Questions d’entretien pour ingénieur sécurité senior

# Exemple : Conception d'API sécurisée
from functools import wraps
from flask import request, abort
import jwt

def require_auth(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            abort(401)
        
        try:
            payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
            # Limitation du débit
            if check_rate_limit(payload['user_id']):
                abort(429)
            # Autorisation
            if not has_permission(payload['user_id'], request.path):
                abort(403)
        except jwt.InvalidTokenError:
            abort(401)
        
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

@app.route('/api/sensitive-data')
@require_auth
def get_sensitive_data():
    # Journalisation d'audit
    log_access(request.user_id, 'sensitive-data', 'read')
    return jsonify(data)

# Exemple d'automatisation CSPM
import boto3
from datetime import datetime

class AWSSecurityPosture:
    def __init__(self):
        self.ec2 = boto3.client('ec2')
        self.s3 = boto3.client('s3')
        self.iam = boto3.client('iam')
        self.findings = []
    
    def check_s3_encryption(self):
        """Vérifier le chiffrement du bucket S3"""
        buckets = self.s3.list_buckets()['Buckets']
        
        for bucket in buckets:
            bucket_name = bucket['Name']
            try:
                encryption = self.s3.get_bucket_encryption(
                    Bucket=bucket_name
                )
            except:
                self.findings.append({
                    'severity': 'high',
                    'resource': bucket_name,
                    'issue': 'Bucket S3 non chiffré',
                    'remediation': 'Activer le chiffrement par défaut'
                })
    
    def check_security_groups(self):
        """Vérifier les groupes de sécurité trop permissifs"""
        sgs = self.ec2.describe_security_groups()['SecurityGroups']
        
        for sg in sgs:
            for rule in sg.get('IpPermissions', []):
                for ip_range in rule.get('IpRanges', []):
                    if ip_range.get('CidrIp') == '0.0.0.0/0':
                        self.findings.append({
                            'severity': 'critical',
                            'resource': sg['GroupId'],
                            'issue': f"Le groupe de sécurité autorise 0.0.0.0/0 sur le port {rule.get('FromPort')}",
                            'remediation': 'Restreindre les plages d'adresses IP sources'
                        })
    
    def check_iam_policies(self):
        """Vérifier les politiques IAM trop permissives"""
        users = self.iam.list_users()['Users']
        
        for user in users:
            policies = self.iam.list_attached_user_policies(
                UserName=user['UserName']
            )['AttachedPolicies']
            
            for policy in policies:
                if policy['PolicyName'] == 'AdministratorAccess':
                    self.findings.append({
                        'severity': 'high',
                        'resource': user['UserName'],
                        'issue': 'L'utilisateur a AdministratorAccess',
                        'remediation': 'Appliquer le principe du moindre privilège'
                    })
    
    def generate_report(self):
        self.check_s3_encryption()
        self.check_security_groups()
        self.check_iam_policies()
        
        return {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'total_findings': len(self.findings),
            'critical': len([f for f in self.findings if f['severity'] == 'critical']),
            'high': len([f for f in self.findings if f['severity'] == 'high']),
            'findings': self.findings
        }

# Contexte de sécurité des pods et enforcement du namespace
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: production
  labels:
    pod-security.kubernetes.io/enforce: restricted
    pod-security.kubernetes.io/audit: restricted
    pod-security.kubernetes.io/warn: restricted
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: api
  namespace: production
spec:
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    seccompProfile:
      type: RuntimeDefault
  containers:
    - name: api
      image: example/api:latest
      securityContext:
        allowPrivilegeEscalation: false
        readOnlyRootFilesystem: true
        capabilities:
          drop: ["ALL"]

# Politique réseau pour l'isolation des pods
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: deny-all-ingress
  namespace: production
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress: []
  egress:
  - to:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          name: kube-system
    ports:
    - protocol: UDP
      port: 53

# Exemple de fonction Lambda sécurisée
import json
import boto3
import os
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_lambda_powertools import Logger, Tracer

logger = Logger()
tracer = Tracer()

@tracer.capture_lambda_handler
@logger.inject_lambda_context
def lambda_handler(event, context):
    # Validation des entrées
    if 'user_id' not in event:
        return {
            'statusCode': 400,
            'body': json.dumps({'error': 'ID utilisateur manquant'})
        }
    
    # Utiliser les rôles IAM, pas les informations d'identification codées en dur
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table = dynamodb.Table(os.environ['TABLE_NAME'])
    
