performing-serverless-function-security-review

name	performing-serverless-function-security-review
description	对 AWS Lambda、Azure Functions 和 GCP Cloud Functions 中的无服务器函数（Serverless Function）执行安全审查，识别过度宽松的执行角色（Execution Role）、不安全的环境变量、注入漏洞和缺失的运行时保护措施。
domain	cybersecurity
subdomain	cloud-security
tags	["cloud-security","serverless","lambda","azure-functions","cloud-functions","security-review"]
version	1.0
author	mahipal
license	Apache-2.0

执行无服务器函数安全审查

适用场景

• 在生产部署前审计无服务器应用时
• 调查通过函数环境变量或日志潜在数据泄露时
• 评估受损无服务器函数执行角色的影响范围时
• 合规审查需要记录无服务器安全控制文档时
• 为无服务器部署构建安全默认模板时

不适用于：容器或虚拟机安全评估（应使用容器扫描工具）、API 安全测试（应在 API Gateway 层使用 DAST 工具），或实时无服务器威胁检测（应使用带安全代理的 AWS Lambda Extensions）。

前置条件

• 已配置适当权限的 AWS CLI、Azure CLI 和 gcloud CLI
• 具有读取函数配置、策略和执行角色的访问权限
• 已安装 Prowler 或 Checkov，用于自动化无服务器安全扫描
• 已安装 SAM CLI 或 Serverless Framework，用于本地函数分析
• 已启用 CloudTrail、Azure Monitor 或 Cloud Audit Logs，用于函数调用监控

工作流程

步骤 1：枚举所有无服务器函数及配置

列出各云提供商的所有函数及其运行时（Runtime）、内存、超时和网络设置。

# AWS Lambda：列出所有函数及关键安全属性
aws lambda list-functions \
  --query 'Functions[*].[FunctionName,Runtime,MemorySize,Timeout,Role,VpcConfig.VpcId,Layers[*].Arn]' \
  --output table

# 检查使用已弃用运行时的函数
aws lambda list-functions \
  --query 'Functions[?Runtime==`python3.7` || Runtime==`nodejs14.x` || Runtime==`dotnetcore3.1`].[FunctionName,Runtime]' \
  --output table

# Azure Functions：列出所有函数应用
az functionapp list \
  --query "[].{Name:name, Runtime:siteConfig.linuxFxVersion, ResourceGroup:resourceGroup, HttpsOnly:httpsOnly}" \
  -o table

# GCP Cloud Functions：列出所有函数
gcloud functions list \
  --format="table(name, runtime, status, httpsTrigger.url, serviceAccountEmail, vpcConnector)"

步骤 2：审计执行角色权限

审查附加到函数的 IAM 角色，识别过度宽松的策略。

# AWS：检查每个 Lambda 函数的执行角色
for func in $(aws lambda list-functions --query 'Functions[*].FunctionName' --output text); do
  role_arn=$(aws lambda get-function-configuration --function-name "$func" --query 'Role' --output text)
  role_name=$(echo "$role_arn" | awk -F'/' '{print $NF}')
  echo "=== $func -> $role_name ==="

  # 列出附加的策略
  aws iam list-attached-role-policies --role-name "$role_name" \
    --query 'AttachedPolicies[*].[PolicyName,PolicyArn]' --output table

  # 检查通配符操作
  for policy_arn in $(aws iam list-attached-role-policies --role-name "$role_name" --query 'AttachedPolicies[*].PolicyArn' --output text); do
    version=$(aws iam get-policy --policy-arn "$policy_arn" --query 'Policy.DefaultVersionId' --output text)
    aws iam get-policy-version --policy-arn "$policy_arn" --version-id "$version" \
      --query 'PolicyVersion.Document' --output json | python3 -c "
import json, sys
doc = json.load(sys.stdin)
for stmt in doc.get('Statement', []):
    actions = stmt.get('Action', [])
    if isinstance(actions, str): actions = [actions]
    resources = stmt.get('Resource', [])
    if isinstance(resources, str): resources = [resources]
    if '*' in actions or any(a.endswith(':*') for a in actions):
        print(f'  警告: {stmt[\"Effect\"]} {actions} 作用于 {resources}')
" 2>/dev/null
  done
done

