云原生安全性的挑战与对策：驾驭复杂性，构建坚不可摧的数字堡垒

发表于2025-07-22|更新于2025-07-26|计算机科学

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你好，我是 qmwneb946，一位热衷于探索技术深层原理和数学之美的博主。今天，我们不聊神经网络的激活函数，也不谈区块链的共识算法，而是将目光投向一个日益重要且充满挑战的领域：云原生安全。

在数字化转型的浪潮中，云原生技术凭借其前所未有的敏捷性、弹性与可伸缩性，正迅速成为构建现代应用的首选范式。从微服务架构到容器化部署，再到 Kubernetes 编排，云原生带来了巨大的业务价值。然而，伴随这些优势而来的，是安全领域一系列全新的、前所未有的挑战。传统安全防护体系在云原生环境中显得力不从心，甚至可能失效。

那么，这些挑战究竟是什么？我们又该如何应对？本文将深入探讨云原生安全性的独特挑战，并提出一系列全面、深度的对策，帮助你在复杂多变的云原生世界中构建坚不可摧的数字堡垒。我们将从开发、部署到运行时的全生命周期，层层剖析，并融入 DevSecOps 理念，让你对云原生安全有一个系统而深刻的理解。

云原生安全性的独特挑战

云原生环境的核心特征是其高度动态、分布式、短暂且由 API 驱动。这些特征与传统IT环境的静态、边界明确的特性截然不同，导致传统安全模型面临巨大的冲击。

动态和短暂的攻击面

传统数据中心的安全策略往往围绕明确的网络边界和持久的服务器实例构建。然而，在云原生世界中，容器、Pod 和微服务的生命周期可能只有几秒钟或几分钟。它们频繁地创建、销毁、伸缩和迁移，使得攻击面变得极其动态和短暂。

容器的短暂性与不可变性： 容器一旦部署，通常被认为是不可变的。这意味着如果在运行时发现漏洞，通常的做法是销毁旧容器并用修复后的新镜像重新部署。这种快速迭代带来了巨大的灵活性，但也意味着安全团队难以对单个容器进行持续监控和修补，需要将安全控制前移到镜像构建阶段。
服务发现与网络平面： 微服务之间通过动态服务发现进行通信，网络流量不再局限于南北向（外部与内部），更多的流量是东西向（服务间）。传统的防火墙规则难以有效管理这种动态且细粒度的内部通信。
自动伸缩与弹性： Kubernetes 等编排器可以根据负载自动伸缩 Pod 数量，这导致集群中的实际工作负载数量时刻变化，使得安全策略的静态配置和审计变得异常困难。

分布式和去中心化的复杂性

云原生应用通常由数百甚至数千个微服务组成，这些服务分布在不同的节点、集群甚至跨越多个云提供商。这种高度分布式的特性带来了前所未有的管理和安全复杂性。

微服务间通信安全： 每个微服务都可能暴露 API，这些 API 之间的调用需要认证、授权和加密。传统上，我们依赖网络边界来保护内部通信，但在微服务架构中，内部通信本身就是主要的攻击面。如何确保这些细粒度的通信安全是核心挑战。
服务网格（Service Mesh）的引入： 虽然服务网格（如 Istio、Linkerd）旨在解决微服务通信的复杂性，提供统一的流量管理、可观测性和安全能力（如 mTLS），但它们本身也引入了新的配置和管理复杂性，如果配置不当，可能成为新的安全漏洞。
多集群与混合云环境： 企业可能同时在多个Kubernetes集群甚至混合云环境中运行应用。如何统一管理这些环境的安全策略、身份认证和事件日志，是巨大的挑战。

供应链安全风险

云原生应用的构建高度依赖开源组件、第三方库以及各种基础镜像。软件供应链的复杂性使得其成为攻击者利用的温床。

基础镜像漏洞： 许多容器镜像基于通用的操作系统基础镜像（如 Alpine、Ubuntu），这些基础镜像本身可能包含已知或未知的漏洞。
开源组件漏洞： 应用代码中引用的各种开源库、框架可能存在大量已知漏洞（如 Log4Shell、Struts2 等），这些漏洞往往被广泛利用。软件组成分析（SCA）是识别这些漏洞的关键。
CI/CD 管道的安全： 持续集成/持续交付（CI/CD）管道是连接代码与生产环境的关键桥梁。如果CI/CD工具链本身被攻破，或其中存在配置缺陷、凭据泄露，攻击者可以篡改代码、注入恶意逻辑，甚至直接部署恶意镜像到生产环境。这种攻击被称为“供应链投毒”。
镜像篡改与信任： 如何确保从开发到部署过程中，容器镜像未被篡改，并能验证其来源和完整性，是一个基本而重要的问题。