    # Moindre privilège - n'accéder qu'à ce qui est nécessaire
    try:
        response = table.get_item(
            Key={'user_id': event['user_id']}
        )
        
        # Ne pas exposer les erreurs internes
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps(response.get('Item', {}))
        }
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur : {str(e)}")
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps({'error': 'Erreur interne du serveur'})
        }

# Pipeline de sécurité GitLab CI/CD
stages:
  - build
  - test
  - security
  - deploy

# Analyse SAST
sast:
  stage: security
  script:
    - sonar-scanner \
        -Dsonar.projectKey=myapp \
        -Dsonar.sources=. \
        -Dsonar.host.url=$SONAR_URL
  allow_failure: false

# Analyse des dépendances
dependency_scan:
  stage: security
  script:
    - npm audit --audit-level=high
    - snyk test --severity-threshold=high
  allow_failure: false

# Analyse de conteneur
container_scan:
  stage: security
  script:
    - trivy image --severity HIGH,CRITICAL myapp:latest
  allow_failure: false

# Analyse DAST
dast:
  stage: security
  script:
    - zap-baseline.py -t https://staging.example.com
  allow_failure: true

# Contrôles de sécurité automatisés
class SecurityCodeReview:
    def __init__(self, code_diff):
        self.code_diff = code_diff
        self.issues = []
    
    def check_hardcoded_secrets(self):
        """Détecter les informations d'identification codées en dur"""
        patterns = [
            r'password\s*=\s*["\'].*["\']',
            r'api_key\s*=\s*["\'].*["\']',
            r'secret\s*=\s*["\'].*["\']',
            r'token\s*=\s*["\'].*["\']'
        ]
        
        for pattern in patterns:
            if re.search(pattern, self.code_diff, re.IGNORECASE):
                self.issues.append({
                    'type': 'hardcoded_secret',
                    'severity': 'critical',
                    'message': 'Informations d'identification potentiellement codées en dur détectées'
                })
    
    def check_sql_injection(self):
        """Détecter une injection SQL potentielle"""
        if re.search(r'execute\([^?].*\+.*\)', self.code_diff):
            self.issues.append({
                'type': 'sql_injection',
                'severity': 'high',
                'message': 'Injection SQL potentielle - utiliser des requêtes paramétrées'
            })
    
    def check_xss(self):
        """Détecter un XSS potentiel"""
        if 'innerHTML' in self.code_diff or 'dangerouslySetInnerHTML' in self.code_diff:
            self.issues.append({
                'type': 'xss',
                'severity': 'high',
                'message': 'XSS potentiel - assainir les entrées utilisateur'
            })

# Modèle de menace STRIDE
threat_model = {
    'application': 'API de paiement',
    'threats': [
        {
            'category': 'Spoofing',
            'threat': 'L'attaquant se fait passer pour un utilisateur légitime',
            'mitigation': 'Implémenter OAuth 2.0 + JWT',
            'status': 'implemented'
        },
        {
            'category': 'Tampering',
            'threat': 'Montant de la transaction modifié en transit',
            'mitigation': 'Utiliser HTTPS + signature de requête',
            'status': 'implemented'
        },
        {
            'category': 'Repudiation',
            'threat': 'L'utilisateur nie avoir effectué la transaction',
            'mitigation': 'Journalisation d'audit complète',
            'status': 'planned'
        },
        {
            'category': 'Information Disclosure',
            'threat': 'Données sensibles exposées dans les journaux',
            'mitigation': 'Assainir les journaux, chiffrer les PII',
            'status': 'in_progress'
        },
        {
            'category': 'Denial of Service',
            'threat': 'API submergée de requêtes',
            'mitigation': 'Limitation du débit + WAF',
            'status': 'implemented'
        },
        {
            'category': 'Elevation of Privilege',
            'threat': 'L'utilisateur accède aux fonctions d'administration',
            'mitigation': 'RBAC + contrôles d'autorisation',
            'status': 'implemented'
        }
    ]
}

# Script de réponse aux incidents automatisé
import subprocess
import datetime

def isolate_host(ip_address):
    """Isoler l'hôte compromis"""
    # Bloquer au niveau du pare-feu
    subprocess.run([
        'iptables', '-A', 'INPUT', '-s', ip_address, '-j', 'DROP'
    ])
    
