Serveur dédié : produire une meilleure réserve d’entropie avec haveged

Sur notre serveur dédié, nous avons parfois besoin de générer des nombres aléatoires avec une forte entropie, par exemple lorsque l’on génère une clé SSH, un certificat SSL/TLS ou une clé pour DNSSEC.

Aujourd’hui, je vous propose donc un article un petit peu plus théorique, qui nous permettra d’améliorer la qualité des données aléatoires et l’entropie générale de notre serveur.

On commence donc par la théorie et on enchaîne sur la partie technique.

L’entropie ou le caractère aléatoire sous Linux

Le chiffrement est basé sur deux facteurs principaux : les nombres premiers et les nombres aléatoires.

Sous Linux, les nombres aléatoires sont générés par le pseudo random number generator (PRNG) qui génère des données aléatoires depuis les interruptions matérielles (clavier, souris, accès disque, accès réseau…) et depuis d’autres sources provenant du système d’exploitation.

Une interruption matérielle (en anglais Interrupt ReQuest ou IRQ) est une interruption déclenchée par un périphérique d’entrée-sortie d’un microprocesseur ou d’un microcontrôleur.

Ce caractère aléatoire ou aléa, que l’on désigne sous le terme entropie, est utilisé principalement pour le chiffrement comme SSL/TLS mais peut aussi avoir plein d’utilisations pratiques (génération de mots de passe, de clés, de chaînes de caractères aléatoires…).

Par exemple, prenons un jeu de dés virtuels : l’entropie permettrait d’améliorer la qualité de l’aléa pour ne pas tomber toujours sur les mêmes nombres.

Il existe deux grands outils aléatoires sous Linux : /dev/random et /dev/urandom.

/dev/random est un fichier spécial qui sert de générateur de nombres aléatoires (ou éventuellement de générateur de nombres pseudo-aléatoires).

Il utilise comme source d’aléa les interruptions matérielles recueillies auprès de pilotes de périphériques et d’autres sources, et les traite à l’aide de fonctions de hachage cryptographiques.

La lecture du fichier est bloquée quand l’activité du système (entropie) n’est pas suffisante, quitte à provoquer un temps de latence.

/dev/urandom fonctionne de façon analogue en dehors du fait que la lecture n’est pas bloquante : il continue de produire des données “aléatoires” même lorsque la réserve d’entropie se vide ; l’aléa produit est donc moins aléatoire.

En résulte une qualité médiocre des données générées, qui pourraient être des redites des données précédentes.

Apparaissent ainsi d’importants risques de sécurité sur un serveur de production, surtout s’il nécessite des fonctions cryptographiques.

Les dangers d’une entropie trop faible pour les services d’un serveur

Prenons un serveur qui utilise des services chiffrés avec SSL/TLS comme un serveur HTTPS, un serveur de mails entrants/sortants, SSH, SFTP, un client bittorrent…

Si l’un de ces services a besoin de générer de l’aléa alors que toute la réserve d’entropie a été épuisée, il devra faire une pause pour attendre que cette réserve se reconstitue, ce qui peut provoquer un temps de latence excessif dans les applications.

Pire, la plupart des applications récentes définissent leur propre graine aléatoire (random seed) au moment de l’installation ou recourent à /dev/urandom pour éviter le blocage et risquent de pâtir de la mauvaise qualité des données aléatoires générées.

La graine aléatoire (random seed) est un nombre utilisé pour l’initialisation d’un générateur de nombres pseudo-aléatoires. Toute la suite de nombres produite par le générateur découle de la valeur de la graine de façon déterministe.

Le choix d’une graine aléatoire est une étape cruciale en cryptologie et en sécurité informatique puisqu’elle est souvent générée à partir des composants matériels du système ou bien d’un matériel cryptographique spécifique.

Une solution pour remplir la réserve d’entropie : utiliser le mode utilisateur

Linux obtient de bonnes données aléatoires par les composants matériels mais un serveur Linux ne possède généralement pas de clavier, de souris, de carte son, de carte graphique… ce qui génère bien moins d’entropie.

Les entrées/sorties (Input/Output ou I/O) du disque et du réseau représentent la majorité des sources de génération d’entropie pour ces machines mais ces sources en produisent peu.

Les serveurs possèdent rarement de matériel cryptographique RNG dédié donc ils utilisent le mode utilisateur et les interruptions matérielles pour générer de l’entropie.

Les systèmes d’exploitation actuels partagent la mémoire virtuelle entre le mode noyau (kernel space) et le mode utilisateur (user space ou userland).

