Microcks项目容器镜像签名实践:基于Cosign的CI集成方案
2025-07-10 23:45:51作者:宣聪麟
背景与需求
在现代云原生应用开发中,容器镜像的安全验证已成为软件供应链安全的关键环节。Microcks作为开源的API模拟和测试工具,其容器镜像的完整性和来源可信度直接影响用户系统的安全性。传统的手工签名方式难以适应持续集成环境的高频发布需求,因此需要将签名流程自动化集成到CI/CD管道中。
技术方案选型
项目团队选择了Cosign作为签名工具,这是由Sigstore项目提供的开源解决方案,具有以下技术优势:
- 基于标准的PKI体系实现数字签名
- 支持密钥管理自动化
- 与OCI镜像规范原生兼容
- 提供完善的验证工具链
实现细节
GitHub OIDC集成
通过GitHub Actions的OIDC令牌机制实现无密钥管理:
- 利用GitHub的工作流身份生成短期有效的JWT令牌
- 令牌自动绑定到特定工作流路径(build-verify.yml)
- 签发机构为GitHub的官方OIDC服务
签名验证流程
用户可通过以下步骤验证镜像完整性:
# 获取带摘要的镜像
docker rmi quay.io/microcks/microcks:nightly
docker pull quay.io/microcks/microcks:nightly
# 提取完整镜像摘要
IMAGE_WITH_DIGEST=$(docker inspect --format='{{index .RepoDigests 0}}' quay.io/microcks/microcks:nightly)
# 使用Cosign验证签名
cosign verify $IMAGE_WITH_DIGEST \
--certificate-identity https://github.com/microcks/microcks/.github/workflows/build-verify.yml@refs/heads/1.11.x \
--certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com | jq .
技术价值
- 自动化保障:每次CI构建自动完成签名,无需人工干预
- 精准溯源:签名证书包含具体工作流路径和代码分支信息
- 防篡改验证:通过镜像摘要确保运行时与构建时内容完全一致
- 合规支持:满足软件物料清单(SBOM)的安全审计要求
最佳实践建议
对于类似项目实施时建议:
- 为不同发布分支配置独立的签名策略
- 在验证时严格限制certificate-identity参数
- 考虑将签名验证集成到部署流程中
- 定期轮换OIDC签发配置
该方案已稳定应用于Microcks项目的nightly版本和正式版本发布流程,显著提升了项目的供应链安全等级。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217