使用HashiCorp Vault密码生成插件:vault-secrets-gen完全指南
2024-08-26 21:20:04作者:翟萌耘Ralph
项目介绍
vault-secrets-gen 是一个专门为HashiCorp Vault设计的插件,用于生成高熵(即高度随机且安全)的密码和口令短语。它不仅是一个实用的工具,帮助管理者为系统生成安全凭证,同时也是学习如何创建自定义Vault插件的优秀示例。请注意,这个插件并非由HashiCorp官方维护,而是由社区成员@sethvargo开发。
项目快速启动
安装及配置Vault服务器
在启动之前,请确保你已经安装并运行了Vault服务器。接下来的步骤展示如何部署和启用vault-secrets-gen
插件:
-
下载或编译插件:
- 从最新版本页面下载预编译的二进制文件。
- 或者,如果你偏好自己构建,确保Go环境已设置好,然后执行:
go get -d github.com/sethvargo/vault-secrets-gen cd $(go env GOPATH)/src/github.com/sethvargo/vault-secrets-gen make build
-
移动插件至Vault的插件目录: 确保你的Vault配置中指定了一个
plugin_directory
,然后将编译好的插件移过去:sudo mkdir -p /etc/vault/plugins && \ sudo cp ./bin/vault-secrets-gen /etc/vault/plugins/
-
调整权限以确保安全加载:
sudo setcap cap_ipc_lock=+ep /etc/vault/plugins/vault-secrets-gen
-
注册插件到Vault的插件目录: 首先计算插件的SHA256摘要并注册到Vault:
sha256sum /etc/vault/plugins/vault-secrets-gen > vault-secrets-gen.sha256 vault plugin catalog put secrets-gen @vault-secrets-gen.sha256
-
启用插件: 登录到Vault并启用
secrets-gen
插件:vault secrets enable -path=secret-gen -plugin-name=secrets-gen
生成密码示例
通过API调用来生成密码:
curl --header "X-Vault-Token: ${VAULT_TOKEN}" --request POST --data '{"length": 16}' http://127.0.0.1:8200/v1/secret-gen/password
或者,在Vault CLI中:
vault write secret-gen/password length=16
应用案例和最佳实践
- 密码管理: 自动化新系统的密码生成,确保每个系统都有独特且强健的安全凭证。
- 加密数据密钥: 生成一次性使用的加密密钥,增强数据传输安全性。
- 定期更换敏感信息: 利用自动化脚本周期性更新数据库连接字符串等敏感信息。
最佳实践
- 限制访问权限: 确保只有经过严格身份验证的实体可以请求密码生成。
- 使用政策控制: 在Vault中设置精确的策略,仅允许必要的操作,例如特定路径下的
create
和update
权限。
典型生态项目
虽然vault-secrets-gen
自身是一个独立插件,但它可以集成到更广泛的DevOps和安全自动化流程中,如与CI/CD系统结合,自动化应用程序部署中的凭证管理,或是作为基础设施即代码(IaC)策略的一部分,与Terraform、Ansible等工具搭配使用,实现基础设施和服务的密码和密钥安全管理自动化。
通过上述步骤,您可以顺利地在您的环境中设置并利用vault-secrets-gen
插件来提升系统的安全性。记住,正确实施此类解决方案是保障数据安全的关键一步。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
213
2.21 K

暂无简介
Dart
521
115

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
978
578

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++
552
86

Ascend Extension for PyTorch
Python
65
94

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399