Falco项目规则配置新方案:更灵活的规则启用/禁用机制
2025-05-29 18:08:56作者:庞眉杨Will
背景与现状
Falco作为云原生运行时安全项目,其核心功能依赖于规则引擎对系统行为的检测。当前版本中,用户主要通过三种命令行参数来控制规则的启用状态:
-D <substring>:禁用名称包含特定子串的规则-T <tag>:禁用具有特定标签的规则-t <tag>:仅启用具有特定标签的规则
这种设计存在两个主要局限性:首先,缺乏细粒度的控制能力,例如无法实现"启用某标签下除特定规则外的所有规则"这样的需求;其次,这些配置只能通过命令行参数指定,无法写入配置文件或ConfigMap中统一管理。
新设计方案
为解决上述问题,Falco社区提出了一种基于YAML配置的规则控制机制。新方案引入了一个名为rules的配置节点,支持通过顺序执行的指令来精确控制规则状态。
核心设计理念
新机制采用"命令式"配置方式,用户可以通过一系列有序的操作指令来定义最终的规则启用状态。每个指令包含三个要素:操作类型(enable/disable)、作用对象类型(rule/tag)和匹配模式。
配置示例
rules:
- disable:
rule: "*"
- enable:
tag: network
- enable:
rule: shell_in_container
- enable:
rule: k8s_*
- disable:
rule: connection_to_suspicious_server
这个配置实现了以下效果:
- 首先禁用所有规则
- 然后启用所有标记为network的规则
- 接着启用名为shell_in_container的特定规则
- 再启用所有以k8s_开头的规则
- 最后禁用connection_to_suspicious_server规则
执行顺序与优先级
新机制的关键特性是配置指令的顺序敏感性。系统会严格按照配置文件中指令的顺序执行,后执行的指令会覆盖先前的操作结果。这种设计提供了极大的灵活性,用户可以通过精心设计的指令序列实现复杂的规则组合控制。
技术实现细节
配置语法
新方案支持两种配置方式:
- YAML配置文件:通过rules节点定义规则控制序列
- 命令行参数:使用
-o rules[]语法动态添加控制指令
兼容性考虑
为保持向后兼容,新版本将:
- 保留现有命令行参数(-t/-T/-D),但标记为已弃用
- 在后续版本中移除旧参数,统一使用新机制
典型应用场景
规则白名单模式
安全团队可以首先禁用所有规则,然后选择性启用少数需要监控的规则:
rules:
- disable:
rule: "*"
- enable:
rule: Netcat Remote Code Execution in Container
- enable:
rule: Delete or rename shell history
标签排除模式
开发团队可以启用某个标签下的所有规则,但排除其中过于敏感的检测项:
rules:
- enable:
tag: development
- disable:
rule: Overly Sensitive Check
未来优化方向
- 调试信息增强:计划在dry-run模式下输出最终启用的规则列表,方便配置验证
- 性能优化:针对大规模规则集的匹配效率进行优化
- 语法糖支持:考虑引入更简洁的匹配表达式语法
总结
Falco的新规则控制机制通过引入顺序执行的配置指令,为用户提供了前所未有的灵活性。这种设计不仅解决了现有方案的诸多限制,还为未来的功能扩展奠定了良好基础。安全团队现在可以更精确地控制检测范围,在保证安全性的同时减少误报干扰。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 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 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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