Header Navigation - DE
Background image for Was ist AWS Security Lake? Bedeutung und Best Practices
Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/AWS-Sicherheitssee

Was ist AWS Security Lake? Bedeutung und Best Practices

In diesem Blogbeitrag wird erklärt, was AWS Security Lake ist und wie es zur Cybersicherheit beiträgt. Der Artikel behandelt die Funktionen und Best Practices für den effektiven Einsatz, um die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern und Sicherheitsabläufe zu optimieren.

Autor: SentinelOne

AWS Security Lake ist eine einfach zu implementierende Lösung, die für die Zusammenarbeit mit Ihren lokalen und Cloud-Quellen entwickelt wurde, um alle Ihre Sicherheitsdaten automatisch zu zentralisieren. Dieses proprietäre Angebot standardisiert und normalisiert Sicherheitsdaten in einem Format, das mit dem Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) übereinstimmt, wodurch Analysevorgänge einfach, schnell und aufschlussreich werden.

Die Bedeutung von AWS Security Lake für die Cybersicherheit kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Die schnelle Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle ist von entscheidender Bedeutung, um sich schnell entwickelnde Cyberbedrohungen zu erkennen. Durch die Konsolidierung von Sicherheitsdaten in einem standardisierten Format mit leistungsstarken Analysefunktionen über AWS Security Lake können Sicherheitsteams eine größere Abdeckung ihrer sich ständig erweiternden Bedrohungslandschaft erreichen.

AWS Security Lake – Ausgewähltes Bild | SentinelOneEinführung in AWS Security Lake

AWS Security Lake ist ein Service, der Unternehmen dabei hilft, einen AWS-Sicherheits-Datensee aufbauen können, in dem sie alle ihre Protokolle zu Warnmeldungen und anderen sicherheitsspezifischen Anwendungsfällen zentralisieren können. Die Plattform soll eine einheitliche Methode zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Aktivitätsdaten aus AWS-Diensten sowie Anwendungen von Drittanbietern bieten. Dies bezieht sich nicht nur auf die Konfiguration, sondern umfasst auch Sicherheitsprotokolle, wie z. B. benutzerdefinierte Protokolldaten.

Mit Security Lake können Unternehmen die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von AWS nutzen, um ihre Sicherheitsabläufe zu vereinfachen und gleichzeitig eine umfassende Transparenz für schnellere Erkennungs- und Reaktionsmöglichkeiten zu schaffen.

AWS Security Lake arbeitet mit dem Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) zusammen, um sicherzustellen, dass Sicherheitsdaten standardisiert sind, sodass sie analysiert und aus verschiedenen Informationsquellen korreliert werden können. Diese Standardisierung bedeutet weniger Aufwand für die Verarbeitung unterschiedlicher Sicherheitsprotokolle und hilft Unternehmen, die Erkenntnisse über ihre eigene Sicherheit effizient zu nutzen.

Im Vergleich zu den traditionellen Methoden zur Speicherung sicherheitsrelevanter Daten unterscheidet sich Amazon Security Lake erheblich. Die größte Schwierigkeit bei herkömmlichen Methoden besteht darin, dass Protokolle an verschiedenen Orten gespeichert werden (isolierte Systeme). Das erste beschriebene Problem ist die Fragmentierung der Tools, die die Erkennung und Reaktionszeit auf Vorfälle verlangsamt, was das Sicherheitsrisiko erhöht.

AWS Security Lake bietet einen gemeinsamen Ort, an dem Sicherheitsteams Daten aus verschiedenen Quellen sammeln können, was die Analyse und schnelle Reaktion erleichtert. Im Gegensatz dazu erfordern herkömmliche Methoden einen erheblichen manuellen Aufwand für die Erfassung, Normalisierung und Analyse von Daten.

Darüber hinaus fehlt es herkömmlichen Sicherheitslösungen möglicherweise an der erforderlichen Skalierbarkeit und Agilität, um die steigenden Mengen an Sicherheitsdaten zu verarbeiten. Unternehmen mit alten Systemen haben oft Schwierigkeiten, ihre Datenspeicherung zu skalieren oder neue Datensätze zu integrieren. Basierend auf diesem Ansatz wurde AWS Security Lake für die Integration in die leistungsstarke AWS-Infrastruktur entwickelt, die eine hohe Skalierbarkeit für wachsende Datenmengen und Flexibilität für diversifizierte Datenquellen bietet.

AWS Security Lake-Architektur

AWS Security Lake basiert auf einer sicheren Architektur, die speziell für die effektive Zentralisierung und Verwaltung von Sicherheitsdaten in der AWS-Cloud entwickelt wurde. Zu den wichtigsten Komponenten dieser Architektur gehören:

  1. Datenaufnahmeschicht: Diese Schicht sammelt Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen wie AWS-Diensten, Anwendungen von Drittanbietern und benutzerdefinierten Protokollquellen.
  2. Daten-Normalisierungsschicht: Diese Schicht wird verwendet, um sicherzustellen, dass alle erfassten Daten unabhängig von ihrer Quelle und unter Verwendung des OCSF-Mechanismus (Open Cybersecurity Schema Framework) in einem gemeinsamen Format standardisiert werden.
  3. Speicherschicht: Diese Schicht verwendet Amazon S3 zum Speichern normalisierter Sicherheitsprotokolle und bietet sicheren Speicherplatz ohne Einschränkungen.
  4. Abfrage- und Analyseschicht: Security Lake lässt sich in Analysetools wie Amazon Athena und AWS QuickSight integrieren. Damit sollen Unternehmen in die Lage versetzt werden, die in S3 gespeicherten Sicherheitsdaten abzufragen.
  5. Präsentations- und Berichtsebene: Diese Ebene bietet Sicherheitsteams Dashboards und Visualisierungen, mit denen sie den Überblick über ihre Sicherheitslage behalten und Trends oder Anomalien erkennen können.

Die Optionen für die Datenerfassung sind sowohl für Echtzeitdaten als auch für Batch-Ladevorgänge reibungslos und latenzarm. Zeitkritische Anwendungen können in Echtzeit verarbeitet werden, beispielsweise durch die zeitnahe Erfassung von Sicherheitsprotokollen mithilfe von Diensten wie Amazon Kinesis Data Streams oder AWS Lambda. Für weniger dringende Daten können Batch-Ingest-Methoden zum Sammeln und Hochladen von Protokollen geplant werden.

Nach der Verarbeitung werden die Daten normalisiert, damit sie konsistent und miteinander kompatibel bleiben. Dies wird mit dem Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) erreicht, das Sicherheitsdaten in ein gemeinsames Format umwandelt, sodass sie zur Analyse und Korrelation unterschiedlicher Quellen verwendet werden können.

