, qui font partie des types de secrets les plus courants trouvés dans les dépôts. Ces clés s'introduisent facilement dans le code lors des tests ou lorsque les développeurs ont besoin d'une solution rapide et approximative. Le scanner identifie les jetons API génériques qui ne correspondent peut-être pas à des modèles, mais qui contiennent néanmoins des informations d'authentification sensibles.

2. Identifiants de base de données

Les identifiants de base de données constituent une autre grande catégorie que le scanner vérifie régulièrement. L'outil ne se contente pas de rechercher les combinaisons de nom d'utilisateur et de mot de passe de base, il identifie les chaînes de connexion complètes qui contiennent souvent toutes les informations dont un acteur malveillant aurait besoin pour accéder aux services. Le scanner sait lire différents formats de systèmes de bases de données, qu'il s'agisse de MySQL, PostgreSQL, Redis ou MongoDB. Il peut identifier ces identifiants dans un large éventail de types de fichiers, tels que les fichiers de code, les fichiers de configuration, la documentation, etc.

3. Secrets des fournisseurs de cloud

Les secrets liés aux fournisseurs de cloud nécessitent une attention particulière en raison de leur accès général aux ressources cloud. Il recherche les paires de clés d'accès AWS, les clés de compte Google Cloud Service et les clés de stockage Azure. Ces identifiants sont particulièrement risqués, car ils permettent d'accéder à l'ensemble des infrastructures cloud. Le scanner connaît les formats des clés eux-mêmes, ainsi que les fichiers de configuration dans lesquels ils se trouvent généralement. Il peut trouver ces secrets, qu'ils se trouvent dans des fichiers d'environnement, des configurations JSON ou même directement dans le code.

4. Clés de chiffrement

Les clés de chiffrement constituent une troisième catégorie importante, car elles sécurisent les informations/données sensibles. Le scanner peut détecter différents types de matériel cryptographique, tels que les clés SSH privées, les certificats SSL/TLS et les clés privées PGP.

Comment fonctionne la détection des secrets GitLab ?

• Mécanisme de détection et correspondance de modèles – Le système de détection des secrets de GitLab trouve les secrets potentiels dans votre code grâce à la correspondance de modèles. Un scanner parcourt les fichiers de votre référentiel et recherche des signes de texte qui correspondent à d'autres formats secrets connus. Il effectue des heuristiques avec des expressions régulières et d'autres modèles connus pour identifier les éléments qui ressemblent à des mots de passe, des clés API ou d'autres informations d'identification. Le système analyse à la fois le contenu et les noms des fichiers, car les développeurs incluent parfois des informations sensibles dans les noms de fichiers lorsqu'ils effectuent du débogage.
• Règles et modèles de détection intégrés – Les règles de détection intégrées sont basées sur les formats réels des identifiants utilisés dans la pratique. Les règles couvrent plusieurs types de secrets, des formes simples comme les mots de passe aux formats de clés multilignes plus complexes. Le scanner reconnaît les formats secrets des grands fournisseurs de cloud, des outils de développement couramment utilisés et des services fréquemment utilisés par les développeurs. GitLab met régulièrement à jour ces règles afin de détecter les nouveaux types de secrets dès leur création.
• Portée et limites de l'analyse – L'analyse s'effectue à différentes étapes du pipeline. Lorsque les développeurs poussent un nouveau code, le scanner examine uniquement les fichiers modifiés. Il examine tous les fichiers traités dans les demandes de fusion. Vous pouvez également effectuer des analyses complètes du référentiel pour analyser l'ensemble de votre base de code. Le scanner enregistre ce qu'il a déjà vérifié, afin de ne pas effectuer de tâches inutiles.

Avantages du scan des secrets GitLab

Le scan des secrets GitLab offre plusieurs avantages. Voyons quelques-uns d'entre eux.