Cette séparation permet de fournir une protection de la mémoire qui protège les données et les fonctionnalités des erreurs d’une part (en améliorant la tolérance à la panne) et des comportements malicieux d’autre part (avec la sécurité informatique).

Le mode noyau est lui strictement réservé pour lancer avec certains privilèges le noyau d’un système d’exploitation et la plupart des pilotes des périphériques.

Par contraste, le mode utilisateur est la partie de la mémoire dans laquelle la partie logicielle et quelques pilotes s’exécutent.

HAVEGE : un générateur de nombres aléatoires imprévisibles en mode utilisateur

HAVEGE (HArdware Volatile Entropy Gathering and Expansion) est un générateur de nombres aléatoires imprévisibles en mode utilisateur qui exploite les modifications de l’état interne et volatile des composants comme source d’entropie.

Pendant la phase d’initialisation, le compteur de cycles de l’horloge interne du processeur est utilisé afin de récupérer une partie de cette entropie : en moyenne, des dizaines de milliers de bits imprévisibles peuvent donc être accumulés par chaque appel du système d’exploitation.

Basé sur HAVEGE, haveged permet de générer de l’entropie basée sur les variations des temps d’exécution du code du processeur.

Comme il est quasi impossible pour un morceau de code d’avoir toujours le même temps d’exécution, même sous le même environnement et la même configuration, le temps d’exécution d’un ou de plusieurs processus est une variable suffisamment aléatoire pour créer de l’entropie.

L’implémentation d’haveged remplit la source d’entropie de notre système (/dev/random) en utilisant les différences du compteur de timestamps (TLC) du processeur après avoir exécuté une boucle de manière répétée.

Installation d’haveged

Pour lister l’entropie disponible sur le serveur, il suffit de lancer :

cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

Cette commande montre combien d’entropie le serveur a collecté. Si le nombre est faible, c’est-à-dire inférieur à 1000, il faut installer haveged.

Autrement, les applications nécessitant du chiffrement vont bloquer jusqu’à ce que la réserve d’entropie soit de nouveau suffisante, ce qui entraîne des ralentissements d’exécution.

Sous Debian, il suffit d’installer le paquet haveged:

apt-get install havegedCode language: JavaScript (javascript)

Une fois le paquet installé, on édite son fichier de configuration:

nano /etc/default/havegedCode language: JavaScript (javascript)

et on augmente la taille de la limite d’écriture dans les arguments passés en options :

DAEMON_ARGS="-w 2048"Code language: JavaScript (javascript)

L’argument -w spécifie que lorsque /dev/random a moins de 2048 bits d’entropie disponible, les processus qui écrivent vers la réserve d’entropie sont affaiblis. haveged se réveille alors et produit de l’entropie additionnelle pour que les applications puissent l’utiliser.

On enregistre le fichier et on démarre le service haveged :

service haveged start

Enfin, on s’assure qu’il démarre bien lors du boot du serveur:

update-rc.d haveged defaultsCode language: CSS (css)

Tester l’entropie avec rng-tools

Mieux que la commande cat, le paquet nrg-tools permet de vérifier que notre entropie est correcte. On l’installe donc:

apt-get install rng-toolsCode language: JavaScript (javascript)

et on lance la commande rng-test qui utilise la méthode FIPS-140 pour vérifier l’entropie:

cat /dev/random | rngtest -c 1000

Résultat:

rngtest 2-unofficial-mt.14
Copyright (c) 2004 by Henrique de Moraes Holschuh
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

rngtest: starting FIPS tests...
rngtest: bits received from input: 20000032
rngtest: FIPS 140-2 successes: 1000
rngtest: FIPS 140-2 failures: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Monobit: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Poker: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Runs: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Long run: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Continuous run: 0
rngtest: input channel speed: (min=1.173; avg=15.374; max=26.602)Mibits/s
rngtest: FIPS tests speed: (min=56.430; avg=103.515; max=124.663)Mibits/s
rngtest: Program run time: 1425446 microsecondsCode language: JavaScript (javascript)

La ligne importante à contrôler est la ligne rngtest: FIPS 140-2 failures:, celle des échecs. Sur 1000 essais, il ne doit pas y avoir un nombre d’échecs supérieur à une fourchette comprise entre 1 et 5.

Conclusion

Comme vous pouvez le constater lors du test FIPS, on pourrait croire qu’en répétant la même boucle, on finirait par générer des données prévisibles mais ce n’est pas le cas. L’entropie est bien respectée.

Voilà ! Engendrer des données aléatoires et imprévisibles est maintenant possible, soit pour générer des clés, soit pour assurer la sécurité de vos services sur le serveur !

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