2015年至2020年，作者有幸参与谷歌生产环境零信任（Zero Trust in Production Environments）理论与实践。在此背景下开发Binary Authorization for Borg（BAB） 该系统已经全面覆盖了谷歌的生产环境：任何人都必须建立足够强大的目标服务，才能在生产环境中以任何服务的身份运行任何软件包BAB安全策略。不符合BAB不允许作为相应服务运行安全策略程序。
在实现和推广生产环境零信任的过程中，BAB团队走了很多弯路，但也获得了很多经验。从2017年开始，BAB团队开始将这些实践经验提升到理论上，并发布了一系列 白皮书（ BeyondProd[1]，Binary Authorization for Borg[2]，SLSA: Supply-chain Levels for Software Artifacts[3]），书籍（Building Secure and Reliable Systems以及报告（Evolve to zero trust security model with Anthos security[5]，Zero Touch Prod[6]）。同时，这种零信任概念也开始推广到更多的应用场景，包括公共云上的零信任、公共云自身基础设施的零信任、安卓和Chrome自身及其App的开发零信任。
本次分享的所有内容均基于上述谷歌公开的信息，没有泄露谷歌的秘密或违反任何保密协议。本文的结论仅代表作者的个人观点，而不一定是谷歌的官方观点。
什么是零信任？
什么是零信任？不同的人很可能会给出不同的答案。有人说零信任是工作负荷的微隔离（Workload micro-segmentation）；有人说零信任是持续威胁监控（Continous threat monitoring）；有人说零信任是用对端信任代替网络信任（Trust endpoints, not the network）；有人说零信任是双向的TLS认证（mTLS）。这些都是合理的，但显然不全面。
在这里，作者想借用一个关于机器学习的笑话：机器学习是美化统计学的（Machine learning is glorified statistics）。类似地，零信任是美化的最小权限（Zero trust is glorified least privilege）。这显然是不准确的，因为机器学习和零信任比统计学和最小权限更强调具体的问题和应用场景。机器学习和零信任不是单一学科和理论，而是在多个领域（如数学、计算机架构、分布式系统、存储、网络等）开发的创新实践。
由此可见，。因此，我们将暂时结合本文中的问题和应用场景（Reduction and reconsruction of trust in production with regard to protected data and privileges）。
为什么零信任比定义零信任更重要？
为什么要做零信任？
为什么要零信任？最重要的是，我们有一些重要的数据或权限需要保护，现有的安全系统在云原时代无法提供足够的保护。
个人隐私数据、员工工资数据、密码修改权限、关闭关键系统权限等都受到保护。这些数据和权限最初是基于边界安全（Perimeter Security）公司内网、VPN，当设备连接到公司内网时，它继承了获取这些数据和权限的权利。后来，人们开始介绍它IP或基于用户名密码的访问控制，以及基于身份和角色的更细粒度（Identity and Role）访问控制。但这些已经不能满足于云原生环境，尤其是像谷歌这样复杂的企业IT要求系统的数据和权限保护。
云原生带来了以下挑战：一是企业IT该系统已从单机房模式演变为跨云混合（multi and hybrid cloud）这导致导致边界模糊和基于边界保护的安全性低效；二是基于容器（Containers）宿主机的计算导致不确定性，同一服务可能随时从一个物理主机转移到另一个物理主机，导致基于主机的安全保护无法进一步实现基于服务逻辑的深度保护；第三，微服务（Microservice）和细粒度的API增加攻击面，身份和角色不仅是终端用户的身份和角色，也是微服务交互时更细粒度的身份和访问控制。
从谷歌当时的情况来看，2015年左右，我们实现了基于密钥和身份认证的成熟权限管理系统，但有两个安全威胁引起了我们的关注：一是后斯诺登时代，数据中心机器之间的通信，如何建立相互信任，如何确保入侵主机或入侵服务不会影响生产环境的其他部分？第二，当我们单发时（One off）拥有良好的数据和权限访问授权和审计系统后，如何这样的批量数据和权限访问？（Batch）数据和权限访问带来的大规模数据泄漏隐患？建立基于零信任的内部风险（Insider Risk）控制系统迫在眉睫。
当然，这一切都是基于一个坚实的传统安全基本面：网络和主机保护系统、可信启动、密钥管理系统、身份认证和管理系统等。零信任是基于这一安全基本面的上层建筑。
零信任三要素:信任链，身份2.0和持续访问控制
信任链，身份2.持续访问控制是零信任的三个要素。