1. Sécurité renforcée grâce à une détection précoce

L'analyse des secrets modifie fondamentalement la manière dont les équipes gèrent les données sensibles dans leur code. Le scanner capture les identifiants exposés dès le début du processus, au moment précis où un développeur tente de valider des données sensibles. Ce système d'alerte précoce empêche les secrets d'atteindre le référentiel et d'être ensuite conservés dans l'historique des validations. Le fait de traiter ces problèmes pendant le processus de validation évite aux équipes le travail difficile et fastidieux de nettoyer les secrets exposés après leur transfert vers le référentiel.

2. Gain de temps grâce à l'automatisation

L'analyse automatisée des secrets permet aux équipes de développement de gagner en efficacité. Cela permet aux développeurs de gagner des heures de travail, car ils n'ont plus à parcourir manuellement des lignes de code à la recherche de données sensibles. Lorsque des secrets sont découverts, le scanner indique l'emplacement précis des fichiers et les numéros de ligne qui contiennent les secrets. Cette précision évite aux développeurs de perdre du temps en recherches manuelles fastidieuses et leur permet de corriger rapidement les problèmes de sécurité sans interrompre leur flux de travail.

3. Meilleure préparation à la conformité

L'analyse des secrets devient cruciale pour les organisations qui ont des exigences de sécurité strictes, car elle offre des capacités de suivi détaillées. Le système conserve des journaux détaillés de chaque secret qu'il trouve, y compris quand il les a trouvés et comment il les a traités. La capture de ces journaux sert également de preuve des mesures de sécurité actives prises pour empêcher la divulgation des identifiants et est utile dans le cadre des audits de sécurité.

Gestion des résultats de l'analyse des secrets GitLab

• Le tableau de bord de sécurité GitLab est le centre de contrôle pour la gestion des secrets détectés. Les ingénieurs en sécurité peuvent voir tous les secrets de vos projets qui ont été détectés sur le tableau de bord, ce qui leur permet de savoir ce que les équipes de sécurité peuvent suivre et gérer en cas d'exposition potentielle. Il s'agit notamment des projets présentant le plus grand nombre de résultats de sécurité, de la rapidité avec laquelle les équipes corrigent les secrets détectés et des tendances en matière de détection des secrets au fil du temps. Le tableau de bord réorganise les éléments afin que nous sachions ce qui nécessite une attention immédiate et ce qui peut attendre.
• Les rapports d'analyse des secrets fournissent des informations détaillées sur chaque secret détecté. Chaque rapport indique l'emplacement précis du secret, le type de secret détecté et la date à laquelle il a été découvert. Les rapports montrent également l'extrait de code réel dans lequel le secret apparaît, ce qui permet aux ingénieurs en sécurité de vérifier facilement la détection.
• GitLab conserve un historique de tous les secrets détectés, fichier par fichier et commit par commit, afin que chacun puisse voir comment les secrets se retrouvent dans le code et dans quelle mesure les équipes les suppriment.

Défis associés à GitLab Secret Scanning

Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre et de faire évoluer l'analyse des secrets GitLab, les entreprises sont confrontées à divers défis. Examinons-en quelques-uns.

1. Impact sur les performances des grands référentiels

Le système peut ne pas fonctionner correctement lors de l'analyse de bases de code volumineuses. Dans les référentiels contenant des milliers de fichiers et de longs historiques de commit, leur analyse nécessite une puissance de calcul importante. Le scanner doit lire et analyser chacun des fichiers, ce qui signifie qu'il constitue un goulot d'étranglement pour les pipelines CI/CD s'il n'est pas optimisé.

Les monorépositoires contenant de nombreux projets soumis à un contrôle de type sont particulièrement pénibles, car l'historique et les fichiers de plusieurs projets sont rassemblés en un seul endroit.

2. Gestion du code historique

Dans les environnements GitLab, l'analyse du code hérité pose des défis particuliers. Certains secrets ont été divulgués il y a longtemps, mais ils existent toujours dans l'historique git et peuvent être trouvés dans d'anciens commits. La recherche de ces secrets historiques est un processus délicat, car la réécriture de l'historique git peut affecter d'autres développeurs. Lorsque les équipes activent l'analyse pour la première fois, elles trouvent généralement des centaines de secrets qui étaient stockés dans leurs dépôts avant l'activation de l'analyse, ce qui entraîne un retard dans la résolution des problèmes de sécurité.

