Analyser manuellement les packages de système d'exploitation

L'API On-Demand Scanning vous permet d'analyser des images stockées localement sur votre ordinateur ou à distance dans Artifact Registry ou Container Registry. Vous bénéficiez ainsi d'un contrôle précis sur les conteneurs que vous souhaitez analyser à la recherche de failles. Vous pouvez utiliser l'analyse à la demande pour analyser les images dans votre pipeline CI/CD avant de décider de les stocker dans un registre. Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page Tarifs.

Attention : Container Registry est obsolète et son abandon est planifié. Les organisations n'ayant pas utilisé Container Registry avant le 8 janvier 2024 disposeront par défaut des nouveaux dépôts gcr.io hébergés sur Artifact Registry. Depuis le 15 mai 2024, les projets Google Cloud qui n'utilisaient pas Container Registry précédemment n'accepteront que l'hébergement et la gestion des images dans Artifact Registry pour le domaine gcr.io.

L'arrêt de Container Registry est prévu pour le 18 mars 2025. Pour en savoir plus sur cet arrêt, consultez la page Abandon de Container Registry.

Cette page explique comment analyser manuellement des images de conteneur avec l'analyse à la demande.

Remarque :L'analyse à la demande s'exécute dans un environnement Linux et sur macOS. L'analyse à la demande n'est pas compatible avec Windows.

Avant de commencer

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the On-Demand Scanning API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the On-Demand Scanning API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

12. Ajouter le composant local-extract à votre installation de la Google Cloud CLI

    À l'aide du Gestionnaire de composants de la Google Cloud CLI

    Le gestionnaire de composants vous invite à installer les composants requis la première fois que vous exécutez la commande d'analyse.

    À l'aide du gestionnaire de paquets de votre système

    • Pour Debian/Ubuntu:

      sudo apt install google-cloud-sdk-local-extract
          

    • Pour Red Hat/Fedora/CentOS:

      sudo dnf install google-cloud-sdk-local-extract
          

      Vous pouvez également remplacer dnf par yum dans la commande précédente.

13. Attribuez le rôle IAM Administrateur de l'analyse à la demande à l'utilisateur ou au compte de service que vous utiliserez avec l'analyse à la demande. Si vous utilisez le compte propriétaire du projet pour exécuter les analyses, vous pouvez ignorer cette étape.

Analyser une image de conteneur

• Analyse locale:

  gcloud artifacts docker images scan IMAGE_URI \
      [--location=(us,europe,asia)] [--async]
  

  Pour une image locale, utilisez l'un des formats suivants pour IMAGE_URI:

  • REPOSITORY:TAG
  • REPOSITORY

• Analyse à distance:

  gcloud artifacts docker images scan IMAGE_URI \
      --remote [--location=(us,europe,asia)] [--async]
  

  Pour une image distante, utilisez l'un des formats suivants pour IMAGE_URI:

  • HOSTNAME/PROJECT_ID/REPOSITORY_ID/IMAGE_ID@sha256:HASH
  • HOSTNAME/PROJECT_ID/REPOSITORY_ID/IMAGE_ID:HASH
  • HOSTNAME/PROJECT_ID/REPOSITORY_ID/IMAGE_ID
  • HOSTNAME/PROJECT_ID/IMAGE_ID@sha256:HASH
  • HOSTNAME/PROJECT_ID/IMAGE_ID:HASH
  • HOSTNAME/PROJECT_ID/IMAGE_ID

  Pour les images d'Artifact Registry, le IMAGE_URI doit inclure le REPOSITORY_ID.

Pour les analyses locales et à distance, vous pouvez utiliser les options facultatives suivantes:

• --location est un indicateur permettant de sélectionner manuellement l'emplacement multirégional où l'analyse a lieu. Choisir un emplacement multirégional plus proche de votre emplacement physique réduit la latence. Les emplacements disponibles sont les suivants: us, europe et asia. L'emplacement par défaut est us.

• --async est un indicateur permettant d'exécuter le processus d'analyse de manière asynchrone. Si vous omettez cet indicateur, votre terminal sera bloqué jusqu'à la fin du processus d'analyse.

Analyse synchrone

L'exemple suivant montre la sortie d'une analyse synchrone, sans l'indicateur --async:

$ gcloud artifacts docker images scan ubuntu:latest


✓ Scanning container image
  ✓ Locally extracting packages and versions from local container image
  ✓ Remotely initiating analysis of packages and versions
  ✓ Waiting for analysis operation to complete [projects/my-project/locations/us/operations/87d2e137-1d1c-4790-8e5e-daf6c96ae7d7]
Done.
done: true
metadata:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.ondemandscanning.v1.AnalyzePackagesMetadata
  createTime: '2021-01-05T23:03:04.185261Z'
  resourceUri: ubuntu:latest
name: projects/my-project/locations/us/operations/87d2e137-1d1c-4790-8e5e-daf6c96ae7d7
response:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.ondemandscanning.v1.AnalyzePackagesResponse
  scan: projects/my-project/locations/us/scans/2fe2bfb8-f0c5-4dd6-a8c8-38961869767a

Utilisez le nom de l'analyse pour récupérer les résultats de l'analyse des failles. Le nom de l'analyse correspond à la valeur de scan dans la dernière ligne du message de sortie.

