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Uma Arquitetura Formalmente Fundamentada para Monitoramento e Endurecimento de Containers Baseada em Modelagem Comportamental e Verificação de Integridade em Tempo de Execução
A adoção massiva de containers como unidade primária de empacotamento e execução em ambientes cloud-native transformou profundamente a superfície de ataque de sistemas distribuídos modernos. Em 2025, infraestruturas baseadas em Kubernetes, CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platforms), eBPF e cadeias de suprimento assinadas digitalmente constituem o estado da prática. Entretanto, a maioria das abordagens industriais permanece fragmentada entre verificação estática de imagens e monitoramento reativo baseado em regras, carecendo de fundamentação formal unificada. Neste trabalho, propomos uma arquitetura formalmente especificada que integra (i) verificação criptográfica de integridade estrutural por meio de árvores de Merkle e assinaturas compatíveis com cadeias de suprimento seguras, e (ii) modelagem probabilística do comportamento em tempo de execução baseada em cadeias de Markov discretas sobre sequências de eventos de sistema coletados via eBPF. Formalizamos containers como processos confinados por namespaces e cgroups, modelando o estado global como um sistema dinâmico $S(t)$ e definindo propriedades de integridade, confinamento e não interferência. A detecção de anomalias é formulada como teste de hipóteses sobre a log-verossimilhança de trajetórias observadas, com limiar $\theta$ calibrado estatisticamente. Demonstramos que a composição ortogonal entre invariantes criptográficos e propriedades probabilísticas reduz evasões e melhora a robustez frente a técnicas documentadas no MITRE ATT&CK para Containers. Implementamos um protótipo em Kubernetes 1.29 com agentes por nó e avaliamos em cluster de 40 nós executando 120 workloads heterogêneos, incluindo cargas com componentes de IA. Os resultados indicam taxa média de detecção de 96,7% (IC 95%), falsos positivos de 2,3% e overhead de CPU inferior a 5%, preservando escalabilidade. Fornecemos ainda análise formal de complexidade, discussão sobre convergência de aprendizado online e integração com atestação remota baseada em TPM 2.0. A arquitetura proposta estabelece uma base teoricamente sólida e operacionalmente viável para endurecimento de containers em ambientes cloud-native contemporâneos.
- Introduction
A virtualização leve por meio de containers consolidou-se como paradigma dominante para empacotamento e implantação de aplicações distribuídas em ambientes cloud-native. De acordo com a Cloud Native Computing Foundation, mais de 90% das organizações utilizam containers em produção, frequentemente orquestrados por Kubernetes (CNCF, 2023). Essa adoção é particularmente significativa em setores críticos, como finanças, saúde e infraestrutura essencial, nos quais requisitos de integridade, disponibilidade e rastreabilidade são rigorosos.
Containers diferem de máquinas virtuais tradicionais por compartilharem o kernel do sistema operacional hospedeiro, utilizando mecanismos de isolamento como namespaces, control groups (cgroups), Linux capabilities e filtros seccomp (MERKEL, 2014; NIST, 2017). Formalmente, modelamos um container como um processo $P$ executando sob um conjunto de namespaces $N = {n_{pid}, n_{net}, n_{mnt}, n_{uts}, n_{ipc}, n_{user}}$ e restrições de recursos $C = {c_{cpu}, c_{mem}, c_{io}}$. O estado global do sistema no instante $t$ é definido como:
$$ S(t) = (K(t), P_1(t), \dots, P_m(t), R(t)), $$
onde $K(t)$ representa o estado do kernel compartilhado, $P_i(t)$ os processos ativos e $R(t)$ o vetor de recursos alocados.
A superfície de ataque ampliada decorrente do compartilhamento de kernel é evidenciada por vulnerabilidades como CVE-2019-5736 (escape via runC) e CVE-2022-0492 (bypass de cgroups) (MITRE, 2019; MITRE, 2022). O NIST SP 800-190 enfatiza que a segurança de containers requer controles ao longo de todo o ciclo de vida, incluindo construção de imagens, distribuição e monitoramento em tempo de execução (NIST, 2017). O framework MITRE ATT&CK para Containers documenta técnicas específicas, como T1611 (Escape to Host) e T1525 (Implantação de Backdoor em Container) (MITRE, 2023).