零信任并非完全没有信任，而是从几个基本的最小信任根源中明确表示（Root of Trust）重建信任链（Chain of Trust）的过程。几个典型的例子包括：多因子认证（MFA，Multi-Factor Authentication）是人类身份的信任根；可信平台模块（TPM，Trusted Platform Module）和可信启动（Trusted Boot）它是机器身份的信任根；源代码和可信编译（Trusted Build）是软件的信任根。一个巨大的IT系统的信任就是从这些最基本的信任根开始，通过一系列的标准化流程（Standard Process）一个完整的信任链(也有人称之为信任树) Tree of Trust 或者信任网 Web of Trust）。
身份2.0是上述信任链的标准化，以便在建立信任的过程中使用这些信息。在身份2.0中，一切本体（Entity）有身份，，用户身份，员工身份，机器身份，软件身份；身份2.0中，一切访问（Access）都有多重身份(也称访问背景) Access Context），例如，访问数据库中的一行数据将具有相似之处 为了帮助用户解决技术问题，在用户B的授权下，员工A通过软件C请求访问机器D 访问背景。
有了身份2.我们可以在此基础上建立丰富的身份和访问背景信息（Continous Access Control）。在软件开发和运行的各个环节，持续访问控制将继续进行访问控制。几个典型的例子包括：员工登录时需要多因素认证；在部署软件时，软件需要从安全的信任源代码库中编译，并进行代码评估（Code Review）；在主机之间建立连接时要求双方提供主机完整性证明；在微服务获取特定用户数据时要求提供该用户的授权令牌（Authorization Token）。
零信任部署实例
在本节中，我们提供了两个具体的零信任部署实例：一是用户如何获取自己的数据，二是开发者如何通过修改源代码来改变生产环境中的数据访问行为。谷歌遵循零信任的原则。
当用户通过谷歌服务访问数据时，请求将通过用户和Google Front End（GFE）加密连接（TLS）首先到达GFE。GFE转用更高效、更安全的协议和数据结构，将用户请求分发给各种后端服务，共同完成用户请求。例如TLS会被换为Application Layer TLS（ATLS）[7]。面向用户的密码将被转换为更安全的密码End User Context Ticket（EUC）。这些替换旨在根据实际要求减少内部连接和令牌的权限，使特定的ATLS和EUC仅限于此请求的数据和权限。
以下为BeyondProd[8]原图，图中Developer实际应该是User：
当开发者希望通过改变服务的代码来改变一个服务的数据和权限访问行为时（开发者无法获取生产主机的任意指令运行权限，如SSH），该代码修改会经过一系列的流程来将对开发者及其团队的信任转化为对新的服务的信任：流程中所有涉及的人员均通过多因子认证来确立身份，代码修改会被一个或以上有审批权限的人评估，只有获得足够多的授权的代码才会被合并入中央代码库，中央代码库的代码会被一个同样受BAB保护的可信编译服务集中编译，测试和签名，编译后的软件会在部署环节通过目标服务的BAB策略认证（比如GMail的服务只能运行代码库特定位置的经过充分代码评估和测试的代码），软件运行时也会根据相应的BAB安全策略进行运行时隔离：不同BAB服务策略管辖的服务会被运行在不同的隔离区。
以下为BeyondProd[8]原图，详情请参见原文：
实践经验和教训
在用BeyondCorp实现开发环境（Corp Environment）的零信任时，我们以人为本，对员工进行身份管理和多因子认证。与此同时，我们建立了一套管理公司设备的流程，每个公司设备都配备TPM模块和操作系统完整性验证。这两项工作确保了正确的人用正确的设备提供可信的认证信息。最后，我们再利用这些认证信息对员工访问开发环境进行持续访问控制。
在用BeyondProd实现生产环境（Prod Environment）的零信任时，我们同样试图以人和流程作为信任的根本。BeyondProd面对的问题是，生产环境并不存在与人的直接交互，于是我们建立了一套把生产环境中的软件溯源到这些软件的开发者（Software Provenance），从对开发者的认证和开发流程的加固开始，确保没有任何单人能够改变生产环境中的软件的行为（No Unilateral Change）。
罗马不是一天建成的，推广零信任同样是一个渐进的过程。为了量化和激励安全改进，我们用安全规则等级来衡量一个安全规则是否比另一个安全规则“更安全”。比如，在Binary Authorization for Borg体系中，我们引入了以下安全等级：
安全等级〇：无保护。此为最低的安全等级，代表该服务完全不被BAB保护。这种情况有可能是因为该系统没有任何敏感权限，也有可能因为该系统使用了其他的与BAB等价的保护。
安全等级一：可审计的代码。此等级的安全规则能够确保相应服务所用的软件是在一个安全可验证的环境中由已知的源代码编译而来。
安全等级二：可信的代码。此等级的安全规则在能确保安全等级一之外，还能确保相应服务所用的软件是由特定代码库（比如Gmail自己的代码库）中的经过代码评估（Code Review）和测试的代码编译而来。截至2020年2月，该等级为所有谷歌服务默认的保护等级。
安全等级三：可信的代码和配置。此等级的安全规则在能确保安全等级二之外，还能确保相应服务所用的配置文件也像代码一样经过了同样的安全流程（Configuration as Code）。截至2020年2月，该等级为所有谷歌重点保护服务的默认等级。
