Dans le cadre du projet Go Faster, nous souhaitons distribuer des mises à jour de parties de Firefox de manière séparée des mises à jour majeures (qui ont lieu toutes les 6 semaines).
Les données que nous souhaitons mettre à jour sur les clients sont multiples. Entre autres, nous souhaitons gérer la mise à jour des listes de révocation (CRL) de certificats SSL.
Il est évidemment nécessaire de s'assurer que les données qui sont téléchargées sur les client sont légitimes : que personne ne tente d'invalider des certificats alors qu'ils sont valides, et que l'ensemble des mises à jour sont bel et bien récupérées sur le client.
La signature garantit qu'une mise à jour contient tous les enregistrements, mais il est toujours possible de bloquer l'accès au service (par exemple avec le china great firewall).
Ce mécanisme fonctionne pour les listes de certificats à révoquer, mais pas uniquement. Nous comptons réutiliser ce même fonctionnement dans le futur pour la mise à jour d'autres parties de Firefox, et vous pouvez également en tirer parti pour d'autres cas d'utilisation.
Nous souhaitons utiliser Kinto afin de distribuer ces jeux de données. Un des avantages est que l'on peut facilement cacher les collections derrière un CDN.
Par contre, nous ne souhaitons pas que les clients fassent confiance aveuglément, ni au serveur Kinto, ni au CDN.
Effectivement, un attaquant, contrôlant l'un ou l'autre, pourrait alors envoyer les mises à jour qu'il souhaite à l'ensemble des clients ou supprimer des certificats révoqués. Imaginez le carnage !
Afin de résoudre ce problème, considérons les conditions suivantes:
- La personne qui a le pouvoir de mettre à jour les CRL (l'updater) a accès à une cle de signature (ou mieux, un HSM) qui lui permet de signer la collection;
- Le pendant public de ce certificat est stocké et distribué dans Firefox;
- Le hashing et la signature sont faits côté client pour éviter certains vecteurs d'attaque (si un attaquant a la main sur le serveur Kinto par exemple).
Le chiffrement à sens unique, aussi appellé hashing est un moyen de toujours obtenir le même résultat à partir de la même entrée.
Premier envoi de données sur Kinto
L'ensemble des données est récupéré depuis une source sécurisée puis mis dans une collection JSON. Chaque élément contient un identifiant unique généré sur le client.
Par exemple, un enregistrement peut ressembler à :
{"id": "b7dded96-8df0-8af8-449a-8bc47f71b4c4",
"fingerprint": "11:D5:D2:0A:9A:F8:D9:FC:23:6E:5C:5C:30:EC:AF:68:F5:68:FB:A3"}
Le hash de la collection est ensuite calculé, signé puis envoyé au serveur (voir plus bas pour les détails).
La signature est déportée sur un service qui ne s'occupe que de ça, puisque la sécurité du certificat qui s'occupe des signatures est extrêmement importante.
Comment vérifier l'intégrité des données ?
Premièrement, il faut récupérer l'ensemble des enregistrements présents sur le serveur, ainsi que le hash et la signature associée.
Ensuite, vérifier la signature du hash, pour s'assurer que celui-ci provient bien d'un tiers de confiance.
Finalement, recalculer le hash localement et valider qu'il correspond bien à celui qui a été signé.
Ajouter de nouvelles données
Pour l'ajout de nouvelles données, il est nécessaire de s'assurer que les données que l'on a localement sont valides avant de faire quoi que ce soit d'autre.
Une fois ces données validées, il suffit de procéder comme la première fois, et d'envoyer à nouveau le hash de la collection au serveur.
Comment calculer ce hash ?
Pour calculer le hash de la collection, il est nécessaire :
- D'ordonner l'ensemble des éléments de la collection (par leur id) ;
- Pour chaque élément, sérialiser les champs qui nous intéressent (les concaténer clé + valeur)
- Calculer le hash depuis la sérialisation.
Nous sommes encore incertains de la manière dont le hash va être calculé. Les JSON Web Signature semblent une piste intéressante. En attendant, une implementation naïve en python pourrait ressembler à ceci :
import json
import hashlib
data = [
{"id": "b7dded96-8df0-8af8-449a-8bc47f71b4c4",
"fingerprint": "11:D5:D2:0A:9A:F8:D9:FC:23:6E:5C:5C:30:EC:AF:68:F5:68:FB:A3"},
{"id": "dded96b7-8f0d-8f8a-49a4-7f771b4c4bc4",
"fingerprint": "33:6E:5C:5C:30:EC:AF:68:F5:68:FB:A3:11:D5:D2:0A:9A:F8:D9:FC"}]
m = hashlib.sha256()
m.update(json.dumps(data, sort_keys=True))
collection_hash = m.hexdigest()
Enfin, un schéma pour résumer !