配置漂移与错误配置

云原生环境的灵活性和可配置性是一把双刃剑。复杂的配置选项，如 Kubernetes 的 RBAC、网络策略、Pod 安全策略 (PSP，尽管已被淘汰，但其理念仍重要，由 Pod Security Admission 替代) 以及云服务提供商的 IAM 策略等，极易出现错误配置。

Kubernetes 配置复杂性： Kubernetes 提供了高度灵活的配置选项，但也带来了巨大的配置管理挑战。例如，API Server 的未授权访问、etcd 的数据泄露、Kubelet 的配置错误、不安全的 Pod 配置（如特权模式运行容器）等都可能导致严重的安全漏洞。
RBAC/IAM 权限管理不当： 最小权限原则是安全基石，但在复杂的云原生环境中，为每个服务账户或用户配置恰当的最小权限非常困难，往往导致权限过度分配，留下巨大的攻击面。
默认配置的弱点： 许多云服务或开源项目的默认配置可能为了易用性而牺牲安全性，比如开放不必要的端口、使用弱密码或默认凭据等。
配置漂移（Configuration Drift）： 即使初始配置是安全的，随着时间的推移和手动更改，生产环境的实际配置可能与期望的安全配置偏离，形成“配置漂移”，这通常是由于缺乏自动化和策略即代码的实践。

可观测性与可见性挑战

在高度动态和分布式的云原生环境中，获取全面、实时的安全可见性变得异常困难。

日志、指标、追踪的分散性： 传统的集中式日志系统可能难以适应容器的短暂性。每个 Pod 的日志、指标和追踪数据都需要被有效地采集、聚合、存储和分析，才能提供完整的运行时行为视图。
缺乏统一的安全视图： 安全团队需要了解容器、Pod、服务、网络流量以及底层基础设施（VMs、主机）等多层次的安全事件。将这些分散的数据关联起来，形成统一的安全态势视图，是巨大的挑战。
短生命周期难以取证： 容器的短暂性使得一旦发生安全事件，取证变得异常困难。当容器被销毁时，其内部状态和日志也随之消失，增加了溯源的难度。

运行时安全威胁

即使在开发和部署阶段做足了安全工作，运行时仍然可能面临各种攻击。

容器逃逸与内核漏洞利用： 攻击者可能利用容器运行时漏洞（如 runC、containerd 漏洞）或底层宿主机的内核漏洞实现容器逃逸，从而获得宿主机的控制权，进而影响其他容器。
敏感数据泄露： 运行时应用可能因为编程错误、配置不当或攻击者渗透而泄露敏感数据（如数据库凭据、API 密钥、个人身份信息）。
未经授权的访问： 即使权限管理到位，也可能通过窃取凭据、暴力破解或利用应用漏洞获得未经授权的访问。
横向移动： 攻击者一旦攻破某个服务，可能利用其权限进行内部网络侦察，并横向移动到其他服务或系统。
资源滥用与拒绝服务： 容器化应用可能面临针对 CPU、内存或网络资源的滥用，导致拒绝服务（DoS）攻击或资源耗尽。

合规性与治理

在云原生环境中实现和维护合规性，例如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等，是一项复杂的任务。

数据驻留与隔离： 如何确保数据在特定地理区域内处理和存储，并满足严格的隔离要求，对于跨区域部署的云原生应用尤其具有挑战性。
自动化审计与报告： 传统的手动审计方法在云原生环境中效率低下。需要建立自动化的审计机制，持续监控合规性状态，并生成可追溯的报告。
责任共担模型： 在云环境中，安全责任是云服务提供商和用户之间的共担模型。理解并清晰界定各自的责任边界，确保双方都履行其安全义务，至关重要。