Diese Daten werden normalisiert und in Amazon S3 gespeichert, einem Objektspeicherdienst, der Langlebigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit für große Mengen von Sicherheitsprotokollen bietet, die von modernen IT-Umgebungen generiert werden.

Integration und Analyse von Daten in AWS Security Lake

AWS Security Lake arbeitet mit vielen anderen AWS-Diensten zusammen und nutzt diese, um Datenverwaltungsfunktionen und mehr anzubieten. Zu den wichtigsten Diensten, die AWS Security Lake unterstützen, gehören:

  1. AWS CloudTrail: Damit können Unternehmen jede Anfrage protokollieren, die innerhalb ihres AWS-Kontos gestellt wird. Dies umfasst Änderungen an Ressourcen und sogar die täglichen Aktivitäten einzelner Benutzer.
  2. Amazon VPC Flow Logs: Es zeichnet Informationen über den IP-Datenverkehr auf, der zu und von Netzwerkschnittstellen in einer Virtual Private Cloud (VPC) fließt, und unterstützt so die Sicherheitsüberwachung und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
  3. AWS Security Hub: Der Security Hub bietet Kunden einen zentralen Ort, an dem sie die Richtlinien anwenden können, die sie in ihren AWS-Umgebungen bereitstellen.
  4. AWS Lambda: Die Lambda-Funktionen ermöglichen serverloses Computing, wodurch eine Echtzeit-Datenverarbeitung und die Automatisierung von Sicherheitsworkflows ohne den Umgang mit Infrastruktur möglich werden.
  5. Amazon Kinesis: Es wird für die Erfassung und Verarbeitung von Streaming-Daten verwendet, z. B. für die Erfassung von Sicherheitsprotokollen in Echtzeit usw.

Benutzerdefinierte Protokollquellen und Richtlinien zur Datenaufbewahrung

AWS Security Lake ist nicht nur in unterstützte AWS-Services integriert, sondern kann auch Protokollquellen aus benutzerdefinierten Quellen erfassen. Wichtige Anwendungsbereiche für diese Funktion sind die Integration von Daten aus Ihren lokalen Systemen, Firewalls, Endpunkt-Sicherheitslösungen oder sogar Anwendungen von Drittanbietern. AWS Security Lake unterstützt eine Reihe von Protokollquellen und ermöglicht Unternehmen so eine aggregierte Ansicht ihres Sicherheitsökosystems.

Unternehmen können auch Richtlinien zur Datenaufbewahrung festlegen, die bestimmen, wie lange Sicherheitsdaten aufbewahrt werden. Diese Richtlinien können angepasst werden, um die Compliance durchzusetzen und den betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden, sodass die erforderlichen Protokolle für Audits und Untersuchungen aufbewahrt werden, die Speicherkosten jedoch innerhalb der Grenzen bleiben.

Verwendung von Amazon Athena für SQL-Abfragen

Mit Amazon Athena können Benutzer SQL-Abfragen direkt in Amazon S3 ausführen, ohne dass eine Datenbewegung erforderlich ist, was schnelle und agile Analysevorgänge ermöglicht. Sicherheitsanalysten oder -ingenieure haben die Möglichkeit, Ad-hoc-Abfragen durchzuführen, wenn sie bestimmte Vorfälle oder Anomalien untersuchen, wodurch sie schneller auf potenzielle Bedrohungen reagieren können.

Athena ist aufgrund seiner serverlosen Natur auch kostengünstig, da nur die in Ihren Abfragen gescannten Datenmengen in Rechnung gestellt werden. Dies erleichtert die Arbeit von Benutzern, die aus verschiedenen Gründen Informationen analysieren müssen, erheblich.

Integration mit AWS QuickSight

AWS QuickSight ist ein Cloud-nativer Business-Intelligence-Dienst, mit dem wir Erkenntnisse aus unseren Sicherheitsdaten visualisieren können. QuickSight verfügt über eine Vielzahl von Funktionen und bietet die Möglichkeit, Dashboards und Visualisierungen für interaktive Abfragen von Daten aus AWS Security Lake mit Amazon Athena zu erstellen.

Diese Integration ermöglicht es Sicherheitsteams, ihre Sicherheitsrisiken besser zu verstehen, zu identifizieren und den Stakeholdern klar zu kommunizieren. Das Pay-per-Session-Preismodell von QuickSight ermöglicht es Unternehmen, nützliche Berichte zu teilen und gleichzeitig die Kosten zu kontrollieren.

Was sind Security Lake Schema und OCSF?

Das Herzstück von AWS Security Lake ist das Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF), das die Verwaltung von Sicherheitsdaten standardisiert. Es definiert die Art und Weise neu, wie Sicherheitsereignisse aus verschiedenen Quellen klassifiziert, gespeichert und analysiert werden. Durch die Verwendung von OCSF löst Security Lake das in der Cybersicherheit häufig auftretende Problem, dass Daten ein Versteckspiel spielen und nicht miteinander synchronisiert sind.

Im Kern verfügt OCSF über eine hierarchische Struktur zur Kategorisierung von Sicherheitsereignissen. Es bezieht sich auf die Kategorien, Klassen und Erweiterungen, die eine höhere Granularität bieten. Ein Netzwerkflussereignis würde beispielsweise in die Kategorie "Netzwerk" und die Klasse "Netzwerkfluss" fallen. Zu den standardisierten Feldern gehören die Quell-IP-Adresse, die Ziel-IP-Adresse und das Protokoll. Dieses hierarchische Framework ermöglicht es Sicherheitsanalysten, riesige Datenmengen zu filtern und Einblicke in relevante Informationen zu gewinnen, ohne von der schieren Menge überwältigt zu werden.

Bei AWS Security Lake gibt es einen komplexen Normalisierungsprozess für OCSF. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen erfasst und müssen geparst, in OCSF-Attribute gemappt, mit zusätzlichen Kontextinformationen angereichert und anhand des Schemas validiert werden. Dieser automatische Transformationsprozess vereinheitlicht unterschiedliche Protokollformate der Eingaben und ermöglicht eine quellübergreifende Analyse, was in der Vergangenheit schwierig oder fast unmöglich war.

