Kubescape API 扫描功能中的异常规则支持解析
2025-05-22 16:05:52作者:霍妲思
Kubescape作为一款流行的Kubernetes安全合规工具,其API扫描功能在最新版本中仍缺少对异常规则(exceptions)的直接支持。本文将深入分析这一功能缺口,并探讨其技术实现方案。
功能现状分析
当前Kubescape的V2 API(v3.0.3版本)允许通过HTTP请求发送多种扫描参数,包括命名空间排除、失败阈值、合规性阈值等配置项。然而,与CLI客户端拥有的--exceptions参数相比,API层面缺少直接发送异常规则的能力。
现有的API请求模型支持以下主要参数:
- 用户凭证(account)
- 排除的命名空间(excludedNamespaces)
- 失败阈值(failThreshold)
- 包含的命名空间(includeNamespaces)
- 目标类型(targetType)等
技术实现方案
要实现API层面的异常规则支持,核心是在PostScanRequest结构体中添加Exceptions字段。该字段应能接收与CLI相同的异常规则JSON格式。
典型的异常规则JSON结构包含:
- 策略名称
- 资源类型
- 命名空间过滤
- 控制ID过滤
- 资源名称过滤等配置项
实现建议
-
模型扩展:在PostScanRequest结构体中新增Exceptions字段,类型为[]armotypes.PostureExceptionPolicy,用于存储异常规则列表
-
请求处理:在API服务端添加对异常规则的处理逻辑,确保其能正确应用于扫描结果
-
验证机制:实现异常规则JSON的验证,确保其符合预期格式和内容要求
-
文档更新:同步更新API文档,明确说明异常规则的使用方法和格式要求
技术影响
该功能的实现将带来以下技术优势:
- 提供与CLI工具对等的功能完整性
- 增强API的灵活性和可配置性
- 便于自动化流程集成异常处理
- 统一CLI和API的行为模式
总结
Kubescape API添加异常规则支持是一个具有实际价值的功能增强,将使API扫描功能更加完善。通过合理设计模型结构和处理逻辑,可以实现与CLI工具相同的异常处理能力,为用户提供更灵活的安全扫描配置选项。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
315
2.74 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
246
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
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
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
暂无简介
Dart
606
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
240
85
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310