以上这些挑战并非孤立存在，它们相互关联，共同构成了云原生安全性的复杂图景。理解这些挑战是构建有效防御策略的第一步。接下来，我们将探讨如何针对这些挑战，构建一个全面的、深层防御的云原生安全体系。

全面安全对策：构建深层防御体系

应对云原生安全挑战，需要一种从代码到运行时的全生命周期、全方位的安全策略，通常被称为“深层防御”（Defense in Depth）。这意味着在多个层面部署安全控制，即使一个控制失效，其他控制也能提供保护。DevSecOps 理念是实现这一目标的核心。

开发阶段：左移安全（Shift-Left Security）

“左移安全”强调将安全实践尽早融入软件开发生命周期（SDLC），在问题成本最低时发现和修复它们。

安全编码实践与SAST/DAST

安全编码规范： 开发人员应遵循一致的安全编码规范，避免常见的安全漏洞，如 SQL 注入、跨站脚本 (XSS)、不安全的直接对象引用 (IDOR) 等。
静态应用安全测试 (SAST)： 在代码提交和构建阶段，使用 SAST 工具对源代码进行静态分析，发现潜在的安全漏洞和不安全的代码模式。SAST 可以在不执行代码的情况下进行分析，速度快，适合在 CI/CD 管道中集成。
动态应用安全测试 (DAST)： 在应用部署后（如在测试环境），使用 DAST 工具模拟攻击者的行为，对运行中的应用进行黑盒测试，发现运行时漏洞。DAST 能够发现 SAST 无法发现的运行时漏洞和配置问题。
交互式应用安全测试 (IAST)： IAST 结合了 SAST 和 DAST 的优点，在运行时对应用进行灰盒测试，提供更精确的漏洞位置和上下文信息。

镜像安全管理

容器镜像是不变基础设施的核心，其安全性至关重要。

选择并加固基础镜像：
- 最小化原则： 选择尽可能小的、不包含额外工具和依赖的基础镜像（如 Alpine 或 Distroless 镜像），以减少攻击面。
- 官方与可信来源： 优先使用官方维护的、已知来源的基础镜像。
- 定期更新： 订阅基础镜像的漏洞更新通知，并定期更新基础镜像以获取安全补丁。
镜像扫描（Vulnerability Scanning）：
- 在 CI/CD 管道中集成镜像扫描工具（如 Clair、Trivy、Anchor），在镜像构建后立即扫描其中已知的操作系统漏洞和软件包漏洞。
- 设置扫描策略，阻止包含高危漏洞的镜像进入下一阶段或部署到生产环境。
镜像签名与信任：
- 使用工具（如 Notary、Sigstore）对构建的镜像进行数字签名，确保镜像在传输和部署过程中未被篡改。
- 在 Kubernetes 集群中启用准入控制器（如 Gatekeeper），强制只运行经过签名的、可信的镜像。
- 可以使用像 Sigstore 这样的项目来实现供应链的端到端安全和透明化。

依赖项管理与SBOM

软件组成分析 (SCA)： 使用 SCA 工具（如 OWASP Dependency-Check、Snyk、Black Duck）分析项目依赖项（包括直接依赖和传递依赖），识别开源组件中的已知漏洞和许可证问题。
生成和验证 SBOM (Software Bill of Materials)：
- SBOM 记录了软件中所有组件、版本、依赖关系等信息，类似于食品的配料表。它可以帮助组织追踪和管理软件供应链风险。
- 在每次构建时自动生成 SBOM，并将其作为制品的一部分。
- 在部署时验证 SBOM 的完整性和真实性。

CI/CD 管道安全

CI/CD 管道是自动化的核心，也是一个关键的攻击面。

自动化安全门禁： 在 CI/CD 管道的各个阶段设置安全检查点（Gate），例如：
- 代码扫描通过率。
- 镜像扫描无高危漏洞。
- 单元测试、集成测试通过。
- 合规性检查通过。
- 任何不符合安全策略的构建都应被阻止或标记。
Secrets 管理：
- 敏感信息（如 API 密钥、数据库凭据、私钥）不应硬编码在代码中。
- 使用专门的 Secrets 管理解决方案（如 HashiCorp Vault、Kubernetes Secrets、云提供商的 Secrets Manager）进行存储和注入。
- 限制对 Secrets 的访问权限，并定期轮换。
最小权限原则应用于 CI/CD 工具： CI/CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions）本身需要访问代码仓库、容器注册表和部署环境。应为其配置最小的必要权限，并定期审计。

