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Seguridad en la infraestructura tecnológica. Integración de mejores
prácticas para entornos Docker en pipelines DevOps |
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Security
in the technological infrastructure. Integration of best practices for Docker
environments in DevOps pipelines |
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Mary Nelsa
Bonne Cuza |
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mary@uci.cu • https://orcid.org/0009-0006-5817-8508 |
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Victor Alejandro
Roque Domínguez |
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varoque@uci.cu • https://orcid.org/0000-0003-4065-4415 |
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UNIVERSIDAD DE LAS
CIENCIAS INFORMÁTICAS |
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Recibido: 2025-03-05 • Aceptado: 2025-12-30 |
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RESUMEN |
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La
creciente adopción de contenedores Docker ha mejorado significativamente la
eficiencia en el desarrollo y despliegue de software. Sin embargo, esta
agilidad conlleva importantes riesgos de seguridad, como vulnerabilidades en
imágenes, configuraciones inseguras y la falta de integración de normativas
de seguridad en los flujos de Integración y Entrega Continua. Esta
investigación aborda la problemática de seguridad en entornos Docker dentro
de pipelines DevOps, donde la falta de integración automatizada de normativas
y el análisis continuo de vulnerabilidades exponen a riesgos críticos. Se
propone un modelo automatizado que combina los estándares CIS Docker Benchmark, OWASP Top 10 y controles de NIST 800-190,
implementado mediante la herramienta NeuVector
integrada en pipelines CI/CD. Los hallazgos revelan su eficacia para
fortalecer la seguridad en entornos académicos y productivos, incorporando la
seguridad de forma nativa en el ciclo de vida del desarrollo de software
seguro. Se recomienda su extensión a otras tecnologías de contenedores y
orquestación. |
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Palabras clave: Docker; DevOps; seguridad. |
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ABSTRACT |
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The
growing adoption of Docker containers has significantly improved the
efficiency of software development and deployment. However, this agility
entails significant security risks, such as image vulnerabilities, insecure
configurations, and the lack of integration of security regulations into
Continuous Integration and Delivery workflows. This research addresses the
security challenges of Docker environments within DevOps pipelines, where the
lack of automated integration of regulations and continuous vulnerability
scanning exposes them to critical risks. An automated model is proposed that
combines the CIS Docker Benchmark, OWASP Top 10, and NIST 800-53 controls,
implemented using the NeuVector tool integrated
into CI/CD pipelines. The findings reveal its effectiveness in strengthening
security in academic and production environments, natively incorporating
security into the secure software development lifecycle. Its extension to
other container and orchestration technologies is recommended. |
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Keywords: Docker; DevOps; security. |
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INTRODUCCIÓN
La creciente adopción de contenedores Docker ha transformado los
procesos de desarrollo de software, mejorando significativamente la
portabilidad, escalabilidad y eficiencia en pipelines DevOps (Vergara, 2024)
(Fernández, 2023). La adopción de esta tecnología ha experimentado un
crecimiento exponencial en diversos sectores, destacándose especialmente en el
ámbito educativo, según (CNCF) Survey 2024 el 48% de
las instituciones educativas a nivel global ya utilizan contenedores,
representando un incremento del 35% respecto a 2023, la tasa de crecimiento más
alta entre todos los sectores analizados (Cloud Native, 2025).
La Universidad de las Ciencias
Informáticas no está ajena esto, en la misma, Docker se ha integrado como pilar
tecnológico para optimizar la formación académica y la gestión de recursos
generando beneficios tales como reducción de incidencias técnicas, satisfacción
estudiantil y ahorro en costos de infraestructura.
Sin embargo, esta agilidad
operacional introduce importantes riesgos de seguridad, incluyendo
vulnerabilidades en imágenes base, configuraciones inseguras y falta de
integración automatizada de normativas de seguridad en los flujos de
Integración y Entrega Continua (CI/CD). Estadísticas de OWASP (2024) revelan
que el 85% de las imágenes públicas en Docker Hub contienen al menos una
vulnerabilidad crítica o alta, mientras que el 60% de las imágenes oficiales
presentan dependencias con exploits conocidos (OWASP,
2024).
A nivel internacional existen normativas consolidadas como CIS Docker Benchmark, los lineamientos de NIST SP 800-190, OWASP Top
10 for Containers y las
recomendaciones de ISO/IEC 27034 para seguridad en aplicaciones. En este
contexto Cuba cuenta con regulaciones generales de ciberseguridad como la Ley
149/2022 (GOC-2022-832-O90) sobre Protección de Datos Personales, la cual tiene
por objeto establecer los principios, derechos, obligaciones y procedimientos
que regulan la protección de datos personales (Valenzuela, 2022).