3. Limites de couverture

Quelques éléments des dépôts sont difficiles à examiner correctement. Les fichiers binaires, les contenus cryptés et les archives compressées ne peuvent généralement pas être analysés correctement. Les secrets peuvent se cacher dans des formats de fichiers personnalisés inconnus du scanner. Certains frameworks de développement créent des fichiers qui génèrent fréquemment des faux positifs, ce qui oblige les équipes à trouver un équilibre entre la détection des secrets légitimes et la prévention des faux positifs. Les lacunes en matière de couverture nécessitent une gestion minutieuse pour garantir la sécurité.

4. Défis liés à la mise à l'échelle

À mesure que les organisations se développent, le scan des secrets à grande échelle devient plus difficile. Les équipes travaillant sur différents projets, cela augmente le nombre de modifications de code qui doivent être scannées. Le système doit s'adapter à cette charge accrue tout en continuant à fournir des temps de réponse relativement rapides et naturels.

Meilleures pratiques de GitLab en matière de scan des secrets

1. Calendrier de révision régulier

Toutes les équipes de développement ont besoin d'une méthode systématique pour l'analyse des secrets. Les rapports d'analyse offrent une granularité supérieure à celle d'un processus manuel. Une révision hebdomadaire de ces rapports peut aider à détecter les problèmes potentiels. L'équipe de sécurité doit définir un processus pour déterminer ce qui se passe lorsqu'un secret est détecté, qui examine l'alerte et à quelle vitesse chaque type de secret doit être traité. Les équipes de sécurité ont besoin de cette cadence pour s'adapter à la vitesse de développement. Les équipes très occupées qui livrent du code quotidiennement peuvent avoir besoin de révisions quotidiennes, tandis que les équipes plus petites peuvent se contenter d'une révision hebdomadaire.2. Configuration de base

Si votre entreprise souhaite éviter des maux de tête à l'avenir, configurez correctement votre scanner de secrets GitLab. Votre configuration de base doit englober tous les types de fichiers importants et tous les emplacements où des secrets peuvent apparaître. Les modèles de détection doivent être régulièrement revus et mis à jour par les équipes afin de détecter les nouveaux types de secrets qui pourraient être créés dans le cadre de leur processus de développement. La configuration du scanner doit être soumise à un contrôle de version et suivre le même processus de révision que les autres paramètres de sécurité critiques.

3. Protocole de formation des équipes

Les pratiques permettant de protéger les secrets sont des connaissances indispensables pour les développeurs. En plus d'activer le scanner, les équipes doivent également apprendre comment différents types de secrets peuvent être divulgués et comment éviter les pièges courants. Des sessions de formation fréquentes renforcent la sensibilisation à la sécurité et permettent aux équipes de réagir efficacement lorsque le scanner identifie des problèmes. Ces sessions sont plus efficaces si elles s'appuient sur des exemples concrets tirés des référentiels internes, illustrant les comportements à haut risque à éviter qui peuvent entraîner la fuite d'informations confidentielles.

4. Élaboration d'un plan d'intervention

Un plan d'intervention clair et cohérent en cas de détection de secrets permet d'éviter toute panique lorsque des problèmes surviennent. Les équipes doivent définir précisément les mesures à prendre en cas de fuite de différents types de secrets. Ce plan doit inclure des mesures provisoires visant à révoquer les identifiants compromis, ainsi que des mesures correctives à long terme, telles que la mise à jour des processus de déploiement. Le plan d'intervention doit contenir les coordonnées des membres clés de l'équipe et des services externes qui pourraient devoir être informés de toute fuite de secrets.

Comment SentinelOne peut-il vous aider ?