    # Désactiver l'interface réseau sur l'hôte
    subprocess.run([
        'ssh', f'admin@{ip_address}',
        'sudo', 'ifconfig', 'eth0', 'down'
    ])
    
    # Enregistrer l'action
    log_incident_action(
        action='host_isolation',
        target=ip_address,
        timestamp=datetime.datetime.now()
    )

def collect_forensics(ip_address):
    """Collecter des données forensiques"""
    commands = [
        'netstat -an',  # Connexions réseau
        'ps aux',       # Processus en cours d'exécution
        'last -a',      # Historique des connexions
        'find / -mtime -1',  # Fichiers modifiés récemment
    ]
    
    for cmd in commands:
        output = subprocess.run(
            ['ssh', f'admin@{ip_address}', cmd],
            capture_output=True
        )
        save_evidence(cmd, output.stdout)

# Authentification continue
def verify_access(user, resource, context):
    # Authentification multi-facteurs
    if not verify_mfa(user):
        return False
    
    # Vérification de la posture de l'appareil
    if not is_device_compliant(context['device_id']):
        return False
    
    # Vérification de l'emplacement
    if context['ip'] not in ALLOWED_LOCATIONS:
        return False
    
    # Score de risque
    risk_score = calculate_risk(user, context)
    if risk_score > THRESHOLD:
        require_step_up_auth()
    
    # Accès juste à temps
    grant_temporary_access(user, resource, duration='1h')
    
    return True

# Politique réseau (Kubernetes)
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: api-policy
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: api
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          app: frontend
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 8080
  egress:
  - to:
    - podSelector:
        matchLabels:
          app: database
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 5432

# Outil d'évaluation de la conformité
def assess_compliance(framework='NIST'):
    controls = load_framework_controls(framework)
    results = []
    
    for control in controls:
        status = check_control_implementation(control)
        results.append({
            'control_id': control.id,
            'description': control.description,
            'status': status,  # Implémenté, Partiel, Non implémenté
            'evidence': collect_evidence(control),
            'remediation': get_remediation_plan(control) if status != 'Implemented' else None
        })
    
    return generate_compliance_report(results)

# Automatisation du renseignement sur les menaces
import requests

def check_ioc(indicator, ioc_type='ip'):
    """Vérifier l'indicateur de compromission"""
    # Interroger la plateforme de renseignement sur les menaces
    response = requests.get(
        f'https://api.threatintel.com/v1/indicators/{ioc_type}/{indicator}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}
    )
    
    if response.json()['malicious']:
        # Bloquer au niveau du pare-feu
        block_indicator(indicator, ioc_type)
        
        # Alerter le SOC
        create_alert(
            severity='high',
            title=f'{ioc_type} malveillant détecté',
            description=f'{indicator} identifié comme malveillant',
            ioc=indicator,
            threat_actor=response.json()['threat_actor']
        )
        
        # Rechercher une activité connexe
        hunt_for_ioc(indicator)

def enrich_alert(alert):
    """Enrichir l'alerte de sécurité avec le renseignement sur les menaces"""
    context = {
        'ip_reputation': get_ip_reputation(alert.source_ip),
        'domain_age': get_domain_age(alert.domain),
        'ssl_cert': analyze_ssl_cert(alert.domain),
        'similar_incidents': find_similar_incidents(alert)
    }
    
    alert.context = context
    alert.risk_score = calculate_risk_score(context)
    return alert

# Chasser en fonction des techniques ATT&CK
class ThreatHunt:
    def __init__(self, siem_client):
        self.siem = siem_client
        self.findings = []
    
    def hunt_t1003_credential_dumping(self):
        """Chasser le vidage d'informations d'identification (T1003)"""
        query = '''
        EventID:4688 AND 
        (ProcessName:*lsass.exe* OR 
         ProcessName:*procdump* OR 
         ProcessName:*mimikatz*)
        '''
        
        results = self.siem.search(query, timeframe='24h')
        
        for event in results:
            self.findings.append({
                'technique': 'T1003 - Credential Dumping',
                'host': event['hostname'],
                'process': event['process_name'],
                'user': event['username'],
                'timestamp': event['timestamp'],
                'severity': 'critical'
            })
    
    def hunt_t1078_valid_accounts(self):
        """Chasser l'utilisation suspecte de comptes (T1078)"""
        query = '''
        EventID:4624 AND 
        LogonType:3 AND
        SourceIP:* NOT (SourceIP:10.* OR SourceIP:192.168.*)
        '''
        