Sin embargo, carecen de un modelo integral que combine normativas
específicas para contenedores con análisis automatizado de vulnerabilidades en
pipelines DevOps que es el conjunto de prácticas que agrupan el desarrollo de
software y las operaciones de Tecnología Información (TI). Esta brecha expone a
organizaciones a riesgos operativos y legales, ya que las regulaciones
existentes no abordan técnicamente desafíos críticos como el hardening o endurecimiento de imágenes Docker, la gestión
continua de vulnerabilidades o la integración de normativas en CI/CD.
En entornos académicos, como la (UCI), esta problemática se agrava por
la falta de modelos integrados que automaticen el cumplimiento normativo y el
análisis continuo de vulnerabilidades que permita verificar en tiempo real el
cumplimiento de políticas Docker, escanear vulnerabilidades en cada cambio de
código y bloquear automáticamente despliegues con fallos graves. Esto trae como
consecuencias la existencia de riesgos de seguridad en el desarrollo de
software, incumplimiento de estándares por falta de controles automatizados y
afectación en la entrega continua de los proyectos.
El problema de investigación se centra en ¿Cómo integrar normativas y
análisis continuo de vulnerabilidades en pipelines DevOps para entornos Docker?
El objetivo general es Desarrollar un modelo automatizado que aborde
esta problemática, con énfasis en la detección temprana de vulnerabilidades y
el cumplimiento normativo continuo.
La investigación se fundamenta en métodos científicos bajo la concepción
dialéctico-materialista, combinando enfoques teóricos y empíricos para validar
la propuesta.
METODOLOGÍA
La revisión del estado del arte evidencia significativos avances en
herramientas de análisis de vulnerabilidades para contenedores Docker, aunque
con limitaciones en integración holística. Herramientas como Trivy (Makani & Jangampeta,
2024) y Clair ofrecen capacidades robustas para escaneo estático de imágenes,
pero carecen de integración nativa con normativas de seguridad y capacidades de
protección en runtime. Estudios comparativos como el
de Gupta y Patel (Gupta et al., 2023) identifican que solo el 40% de las
herramientas evaluadas cubren simultáneamente CVEs,
secretos y normativas.
En el ámbito de integración en pipelines DevOps, López et al. (López,
2020) en su artículo proponen modelos de "security
gates" en Jenkins que bloquean despliegues con vulnerabilidades críticas
(> CVSS 7.0). Paralelamente, el framework DevSecOps de IBM integra SAST/DAST en GitLab
CI, aunque requiere configuración manual extensa. Para protección en runtime, soluciones como Falco (Falco, 2025) detectan
comportamientos anómalos, pero carecen de capacidades preventivas, mientras NeuVector (SUSE NeuVector, 2025)
combina escaneo y protección en runtime, aunque con
documentación limitada para entornos académicos.
La principal brecha identificada reside en la falta de modelos
holísticos que integren múltiples normativas (OWASP, CIS, NIST) con
herramientas de código abierto adaptadas a contextos académicos. Trabajos
previos abordan aspectos específicos, pero no proporcionan un framework unificado que automatice el cumplimiento
normativo continuo en entornos con restricciones de recursos como los
educativos.
En la presente investigación se empleó una metodología mixta bajo el
enfoque dialéctico-materialista. Los métodos teóricos incluyeron el
analítico-sintético para descomponer el problema en componentes y posterior
integración en el modelo, y la modelación para estudiar mediante abstracciones
teóricas la gestión de seguridad en entornos Docker. Los métodos empíricos
comprendieron observación directa de entornos Docker en la UCI, entrevistas a
administradores de red y análisis documental de normativas internacionales y
reportes de seguridad.
El modelo propuesto se estructuró en cuatro etapas interrelacionadas
diseñadas para integrar la seguridad de forma nativa en el pipeline DevOps. La Figura 1 ilustra la arquitectura general del
modelo.
Figura 1. Modelo de gestión de
vulnerabilidades para entornos Docker en pipeline DevOps
1.
Definición de controles automatizables:
El objetivo fue identificar y especificar
controles de seguridad de las normativas CIS Docker Benchmark,
OWASP Top 10 for Containers
y NIST SP 800-190 susceptibles de automatización. La selección se basó en
criterios de Impacto de Seguridad (mitigan vulnerabilidades con CVSS ≥
7.0), Frecuencia de Ocurrencia (vulnerabilidades más comunes) y Capacidad de
Automatización (>80% de viabilidad técnica). Se priorizaron controles como
la ejecución de contenedores sin privilegios root
(CIS 4.2, OWASP CV-02) y el escaneo de imágenes (OWASP CV-01, NIST RA-5).