En matière de protection de votre base de code, SentinelOne propose des outils puissants pour améliorer et étendre les capacités de scan des secrets de GitLab. Voici comment SentinelOne peut faire la différence :

SentinelOne Singularity™ Cloud Native Security est une solution CNAPP sans agent qui élimine les faux positifs et prend rapidement des mesures en cas d'alerte. Elle renforce votre sécurité offensive et l'efficacité de votre équipe grâce à son Verified Exploit Paths™. Vous pouvez déjouer les attaquants grâce à son Offensive Security Engine™ de pointe et simuler en toute sécurité des attaques sur votre infrastructure cloud afin de détecter les vulnérabilités critiques. Vous découvrirez même des faiblesses et des failles de sécurité dont vous n'aviez pas conscience auparavant, y compris celles qui restent cachées, inconnues ou indétectables.

SentinelOne Singularity™ Cloud Native Security peut identifier plus de 750 types de secrets codés en dur dans les référentiels de code. Il les empêchera de fuiter. Vous serez en mesure de rester informé des derniers exploits et CVE et de déterminer rapidement si l'une de vos ressources cloud est affectée.

En s'intégrant directement à vos pipelines GitLab CI/CD, SentinelOne automatise l'analyse des secrets à chaque étape du processus de développement. Cela garantit que les informations sensibles ne sont jamais utilisées en production, protégeant ainsi vos applications contre d'éventuelles violations.

En plus de l'analyse des secrets, SentinelOne offre une protection complète en identifiant les vulnérabilités des conteneurs, les erreurs de configuration de l'infrastructure et les problèmes de conformité. Cette approche tout-en-un donne à votre équipe une image plus claire de votre posture de sécurité tout au long du cycle de vie du développement.

Conclusion

Dans le domaine du développement logiciel actuel, l'analyse des secrets dans les environnements GitLab est un élément essentiel pour sécuriser les charges de travail d'une entreprise. Comme indiqué dans le blog, une seule fuite de secret peut entraîner des pertes financières et des incidents de sécurité dévastateurs. La rapidité du développement moderne, combinée à la complexité des applications, rend la détection manuelle des secrets presque impossible, ce qui nécessite des solutions de scan automatisées.

La mise en œuvre de pratiques appropriées de scan des secrets ne se limite pas à prévenir les "incidents": elle modifie la manière dont les équipes travaillent avec les informations sensibles. Les capacités de scan des secrets de GitLab, renforcées par les fonctionnalités avancées de SentinelOne, aident les équipes de développement GitLab à créer des applications sécurisées et leur permettent de continuer à développer à la vitesse requise. Ces outils fonctionnent ensemble pour intercepter les expositions potentielles avant qu'elles ne se transforment en incidents de sécurité, protégeant ainsi les organisations des coûts et du temps excessifs liés à la réponse aux compromissions d'identifiants.

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FAQs

Qu'est-ce que GitLab Secret Scanning ?

GitLab Secret Scanning est une fonctionnalité de sécurité automatisée qui vérifie vos référentiels de code à la recherche d'informations d'identification exposées telles que des clés API, des mots de passe et d'autres données sensibles avant qu'elles ne deviennent publiques.

Le scan des secrets GitLab est-il disponible pour les référentiels privés ?

Oui, GitLab Secret Scanning fonctionne à la fois sur les référentiels privés et publics, mais la disponibilité de la fonctionnalité dépend de votre niveau d'abonnement GitLab.

Comment GitLab traite-t-il les secrets détectés ?

Lorsque GitLab détecte un secret, il crée une alerte dans le tableau de bord de sécurité et peut automatiquement bloquer les demandes de fusion contenant le secret détecté.

Que dois-je faire si GitLab détecte un secret dans mon référentiel ?

Révoquez immédiatement les informations d'identification exposées, supprimez-les du référentiel et remplacez toutes les clés d'accès ou tous les jetons associés qui pourraient être compromis.

À quelle fréquence les référentiels doivent-ils être analysés à la recherche de secrets dans GitLab ?

Les référentiels doivent être analysés à chaque commit et demande de fusion, avec des analyses complètes du référentiel au moins une fois par semaine pour une couverture exhaustive.