        # Rechercher des schémas de connexion inhabituels
        results = self.siem.search(query, timeframe='7d')
        
        # Détecter les anomalies
        user_logins = {}
        for event in results:
            user = event['username']
            if user not in user_logins:
                user_logins[user] = []
            user_logins[user].append(event)
        
        # Signaler les utilisateurs avec des connexions depuis plusieurs pays
        for user, logins in user_logins.items():
            countries = set([l['source_country'] for l in logins])
            if len(countries) > 2:
                self.findings.append({
                    'technique': 'T1078 - Valid Accounts',
                    'user': user,
                    'countries': list(countries),
                    'severity': 'high'
                })
    
    def hunt_t1059_command_execution(self):
        """Chasser l'exécution de commandes suspectes (T1059)"""
        suspicious_commands = [
            'powershell -enc',
            'powershell -e ',
            'cmd /c echo',
            'wscript',
            'cscript'
        ]
        
        for cmd in suspicious_commands:
            query = f'EventID:4688 AND CommandLine:*{cmd}*'
            results = self.siem.search(query, timeframe='24h')
            
            for event in results:
                self.findings.append({
                    'technique': 'T1059 - Command Execution',
                    'host': event['hostname'],
                    'command': event['command_line'],
                    'user': event['username'],
                    'severity': 'high'
                })

-- Requête Splunk pour le mouvement latéral
index=windows EventCode=4624 LogonType=3
| stats dc(ComputerName) as unique_hosts by Account_Name
| where unique_hosts > 10
| sort - unique_hosts

-- Transferts sortants importants
index=firewall action=allowed
| stats sum(bytes_out) as total_bytes by src_ip, dest_ip
| where total_bytes > 1000000000
| sort - total_bytes

-- Clés de registre Run
index=windows EventCode=13 
TargetObject="*\\CurrentVersion\\Run*"
| table _time, ComputerName, User, TargetObject, Details

# Planification de la chasse automatisée
import schedule
import time

def run_daily_hunts():
    hunter = ThreatHunt(siem_client)
    
    # Exécuter toutes les requêtes de chasse
    hunter.hunt_t1003_credential_dumping()
    hunter.hunt_t1078_valid_accounts()
    hunter.hunt_t1059_command_execution()
    
    # Générer un rapport
    if hunter.findings:
        report = generate_hunt_report(hunter.findings)
        send_to_slack(report)
        create_tickets(hunter.findings)

# Planifier quotidiennement à 2 heures du matin
schedule.every().day.at("02:00").do(run_daily_hunts)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

# Rapport de chasse aux menaces

**Date :** 2024-01-15
**Chasseur :** Équipe de sécurité
**Hypothèse :** Activité de vidage d'informations d'identification

## Constatations
- 3 instances d'accès à la mémoire LSASS détectées
- Toutes provenant du même hôte compromis : WS-1234
- Utilisateur : compte_sous-traitant

## Mesures prises
1. Hôte affecté isolé
2. Informations d'identification réinitialisées pour compte_sous-traitant
3. Image forensique collectée
4. Règle de détection créée pour les incidents futurs

## Leçons apprises
- Besoin d'une meilleure surveillance des comptes de sous-traitants
- Mettre en œuvre un accès JIT pour les opérations privilégiées

# Manuel d'exécution de l'orchestration de la sécurité
def handle_phishing_alert(alert):
    """Réponse automatisée au phishing"""
    # Extraire les indicateurs
    email_data = parse_email(alert.email_id)
    sender = email_data['from']
    links = extract_links(email_data['body'])
    attachments = email_data['attachments']
    
    # Analyser les menaces
    for link in links:
        if is_malicious_url(link):
            block_url(link)
    
    for attachment in attachments:
        if is_malicious_file(attachment):
            quarantine_file(attachment)
    
    # Bloquer l'expéditeur
    if sender_reputation(sender) < THRESHOLD:
        block_sender(sender)
    
    # Rechercher des e-mails similaires
    similar_emails = search_emails(
        sender=sender,
        timeframe='24h'
    )
    
    # Supprimer de toutes les boîtes aux lettres
    for email in similar_emails:
        delete_email(email.id)
        notify_recipient(email.recipient)
    
    # Mettre à jour le renseignement sur les menaces
    add_to_blocklist(sender, links)
    
    # Créer un ticket
    create_incident_ticket(
        title=f'Campagne de phishing depuis {sender}',
        affected_users=len(similar_emails)
    )