2.
Integración en pipeline
CI/CD:
Se integraron los controles definidos estableciendo
"gates" de seguridad automatizados. Se configuraron pipelines en
Jenkins y GitLab CI/CD con etapas especializadas que
incluyen:
· Verificación
de usuarios no root en contenedores.
· Escaneo
de vulnerabilidades con NeuVector.
· Control
de Admisión para validar recursos antes de su creación.
· Análisis
de resultados de escaneo mediante scripts personalizados (e.g.,
analyze-scan-results.py).
3.
Análisis y detección continua:
Se implementó un sistema de defensa en
profundidad que combina:
· Análisis
Estático (SAST): Configuración de NeuVector para
escanear Dockerfiles y código fuente en busca
de configuraciones inseguras y secretos.
· Análisis
Dinámico (DAST): Pruebas automatizadas con OWASP ZAP en entornos de staging para identificar vulnerabilidades runtime.
· Pruebas
de Runtime: Scripts para validar el aislamiento de
contenedores y la efectividad de las políticas de red.
4.
Monitoreo y respuesta continua:
Se estableció un sistema de protección proactiva
mediante:
· Monitoreo en Tiempo Real: Configuración de políticas
de NeuVector para detectar comportamientos anómalos,
escapes de contenedor y conexiones de red sospechosas.
· Respuesta Automatizada a Incidentes: Motor de
respuesta (incident-response-engine.py) que analiza eventos de seguridad y
ejecuta acciones de contención automáticamente
La implementación técnica utilizó NeuVector
5.3 como herramienta central, integrada con Jenkins 2.426, GitLab
16.5, Prometheus 2.47 y Grafana 10.2 en un cluster Docker Swarm de tres nodos
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La validación del modelo mediante simulación controlada en laboratorio
de la UCI demostró efectividad significativa en la detección y prevención de
vulnerabilidades. Los resultados cuantitativos por escenario fueron:
•
Escenario 1 - Detección de imágenes vulnerables: El modelo alcanzó una
tasa de detección del 94% para vulnerabilidades críticas (CVSS ≥ 9.0) y
89% para vulnerabilidades altas (CVSS 7.0-8.9). El tiempo promedio de escaneo
por imagen fue de 2.3 minutos, con cero falsos negativos en vulnerabilidades
críticas.
•
Escenario 2 - Prevención de configuraciones inseguras: Se logró el 100%
de bloqueo automático para contenedores que intentaban ejecutarse con
privilegios root, cumpliendo con CIS Control ID 4.2 y
OWASP CV-02. Las políticas como código implementadas previeron 32 intentos de
despliegue inseguro durante las 30 ejecuciones del escenario.
•
Escenario 3 - Detección de secretos expuestos: El sistema detectó el 92%
de los secretos inyectados intencionalmente, con mejor desempeño en variables
de entorno (96%) que en código fuente (88%). El tiempo promedio de detección
fue de 45 segundos desde el commit.
•
Escenario 4 - Respuesta ante incidentes en runtime:
La contención automática de comportamientos maliciosos se efectuó en un
promedio de 8.7 segundos, con 100% de efectividad en escapes de contenedor
simulados y 94% en actividades de minería de criptomonedas.
Las métricas de cumplimiento normativo mostraron adherencia del 96% a
CIS Docker Benchmark, 94% a OWASP Top 10 for Containers y 92% a controles
relevantes de NIST SP 800-190. El overhead
introducido en el pipeline fue de 4.7 minutos en promedio, considerado
aceptable para los beneficios de seguridad obtenidos.
Adicionalmente, se realizó una validación cualitativa mediante el
criterio de 12 expertos, utilizando la técnica Iadov.
La evaluación reveló un alto nivel de satisfacción, con puntuaciones promedio
superiores a 4,5/5,0 en dimensiones clave como Calidad Técnica (4,7), Utilidad
Práctica (4,8) y Valor Educativo (4,9). El 83% de los expertos consideró el
modelo como "Excelente".
Los resultados demuestran la efectividad del modelo propuesto para integrar
normativas de seguridad y análisis continuo de vulnerabilidades en pipelines
DevOps para entornos Docker. La alta tasa de detección en imágenes vulnerables
(94%) supera lo reportado en estudios similares como el de Sharma et al. (2021)
con Trivy (88%) y Chen et al. (2022) con Clair (85%),
atribuible a la combinación de escaneo estático y capacidades de runtime de NeuVector.
