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Google系统架构解密：构建安全可靠的系统

by Heather Adkins, Betsy Beyer, Paul Blankinship, Piotr Lewandowski, Ana Oprea, Adam Stubblefield

September 2021

Beginner to intermediate

392 pages

12h 13m

Chinese

Posts & Telecom Press

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1.1 从密码和电钻谈起
1.3.1 机密性1.3.2 完整性
1.4 可靠性与安全性：共性1.4.1 隐形1.4.2 评估1.4.3 简洁性1.4.4 演变1.4.5 弹性1.4.6 从设计到生产1.4.7 调查系统和日志1.4.8 危机响应
1.5 小结
2.2.1 业余爱好者2.2.2 漏洞研究人员2.2.3 黑客活动家2.2.4 犯罪分子2.2.5 自动化和人工智能2.2.6 内部人员
2.3.1 威胁情报2.3.2 网络杀伤链2.3.3 TTP
2.5 小结
3.1 生产环境中的安全代理
4.1.1 特性需求4.1.2 非功能性需求4.1.3 功能与涌现特性4.1.4 案例：Google的设计文档
4.3.1 案例：微服务和Google Web应用程序框架
4.4 初始速度和持续速度
5.1.1 最小特权5.1.2 零信任网络5.1.3 零接触5.2 基于风险的访问分类
5.3.1 API功能最小化5.3.2 Breakglass机制5.3.3 审计
5.3.4 测试和最小特权5.3.5 诊断被拒绝的访问
5.4 工作案例：配置分发5.4.1 基于OpenSSH实现的POSIX API5.4.2 软件更新API5.4.3 自定义OpenSSH ForceCommand5.4.4 自定义HTTP接收器（边车）5.4.5 自定义HTTP接收器（内置）5.4.6 权衡取舍
5.5.1 使用高级授权控件5.5.2 投入广泛使用的授权框架
5.6 高级控制5.6.1 MPA5.6.2 3FA5.6.3 业务依据
5.6.5 代理5.7 权衡和冲突5.7.1 增加了安全复杂性5.7.2 对合作商及公司文化的影响5.7.3 影响安全性的质量数据和系统5.7.4 对用户工作效率的影响5.7.5 对开发复杂性的影响
6.1 为什么易理解性很重要6.1.1 系统不变量6.1.2 分析不变量
6.2 设计易理解的系统6.2.1 复杂性与易理解性6.2.2 分解复杂性
6.3 系统架构 (1/3)6.3.1 易于理解的接口规范6.3.2 易于理解的身份、认证和访问控制
6.3.3 安全边界
6.4.1 使用应用程序框架满足服务需求6.4.2 理解复杂的数据流6.4.3 考虑API的可用性
7.2 变更中的设计
7.3.1 让依赖项保持最新并频繁重建7.3.2 用自动化测试让发布更频繁7.3.3 使用容器7.3.4 使用微服务
7.4.1 短期变更：零日漏洞7.4.2 中期变更：改善安全态势
7.4.3 长期变更：外部需求
8.2 纵深防御8.2.1 特洛伊木马8.2.2 Google App Engine分析
8.3.1 区分故障成本8.3.2 部署响应机制
8.3.3 负责任的自动化
8.4.1 角色分离8.4.2 位置分离
8.5 故障域和冗余8.5.1 故障域8.5.2 组件类型8.5.3 控制冗余
8.6.1 验证关键区域8.6.2 验证实践
9.1.1 随机错误9.1.2 意外错误9.1.3 软件错误
9.2 恢复机制的设计原则 (1/4)9.2.1 面向快速恢复的设计（受政策监督）9.2.2 限制对外部时间观念的依赖9.2.3 回滚所代表的安全性和可靠性间的权衡
9.2.4 使用显式吊销机制9.2.5 了解精确到字节的预期状态
9.2.6 面向测试和持续验证的设计
9.3.1 访问控制9.3.2 通信9.3.3 响应人员的习惯
9.5 小结
10.1 攻守双方的策略10.1.1 攻方的策略
10.2 面向防御的设计10.2.1 具有防御能力的架构
10.3 缓解攻击10.3.1 监控与告警10.3.2 优雅降级10.3.3 DoS防护系统10.3.4 有策略的响应
10.4.1 用户行为10.4.2 客户端重试行为
11.1 受信任的公共CA的背景
11.4 设计、开发和维护过程中的考虑11.4.1 选择编程语言11.4.2 复杂与简明11.4.3 保护第三方和开源组件11.4.4 测试11.4.5 CA密钥材料的弹性11.4.6 数据验证
12.1.1 使用框架的好处12.1.2 案例：用于创建RPC后端的框架
12.2.1 SQL注入漏洞：TrustedSqlString12.2.2 预防XSS漏洞：SafeHtml
