StackRox 4.8.0-rc.4 版本深度解析:安全扫描与问题管理新突破
StackRox 是一个面向云原生环境的开源安全平台,专注于为 Kubernetes 集群提供端到端的安全防护。它通过实时监控、问题扫描、合规性检查和运行时保护等功能,帮助企业构建安全的容器化环境。
核心安全功能增强
本次发布的 4.8.0-rc.4 版本在安全扫描和问题管理方面带来了多项重要改进:
Scanner V4 的全面推广成为本次更新的亮点。在新安装场景下,Scanner V4 将默认启用(opt-out 模式),这标志着 StackRox 扫描技术的重要演进。Scanner V4 提供了更精确的问题检测能力,特别是在处理 Red Hat 官方容器镜像时,新增的 ROX_SCANNER_V4_RED_HAT_LAYERS_RED_HAT_VULNS_ONLY 环境变量配置,使得用户可以仅显示来自 Red Hat 安全数据源的问题信息,避免了因多源数据导致的误报问题。
问题数据模型重构是另一个重大技术变革。通过将基于镜像的 CVE 数据去规范化(denormalized),现在一个镜像扫描不会覆盖之前扫描的 CVE 数据,大大提高了问题检测结果的一致性。虽然这一变更默认启用,但用户仍可通过设置 ROX_FLATTEN_CVE_DATA=false 回退到旧的数据模型。
安全策略与控制增强
在安全策略方面,4.8.0-rc.4 引入了多项新特性:
新增的**"Days Since CVE Was Published"策略条件**为安全团队提供了更灵活的问题修复窗口期管理能力。企业现在可以创建策略,为团队设定从 CVE 公布到必须修复的宽限期,平衡了安全要求与运维实际。
Admission Controller 增强现在支持 scale 子资源,扩展了策略检测和执行的覆盖范围。这意味着对工作负载扩缩容操作的准入审查也将受到安全策略的约束,进一步强化了集群的安全边界。
部署架构优化
在部署架构方面,本次更新带来了多项改进:
Helm 用户特别注意:SecurityPolicy CRD 已被移至 Helm 模板目录,这一变更使得 CRD 维护更加简便,但需要用户在升级前执行特定的 kubectl 命令进行标注,否则可能导致升级失败。
OpenShift 支持增强:新增了对 reencrypt 路由类型的支持,用户现在可以通过设置 central.exposure.route.reencrypt.enabled: true 来配置更安全的 Central 服务暴露方式。
证书验证严格化:roxctl 工具现在会将证书验证失败视为错误而非警告,这强化了安全最佳实践,确保所有连接都经过严格验证。
安全生态集成
在安全生态集成方面,4.8.0-rc.4 版本新增了对 Cosign 无密钥签名和验证的支持,这使得 StackRox 能够更好地融入云原生安全供应链,验证容器镜像的完整性和来源。
S3 备份集成已迁移至 AWS Go SDK v2,同时正式移除了对 GCS 存储桶的支持(自 4.5.0 版本起已预告)。Google 镜像集成的项目范围限定现在变为可选配置,提供了更大的灵活性。
总结
StackRox 4.8.0-rc.4 版本通过 Scanner V4 的全面推广、问题数据模型重构、安全策略增强等多方面改进,显著提升了云原生环境的安全防护能力。特别是对 Red Hat 生态的深度支持和更精确的问题管理,使得企业能够在复杂的容器环境中实现更精准的安全控制。这些改进不仅增强了平台的核心安全功能,也为企业安全团队提供了更灵活、更可靠的安全管理工具。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00