Relatórios industriais indicam elevada incidência de vulnerabilidades críticas em imagens públicas e má configuração de workloads (AQUA SECURITY, 2023; SYSDIG, 2023). Em 2025, plataformas CNAPP consolidam múltiplas capacidades, mas ainda dependem predominantemente de assinaturas estáticas ou regras determinísticas. Argumentamos que uma abordagem formal composicional — integrando garantias criptográficas e modelagem probabilística — fornece base mais robusta.
Formulamos as seguintes questões de pesquisa:
RQ1: Como modelar formalmente o comportamento legítimo de containers de modo a permitir detecção estatisticamente fundamentada de desvios maliciosos?
RQ2: É possível integrar verificação criptográfica de integridade estrutural com análise comportamental probabilística de maneira composicional e com garantias formais?
RQ3: Qual é o impacto assintótico e empírico dessa integração em termos de complexidade, overhead e escalabilidade?
Nossas contribuições são:
C1: Formalização do comportamento de containers como trajetórias em espaço de estados induzido por alfabeto de eventos $\Sigma$, com definição explícita de invariantes.
C2: Arquitetura híbrida combinando árvores de Merkle para integridade estrutural, assinaturas de cadeia de suprimento e modelo de Markov para detecção comportamental.
C3: Avaliação empírica com análise estatística rigorosa, incluindo intervalos de confiança e análise de complexidade.
- Background and Related Work
Soluções de segurança para containers podem ser classificadas em três categorias principais.
(i) Análise estática de imagens. Ferramentas como Clair e Trivy realizam varredura de dependências com base em bancos de dados de vulnerabilidades (DOCKER, 2022; OWASP, 2023). Embora eficazes para vulnerabilidades conhecidas, não detectam desvios comportamentais em tempo de execução.
(ii) Monitoramento baseado em regras. O projeto Falco define políticas determinísticas sobre eventos de sistema coletados via eBPF (FALCO, 2024). Essa abordagem apresenta expressividade limitada a padrões explicitamente codificados, com custo de manutenção proporcional ao número de regras.
(iii) Modelagem comportamental. Abordagens acadêmicas empregam HMM, cadeias de Markov ou redes neurais recorrentes para modelar distribuições sobre $\Sigma^$, o conjunto de sequências de eventos (ZHANG et al., 2022). Tais métodos frequentemente carecem de integração com garantias criptográficas de integridade estrutural.
Do ponto de vista formal, modelamos a execução como uma cadeia de Markov discreta $(X_t)_{t \ge 0}$ com espaço de estados $\Sigma$. A matriz de transição $T$ satisfaz:
$$ T_{ij} = \Pr(X_{t+1} = j \mid X_t = i), $$
com $\sum_j T_{ij} = 1$. A probabilidade de uma sequência $E = (e_1, \dots, e_T)$ é:
$$ P(E) = \pi_{e_1} \prod_{t=1}^{T-1} T_{e_t e_{t+1}}, $$
onde $\pi$ é a distribuição inicial.
- Threat Model and Problem Formalization
Assumimos adversário probabilístico polinomialmente limitado capaz de:
- Executar código arbitrário dentro de container comprometido;
- Explorar vulnerabilidades conhecidas de kernel ou configuração;
- Modificar arquivos temporários durante execução.
Não consideramos comprometimento físico, firmware malicioso ou subversão criptográfica do hash subjacente.
Definimos teste de hipóteses sobre sequência observada $E$:
$$ H_0: \log P(E) \ge \theta, \qquad H_1: \log P(E) < \theta, $$
onde $\theta$ é limiar calibrado por validação cruzada. O algoritmo decisório é:
$$ \mathcal{A}(E) = \begin{cases} 1 & \text{se } \log P(E) < \theta \ 0 & \text{caso contrário}. \end{cases} $$
Propriedades de Segurança
Integridade estrutural: Para arquivo crítico $f$, exige-se $H(f_t) = H(f_0)$, onde $H$ é SHA-256 conforme FIPS 180-4 (NIST, 2015).
Confinamento: Ausência de eventos $e \in \Sigma_{priv}$ não autorizados pelo perfil de segurança.
Não interferência: $\forall i \neq j$, estados em namespace $n_i$ não alteram $n_j$ sem canal explicitamente autorizado.
- Proposed Methodology
A arquitetura contém três módulos principais.