步骤 3：检查环境变量中的密钥

扫描函数环境变量中是否存在硬编码的凭据（Credential）、API 密钥和数据库连接字符串。

# AWS Lambda：提取环境变量
for func in $(aws lambda list-functions --query 'Functions[*].FunctionName' --output text); do
  envvars=$(aws lambda get-function-configuration --function-name "$func" \
    --query 'Environment.Variables' --output json 2>/dev/null)
  if [ "$envvars" != "null" ] && [ -n "$envvars" ]; then
    echo "=== $func ==="
    echo "$envvars" | python3 -c "
import json, sys, re
vars = json.load(sys.stdin)
sensitive_patterns = [
    r'(?i)(password|secret|key|token|credential|api.?key)',
    r'(?i)(aws.?access|aws.?secret)',
    r'(?i)(database.?url|connection.?string|db.?pass)',
    r'AKIA[0-9A-Z]{16}'
]
for key, value in vars.items():
    for pattern in sensitive_patterns:
        if re.search(pattern, key) or re.search(pattern, str(value)):
            masked = value[:4] + '****' + value[-4:] if len(value) > 8 else '****'
            print(f'  敏感变量: {key} = {masked}')
            break
"
  fi
done

# Azure Functions：检查应用设置
for app in $(az functionapp list --query "[].name" -o tsv); do
  rg=$(az functionapp show --name "$app" --query "resourceGroup" -o tsv)
  echo "=== $app ==="
  az functionapp config appsettings list \
    --name "$app" --resource-group "$rg" \
    --query "[?contains(name,'KEY') || contains(name,'SECRET') || contains(name,'PASSWORD')].{Name:name}" \
    -o table 2>/dev/null

步骤 4：审查函数触发器和访问控制

验证函数触发器具有适当的认证和授权配置。

# AWS：检查未认证的 Lambda 函数 URL
aws lambda list-function-url-configs \
  --function-name FUNCTION_NAME \
  --query 'FunctionUrlConfigs[*].[FunctionUrl,AuthType,Cors]' --output table

# 检查允许公开调用的基于资源的策略
for func in $(aws lambda list-functions --query 'Functions[*].FunctionName' --output text); do
  policy=$(aws lambda get-policy --function-name "$func" --query 'Policy' --output text 2>/dev/null)
  if [ -n "$policy" ]; then
    echo "$policy" | python3 -c "
import json, sys
doc = json.loads(sys.stdin.read())
for stmt in doc.get('Statement', []):
    principal = stmt.get('Principal', {})
    if principal == '*' or principal == {'AWS': '*'}:
        print(f'警告: $func 具有公开调用策略: {stmt.get(\"Sid\", \"unnamed\")}')" 2>/dev/null
  fi
done

# GCP：检查未认证的 Cloud Functions
gcloud functions list --format=json | python3 -c "
import json, sys
functions = json.load(sys.stdin)
for func in functions:
    name = func.get('name', '').split('/')[-1]
    trigger = func.get('httpsTrigger', {})
    if trigger and func.get('ingressSettings') == 'ALLOW_ALL':
        print(f'警告: {name} 允许所有入站流量')
"

步骤 5：分析函数代码中的安全漏洞

审查函数代码中的常见无服务器安全问题。

# 下载 Lambda 函数代码进行审查
aws lambda get-function --function-name FUNCTION_NAME \
  --query 'Code.Location' --output text | xargs curl -o function.zip
unzip function.zip -d function-code/

# 使用 Bandit（Python）或 ESLint 安全插件（Node.js）进行扫描
# Python 函数
pip install bandit
bandit -r function-code/ -f json -o bandit-results.json

# Node.js 函数
npm install -g eslint @microsoft/eslint-plugin-sdl
eslint --ext .js function-code/

# 检查常见无服务器漏洞：
# 1. 数据库查询中的 SQL 注入
# 2. 通过 os.system 或 subprocess 的命令注入
# 3. 不安全的反序列化
# 4. 事件数据注入（不可信事件参数）
# 5. 过度的函数权限
grep -rn "os.system\|subprocess\|eval(\|exec(" function-code/ || echo "未发现明显注入模式"
grep -rn "pickle.loads\|yaml.load\b" function-code/ || echo "未发现反序列化风险"