OCSF verfügt über einen vollständigen Satz vordefinierter Felder und bietet gleichzeitig eine größere Erweiterbarkeit, um den Anforderungen verschiedener Organisationen gerecht zu werden. Benutzerdefinierte Felder werden über den OCSF-Erweiterungsmechanismus implementiert und können einfach als zusätzliche Spalten in Parquet-Dateien bzw. in entsprechende Athena-Tabellendefinitionen eingefügt werden. Auf diese Weise können Organisationen dieses Schema an ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen anpassen, ohne die Vorteile der Standardisierung zu verlieren.

Eine der Stärken von OCSF ist, dass es sich ändern kann, ohne die Abwärtskompatibilität zu beeinträchtigen. Um dieses Wachstum zu bewältigen, ohne bestehende Abfragen oder Datenstrukturen zu beeinträchtigen, implementiert Security Lake ein Versionssystem, das Schema-Updates berücksichtigen kann. Auf diese Weise können Unternehmen von Schema-Verbesserungen und neuen Arten von Sicherheitsereignissen profitieren und gleichzeitig ihre historischen Nicht-Sicherheitsdaten in einem nutzbaren Zustand erhalten.

Was sind die wichtigsten Vorteile von AWS Security Lake?

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von AWS Security Lake:

  1. Zentralisierte Sicherheitsdaten: AWS Security Lake beseitigt das Problem fragmentierter Sicherheitsdaten, die in verschiedenen Tools gespeichert sind, indem es Protokolle und Ereignisse aus einer Vielzahl von Quellen, darunter AWS-Services, lokale Systeme und Anwendungen von Drittanbietern, zentralisiert. Die Zentralisierung ermöglicht ein einheitliches Sicherheits-Dashboard und eine einheitliche Warnungsansicht, die sonst viel Zeit für die unabhängige Navigation durch viele Datensilos erfordern würden.
  2. Verbesserte Erkennung von Bedrohungen: Das Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) ermöglicht die Standardisierung und Normalisierung von Sicherheitsdaten in einer Vielzahl von Formaten, sodass Bedrohungen proaktiv bekämpft werden können. Diese Konsistenz führt zu verbesserten Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen und ermöglicht Ihnen die Nutzung leistungsstarker Analyse- und Machine-Learning-Algorithmen.
  3. Einfachere Compliance: Die Einhaltung von Vorschriften ist für viele Unternehmen ein wichtiges Anliegen, und unabhängig davon, zu welcher Branche ein Unternehmen gehört, möchten sie jederzeit konform arbeiten. AWS Security Lake erleichtert die Prüfung und Berichterstellung, indem alle strukturierten Sicherheitsdaten an einem zentralen Ort verfügbar gemacht werden.
  4. Geringe Speicherkosten: Da AWS Security Lake auf der skalierbaren Infrastruktur von AWS basiert, können Unternehmen erhebliche Einsparungen bei ihren jährlichen Ausgaben erzielen. Die Preisgestaltung von AWS Security Lake bietet flexible Richtlinien zur Datenaufbewahrung, sodass Sie wichtige Sicherheitsereignisprotokolle aufbewahren können, ohne Ihr Budget zu überschreiten.
  5. Tief integrierte: AWS Security Lake ist tief in den Datensatz integriert und lässt sich gut mit anderen wichtigen Sicherheitskontrollen und vielen Lösungen von Drittanbietern kombinieren.

CNAPP-Marktführer

In diesem Gartner Market Guide für Cloud-Native Application Protection Platforms erhalten Sie wichtige Einblicke in den Zustand des CNAPP-Marktes.

Leitfaden lesen

5 Best Practices für AWS Security Lake

Die folgenden Best Practices tragen erheblich zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz von AWS Security Lake bei. Sehen wir uns die einzelnen Punkte genauer an.

  1. Integration mit AWS Security Hub: Die Integration von AWS Security Lake mit AWS Security Hub ist eine bewährte Methode für Unternehmen, um Sicherheitsergebnisse von verschiedenen Diensten innerhalb ihres Unternehmens sowie von Drittanbietern, die sie in ihre Infrastruktur integriert haben, zu erhalten. Zusammen verschafft dies dem Unternehmen einen umfassenderen Überblick über seine Compliance-Situation und die Bereiche, in denen Handlungsbedarf besteht.
  2. Aktivieren Sie Security Lake in allen unterstützten AWS-Regionen: Security Lake sollte in allen unterstützten AWS-Regionen aktiviert werden, um die volle Wirksamkeit seiner Funktionen sicherzustellen.
  3. Nutzen Sie AWS CloudTrail für die Überwachung: Sie sollten die API innerhalb von Security Lake zur Überwachung der Nutzung verwenden, bei der es sich um einen nativen Dienst von AWS CloudTrail handelt. CloudTrail enthält außerdem einen vollständigen Verlauf aller API-Operationen, die von Benutzern/Rollen/Gruppen durchgeführt wurden, und ist sowohl für die Überprüfung des Zugriffs als auch für Änderungen an Sicherheitsdaten maßgeblich.
  4. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Richtlinien zur Datenaufbewahrung: Richtlinien zur Datenaufbewahrung sollten in AWS Security Lake definiert werden, um sicherzustellen, dass jede Richtlinie mit Ihrer Organisation übereinstimmt. Durch die Möglichkeit, diese Aufbewahrungseinstellungen anzupassen, können Unternehmen den Lebenszyklus ihrer Sicherheitsdaten effektiv verwalten.
  5. Implementierung des Prinzips der geringsten Privilegien: In Bezug auf Amazon Security Lake ist es wichtig, das Prinzip der geringsten Privilegien zu befolgen, das Benutzern, Gruppen und Rollen nur die Ausführung ihrer Aufgaben mit minimalen Berechtigungen erlaubt.

Die Einschränkungen von AWS Security Lake verstehen

AWS Security Lake bietet Kunden zwar viel Flexibilität beim Verschieben von Sicherheitsdaten in die Cloud und beim Zentralisieren dieser Informationen, es gibt jedoch auch einige Einschränkungen sowie potenzielle Herausforderungen bei der Implementierung. Sehen wir uns diese einmal genauer an.

Aktuelle Einschränkungen von AWS Security Lake

AWS Security Lake ist ein unglaublich leistungsfähiges Tool, unterliegt jedoch einigen starren Regeln/Einschränkungen. Wie bei allen ausgereiften Technologien ist es jedoch unerlässlich, sich dieser Bereiche bewusst zu sein, um die Lösung erfolgreich implementieren und betreiben/nutzen zu können. Hier sind fünf wichtige technische Probleme, die bei einer AWS Security Lake-basierten Lösung auftreten können.