部署阶段：加固与自动化

在应用部署到云原生环境之前和之时，需要对基础设施和配置进行严格的加固，并利用自动化工具确保一致性和合规性。

基础设施安全（Kubernetes & Host Hardening）

Kubernetes API Server 安全：
- 启用 RBAC 授权。
- 使用强认证机制（如 OIDC、证书认证）。
- 限制 API Server 的网络可达性。
- 禁用不必要的 API。
- 定期更新 Kubernetes 版本，修复已知漏洞。
etcd 安全：
- 对 etcd 进行加密存储。
- 限制对 etcd 的网络访问。
- 启用客户端证书认证。
- 定期备份 etcd 数据。
Kubelet 安全：
- 启用 Kubelet 认证和授权。
- 禁用匿名请求。
- 限制对 Kubelet API 的访问。
- 确保 Kubelet 使用安全配置启动（例如，关闭 readOnlyPort）。
CIS Kubernetes Benchmark： 参考 CIS (Center for Internet Security) Kubernetes Benchmark，对 Kubernetes 组件进行安全配置审计和加固。
宿主机操作系统安全： 对运行容器的宿主机进行安全加固，包括禁用不必要的服务、定期打补丁、配置防火墙、启用SELinux/AppArmor等。

网络安全策略

网络隔离（Network Policies）：

Kubernetes Network Policies 允许你定义 Pod 之间的通信规则。使用它们实现微服务的最小权限网络访问，只允许必要的流量通过。

示例 Kubernetes Network Policy (YAML):

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-frontend-to-backend
  namespace: my-app
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: backend
  policyTypes:
    - Ingress
#    - Egress # 如果需要限制出站流量也开启
  ingress:
    - from:
        - podSelector:
            matchLabels:
              app: frontend
      ports:
        - protocol: TCP
          port: 8080
#  egress: # 示例：限制后端只能访问数据库
#    - to:
#        - ipBlock:
#            cidr: 10.0.0.0/24 # 数据库IP范围
#      ports:
#        - protocol: TCP
#          port: 5432

此策略允许 my-app 命名空间中带有 app: frontend 标签的 Pod 访问 app: backend 标签的 Pod 的 8080 端口。

零信任网络（Zero Trust Networking）与服务网格（Service Mesh）：
- 零信任原则： “永不信任，始终验证”。这意味着不信任任何内部或外部实体，对所有访问请求进行身份验证和授权。
- 服务网格（Service Mesh）： 服务网格是实现零信任微服务通信的强大工具。它通过在每个服务实例旁运行一个 Sidecar 代理（如 Envoy），提供：
  - 互惠 TLS (mTLS)： 自动在服务间强制执行加密通信和双向身份验证。这使得即使内部网络被攻破，攻击者也难以监听和伪造服务间通信。
  - 细粒度访问控制： 基于服务身份、请求属性等定义细粒度的授权策略。
  - 流量管理： 路由、负载均衡、故障注入等。
  - 可观测性： 统一的日志、指标和追踪。
API 网关： 对于暴露给外部的 API，使用 API 网关进行统一的认证、授权、流量控制、API 审计和威胁防护。

身份与访问管理（IAM）与 RBAC

最小权限原则（Least Privilege）： 授予用户、服务账户和工作负载执行其任务所需的最低权限。这是防止横向移动和减少攻击面的核心原则。
细粒度 RBAC 配置：
- Kubernetes RBAC 允许你定义角色（Role）和集群角色（ClusterRole），以及将这些角色绑定到用户或服务账户的绑定（RoleBinding 和 ClusterRoleBinding）。
- 仔细规划 RBAC 策略，避免过度授权。例如，开发人员不应在生产环境中拥有修改关键资源（如 Deployment、Pod）的权限。
- 定期审计 RBAC 配置，确保没有不必要的权限。
服务账户安全：
- 每个 Pod 都应使用专用的服务账户。
- 限制服务账户的权限。
- 禁用服务账户的自动挂载 API Token（automountServiceAccountToken: false），除非必要。
外部身份提供商集成： 将 Kubernetes 与企业现有的身份提供商（如 LDAP、Active Directory、OAuth2/OIDC）集成，实现统一的用户管理和认证。

