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benchmarking-kubernetes-con-kube-bench

Inspecciona clústeres de Kubernetes según el CIS Kubernetes Benchmark usando kube-bench, detectando configuraciones inseguras y ofreciendo recomendaciones de remediación.

¿Qué es benchmarking-kubernetes-con-kube-bench?

kube-bench, de Aqua Security, es una herramienta de código abierto que verifica si un clúster de Kubernetes está desplegado de forma segura ejecutando las comprobaciones documentadas en el **CIS Kubernetes Benchmark**. Inspecciona los componentes del plano de control (API server, controller manager, scheduler, etcd), la configuración del kubelet y los nodos trabajadores, así como las políticas globales del clúster, reportando cada verificación como PASS, FAIL, WARN o INFO, junto con una recomendación de remediación basada en las guías CIS. Las pruebas se definen en archivos YAML configurables, lo que permite a kube-bench seguir las nuevas versiones de Kubernetes y las revisiones del benchmark, además de soportar distribuciones gestionadas (EKS, GKE, AKS, ACK, OpenShift, RKE, k3s). Endurecer un clúster según el CIS Benchmark reduce directamente la superficie de ataque para la técnica **T1610 (Desplegar Contenedor)**, donde un adversario despliega un contenedor para ejecutar código o evadir defensas, por ejemplo abusando de contenedores privilegiados, namespaces de host, acceso anónimo a la API o configuraciones inseguras del kubelet que un clúster no endurecido deja expuestas. kube-bench puede ejecutarse como binario independiente en un nodo, dentro de un contenedor o, más comúnmente, como un Job de Kubernetes cuyo pod monta el sistema de archivos del host para leer los archivos de configuración relevantes. La salida está disponible en formato texto legible, JSON, JUnit o AWS Security Finding Format (ASFF) y puede enviarse a una base de datos PostgreSQL para realizar un seguimiento de tendencias.

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Documentación

Benchmarking de Kubernetes con kube-bench

Descripción general

kube-bench (de Aqua Security) es una herramienta de código abierto que verifica si un clúster de Kubernetes está desplegado de forma segura ejecutando las comprobaciones documentadas en el CIS Kubernetes Benchmark. Inspecciona los componentes del plano de control (API server, controller manager, scheduler, etcd), la configuración del kubelet y los nodos trabajadores, así como las políticas globales del clúster, reportando cada verificación como PASS, FAIL, WARN o INFO, junto con una recomendación de remediación basada directamente en las guías CIS. Las pruebas se definen en archivos YAML configurables, por lo que kube-bench sigue las nuevas versiones de Kubernetes y las revisiones del benchmark, y admite distribuciones gestionadas (EKS, GKE, AKS, ACK, OpenShift, RKE, k3s).

Endurecer un clúster según el CIS Benchmark reduce directamente la superficie de ataque para la técnica T1610 (Desplegar Contenedor), donde un adversario despliega un contenedor para ejecutar código o evadir defensas — por ejemplo, abusando de contenedores privilegiados, namespaces de host, acceso anónimo a la API o configuraciones inseguras del kubelet que un clúster no endurecido deja expuestas.

kube-bench puede ejecutarse como binario independiente en un nodo, dentro de un contenedor o, más comúnmente, como un Job de Kubernetes cuyo pod tiene montado el sistema de archivos del host para poder leer los archivos de configuración relevantes. La salida está disponible en formato texto legible, JSON, JUnit o AWS Security Finding Format (ASFF) y puede enviarse a una base de datos PostgreSQL para realizar un seguimiento de tendencias.

Cuándo usarlo

  • Al establecer una línea base de seguridad para un nuevo clúster de Kubernetes según el CIS Kubernetes Benchmark.
  • Al realizar auditorías periódicas de cumplimiento del endurecimiento del plano de control y los nodos.
  • Al validar la remediación después de aplicar cambios de endurecimiento (volver a ejecutar para confirmar que las comprobaciones ahora son PASS).
  • Al integrar el escaneo de cumplimiento del clúster en CI/CD o en un pipeline de monitoreo continuo.
  • Al preparar evidencia para SOC 2, PCI DSS o cumplimiento de endurecimiento interno.