  1. Engpässe bei der Abfrageleistung: AWS Security Lake fragt die Daten im Wesentlichen mit Amazon Athena (basierend auf einer verteilten Abfrage-Engine) ab. Dies ist in vielen Szenarien effizient, kann jedoch zu Leistungsproblemen führen, wenn die Datenmenge oder die Anzahl der Abfragen extrem hoch wird. Insbesondere bei Abfragen, die mehrere Verknüpfungen über sehr große Tabellen umfassen, oder bei Abfragen, bei denen viele Daten gescannt werden müssen, kann es zu hohen Latenzen kommen. Dies liegt an der Architektur von Athena, die direkt aus S3 liest, was zu I/O-Engpässen führen kann. Ein weiterer Nachteil ist, dass Athena keine Indizierung unterstützt, sodass jede Filteroperation, bei der ein Index in Abfragen verwendet werden kann, einen vollständigen Scan durchführt, was die Leistung bei selektiven Abfragen auf großen Tabellen erheblich verschlechtern würde.
  2. Einschränkungen bei der Datentransformation: AWS Security Lake übernimmt zwar die Zuordnung eingehender Daten zum OCSF-Schema, jedoch kann es zu einem Verlust von Kontextinformationen oder zu Fehlinterpretationen bei nicht standardmäßigen Protokollformaten kommen. AWS Security Lake verwendet eine regelbasierte Transformation und unterstützt einige nicht standardmäßige oder benutzerdefinierte Felder, die in proprietären Protokollformaten vorkommen können, nicht.
  3. Herausforderungen bei der granularen Zugriffskontrolle: Obwohl AWS Security Lake unter Verwendung von IAM für die Zugriffskontrolle entwickelt wurde, bleibt die Bereitstellung eines granularen Zugriffs auf Datenfeldebene eine der größten Herausforderungen. Der Dienst arbeitet hauptsächlich auf Tabellen- oder Partitionsebene, und es ist schwierig, den Zugriff auf einzelne Spalten zu kontrollieren, geschweige denn auf bestimmte Elemente innerhalb eines Protokolleintrags. Diese Einschränkung kann zu Herausforderungen bei der Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen führen, die eine sorgfältige Kontrolle darüber erfordern, wer Zugriff auf bestimmte Arten von Informationen hat.
  4. Export und Portabilität: Da AWS Security Lake keine Datenexportfunktionen bietet, können Sie Ihre Informationen bei Bedarf zu einem späteren Zeitpunkt nicht einfach herunterladen. Das Extrahieren großer Datenmengen für externe Analysen oder die Migration auf eine andere Plattform ist keine einfache Aufgabe. Da es keine vorgefertigten Exporttools bietet, müssen Benutzer benutzerdefinierte Skripte schreiben oder Lösungen von Drittanbietern verwenden, um Daten aus Security Lake zu extrahieren. Dieses Problem ist in einigen Szenarien schwer zu lösen, z. B. bei Multi-Cloud-Strategien, compliance-gesteuerter Datenaufbewahrung auf externen Systemen oder speziellen Analysen, die außerhalb des AWS-Ökosystems erforderlich sind.

Mögliche Herausforderungen bei der Implementierung

  1. Integration mit bestehenden Sicherheitstools: Die meisten Unternehmen verfügen über eine Kombination aus Tools und Lösungen, was zu einigen Herausforderungen bei der Integration führen kann. Die bestehende Infrastruktur wurde um diese Altsysteme herum aufgebaut. AWS Security Lake kann zwar parallel zu dieser Reihe von Tools implementiert werden, jedoch ist die Unterstützung von OCSF als integrierte Funktion oder umfangreiche Anpassungen erforderlich, was eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt.
  2. Einhaltung von Daten-Governance-Vorschriften: Mit der Zentralisierung von Sicherheitsinformationen kann es schwierig sein, sich an Branchen- und Regulierungsstandards anzupassen. Ohne eine solche Richtlinie für den Zugriff, die Aufbewahrung und die Weitergabe von Daten allein kann die Umsetzung unglaublich schwierig werden.
  3. Leistungsbezogene Probleme: Wenn Unternehmen beginnen, AWS Security Lake in großem Umfang zu nutzen, können Leistungsprobleme auftreten, insbesondere bei der Ausführung von Abfragen mit Hunderten von Terabyte oder sogar Petabyte an Daten. Abfragen müssen schnell ausgeführt werden, ohne das System zu überlasten, sodass häufig eine Optimierung erforderlich ist.

Fazit

AWS Security Lake ist ein leistungsstarker, vollständig verwalteter Service, mit dem Sie Ihre Sicherheitsdaten zentral aggregieren und analysieren können. Er bietet automatische Skalierung, integrierte Machine-Learning-Modelle und nahtlose Integration mit AWS-Datenquellen (z. B. VPC Flow Logs) sowie lokalen Umgebungen oder sogar anderen Clouds. Mithilfe des Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) werden normalisierte und standardisierte Sicherheitsdaten gepflegt, um eine umfassende Bedrohungsanalyse durch einfache regelbasierte Reaktionen zu ermöglichen.

Tatsache ist, dass AWS Security Lake in der heutigen Cyberwelt ein unverzichtbares Hilfsmittel zur Risikominderung und zum Schutz vor den neuesten Sicherheitsbedrohungen ist. Es verschafft Unternehmen einen vollständigen Überblick über ihre Sicherheitslage, bietet umfassendere Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen und vereinfacht die Compliance-Berichterstattung.

Mit AWS Security Lake können Sicherheitsteams Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zusammenführen, um schnell Erkenntnisse für eine bessere Reaktion auf Vorfälle zu gewinnen und eine kontinuierliche proaktive Transparenz in einer zunehmend komplexen Bedrohungslandschaft zu erhalten.

"

FAQs

AWS Security Lake ist ein neuer, vollständig verwalteter Service, der sich darauf konzentriert, große Mengen an Sicherheitsdaten aus unterschiedlichen Quellen wie AWS-Umgebungen sowie Umgebungen von SaaS-Anbietern, lokalen Systemen und Anwendungen von Drittanbietern in einem einzigen Lake für Analysezwecke zu zentralisieren, darunter Server, mobile Apps oder Kubernetes-Cluster und weitere, die noch hinzukommen werden. Damit ist es das umfassendste Repository für die aggregierte Quelle der Wahrheit in Bezug auf Ihre operative Sicherheit im gesamten Cloud-Betriebsmodell Ihrer Organisation.

Er automatisiert die Erfassung, Normalisierung und Verwaltung von Sicherheitsprotokollen und Ereignissen, damit Unternehmen ihre Cybersicherheitslage besser einschätzen können. Security Lake verwendet das Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF), um Daten zu normalisieren und für einfache Abfragen und Analysen bereitzustellen.

