问题描述
在使用 serverless.com 构建项目时,将机密信息暴露给 AWS Lambda 函数的最简单方法是将其存储在 serverless.yml
文件中(例如使用 KMS 进行加密)。然而,将加密的机密信息提交到 Git 并不是最好的选择,因为一旦机密信息需要更改,就需要修改代码。
从安全性的角度来看,有哪些更好的替代方案?例如,机密信息可以存储在加密的 S3 存储桶中,并为 Lambda 函数提供访问该位置和 KMS 密钥的权限,但这种方式在实质上是否更好?
解决方案
以下操作步骤可能涉及版本差异或涉及一些风险操作,请谨慎执行。
使用 KMS 加密并存储于 S3
在处理加密的机密信息时,有几个要点需要考虑:
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分离配置和代码:将配置数据与代码分开,因为它们可能拥有不同的发布周期和处理流程。
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使用 KMS 进行加密:使用 AWS 的 Key Management Service (KMS) 进行机密信息的加密,确保数据在存储和传输过程中得到保护。
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存储于 S3 或 DynamoDB:将加密后的机密信息存储在 S3 存储桶或 DynamoDB 表中,以便 Lambda 函数可以获取它们。这种方式避免了将敏感信息明文存储在代码库中,从而提高了安全性。
以下是一种可行的解决方案步骤:
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创建 KMS 密钥:在 AWS KMS 中创建一个用于加密机密信息的密钥。
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加密并上传至 S3:使用创建的 KMS 密钥,将机密信息加密后上传至 S3 存储桶。
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配置 Lambda 函数:在 Lambda 函数的配置中,将 S3 存储桶和 KMS 密钥的访问权限配置为允许函数获取机密信息。
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在 Lambda 函数中获取机密信息:在 Lambda 函数中,使用 AWS SDK 或 AWS CLI 获取并解密存储在 S3 中的机密信息。
请注意,以上步骤是一个基本的指导,实际操作中可能需要根据项目的具体情况进行调整。
使用第三方工具
如果你的机密信息管理需求更为复杂,可以考虑使用第三方工具来管理和存储机密信息。例如,HashiCorp Vault 是一个开源的工具,可以用于集中管理机密信息,并提供访问控制和加密功能。你可以在项目中集成 Vault,然后使用其 API 或命令行工具来获取和管理机密信息。
示例代码库
以下是使用 Python 和 AWS SDK 的示例代码,演示了如何在 Lambda 函数中获取存储在加密 S3 存储桶中的机密信息:
import boto3
import base64
def get_secret_from_s3(bucket_name, object_key, kms_key_id):
s3 = boto3.client('s3')
response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=object_key)
encrypted_secret = response['Body'].read()
kms = boto3.client('kms')
decrypted_secret = kms.decrypt(CiphertextBlob=encrypted_secret, KeyId=kms_key_id)
return decrypted_secret['Plaintext']
def lambda_handler(event, context):
# S3 bucket and object information
bucket_name = 'your-s3-bucket'
object_key = 'path/to/encrypted/secret'
# KMS key ID for decryption
kms_key_id = 'your-kms-key-id'
# Get the decrypted secret
secret = get_secret_from_s3(bucket_name, object_key, kms_key_id)
# Use the secret in your Lambda function
print('Decrypted secret:', secret)
# Your Lambda function logic here
请根据你的实际情况和项目需求,选择适合的解决方案和工具来管理和存储加密的机密信息。
总结
在 serverless.com 项目中,存储和管理加密的机密信息是一项关键任务。通过将配置数据与代码分离,并使用 AWS KMS 进行加密,然后将加密后的数据存储在 S3 存储桶中,可以有效地提高机密信息的安全性。如果需要更复杂的机密信息管理功能,可以考虑使用第三方工具如 HashiCorp Vault。无论选择哪种方法,都应根据项目需求进行适当的配置和调整,以确保机密信息得到充分保护。