Kubescape 镜像扫描功能对旧版 Quay 镜像的支持问题解析
Kubescape 作为一款流行的 Kubernetes 安全合规工具,其镜像扫描功能在实际使用中遇到了对旧版 Quay 镜像支持不足的问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因及解决方案。
问题现象
当用户尝试使用 Kubescape 扫描 Quay.io 上较旧的容器镜像(如 quay.io/coreos/etcd:v3.3.2)时,会遇到如下错误提示:
unable to load image: unable to use OciRegistry source: failed to get image from registry: unsupported MediaType: "application/vnd.docker.distribution.manifest.v1+prettyjws"
有趣的是,该问题在不同环境下表现不一致:
- 在 macOS 环境下使用二进制版本可正常扫描
- 在 Linux 容器环境或 Ubuntu 系统下则会出现上述错误
技术背景分析
该问题的根源在于容器镜像的清单(manifest)格式版本差异。Quay.io 早期版本的镜像使用了 Docker 分布式的 V1 版清单格式(application/vnd.docker.distribution.manifest.v1+prettyjws),而现代容器工具链主要支持 V2 版清单格式。
Kubescape 底层依赖的容器镜像处理库(如 go-containerregistry)对 V1 清单格式的支持存在限制。当工具链无法正确处理这种旧格式时,就会抛出上述错误。
问题本质
深入分析后发现,问题实际上涉及多个技术层面:
-
环境差异:在 macOS 环境下,Kubescape 的一个依赖组件(stereoscope)会检测本地 Docker 守护进程并通过其拉取镜像,绕过了直接处理清单格式的问题。
-
架构差异:不同系统架构下的二进制版本可能链接了不同版本的底层库,导致行为不一致。
-
容器运行时限制:在容器环境中运行时,由于缺少 Docker 守护进程访问权限,工具只能直接处理镜像清单,从而暴露了格式兼容性问题。
解决方案
Kubescape 团队通过以下方式解决了该问题:
-
依赖升级:更新了底层依赖组件(syft 和 grype)的版本,增强了对旧版清单格式的兼容性。
-
构建优化:从 v3.0.4 版本开始,采用 CGO_ENABLED=0 的静态编译方式,消除了不同环境下 libc 版本差异带来的影响。
-
功能增强:改进了镜像拉取逻辑,确保在各种环境下都能正确处理不同版本的镜像清单格式。
验证结果
升级到 Kubescape v3.0.4 版本后,用户可以顺利扫描旧版 Quay 镜像:
docker run --rm -it quay.io/kubescape/kubescape-cli:v3.0.4 scan image quay.io/coreos/etcd:v3.3.2
工具能够正确识别镜像中的组件及其安全问题,包括:
- busybox 组件中的多个高风险问题
- zlib 组件中的重要问题
- musl 组件中的安全注意事项
最佳实践建议
对于使用 Kubescape 进行容器安全扫描的用户,建议:
- 始终使用最新版本的 Kubescape 工具
- 对于容器化部署场景,确保使用 v3.0.4 或更高版本的镜像
- 若遇到类似问题,可尝试在不同环境下测试以确认是否为环境特定问题
- 定期检查并更新基础镜像,减少因使用旧版镜像带来的安全风险
通过这次问题的分析和解决,Kubescape 增强了对各种容器镜像格式的兼容性,为用户提供了更稳定可靠的容器安全扫描能力。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。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
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00