Ricerca delle vulnerabilità e Penetration Test per Architetture Serverless

Il lavoro di tesi proposto è volto allo studio delle architetture Serverless, strutture che permettono agli sviluppatori di comporre facilmente applicazioni distribuite su molti servizi all’interno di un cloud, senza la necessità di gestire il server. Più nello specifico sono state studiate le FaaS (Function-as-a-Service), un modello di elaborazione cloud basato su eventi in cui il codice viene distribuito in container gestiti dalla piattaforma, e successivamente eseguito on-demand. A seguito di una prima parte di ricerca dello stato dell'arte, l'attenzione si è spostata sulla ricerca di vulnerabilità nel contesto del servizio OpenFaaS, un framework open-source che permette agli sviluppatori di distribuire facilmente funzioni e microservizi. Il deployment è stato fatto faasd, quest’ultimo è una semplificazione di OpenFaaS, usa le stesse componenti e lo stesso ecosistema di OpenFaaS ma usa Containerd al posto di Kubernetes. Dopo una prima fase di installazione e log-in il lavoro si è concentrato nelle varie metodologie di penetration test, nonché di ricerca delle vulnerabilità di sicurezza associate a tale paradigma. In informatica, il penetration test è il processo operativo di analisi o valutazione della sicurezza di un sistema o di una rete, simulando l'attacco di un potenziale utente malintenzionato. Nell'ultima fase sono stati condotti vari tentativi di attacco al sistema OpenFaaS tramite l'ausilio di alcuni tool. Inizialmente è stata fatta un'analisi della rete e del traffico tramite tool quali NMAP e Wireshark, per comprenderne meglio la struttura e come faasd creasse le funzioni a partire dai container. Infine, tramite OpenFaaS sono state create delle funzioni per testare la sicurezza e l'affidabilità di quest'ultima. In particolare, le funzioni indagano all'interno dei container al fine di comprendere la possibilità di eseguire code injection e rilevare possibili dati sensibili nel filesystem dell'immagine Docker così come nelle variabili d'ambiente.

Ottimizzazione di un Data Warehouse con Google Cloud Platform

I dati sono una risorsa di valore inestimabile per tutte le organizzazioni. Queste informazioni vanno da una parte gestite tramite i classici sistemi operazionali, dall’altra parte analizzate per ottenere approfondimenti che possano guidare le scelte di business. Uno degli strumenti fondamentali a supporto delle scelte di business è il data warehouse. Questo elaborato è il frutto di un percorso di tirocinio svolto con l'azienda Injenia S.r.l. Il focus del percorso era rivolto all'ottimizzazione di un data warehouse che l'azienda vende come modulo aggiuntivo di un software di nome Interacta. Questo data warehouse, Interacta Analytics, ha espresso nel tempo notevoli criticità architetturali e di performance. L’architettura attualmente usata per la creazione e la gestione dei dati all'interno di Interacta Analytics utilizza un approccio batch, pertanto, l’obiettivo cardine dello studio è quello di trovare soluzioni alternative batch che garantiscano un risparmio sia in termini economici che di tempo, esplorando anche la possibilità di una transizione ad un’architettura streaming. Gli strumenti da utilizzare in questa ricerca dovevano inoltre mantenersi in linea con le tecnologie utilizzate per Interacta, ossia i servizi della Google Cloud Platform. Dopo una breve dissertazione sul background teorico di questa area tematica, l'elaborato si concentra sul funzionamento del software principale e sulla struttura logica del modulo di analisi. Infine, si espone il lavoro sperimentale, innanzitutto proponendo un'analisi delle criticità principali del sistema as-is, dopodiché ipotizzando e valutando quattro ipotesi migliorative batch e due streaming. Queste, come viene espresso nelle conclusioni della ricerca, migliorano di molto le performance del sistema di analisi in termini di tempistiche di elaborazione, di costo totale e di semplicità dell'architettura, in particolare grazie all'utilizzo dei servizi serverless con container e FaaS della piattaforma cloud di Google.