步骤 6：运行自动化无服务器安全扫描

执行 Checkov 和 Prowler，对无服务器资源进行自动化合规检查。

# Checkov 扫描无服务器框架
checkov -d ./serverless-project/ \
  --framework serverless \
  --output json > checkov-serverless.json

# Prowler Lambda 专项检查
prowler aws \
  --checks lambda_function_no_secrets_in_variables \
           lambda_function_url_auth_type \
           lambda_function_using_supported_runtimes \
           lambda_function_not_publicly_accessible \
  -M json-ocsf \
  -o ./prowler-lambda/

核心概念

术语	定义
执行角色（Execution Role）	无服务器函数执行期间承担的 IAM 角色，定义函数可访问的 AWS/云资源
事件注入（Event Injection）	无服务器特有的攻击方式，事件触发载荷中的不可信数据被不安全地用于函数逻辑
函数 URL（Function URL）	直接通过 HTTP(S) 端点调用 Lambda 函数（无需 API Gateway）的方式，可能配置为无认证
冷启动（Cold Start）	包含容器初始化的首次函数执行过程，安全代理和扩展必须在此期间完成初始化
基于资源的策略（Resource-Based Policy）	附加到函数本身的策略，定义谁可以调用函数，与执行角色相互独立
Secrets Manager 集成	从密钥管理服务检索敏感配置的模式，而非存储在环境变量中

工具与系统

• AWS Lambda：主要无服务器计算平台，具有执行角色、层（Layer）和资源策略
• Checkov：基础设施即代码（IaC）静态分析工具，包含无服务器专项安全策略
• Prowler：云安全工具，包含 Lambda 权限、公开访问和运行时版本专项检查
• Bandit：Python 静态分析工具，用于检测函数源代码中的安全问题
• OWASP Serverless Top 10：针对无服务器架构的安全风险框架

常见场景

场景：具有管理员角色的 Lambda 函数通过环境变量泄露密钥

场景背景：安全审查发现一个 Lambda 函数具有 AdministratorAccess 执行角色，且数据库凭据以明文形式存储在 CloudWatch 日志可见的环境变量中。

方法：

1. 枚举函数的执行角色，发现附加了 AdministratorAccess 托管策略
2. 检查环境变量，发现 DB_PASSWORD、API_KEY 和 STRIPE_SECRET_KEY 以明文存储
3. 审查 CloudWatch 日志，发现调试日志语句中打印了凭据
4. 创建范围化的 IAM 策略，仅授予所需的特定 DynamoDB 和 S3 操作权限
5. 将密钥迁移到 AWS Secrets Manager，更新函数在运行时检索
6. 移除输出敏感数据的调试日志语句
7. 轮换所有已暴露的凭据，并使用 KMS 启用 Lambda 函数加密

常见陷阱：更改函数执行角色可能导致函数因权限过于严格而中断。请先在演练环境中测试。环境变量变更会触发新的函数版本，确保别名（Alias）和触发器已相应更新。Secrets Manager 调用会增加延迟；在执行上下文中缓存密钥，避免每次调用都进行查询。

输出格式

无服务器函数安全审查
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账户: 123456789012
审查函数数: 34
审查日期: 2026-02-23

严重发现:
[SRVL-001] 过度宽松的执行角色
  函数: payment-processor
  角色: AdministratorAccess（完全 AWS 访问权限）
  所需权限: DynamoDB:PutItem, S3:GetObject（2 个操作）
  修复建议: 创建仅包含所需权限的范围化策略

[SRVL-002] 环境变量中存在密钥
  函数: payment-processor
  变量: DB_PASSWORD, STRIPE_SECRET_KEY, API_KEY
  风险: 在控制台、API 和 CloudWatch 日志中可见
  修复建议: 迁移到 Secrets Manager，从环境变量中删除

摘要:
  具有管理员角色的函数:              3 / 34
  环境变量中含密钥的函数:            8 / 34
  使用已弃用运行时的函数:            5 / 34
  具有公开访问的函数:                2 / 34
  不在 VPC 内的函数:                28 / 34
  具有通配符权限的函数:             12 / 34