在推广零信任的过程中，为了给各方提供一个平缓的迁移体验，我们并没有直接禁止所有不符合安全规则访问，而是在安全规则本身中提供报警制和授权制两个模式。在报警制下，违反安全规则的访问并不会被阻止，而是会被记录并报警给相关人员，而在授权制下，违反安全规则的访问会被立即阻止。这种双体制的存在既给人机会根据报警不断迭代和改进不合规的行为，又在不合归的行为被杜绝后提供有效的机制收紧安全规则并防止回归（Regression）。
零信任的复杂度决定了其在保持系统稳定性（Reliability）上也会面临新的挑战。在实践零信任的过程中，我们为大多数场景提供了应急破壁机制（Break-glass Mechanism）。这保证了在紧急情况下，操作员能够打破零信任系统的限制进行一些复杂的应急操作。为了持续保障安全，一旦应急破壁机制被调用，安全团队会立刻收到报警，在破壁机制下的所有操作也会被详细记录在安全日志中。这些安全日志会被仔细审查以验证破壁的必要性。这些安全日志也会帮助设计新的零信任特性以避免在类似情况下再次调用应急破壁机制。
从防御的角度来讲，内部风险是外部风险的超集：当攻击者攻陷任何一个内部人员（合法用户或员工）的设备后，攻击者便成了内部人员。零信任从这个角度看就是假设任何一台主机都有可能被攻陷。
零信任的实施依赖于扎实的基础安全架构，没有基础就没有上层建筑。谷歌零信任依赖于以下基础设施提供的基本安全保障：
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数据加密和密钥管理（Encryption and Key Management）
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身份和访问管理（Identity and Access Management）
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数字化人力资源管理（Digital Human Resource）
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数字化设备管理（Digital Device Management）
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数据中心安全（Data Center Security）
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网络安全（Network Security）
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主机安全（Host Security）
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容器隔离（Container Isolation，gVisor）
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可信启动（Trusted Boot）
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可验证编译（Verifiable Build）
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软件完整性验证（Software Integrity Verification）
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双向TLS（mTLS）
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基于服务的访问策略（Service Access Policy）
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终端用户令牌（End User Context Tokens）
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配置即代码（Configuration as Code）
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标准化开发和部署（Standard Development and Deployment）
除以上经验教训外，从小规模开始迭代（Start small，then iterate），多层安全（Defense in depth），量化安全投资回报（Quantify return over investiment），通过标准化降低成本（Lowering cost through homogeneity），安全左移（Shifting left）等等，也是我们在实践中积累下来的准则，在此不再赘述。
结论
做好零信任，20%靠理论，80%靠实践。零信任的实践方案并不唯一，笔者希望通过分享以上的一例零信任实践，达到抛砖引玉的目的。欢迎大家批评指正！
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