La prevención del 100% de configuraciones inseguras mediante políticas como
código representa un avance significativo sobre enfoques tradicionales basados
en revisión manual, que según Hastings et al. (2025) tienen una efectividad del
67% en entornos similares. Esto valida la utilidad de los gates de seguridad
automatizados para hacer cumplir normativas CIS y OWASP de forma consistente.
El tiempo de respuesta en runtime (8.7 segundos)
es notablemente inferior al reportado por Falco (Sysdig,
2021) en entornos comparables (15.2 segundos), debido a la integración nativa
entre detección y contención en NeuVector. Esta
capacidad es crucial para mitigar amenazas de día cero donde el tiempo de
respuesta es determinante.
Las limitaciones identificadas incluyen dependencia de la actualización de
bases de datos de CVEs para detección de nuevas
vulnerabilidades, y overhead en pipelines con
imágenes muy grandes (>5GB). Futuras investigaciones podrían explorar
técnicas de machine learning para detección de
amenazas desconocidas y optimización del performance en entornos a gran escala.
La principal contribución del trabajo reside en proporcionar un modelo
holístico que combina múltiples normativas con herramientas de código abierto,
haciendo accesible la seguridad DevSecOps para
entornos académicos con restricciones presupuestarias. A diferencia de frameworks comerciales, la solución propuesta mantiene
viabilidad técnica sin costos de licencia, facilitando su adopción en
instituciones educativas.
CONCLUSIONES
El modelo automatizado desarrollado demuestra capacidad efectiva para
integrar normativas de seguridad y análisis continuo de vulnerabilidades en
pipelines DevOps para entornos Docker. La implementación mediante NeuVector, Jenkins y GitLab CI/CD
permite detección temprana de vulnerabilidades, cumplimiento normativo
automatizado y respuesta rápida ante incidentes de seguridad.
La validación experimental confirma que el modelo alcanza altas tasas de
detección (94% en vulnerabilidades críticas) mientras mantiene overhead operacional aceptable (4.7 minutos adicionales en
pipeline). La integración de CIS Docker Benchmark,
OWASP Top 10 for Containers
y NIST SP 800-190 en un framework unificado aborda la
brecha identificada en trabajos previos respecto a enfoques fragmentados.
El modelo representa una contribución significativa para entornos
académicos como la UCI, donde los requisitos de seguridad deben coexistir con
objetivos pedagógicos y restricciones presupuestarias. La documentación técnica
generada facilita la replicación en otras instituciones educativas y
organizaciones con similares características.
REFERENCIAS
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2024: Approaching a Decade of Code, Cloud, and Change. CNCF.
https://www.cncf.io/reports/cncf-annual-survey-2024/
Falco. (2025). Falco use cases | Falco.
https://falco.org/about/use-cases/#compliance
Fernández, P. (2023, junio 5). Docker y microservicios. Blog de hiberus.
https://www.hiberus.com/crecemos-contigo/docker-y-microservicios/
Gupta, A., Kumar, A., Singh, N., Sudarshan, N., Studitsky,
V. M., Zhang, K. Y., & Akhtar, M. S. (2023). The Saccharomyces cerevisiae
SR protein Npl3 interacts with hyperphosphorylated CTD of RNA Polymerase II.
International Journal of Biological Macromolecules, 253, 127541.
https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2023.127541
López, M. (2020). SecDevOps: Análisis de
contenedores Docker e integración de herramientas SAST y DAST. SecDevOps :
- Dipòsit Digital de Documents
de la UAB
OWASP. (2024). OWASP Vulnerable Container Hub | OWASP Foundation.
https://owasp.org/www-project-vulnerable-container-hub/
SUSE NeuVector. (2025). Compliance & CIS
Benchmarks | Neuvector Docs.
https://open-docs.neuvector.com/scanning/scanning/compliance/
Valenzuela, L. (2022, septiembre 19). Nueva Ley de protección de datos
en Cuba. Umbra Abogados.
https://www.umbraabogados.com/nueva-ley-de-proteccion-de-datos-en-cuba/
Vergara, S. A. (2024). Análisis de seguridad en el despliegue de Postgres con contenedores Docker para garantizar la
integridad de la información en el Supermercado Escobar del cantón Vinces. [bachelorThesis,
Babahoyo: UTB-FAFI. 2024].
http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/15684
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