ComplianceAsCode项目中审计规则与行业标准不一致问题分析
2025-07-01 08:20:09作者:董灵辛Dennis
在Linux系统安全加固领域,审计规则的配置是确保系统安全性的重要环节。近期在ComplianceAsCode项目中发现,其提供的多条审计规则与行业安全技术实施指南(STIG)存在不一致的情况,这可能导致使用ComplianceAsCode规则加固的系统无法通过行业标准的合规性扫描。
问题本质
ComplianceAsCode项目中的审计规则主要存在以下差异点:
- 架构过滤器使用差异:项目中的规则包含
-F arch=b32或-F arch=b64这样的架构过滤器,而行业标准不允许使用这些过滤器 - 覆盖范围差异:涉及26条不同的审计规则,包括执行类规则(如
audit_rules_execution_*)和特权命令类规则(如audit_rules_privileged_commands_*)
影响范围
这种不一致性会影响多个关键安全领域:
- 文件权限管理(如chacl、setfacl命令)
- 安全模块相关操作(如chcon、semanage命令)
- 用户和组管理(如chage、chsh、passwd命令)
- 特权操作(如mount、umount命令)
- 认证相关操作(如pam_timestamp_check、unix_chkpwd命令)
技术背景
审计规则是Linux审计子系统(auditd)的核心配置,用于监控系统中的敏感操作。架构过滤器(arch=b32/arch=b64)通常用于区分32位和64位系统调用,但行业标准可能出于以下考虑不允许使用:
- 简化规则管理
- 确保规则在不同架构系统上的一致性
- 避免因架构判断导致的监控盲区
解决方案
项目团队已通过提交4f576b6解决了这一问题,主要调整包括:
- 移除了架构过滤器
- 确保规则格式与行业标准完全一致
- 保持原有监控功能的同时满足合规要求
最佳实践建议
对于使用ComplianceAsCode项目的用户:
- 定期检查项目更新,特别是安全相关的规则变更
- 了解目标合规标准的具体要求
- 在关键系统部署前进行合规性验证扫描
- 建立规则变更的测试和验证流程
对于安全合规管理人员:
- 明确组织遵循的合规标准
- 记录所有安全配置的决策依据
- 建立自动化验证机制确保配置持续合规
此问题的解决体现了开源安全项目对标准合规性的重视,也展示了社区快速响应和修复问题的能力。用户应及时更新到修复后的版本,以确保系统同时具备安全性和合规性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873