12.3.1 用于常见任务的简单、安全、可靠的库12.3.2 部署策略
12.4.1 避免多层嵌套12.4.2 消除YAGNI类代码12.4.3 偿还技术债务12.4.4 重构
12.5.1 选择合适的工具12.5.2 使用强类型12.5.3 检查代码
13.1 单元测试13.1.1 编写有效的单元测试13.1.2 编写单元测试的时机13.1.3 单元测试对代码的影响
13.4.1 模糊引擎的工作原理13.4.2 编写有效的模糊测试驱动程序13.4.3 示例fuzzer
13.4.4 持续模糊测试
13.5.1 自动代码检查工具13.5.2 如何将静态分析集成至开发工作流中
13.5.3 抽象解释
13.6 小结
14.1 概念和术语
14.3.1 强制做代码审查14.3.2 依赖自动化14.3.3 验证工件，而不仅仅是人14.3.4 将配置视为代码
14.5.1 二进制文件来源14.5.2 基于来源的部署策略14.5.3 可验证的构建
14.5.4 部署阻塞点14.5.5 部署后验证
14.6.1 一步步来14.6.2 提供可操作的错误消息14.6.3 确保来源信息明确14.6.4 创建明确的策略
14.7 重温基于威胁建模部署安全措施14.8 小结
15.1.1 案例：临时文件15.1.2 调试技巧
15.1.3 当陷入困境时该怎么办
15.1.4 协同调试：一种教学方法15.1.5 安全调查与系统调试间的差异
15.2.1 将日志设计为不可变的15.2.2 考虑隐私要素15.2.3 确定要保留哪些安全相关的日志
15.2.4 日志记录成本
15.3.1 可靠性15.3.2 安全性
16.1 “灾难”的定义
16.4 建立事件响应团队16.4.1 确定团队成员和角色16.4.2 制订团队章程16.4.3 建立严重性和优先级模型16.4.4 确定与IR团队合作的运营参数16.4.5 制订响应计划
16.4.7 确保访问和更新机制就位16.5 在事件发生前预先安排系统和人员16.5.1 配置系统16.5.2 培训
16.6 测试系统和响应计划16.6.1 审计自动化系统16.6.2 开展非侵入式桌面演练16.6.3 在生产环境中测试响应16.6.4 红队测试16.6.5 评估响应
16.7.1 具有全球影响的测试16.7.2 DiRT演习测试紧急访问16.7.3 行业级漏洞
17.1.1 事件分诊17.1.2 入侵与缺陷
17.2.1 第一步：不要惊慌17.2.2 开展响应17.2.3 组建自己的事件团队17.2.4 OpSec17.2.5 牺牲好的OpSec实践换取更大的利益17.2.6 调查过程
17.3.1 并行处理事件17.3.2 移交17.3.3 士气
17.4.1 误解17.4.2 拐弯抹角17.4.3 会议17.4.4 让合适的人了解合适的细节
17.5.1 分诊17.5.2 宣布事件17.5.3 沟通和OpSec17.5.4 开始处理事件17.5.5 移交17.5.6 交还事件调查工作17.5.7 准备沟通和补救17.5.8 结束
18.3.1 确定恢复范围18.3.2 恢复过程的考虑因素18.3.3 恢复检查清单
18.4.1 隔离资产18.4.2 系统恢复和软件升级18.4.3 数据过滤18.4.4 恢复数据18.4.5 更换凭据和密钥
18.7.1 被入侵的云实例18.7.2 大规模钓鱼攻击18.7.3 需要复杂恢复工作的、有针对性的攻击
19.1 背景和团队发展史
19.5 设计纵深防御机制
19.7 小结
20.1.1 专家的作用20.1.2 了解安全专业知识
20.2 将安全性整合到组织中 (1/2)20.2.1 嵌入安全人员和安全团队20.2.2 案例：Google的嵌入式安全20.2.3 特殊的团队：蓝队和红队
20.2.4 外部研究者
21.1.1 默认的安全性和可靠性文化21.1.2 评审文化21.1.3 意识文化
21.1.4 说“是”的文化21.1.5 接受必然性的文化21.1.6 可持续发展文化
21.2.1 对齐项目目标和激励参与者21.2.2 通过风险规避机制减少恐惧21.2.3 使安全兜底措施成为常态21.2.4 提高生产力和可用性21.2.5 多沟通，保持透明21.2.6 怀抱同理心
21.3.1 了解决策过程21.3.2 为变革立案21.3.3 选择自己的战场21.3.4 升级和问题解决
封面介绍

Overview

如何保证大型分布式服务能够安全、可靠地运行？拥有亿级用户和复杂业务场景的Google让这件事看起来很简单，但事实并非如此。在本书中，Google的SRE团队和安全团队分享了他们的前沿经验和真知灼见，并展示了互联网级别的服务如何保障安全性和可靠性。

随着DevSecOps日渐兴起，这本从Google和整个行业的经验中提炼方法论的书，将帮助你洞悉软件系统的安全可靠之道。你将通过以下几点来学习如何构建安全、可靠的系统。

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