Wir können Amazon S3 als Data Lake verwenden. Dank seiner skalierbaren Speicherkapazität für riesige Datensätze in verschiedenen Formaten, strukturiert und unstrukturiert, kann es enorme Datenmengen speichern. Data Lakes können auf S3 aufgebaut werden, indem Sie Ihre Daten für eine einfache Abfrage und Analyse strukturieren, oft in Verbindung mit zusätzlichen AWS-Diensten.

Der Data Lake in AWS wird durch AWS Lake Formation dargestellt. Dies ist ein vollständig verwalteter Dienst, der die Konfiguration, Sicherung und Verwaltung von Data Lakes auf AWS vereinfacht. Er hilft Unternehmen dabei, Daten aus vielen verschiedenen Auflösungsquellen zu sammeln, zu kombinieren und zu sichern, sodass größere Datensätze einfacher zu handhaben sind und die gesammelten Details analysiert werden können.

Erfahren Sie mehr über Cloud-Sicherheit

Was ist Jailbreaking?: Mehr als iPhone-Cracking und Android-RootingCloud-Sicherheit

Was ist Jailbreaking?: Mehr als iPhone-Cracking und Android-Rooting

Erfahren Sie in diesem umfassenden Leitfaden mehr über Jailbreaking, seine Ursprünge, Beweggründe, Methoden, Gerätetypen, Vorteile und Risiken. Finden Sie heraus, wie sicher Geräte mit Jailbreak gegenüber modernen Bedrohungen sind.

Mehr lesen
Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender LeitfadenCloud-Sicherheit

Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender Leitfaden

Es besteht kein Zweifel daran, dass die Containertechnologie dazu beiträgt, die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen. Allerdings stellen fehlerhafte Images oder falsch konfigurierte Container mittlerweile ein erhebliches Sicherheitsrisiko für Unternehmen dar. Untersuchungen zeigen, dass ganze 75 % der Container-Images potenziell risikobehaftet sind und hohe oder kritische Schwachstellen aufweisen, was eine ständige Überwachung erforderlich macht. Durch das Scannen von Containern auf Schwachstellen werden diese Probleme während der Erstellung und zur Laufzeit identifiziert, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung minimiert wird. Um das Konzept besser zu verstehen, wollen wir uns damit befassen, wie das Scannen funktioniert, warum es so wichtig ist und welche Lösungen zum Schutz containerisierter Workloads es gibt. Dieser Artikel befasst sich mit den Grundlagen des Scannens von Container-Schwachstellen und der Notwendigkeit, sowohl Images als auch laufende Instanzen zu scannen. Wir untersuchen Best Practices für das Scannen von Container-Schwachstellen, die das Scannen mit DevOps-Zyklen, Codeänderungen und schnellen Patches in Einklang bringen. Sie erfahren mehr über wichtige Scan-Komponenten, von der Analyse von Basis-Images bis hin zur Behebung von Konfigurationsfehlern, sowie über die Bedeutung des Managements von Container-Schwachstellen für große Containerflotten. Der Artikel beschreibt auch typische Container-Bedrohungen, z. B. veraltete Betriebssystemebenen oder unsichere Docker-Konfigurationen, und wie das Scannen zur Lösung dieser Probleme beiträgt. Abschließend untersuchen wir, wie die KI-gestützte Plattform von SentinelOne die Prozesse zum Scannen von Schwachstellen in Containern stärkt und einen einheitlichen Ansatz für die Containersicherheit fördert. Was ist das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist der Prozess des Scannens von Container-Images und den Instanzen, auf denen sie ausgeführt werden, auf Sicherheitsprobleme wie veraltete Bibliotheken, falsche Berechtigungen oder neu entdeckte CVEs. Auf diese Weise können DevOps-Teams Probleme beheben, die wahrscheinlich in Images zu finden sind, bevor diese in die Produktionsumgebung ausgeliefert werden. Während das Konzept des herkömmlichen Server-Scannings realisierbar ist, ist das Scannen von kurzlebigen Containern oder Microservices nur mit dynamischen, ereignisbasierten Methoden möglich. Einige Tools arbeiten mit Container-Registries, und CI/CD-Pipelines scannen jede neue Version auf Probleme, die noch nicht gemeldet wurden. Dieser Ansatz ermöglicht es, Images von bekannten Risiken fernzuhalten und so die Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung zu verringern. Langfristig trägt das Scannen dazu bei, ein effektives Schwachstellenmanagementprogramm zu gewährleisten, das gesunde und sichere Containerumgebungen aufrechterhält. Notwendigkeit des Scannens von Container-Schwachstellen Laut dem Google Cloud Bericht glauben 63 % der Sicherheitsexperten, dass KI die Erkennung und Bekämpfung von Bedrohungen grundlegend verändern wird. Bei Containern sind Anwendungen nur von kurzer Dauer, und Workloads werden schnell gestartet oder beendet, was Cyberkriminellen kurze Gelegenheiten bietet, wenn die Bedrohungen bestehen bleiben. Das Scannen von Container-Schwachstellen stellt sicher, dass ständig Scans durchgeführt werden, die das Versenden von Schwachstellen verhindern, die mit kurzlebigen Containern verbunden sind. Hier sind fünf Gründe, warum das Scannen wichtig ist: Fehler frühzeitig erkennen: In DevOps-Pipelines werden Images oft innerhalb weniger Stunden vom Entwicklungsteam an das Testteam und dann an das Produktionsteam übertragen. Während der Build-Zeit können durch Scans anfällige Pakete oder Fehlkonfigurationen identifiziert werden, die vom Entwicklungsteam übersehen wurden, und vor der Veröffentlichung behoben werden. Dieser Schritt fördert das Management von Container-Schwachstellen und verhindert, dass bekannte CVEs in Live-Umgebungen gelangen. Die Kombination aus DevOps und Scans hilft, Situationen zu vermeiden, in denen sich im letzten Moment herausstellt, dass nicht alle Schwachstellen abgedeckt sind. Gemeinsam genutzte Infrastruktur schützen: Container laufen oft auf demselben Kernel und haben Zugriff auf dieselbe Hardware, was bedeutet, dass bei einer Kompromittierung eines Containers auch andere betroffen sein können. Das Scannen von Images verringert durch seine sorgfältige Umsetzung auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner fehlerhafter Container den gesamten Cluster beeinträchtigt. Multi-Tenant-Entwicklungscluster oder große Produktionsorchestrierungen sind auf das Scannen angewiesen, um die allgemeine Integrität sicherzustellen. Dies steht im Einklang mit Strategien zum Cloud-Schwachstellenmanagement, die stabile und gemeinsam genutzte Plattformen ermöglichen. Umgang mit schnellen Code-Updates: Einer der Vorteile der Verwendung eines Prime-Containers ist die schnelle Iterationsrate, bei der Teams täglich oder wöchentlich Änderungen veröffentlichen. Diese Agilität kann auch zur Wiederholung einiger Probleme führen, wenn die Basisimages nicht aktualisiert werden. Durch automatisiertes Scannen wird die Pipeline sofort angehalten, sobald ein kritischer Fehler entdeckt wird, der einen Patch oder eine neue Bibliothek erfordert. Mit der Zeit wird das Scannen in die Entwicklungszyklen integriert, um sicherere Releases zu liefern, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Erfüllung von Compliance- und regulatorischen Anforderungen: Jedes Unternehmen, das bestimmten Standards wie HIPAA, PCI-DSS oder DSGVO unterliegt, muss den Nachweis erbringen, dass es in angemessenen Abständen Scans und Patches durchführt. Container für Schwachstellenscans zeigen, dass kurzlebige Workloads denselben Sicherheitsregeln unterliegen wie ältere Server. Detaillierte Protokolle zeichnen die identifizierten Mängel, die Zeit, die zu ihrer Behebung benötigt wurde, und das Endergebnis auf, um den Auditprozess zu vereinfachen. Dies schafft Vertrauen bei Kunden, Lieferanten und auch bei den Aufsichtsbehörden. KI für Geschwindigkeit und Effizienz: Moderne Tools verwenden KI oder ML, um mögliche Schwachstellen in Containern oder laufenden Prozessen innerhalb von Images zu identifizieren. Dieser fortschrittliche Ansatz identifiziert neue Muster, die von einfachen Signaturen nicht erkannt werden. Da DevOps-Pipelines Code in einem so schnellen Tempo bereitstellen, reduziert das fortschrittliche Scannen die Zeit zwischen Erkennung und Behebung. In der heutigen Zeit ist das KI-basierte Scannen ein entscheidender Faktor, der zeitnahe und genaue Sicherheitsentscheidungen ermöglicht. Wichtige Komponenten des Scannens von Container-Schwachstellen Eine starke Scan-Strategie umfasst mindestens die folgenden Schritte: Scannen während der Erstellungsphase, Scannen der Container-Registries, Scannen der kurzlebigen Ausführungszustände und erneutes Scannen gepatchter Images. Jeder dieser Aspekte sorgt dafür, dass Schwachstellen nur selten über einen längeren Zeitraum hinweg ausgenutzt werden können. Im Folgenden werden die wichtigsten Komponenten erläutert, die die Grundlage für Container-Schwachstellen-Scans bilden: Basis-Image-Analyse: Die meisten Container weisen eine Vielzahl von Schwachstellen auf, die auf veraltete Bibliotheken oder Betriebssystemschichten im Basisimage zurückzuführen sind. Sie scannen jede Schicht nach bekannten Schwachstellen