配置管理与漂移检测

基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC）：
- 使用 IaC 工具（如 Terraform、Ansible、Pulumi）以声明式方式定义和管理云基础设施和 Kubernetes 配置。
- 将基础设施配置视为代码，进行版本控制、代码审查和自动化测试。这有助于确保配置的一致性、可重复性和可审计性。

策略即代码（Policy as Code）：

将安全策略也编码化，通过自动化工具强制执行。
OPA (Open Policy Agent) / Gatekeeper： OPA 是一个通用的策略引擎，其 Gatekeeper 项目作为 Kubernetes 的准入控制器（Admission Controller），可以在资源创建、更新、删除时进行策略检查。例如，可以强制所有 Pod 必须运行在非特权模式、必须挂载只读根文件系统等。

Rego 语言示例 (禁止特权容器):

package kubernetes.admission

deny[msg] {
  input.request.kind.kind == "Pod"
  some i
  container := input.request.object.spec.containers[i]
  container.securityContext.privileged
  msg := sprintf("Containers must not run in privileged mode. Found privileged container: %v", [container.name])
}

这个 Rego 策略会拒绝任何尝试以特权模式运行容器的 Pod 创建请求。

自动化审计与修复：
- 定期扫描生产环境的配置，与基线（IaC 定义）进行比较，发现并报告配置漂移。
- 利用自动化脚本或工具对发现的不安全配置进行自动修复。
量化配置漂移：
我们可以将期望的配置状态表示为一个向量 $C_{exp} \in \mathbb{R}^n$ ，实际的配置状态为 $C_t \in \mathbb{R}^n$ 。配置漂移 $D$ 可以通过计算这两个向量之间的距离来量化，例如使用欧几里得距离：
$D = ||C_t - C_{exp}||_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (C_{t,i} - C_{exp,i})^2}$
其中， $C_{t,i}$ 和 $C_{exp,i}$ 分别表示实际和期望配置的第 $i$ 个属性值。当 $D > \epsilon$ （ $\epsilon$ 为容忍度）时，表示发生了显著的配置漂移，需要采取行动。

运行时阶段：监控、检测与响应

即使最严格的预防措施也无法完全消除风险。因此，强大的运行时安全监控、威胁检测和快速响应能力至关重要。

运行时安全监控与保护

容器运行时安全（Container Runtime Security）：
- 使用专门的工具（如 Falco、Sysdig Secure、Aqua Security）监控容器和宿主机的行为。
- 通过系统调用、文件访问、网络活动等事件，检测可疑行为，例如：
  - 容器内部进程试图访问宿主机文件系统。
  - 异常的进程启动或权限提升。
  - 未授权的网络连接。
  - 利用已知的容器逃逸漏洞模式。
- 这些工具通常基于预定义的规则或机器学习模型来识别异常。
内核级别行为分析： 通过 eBPF (extended Berkeley Packet Filter) 等技术，在内核层面捕获并分析系统调用事件，提供极低的开销和极高的可见性，有助于发现隐藏的威胁。
异常检测与威胁情报： 利用机器学习分析大量的运行时数据，识别偏离基线的异常行为。集成威胁情报平台，及时了解最新的攻击模式和漏洞信息，增强检测能力。

日志聚合与安全信息与事件管理（SIEM/SOAR）

集中式日志系统：
- 将来自所有容器、Pod、Kubernetes 组件、宿主机和云基础设施的日志数据集中到统一的日志平台（如 ELK Stack: Elasticsearch, Logstash, Kibana；或 Grafana Loki、Splunk、Datadog 等）。
- 确保日志数据完整、准确且具有时间戳。
安全信息与事件管理（SIEM）：
- 将集中化日志和安全事件（来自镜像扫描器、运行时安全工具、防火墙等）导入 SIEM 系统。
- SIEM 系统能够对海量数据进行关联分析，识别复杂的攻击模式，并生成警报。
安全编排、自动化与响应（SOAR）：
- SOAR 平台能够接收来自 SIEM 的警报，并根据预定义的响应剧本自动化执行安全操作，如隔离受感染的 Pod、终止恶意进程、刷新凭据等。
- 这大大缩短了事件响应时间，减少了人工干预。

