Kubernetes RBAC 風險剖析與雲原生安全防禦實踐

引言

在雲原生環境中，Role‑Based Access Control (RBAC) 是 Kubernetes 內建的授權機制，決定了使用者、服務帳號與 Pod 在叢集內能執行哪些操作。然而，RBAC 的設計雖然靈活，但若配置不當，將成為攻擊者提升權限與橫向移動的主要跳板。本文將針對 RBAC 的主要風險進行剖析，並提供基於 Google Kubernetes Engine (GKE) 的最佳實踐與雲原生安全防禦策略，協助資安與雲端工程師落實零信任安全框架。

RBAC 的核心概念與常見誤用

Role / ClusterRole：定義允許的資源與動作。
RoleBinding / ClusterRoleBinding：將角色綁定至使用者、群組或服務帳號。
ServiceAccount：Pod 內部使用的身份，常被攻擊者利用於服務帳號滲透。

常見的 RBAC 誤用包含：

將 cluster-admin 給予開發人員或 CI/CD 服務帳號，導致任意命名空間甚至整個叢集可被完全控制。
使用 system:masters 群組的權限，繞過細粒度權限控制。
缺少 resourceQuota 與 limitRange 的監控，導致資源濫用。
忽略 admission controllers 如 OPA Gatekeeper，無法在資源創建前強制執行策略。

上述失誤不僅違反了最小權限原則，也為攻擊者提供了橫向移動與持續存活的機會。

攻擊者利用 RBAC 的典型手法

攻擊者在入侵 Kubernetes 叢集後，常透過以下手段利用 RBAC 進行權限提升：

發現並利用擁有 system:node-problem-detector 角色的服務帳號，執行 kubectl exec 進入節點。
利用 ClusterRoleBinding 中的 system:authenticated 群組，將自己新增至高權限角色。
利用 ClusterRoleBinding 中的 cluster-admin 角色，直接修改叢集設定或建立新的 ServiceAccount。

此類行為對應 MITRE ATT&CK 的 T1068（Privilege Escalation）與 T1136（Create Account）技術。

Google Cloud Kubernetes Engine (GKE) RBAC 最佳實踐

Google Cloud 為 GKE 提供了一系列 RBAC 的最佳實踐與工具，並在官方文件中明確說明了「最小權限」的實施方式 (Google Cloud, 2025)。以下列出關鍵步驟：

使用 IAM 與 Kubernetes RBAC 的結合：將 GCP IAM 角色映射至 Kubernetes Role，避免直接使用內建的 cluster-admin 角色 (Google Cloud, 2025)。
實施 Namespace Isolation：為每個應用建立獨立命名空間，並使用 Role 及 RoleBinding 控制該命名空間內的權限。
啟用 OPA Gatekeeper 或 Kyverno：在資源創建前執行策略，確保 RBAC 角色不被過度授權 (Google Cloud, 2025)。
使用 Audit Logging：監控 kubectl get、create 及 delete 等操作，並將日誌發送至 Cloud Logging 與 Security Command Center (Google Cloud, 2025)。
定期執行 RBAC Review：利用 rbac-lookup 或自訂腳本掃描不必要的 ClusterRoleBinding，並採用自動化工具修正 (Google Cloud, 2025)。

實作範例：將 GCP IAM 角色映射至 Kubernetes ClusterRole

📂 收合（點我收起）

# 定義 GCP IAM 角色
gcloud iam service-accounts create k8s-admin 
  --display-name="K8s Admin Service Account"

# 授予角色
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID 
  --member="serviceAccount:k8s-admin@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" 
  --role="roles/container.admin"

# 在 Kubernetes 中建立 ServiceAccount 與 ClusterRoleBinding
kubectl create serviceaccount k8s-admin-sa -n kube-system
kubectl create clusterrolebinding k8s-admin-binding 
  --clusterrole=cluster-admin 
  --serviceaccount=kube-system:k8s-admin-sa

上述範例說明如何將 GCP IAM 角色與 Kubernetes ClusterRole 進行映射，確保權限的可追蹤性與可審計性 (Google Cloud, 2025)。

監控與審計：確保 RBAC 的可視化

Audit API：啟用 Kubernetes audit.k8s.io API，捕捉所有授權決策並輸出至 Cloud Logging。
Alerting Rules：設定 Cloud Monitoring 以偵測 cluster-admin 或 system:masters 權限的異常使用。
Threat Hunting：結合 SIEM 與 SOAR，將 RBAC 相關事件與外部威脅情報連結，快速定位潛在攻擊者。

零信任安全框架下的 RBAC 強化策略

採用 “Never Trust, Always Verify” 原則：即使使用者已在叢集內，也需透過 OIDC、JWT 進行多層驗證。
使用 短生命週期的 ServiceAccount Token：讓 Token 只在短時間內有效，降低被竊取後的持續存活風險。
實施 Pod Security Policies / OPA Gatekeeper：限制容器只能以非 root 身份執行，並限制許可的 API 版本。
透過 Network Policies 限制 Pod 之間的通訊，避免因 RBAC 權限被濫用而造成跨命名空間攻擊。

未來趨勢：RBAC 與安全治理的演進

隨著雲原生技術的普及，RBAC 仍是核心授權機制，但其治理已不再僅依賴手動配置。未來的主要趨勢包括：

自動化的 Role Discovery & Cleanup：利用機器學習分析權限使用模式，自動建議或移除不必要的角色。
整合 Policy-as-Code 與 Infrastructure-as-Code：在 Terraform 或 Pulumi 中直接描述 RBAC，確保配置一致性。
加強 Identity Federation：將多雲身份系統統一映射至 Kubernetes，降低單點失效。
更細粒度的 Attribute-Based Access Control (ABAC)：在 RBAC 基礎上加入屬性判斷，提升授權靈活度。

結論

RBAC 是 Kubernetes 叢集安全的基石，但其設計的靈活性也帶來配置複雜與風險。透過 Google Cloud 的最佳實踐、監控審計、零信任策略以及自動化治理工具，組織能夠在保留彈性的同時，實現最小權限與可追蹤性的安全目標。未來隨著安全治理自動化的成熟，RBAC 將與 ABAC 等更細粒度的授權模式結合，為雲原生環境提供更堅固的安全防護。

MITRE ATT&CK 對應

T1068 – Privilege Escalation (利用 RBAC 授予高權限角色)
T1136 – Create Account (建立高權限 ServiceAccount)
T1087 – Account Discovery (列舉叢集內角色與綁定)
T1110 – Brute Force (嘗試多個 ServiceAccount）

參考資料與原文來源

Google Cloud. (2025). GKE RBAC 最佳实践. https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/best-practices/rbac?hl=zh-cn
Google Cloud. (2025). GKE 角色型存取權控管(RBAC) 的最佳做法 – Google Cloud. https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/best-practices/rbac?hl=zh-tw
小佑科技. (2025). 掌控你的角色！探索Kubernetes RBAC. https://www.dosec.cn/product/106.html
Kubernetes. (2025). 基于角色的访问控制良好实践. https://v1-32.docs.kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/security/rbac-good-practices/
teamssix. (2025). awesome cloud security. https://github.com/teamssix/awesome-cloud-security

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