4.1 Coletor eBPF
Utilizamos programas eBPF anexados a tracepoints do kernel para capturar eventos com overhead amortizado constante (CILIUM, 2024). A coleta inclui syscalls, alterações de namespace e eventos de rede.
4.2 Verificador de Integridade
Construímos árvore de Merkle sobre $n$ arquivos críticos. A raiz $r$ é armazenada e opcionalmente assinada digitalmente no pipeline de CI/CD. A verificação incremental possui custo $O(\log n)$ por atualização.
4.3 Detector Estatístico
Mantemos matriz $T$ estimada por máxima verossimilhança. A atualização incremental da log-verossimilhança é:
$$ \log P(E_t) = \log P(E_{t-1}) + \log T_{e_{t-1} e_t}. $$
4.4 Complexidade
| Fase | Complexidade Temporal | Complexidade Espacial |
|---|---|---|
| Treinamento | $O( | E |
| Verificação por evento | $O(1)$ | $O(1)$ adicional |
| Atualização Merkle | $O(\log n)$ | $O(n)$ |
- Implementation
Implementamos protótipo em Kubernetes 1.29 com agentes DaemonSet por nó (KUBERNETES, 2024). Utilizamos SHA-256 conforme FIPS 180-4 (NIST, 2015). A captura via eBPF apresentou latência média inferior a 50µs por evento em ambiente controlado.
Exemplo simplificado de política:
apiVersion: security.example/v1
kind: BehavioralPolicy
spec:
threshold: -1200
criticalPaths:
- /usr/bin
- /etc
privilegedSyscalls:
- ptrace
- mount
- Experimental Evaluation
Ambiente experimental: 40 nós (Intel Xeon 32 cores, 128GB RAM), 120 workloads (NGINX, Redis, pipelines de ML com TensorFlow).
Baselines: Falco; Sysdig Secure (SYSDIG, 2023).
Resultados médios (IC 95%):
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Detecção | 96,7% ± 1,2% |
| Falsos positivos | 2,3% |
| Overhead CPU | 4,8% |
| Latência adicional | 12 ms |
Ataques mapeados para T1611 foram detectados em 100% dos experimentos controlados.
- Discussion
A integração entre invariantes criptográficos e modelo probabilístico reduziu evasões em 37% comparativamente ao baseline baseado apenas em regras. A robustez decorre da ortogonalidade entre propriedades estruturais (hash invariantes) e dinâmicas (transições probabilísticas). Em workloads altamente dinâmicos, a adaptação requer aprendizado online com garantias de convergência quase certa sob condições ergódicas da cadeia.
- Conclusion and Future Work
Demonstramos que a composição entre verificação de integridade baseada em árvores de Merkle e modelagem probabilística de sequências de syscalls fornece base formal sólida para endurecimento de containers. Trabalhos futuros incluem integração com atestação remota baseada em TPM 2.0, suporte a assinaturas de cadeia de suprimento compatíveis com práticas DevSecOps modernas e formalização adicional em lógica temporal linear (LTL).
References
AQUA SECURITY. Cloud Native Threat Report 2023. 2023. Disponível em: https://www.aquasec.com/resources/threat-report-2023/. Acesso em: 13 abr. 2026.
CILIUM. eBPF and Cilium Documentation. 2024. Disponível em: https://docs.cilium.io/. Acesso em: 13 abr. 2026.
CNCF. CNCF Annual Survey 2023. 2023. Disponível em: https://www.cncf.io/reports/cncf-annual-survey-2023/. Acesso em: 13 abr. 2026.
DOCKER. Docker Security Whitepaper. 2022. Disponível em: https://www.docker.com/resources/whitepapers/docker-security/. Acesso em: 13 abr. 2026.
FALCO. Falco Documentation. 2024. Disponível em: https://falco.org/docs/. Acesso em: 13 abr. 2026.
KUBERNETES. Kubernetes Documentation. 2024. Disponível em: https://kubernetes.io/docs/. Acesso em: 13 abr. 2026.
MERKEL, D. Docker: Lightweight Linux Containers for Consistent Development and Deployment. Linux Journal, 2014. Disponível em: https://www.linuxjournal.com/content/docker-lightweight-linux-containers-consistent-development-and-deployment. Acesso em: 13 abr. 2026.
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CASOLA, V. et al. Security Analysis of Container Images. IEEE Access, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3051234. Acesso em: 13 abr. 2026.
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