gemäß CVEs und identifizieren, welche Pakete aktualisiert werden müssen. Durch die Sauberhaltung und Aktualisierung des Basisimages wird die Angriffsfläche minimiert. Durch gründliches Scannen wird auch die Möglichkeit ausgeschlossen, dass Schwachstellen, die zuvor in älteren Strukturen ausgenutzt wurden, in den neuen Konstruktionen erneut auftreten. Registry-Scanning: Die meisten Teams speichern Container-Images in privaten oder öffentlichen Registries, sei es Docker Hub, Quay oder eine andere gehostete oder selbst gehostete Lösung. Durch regelmäßiges Scannen dieser Registries wird festgestellt, ob Images, die einst akzeptabel waren, im Laufe der Zeit Schwachstellen enthalten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass zuvor verwendete Images nicht erneut in der Produktion verwendet werden. Die Integration des Scannens in CI/CD garantiert, dass die neu gepushten Images sicher und auf dem neuesten Stand sind. Überprüfungen der Laufzeitumgebung: Obwohl das Image zum Zeitpunkt der Erstellung sauber war, können Fehlkonfigurationen bei den Orchestratoren oder sogar bei den Umgebungsvariablen auftreten. Das Scannen laufender Container zeigt Privilegieneskalationen, unsachgemäße Dateiberechtigungen oder offene Ports auf. In Verbindung mit einer Echtzeit-Erkennung verhindert dies Einbruchsversuche, die auf kurzlebige Container abzielen. Dieser Schritt steht im Einklang mit der Container-Schwachstellenverwaltung und stellt sicher, dass kurzlebige Zustände weiterhin abgedeckt sind. Automatisierte Patch-Vorschläge: Sobald ein Scan-Prozess Probleme identifiziert hat, schlägt eine gute Lösung Korrekturen in Form von Patches oder besseren Bibliotheken vor. Einige Tools werden mit DevOps-Pipelines verwendet, um Images mit korrigierten Paketen automatisch neu zu erstellen. Im Laufe der Zeit fördert die teilweise oder vollständige Automatisierung eine konsistente und schnelle Behebung der entdeckten Mängel. Durch die Einbindung dieser Vorschläge in die Entwicklungsaufgaben gehen die Ergebnisse eines Scans nicht so leicht verloren. Compliance und Durchsetzung von Richtlinien: Unternehmen können interne Richtlinien haben, wie z. B. "Es dürfen keine Images mit kritischen CVE eingesetzt werden." Das Scansystem vergleicht Images mit diesen Regeln und lässt die Erstellung des Images nicht zu, wenn ein Verstoß vorliegt. Diese Synergie stellt sicher, dass Entwicklungsteams Probleme, die sie an der Weiterarbeit hindern, so schnell wie möglich beheben können. Langfristig sorgt die Einhaltung dieser Richtlinien dafür, dass Basisbilder nur minimale Inhalte haben und Patches für bekannte Probleme regelmäßig bereitgestellt werden. Wie funktioniert das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist in der Regel ein systematischer Prozess, bei dem Container von der Build-Phase bis zur Laufzeitphase gescannt werden. Durch die Integration von DevOps-Pipelines, Container-Registern und Orchestrierungsebenen stellt das Scannen sicher, dass die vorübergehenden Workloads genauso sicher sind wie die dauerhaften. Hier finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Scan-Phasen und wie sie einen kohärenten Sicherheitszyklus bilden: Image-Abruf und -Analyse: Wenn DevOps einen Build oder einen Abruf aus einem Repository initiiert, scannen Scanner Betriebssystempakete, Bibliotheken und Konfigurationsdateien. Sie greifen auf bekannte CVE-Datenbanken zurück und suchen nach Übereinstimmungen im Basis- oder Layered-Image. Wenn kritische Elemente vorhanden sind, lassen die Dev-Pipelines keinen Fortschritt zu. Dieser Schritt unterstreicht auch die Notwendigkeit, frühzeitig mit dem Scannen zu beginnen – "Shift Left" –, um Probleme zu erkennen, bevor sie die Produktionsinstanzen erreichen. On-Push- oder On-Commit-Scans: Einige der Lösungen werden durch Versionskontrollereignisse oder Container-Registry-Pushes ausgelöst. Jedes Mal, wenn ein Entwickler Code kombiniert oder ein Image ändert, wird ein Scanvorgang initiiert. Das bedeutet, dass alle Änderungen, die aufgrund von Ereignissen vorgenommen werden, sofort nach dem Ereignis überprüft werden. Wenn die Ergebnisse auf schwerwiegende Probleme hinweisen, stoppt die Pipeline die Bereitstellung, bis diese durch neue Patches behoben sind. Registry-Rescans: Im Laufe der Zeit können neue CVEs auftreten, die sich auf Images auswirken, die zuvor als sicher galten. Registry-Rescans werden in regelmäßigen Abständen durchgeführt, um den Inhalt alter Images zu überprüfen, die remote gespeichert sind. Wenn das Image, das im Vormonat als sauber eingestuft wurde, eine neue Schwachstelle aufweist, die nun erkannt wird, informiert das System die Entwickler- oder Sicherheitsteams. Diese Synergie trägt dazu bei, dass ältere Images nicht mit der Abhängigkeit von der älteren Version in die Produktionsumgebung zurückkehren. Laufzeitüberwachung: Auch wenn ein Image als sicher gekennzeichnet ist, kann seine Ausführung zu Live-Fehlkonfigurationen oder gefährlichen Umgebungsvariablen führen. Laufzeitscans oder aktive Instrumentierung überwachen Container auf Aktivitäten wie ungewöhnliche Prozesse, übermäßige Berechtigungen oder bekannte Exploits. Auf diese Weise bleiben Zero-Days oder unerwartete Fehler nicht unentdeckt und werden in Echtzeit erkannt. Dieser Ansatz ist Teil des Schwachstellen-Scans von Containern, der über die statische Analyse hinausgeht. Berichterstellung und Behebung: Nach Abschluss des Scanvorgangs fasst das System die Ergebnisse in nach Risikostufen geordneten Listen zusammen. Administratoren oder Entwicklerteams können kritische Probleme beheben, beispielsweise durch Anwenden von Hotfixes auf Bibliotheken oder Ändern der Dockerfiles. Diese Aufgaben werden in DevOps-Boards oder IT-Ticketingsystemen nachverfolgt. Sobald die aktualisierten Images gescannt wurden, werden sie zur Archivierung an das Repository zurückgesendet, wodurch der Image-Aktualisierungszyklus abgeschlossen ist. Häufige Schwachstellen in Containern Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, können Container trotz ihrer Leichtigkeit zahlreiche Probleme mit sich bringen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden: veraltete Betriebssystemschichten, missbräuchlich verwendete Anmeldedaten oder zu freizügige Konfigurationen. Hier finden Sie eine Liste häufiger Probleme, die mit dem Scan identifiziert werden können, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie die kurzlebige Landschaft solche Probleme verschärft. Regelmäßige Scans und ein klar definierter Ansatz für das Scannen von Schwachstellen in Containern sorgen dafür, dass diese Fallstricke selten übersehen werden. Veraltete Basisimages: Eine zugrunde liegende Betriebssystemschicht kann veraltete Pakete oder Bibliotheken enthalten. Wenn diese nie aktualisiert werden, bleiben diese Schwachstellen in jedem Container erhalten. Bei regelmäßigen Scans wird geprüft, ob neu veröffentlichte CVEs vorhanden sind, die sich auf diese älteren Schichten beziehen. Langfristig ist es vorteilhaft, das Basisimage häufiger zu aktualisieren, um den Code auf dem neuesten Stand zu halten und weniger anfällig für Angriffe zu machen. Offene Ports: Manchmal öffnen Entwickler Ports, die nicht benötigt werden, oder sie vergessen, diese beim Schreiben von Dockerfiles zu blockieren. Das Netzwerk ist für Angreifer anfällig, da diese leicht offene und ungeschützte Ports identifizieren können, die ihnen Zugriff gewähren. Diese fragwürdigen Schwachstellen werden durch die Tools, die sich auf Best Practices beziehen, gut veranschaulicht. Das Schließen unnötiger Ports oder die Anwendung