[Paper] 基于本体的 OT 环境中容器部署安全风险识别方法

Source: arXiv - 2601.04010v1

概述

本文提出了 Container Security Risk Ontology (CSRO)，一种模型驱动的框架，使工程师能够自动识别和量化容器化运营技术（OT）部署中的安全风险。通过形式化容器制品、攻击场景和风险评估规则之间的关系，CSRO 弥合了低层容器配置与高层安全决策之间的鸿沟——随着 OT 环境采用 Docker 风格的微服务，这一需求日益关键。

关键贡献

• 统一本体，捕获五个相互关联的领域：对手行为、上下文假设、攻击场景、风险评估规则和容器安全工件。
• 端到端风险计算：从具体的容器描述符（例如 privileged 标志、网络能力）到可复现的风险分数。
• 工具无关的集成：本体可以链接到现有的 CI/CD 流水线、IaC 清单（Docker‑Compose、Helm）和安全扫描器，而无需重写它们。
• 案例研究验证 在真实的 OT 环境中，展示 CSRO 能自动标记手动审计可能遗漏的高风险配置。
• 模块化设计 将技术（容器层）与更高层次的主机和组织层风险因素隔离，便于未来扩展。

方法论

1. 领域分析 – 作者调查了 OT 容器部署，识别出常见的特权模式，并绘制了 IT、OT 与安全团队之间的知识缺口。
2. 本体工程 – 使用 OWL（Web 本体语言），他们将五个领域编码为类、属性和推理规则。例如，一条规则可以表述为：如果容器使用 --privileged 且 挂载了主机的 /dev 目录，则攻击场景“提升为主机根用户”变为适用。
3. 风险评估规则 – 每个攻击场景都关联一个量化风险公式（例如类似 CVSS 的评分），该公式将可能性（来源于对手能力）和影响（来源于 OT 资产的关键性）相结合。
4. 工具链集成 – 轻量级解析器从 Dockerfile、Compose 文件或 Kubernetes 清单中提取容器描述，并填充本体。随后推理机（如 Pellet）自动推导出适用的攻击场景并计算风险等级。
5. 案例研究评估 – 该方法在一家使用容器化监控代理的真实 OT 工厂中进行应用。作者将 CSRO 生成的风险分数与手动安全审计结果进行对比。

结果与发现

• 自动化：CSRO 识别出 12 个高风险容器，这些容器在手动审查中被遗漏，审计时间减少约 70 %。
• 可重复性：在不同机器上将相同的制品通过本体运行，得到相同的风险评分，确认了确定性行为。
• 可解释性：每个风险标记都可追溯到特定的本体规则，使工程师容易理解 为什么 容器存在风险（例如，“特权标志 + 主机网络 = 潜在的数据包注入”）。
• 可扩展性：推理步骤在标准笔记本电脑上处理 250 个容器定义耗时不足 3 秒，表明适用于 CI 流水线。

实际影响

• CI/CD 安全门 – 团队可以将 CSRO 检查嵌入构建流水线，在镜像超过可配置的风险阈值并到达生产 OT 网络之前将其拒绝。
• 动态合规 – 由于本体是数据驱动的，合规团队可以在不修改代码的情况下更新风险评估规则（例如，新 CVE 影响分数），使风险模型与新兴威胁保持同步。
• 跨团队对齐 – 共享本体充当 OT 工程师、IT 运维和安全分析师之间的共同语言，减少围绕特权容器使用的沟通误差。
• 事件响应优先级 – 风险分数可以输入工单系统，自动为暴露关键 OT 资产的容器分配更高的严重性。
• 更广泛风险模型的基础 – 模块化结构使得以后轻松加入主机层面的因素（例如，内核加固）或组织策略（例如，基于角色的访问控制）。

Limitations & Future Work

• Scope limited to container‑level technical controls – Host‑hardening measures, network segmentation policies, and organisational processes are not yet modelled.
• Ontology maintenance overhead – Keeping the knowledge base up‑to‑date with new container features or OT‑specific attack patterns requires dedicated effort.
• Evaluation confined to a single case study – Wider validation across different industries (e.g., energy, manufacturing) would strengthen generalisability.
• Future directions include extending CSRO to cover Kubernetes‑level constructs, integrating threat‑intel feeds for dynamic likelihood estimation, and building a visual dashboard for non‑technical stakeholders.

作者

• Yannick Landeck
• Dian Balta
• Martin Wimmer
• Christian Knierim

论文信息

• arXiv ID: 2601.04010v1
• 分类: cs.SE, cs.CR
• 出版日期: 2026年1月7日
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