Analyse asynchrone

L'exemple suivant montre le résultat d'une analyse asynchrone:

$ gcloud artifacts docker images scan ubuntu:latest --async


✓ Scanning container image
  ✓ Locally extracting packages and versions from local container image
  ✓ Remotely initiating analysis of packages and versions
Done.
Check operation [projects/cloud-project/locations/us/operations/2e1a6b1f-16e5-4427-ac86-72c998a3dd16] for status.
metadata:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.ondemandscanning.v1.AnalyzePackagesMetadata
  createTime: '2021-01-05T23:04:54.393510Z'
  resourceUri: ubuntu:latest
name: projects/my-project/locations/us/operations/2e1a6b1f-16e5-4427-ac86-72c998a3dd16

Cela lance une opération de longue durée et renvoie son ID sans bloquer votre terminal. Utilisez l'ID d'opération, la valeur de name dans la dernière ligne du message de sortie, pour interroger l'opération.

Interroger l'opération de longue durée

Utilisez l'ID d'opération, issu de la sortie de la commande d'analyse asynchrone, pour vérifier l'état de l'opération.

gcloud artifacts docker images get-operation LRO_ID

où LRO_ID est l'ID de l'opération de longue durée.

Poursuivant l'exemple de la section sur l'analyse asynchrone, pour vérifier l'état de l'opération:

$ gcloud artifacts docker images get-operation \
  projects/cloud-project/locations/us/operations/2e1a6b1f-16e5-4427-ac86-72c998a3dd16

done: true
metadata:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.ondemandscanning.v1.AnalyzePackagesMetadata
  createTime: '2021-01-05T23:04:54.393510Z'
  resourceUri: ubuntu:latest
name: projects/my-project/locations/us/operations/2e1a6b1f-16e5-4427-ac86-72c998a3dd16
response:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.ondemandscanning.v1.AnalyzePackagesResponse
  scan: projects/my-project/locations/us/scans/2fe2bfb8-f0c5-4dd6-a8c8-38961869767a

Si la sortie inclut la ligne done: true, l'opération d'analyse est terminée. Utilisez le nom de l'analyse pour récupérer les résultats des failles. Le nom correspond à la valeur de scan sur la dernière ligne du message de sortie.

Récupérer les résultats de l'analyse

Pour récupérer les résultats de l'analyse une fois l'opération terminée, utilisez la commande suivante:

gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities SCAN_NAME [--limit=X]

Où :

• SCAN_NAME correspond au nom de l'analyse. Vous le trouverez en bas de la sortie lorsque vous interrogerez l'opération de longue durée, une fois l'analyse terminée.
• --limit=X est un indicateur facultatif qui limite le nombre d'occurrences affichées dans la sortie. X est une valeur numérique.

Exemple :

gcloud artifacts docker images list-vulnerabilities \
projects/my-project/locations/us/scans/2fe2bfb8-f0c5-4dd6-a8c8-38961869767a

createTime: '2021-01-05T23:05:42.956227Z'
kind: VULNERABILITY
name: projects/my-project/locations/us/occurrences/f82a1efd-a261-4973-acbd-f9854d8b8135
noteName: projects/goog-vulnz/notes/CVE-2018-1000654
resourceUri: ubuntu:latest
updateTime: '2021-01-05T23:05:42.956227Z'
vulnerability:
  cvssScore: 7.1
  cvssv3:
    attackComplexity: ATTACK_COMPLEXITY_LOW
    attackVector: ATTACK_VECTOR_NETWORK
    availabilityImpact: IMPACT_HIGH
    baseScore: 7.2
    confidentialityImpact: IMPACT_HIGH
    exploitabilityScore: 1.2
    impactScore: 5.9
    integrityImpact: IMPACT_HIGH
    privilegesRequired: PRIVILEGES_REQUIRED_HIGH
    scope: SCOPE_UNCHANGED
    userInteraction: USER_INTERACTION_NONE
  effectiveSeverity: MEDIUM

Le résultat de cette commande est une liste d'occurrences au format Grafeas. Dans ce cas, une faille de gravité moyenne a été détectée dans l'image.

Les résultats de l'analyse sont disponibles pendant 48 heures après la fin de l'opération d'analyse.

Étape suivante

• Utilisez l'API On-Demand Scanning dans votre pipeline Cloud Build.
• Utilisez Artifact Analysis pour analyser et mettre à jour en permanence les informations sur les failles de vos images stockées dans Artifact Registry.