Requisitos previos

  • Acceso al clúster: ya sea acceso SSH a un nodo del plano de control/trabajador (modo binario) o kubectl con permiso para crear Jobs (modo en clúster).
  • Conocimiento de la versión de Kubernetes del clúster (kube-bench la detecta automáticamente, o se puede especificar con --version / --benchmark).
  • Instalar kube-bench (métodos oficiales de Aqua Security):
# Lanzamiento binario (Linux)
KB_VERSION=0.10.7
curl -L -o kube-bench.tgz \
  "https://github.com/aquasecurity/kube-bench/releases/download/v${KB_VERSION}/kube-bench_${KB_VERSION}_linux_amd64.tar.gz"
tar -xzf kube-bench.tgz
sudo mv kube-bench /usr/local/bin/
sudo cp -R cfg /etc/kube-bench/cfg

# Mediante instalación Go
go install github.com/aquasecurity/kube-bench@latest

# Ejecutar como contenedor único directamente en un nodo (monta la configuración del host)
docker run --rm --pid=host \
  -v /etc:/etc:ro -v /var:/var:ro \
  -t docker.io/aquasec/kube-bench:latest run --targets node

# Verificar
kube-bench version

Objetivos

  • Ejecutar kube-bench contra el benchmark apropiado para la versión de Kubernetes del clúster.
  • Escanear el plano de control (master), nodos, etcd, políticas del plano de control y destinos de servicios gestionados.
  • Producir salida JSON/JUnit legible por máquina para pipelines y paneles de control.
  • Clasificar los resultados FAIL y WARN y aplicar las guías de remediación de CIS.
  • Volver a ejecutar para validar que las remediaciones ahora son PASS.

Mapeo MITRE ATT&CK

ID de TécnicaNombreTácticaRelevancia
T1610Desplegar ContenedorEjecución / Evasión de DefensasEl endurecimiento del CIS Benchmark aplicado por kube-bench restringe despliegues privilegiados/de namespace de host, acceso anónimo a la API y configuraciones inseguras del kubelet que los adversarios abusan al desplegar contenedores maliciosos.

Flujo de trabajo

1. Ejecutar el escaneo predeterminado (detección automática)

Ejecutar todos los destinos aplicables, dejando que kube-bench detecte la versión de Kubernetes y el benchmark:

sudo kube-bench

2. Ejecutar como un Job de Kubernetes (en clúster)

Aplicar el manifiesto de Job proporcionado del repositorio de kube-bench y leer los resultados de los registros del pod:

# Job de propósito general
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aquasecurity/kube-bench/main/job.yaml

# Esperar y luego recuperar resultados
kubectl get pods -l app=kube-bench
kubectl logs -l app=kube-bench

# Hay Jobs específicos para plataformas, por ejemplo EKS:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aquasecurity/kube-bench/main/job-eks.yaml

3. Apuntar a componentes específicos

Usar run --targets para limitar el escaneo a grupos de componentes particulares:

# Plano de control (API server, scheduler, controller manager)
sudo kube-bench run --targets master

# Nodo trabajador (kubelet, proxy)
sudo kube-bench run --targets node

# Almacén de datos etcd
sudo kube-bench run --targets etcd

# Políticas globales del clúster (RBAC, seguridad de pods, política de red)
sudo kube-bench run --targets policies

# Combinar múltiples destinos
sudo kube-bench run --targets master,node,etcd,policies

4. Fijar un benchmark específico o una versión de Kubernetes

Cuando la detección automática es incorrecta o se debe auditar contra una revisión específica, fijar el benchmark explícitamente:

# Fijar a una revisión específica del benchmark CIS
sudo kube-bench run --benchmark cis-1.8

# O mapear por versión de Kubernetes
sudo kube-bench --version 1.27

# Benchmarks específicos de distribuciones gestionadas
sudo kube-bench run --benchmark eks-1.5.0
sudo kube-bench run --benchmark gke-1.6.0
sudo kube-bench run --benchmark rke2-cis-1.7

5. Ejecutar u omitir comprobaciones individuales

Enfocar o excluir IDs de comprobación específicos durante los ciclos de remediación:

# Ejecutar solo comprobaciones específicas
sudo kube-bench run --targets master --check 1.2.1,1.2.2

# Omitir comprobaciones ruidosas/aceptadas conocidas
sudo kube-bench run --targets node --skip 4.2.6

6. Producir salida legible por máquina

Emitir JSON o JUnit para ingestión en pipelines, SIEM o paneles de control, y escribir en un archivo:

# JSON a un archivo
sudo kube-bench run --targets master,node --json --outputfile kube-bench-report.json

# JUnit (para informes de pruebas CI)
sudo kube-bench --junit --outputfile kube-bench-junit.xml

# Formato AWS Security Finding Format (para Security Hub)
sudo kube-bench run --targets node --asff

7. Clasificar y remediar los hallazgos FAIL/WARN

Cada comprobación fallida imprime una remediación. Aplicar la solución recomendada por CIS en el nodo/manifiesto, por ejemplo, ajustando las banderas del API server en el manifiesto del pod estático:

# Ejemplo de remediación para un FAIL común del plano de control:
# CIS 1.2.x — asegurar que anonymous-auth esté deshabilitado en el API server.
# Editar el manifiesto del pod estático y establecer la bandera:
sudo vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
#   - --anonymous-auth=false
# El kubelet reinicia el pod estático automáticamente.

# Ejemplo de remediación de nodo — permisos del archivo de configuración del kubelet (CIS 4.1.x):
sudo chmod 600 /etc/kubernetes/kubelet/kubelet-config.json
sudo chown root:root /etc/kubernetes/kubelet/kubelet-config.json

8. Re-validar después de la remediación

Volver a ejecutar el destino relevante y confirmar que las comprobaciones previamente fallidas ahora son PASS, luego realizar un seguimiento de la puntuación a lo largo del tiempo:

sudo kube-bench run --targets master --check 1.2.1 --json --outputfile recheck.json

# Opcional: persistir resultados en PostgreSQL para seguimiento de tendencias
sudo kube-bench run --targets master,node --pgsql

Herramientas y recursos

Herramienta / RecursoPropósitoEnlace
kube-benchVerificador del CIS Kubernetes Benchmarkhttps://github.com/aquasecurity/kube-bench
Documentación de kube-benchEjecución / plataformas / banderashttps://aquasecurity.github.io/kube-bench/
CIS Kubernetes BenchmarkEstándar de endurecimiento fuentehttps://www.cisecurity.org/benchmark/kubernetes
Trivy OperatorCumplimiento continuo en clúster + escaneo de vulnerabilidadeshttps://github.com/aquasecurity/trivy-operator
kube-hunterHerramienta complementaria de pruebas de penetraciónhttps://github.com/aquasecurity/kube-hunter

Criterios de validación

  • kube-bench instalado (kube-bench version) o ejecutándose como un Job.
  • Escaneo ejecutado contra el benchmark correcto para la versión de Kubernetes del clúster.
  • Destinos master, node, etcd y policies escaneados cada uno.
  • Salida JSON/JUnit producida para ingestión en pipeline/panel de control.
  • Hallazgos FAIL y WARN clasificados y priorizados.
  • Remediación CIS aplicada a manifiestos del plano de control y configuraciones de nodo.
  • Re-ejecución confirma que las comprobaciones previamente fallidas ahora son PASS.
  • Resultados registrados a lo largo del tiempo (archivo o PostgreSQL).

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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