云原生安全平台（CNSP/CSPM/CWPP）

随着云原生安全领域的成熟，出现了整合多种安全能力的综合性平台。

云安全态势管理（Cloud Security Posture Management, CSPM）： 专注于评估和改进云环境（包括 IaaS、PaaS、SaaS）的安全配置。它持续监控云资源，对照安全最佳实践和合规性标准（如 CIS Benchmarks、NIST）识别错误配置，并提供修复建议。
云工作负载保护平台（Cloud Workload Protection Platform, CWPP）： 专注于保护云中的工作负载（VM、容器、无服务器功能）。它提供漏洞管理、运行时保护、恶意软件检测、主机加固等功能。
云原生应用保护平台（Cloud Native Application Protection Platform, CNAPP）： 是 CSPM 和 CWPP 的融合，提供从开发到运行时的全生命周期云原生应用安全保护。它将安全左移、IaC 安全、API 安全、运行时保护、身份管理等功能集成在一个平台中。

事件响应与取证

预定义响应计划： 针对不同类型的安全事件（如数据泄露、服务中断、权限提升等）制定详细的事件响应计划。明确责任人、沟通流程和恢复步骤。
容器取证的挑战与方法： 容器的短暂性使得传统取证方法面临挑战。
- 快速捕获证据： 一旦发现异常，立即暂停或冻结容器，避免其被销毁。
- 内存镜像与文件系统快照： 捕获容器的内存镜像和文件系统快照进行离线分析。
- 日志与事件数据： 依赖之前建立的集中化日志系统，获取尽可能多的运行时日志和事件数据。
- 不可变基础设施对取证的影响： 不可变基础设施理念鼓励销毁并重建受损组件，这与传统取证思路相悖。因此，提前规划好取证数据的收集机制（如持久化日志、快照）至关重要。

云原生安全文化与最佳实践

技术和工具固然重要，但构建强大的云原生安全体系，更离不开组织内部的安全文化和一套行之有效的最佳实践。

安全左移与DevSecOps文化

安全是每个人的责任： 打破安全团队是“守门员”的传统观念，将安全融入开发、运维、QA 的日常工作流程中。鼓励开发人员在编码时就考虑安全，运维人员在部署时就加固环境。
培训与意识： 定期对所有相关人员进行安全培训，提高他们对云原生安全风险的认识和处理能力。
安全大使/专家： 在开发团队中培养安全大使，让他们成为安全与开发之间的桥梁，提供内部分享和指导。

自动化与策略即代码

减少人为错误： 大部分安全漏洞源于人为配置错误。通过自动化和策略即代码，可以强制执行安全策略，减少手动操作，从而显著降低风险。
提高效率和一致性： 自动化流程可以快速、一致地应用安全控制，确保所有环境都符合相同的安全标准。
持续验证： 自动化工具可以持续检查安全策略的符合性，及时发现并纠正漂移。

零信任原则

永不信任，始终验证： 无论是内部还是外部的访问请求，都必须进行严格的身份验证、授权和持续的信任评估。
微切分： 将网络划分为最小的、隔离的段，限制横向移动的可能性。
加密所有通信： 无论内部还是外部，所有敏感数据和通信都应加密。

可观察性与反馈循环

端到端的可观测性： 建立从代码、容器、服务、网络到基础设施的全面可观测性，包括日志、指标、追踪和安全事件。
实时反馈循环： 确保安全事件和漏洞信息能够及时反馈给开发和运维团队，促使他们快速响应和修复。通过持续的监控和反馈，实现安全态势的持续改进。

定期安全审计与演练

渗透测试与漏洞扫描： 定期对云原生应用和基础设施进行渗透测试和漏洞扫描，发现潜在的弱点。
红蓝对抗演练： 模拟真实攻击，测试安全防御体系的有效性、团队的响应能力和流程的健壮性。
混沌工程中的安全元素： 混沌工程通过在生产环境中随机引入故障来测试系统的韧性。可以将安全相关的故障（如服务中断、凭据泄露）引入混沌实验，以验证系统的安全弹性。