von Firewall-Regeln ist eine der gängigsten Lösungen. Falsch konfigurierte Benutzerrechte: Einige Container sind privilegiert und können als Root ausgeführt werden oder verfügen über Rechte, die nur in sehr seltenen Fällen benötigt werden. Im Falle einer Kompromittierung des Hosts können Angreifer jederzeit leicht entkommen oder die Kontrolle über den Host übernehmen. Ein gut strukturierter Scan-Ansatz identifiziert Container, die keine Konten mit geringeren Berechtigungen verwenden. Die Umsetzung des Prinzips der geringsten Berechtigungen reduziert die Anzahl der Möglichkeiten für Angreifer, Schwachstellen auszunutzen, erheblich. Nicht gepatchte Bibliotheken von Drittanbietern: In vielen Docker-Images gibt es Frameworks oder Bibliotheken von Drittanbietern, die möglicherweise mit bekannten CVEs in Verbindung stehen. Cyberkriminelle suchen häufig nach Exploits für häufig heruntergeladene Pakete. Software zum Scannen von Container-Images auf Schwachstellen deckt diese Bibliotheksversionen auf und ermöglicht es den Entwicklerteams, sie zu aktualisieren. Wenn die früheren Schwachstellen nicht gescannt werden, tauchen sie wahrscheinlich in den nachfolgenden Builds wieder auf. Anmeldedaten oder Geheimnisse in Images: Einige Entwickler fügen versehentlich Schlüssel, Passwörter oder Tokens in die Dockerfiles oder Umgebungsvariablen ein. Angreifer, die diese Images abrufen, können sie lesen, um sich lateral zu bewegen. In diesem Fall gibt es Scanner, die nach Geheimnissen oder anderen verdächtigen Dateimuster suchen können, um ein Durchsickern von Anmeldedaten zu vermeiden. Die beste Lösung, die manchmal möglich ist, besteht darin, externe Geheimnismanager zu verwenden und den Build-Prozess in Bezug auf Bilder zu verbessern. Unsichere Docker-Daemons oder -Einstellungen: Wenn der Docker-Daemon offen zugänglich ist oder über ein schwaches TLS verfügt, können Angreifer die Kontrolle über die Erstellung von Containern erlangen. Ein offener Daemon kann potenziell für Cryptomining oder Datenexfiltration genutzt werden. Diese Versäumnisse lassen sich mit Tools erkennen, die die Einstellungen des Host-Betriebssystems und die Docker-Konfigurationen scannen. Aus diesem Grund sollte der Daemon ausschließlich mit SSL und IP-basierten Regeln verwendet werden. Privilegiertes Host-Netzwerk: Einige Container arbeiten im "Host-Netzwerk"-Modus, wodurch sie den Netzwerkstack des Host-Systems gemeinsam nutzen können. Wenn der Datenverkehr auf Host-Ebene zum Ziel eines Angreifers wird, kann dieser den Datenverkehr abfangen oder sogar verändern. Diese Einstellung wird für die meisten Anwendungen nicht häufig verwendet, da sie dazu führt, dass Container beim Scannen erkannt werden und Administratoren zur besseren Isolierung auf Standard-Bridging umsteigen müssen. Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen vereinheitlichen Scan-Intervalle, die Abstimmung mit DevOps und strenge Patch-Prozesse. Auf diese Weise verhindern Teams potenzielle Ausnutzungen, indem sie sich gründlich mit kurzlebigen Container-Images oder Laufzeitstatus befassen. Hier sind fünf bewährte Verfahren, die befolgt werden sollten, um die Konsistenz und Nützlichkeit des Scannens über Microservices in großem Maßstab aufrechtzuerhalten: Integrieren Sie das Scannen in CI/CD: DevOps arbeitet nach dem Prinzip häufiger Code-Zusammenführungen, daher ist die Integration des Scannens in die Pipeline-Schritte von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Build eine veraltete Bibliothek enthält, schlägt der Job fehl oder es wird zumindest eine Warnung an die Entwickler ausgegeben. Außerdem wird so sichergestellt, dass keine neuen Images die letzten Gates erreichen, wenn sie nicht von schwerwiegenden Fehlern befreit wurden. Langfristig betrachten Entwicklerteams das Sicherheitsscannen als einen regulären Bestandteil des Code-Review-Prozesses. Minimale Basis-Images verwenden: Durch Distributionen wie Alpine oder distroless wird die Anzahl der Pakete minimiert. Denn weniger Bibliotheken bedeuten weniger Möglichkeiten für CVEs. Das Scannen von Containern auf Schwachstellen liefert gezieltere Listen mit zu installierenden Patches und führt zu einer schnelleren Behebung. Langfristig reduzieren kleine Images auch die Build-Zeiten und Patch-Prüfungen, wodurch die Entwicklungszyklen effizienter werden. Registries regelmäßig scannen: Auch wenn ein Image zu einem bestimmten Zeitpunkt als sauber getestet wurde, können einige Monate später neue CVEs entdeckt werden. Eine neue Reihe von Images sollte regelmäßig überprüft werden, um das Risiko zu verringern, dass neu identifizierte Fehler übersehen werden. Durch diesen Ansatz wird vermieden, dass ältere Images verwendet werden, die Schwachstellen enthalten könnten, die erneut bereitgestellt würden. Einige Scan-Tools können Images in den Registries in bestimmten Zeitintervallen oder bei Verfügbarkeit neuer CVE-Feeds erneut scannen. Konsistenz in Patch-Zyklen gewährleisten: Es ist wichtig, einen regelmäßigen Zeitplan für die Aktualisierung von Basis-Images, Bibliotheken und benutzerdefiniertem Code einzuhalten. Dadurch werden Patches besser vorhersehbar und es ist weniger wahrscheinlich, dass eine bekannte Schwachstelle über einen längeren Zeitraum bestehen bleibt. Langfristig ermöglicht die Integration von geplanten Updates mit ereignisgesteuerten Scans regelmäßige Überprüfungen und die Erkennung von Bedrohungen. Denn ein gut dokumentiertes Patch-Verfahren trägt auch zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben bei. Echtzeitüberwachung implementieren: Während Container noch ausgeführt werden, enthält das ursprüngliche saubere Image möglicherweise keine Schwachstellen, aber im Laufe der Zeit können neue entstehen. Tools, die das Systemverhalten zur Laufzeit überwachen, erkennen solche Prozesse oder Privilegieneskalationen. Wenn solche Situationen auftreten, verringert entweder eine automatisierte oder eine manuelle Reaktion das Risiko. Durch die Kopplung von Scans mit Echtzeit-Erkennung gewährleisten Sie eine robuste Schwachstellenüberprüfung für Container vom Build bis zur Laufzeit. Herausforderungen beim Scannen von Container-Schwachstellen Die kontinuierliche Durchführung von Scans auf Containern und Microservices kann jedoch gewisse Herausforderungen mit sich bringen. Es gibt einige Herausforderungen, die einen reibungslosen Ablauf erschweren: Reibungsverluste in der DevOps-Pipeline, Scan-Overhead usw. Im Folgenden untersuchen wir fünf zentrale Herausforderungen, denen Sicherheitsteams häufig bei der Implementierung oder Skalierung des Container-Schwachstellenmanagements gegenüberstehen: Kurzlebige und kurzzeitige Container: Container können innerhalb weniger Minuten oder sogar Stunden erstellt und wieder gelöscht werden. Wenn die Scans täglich oder wöchentlich durchgeführt werden sollen, erfassen sie möglicherweise keine temporären Bilder. Stattdessen können ereignisbasierte Scans oder die Einbindung in Orchestrierungsprogramme verwendet werden, um Schwachstellen zum Zeitpunkt der Erstellung der Container zu identifizieren. Dieser ereignisbasierte Ansatz erfordert eine umfassende Pipeline-Integration, was sowohl für Entwicklungs- als auch für Sicherheitsteams eine neue Herausforderung darstellen kann. Mehrschichtige Abhängigkeiten: Container-Images basieren oft auf vielen Schichten von Dateisystemen, von denen jede über einen eigenen Satz von Bibliotheken verfügt. Manchmal ist es nicht einfach zu bestimmen, welche Schicht zur Einführung eines Fehlers oder einer Bibliothek beigetragen hat. Einige Scan-Tools zerlegen die Unterschiede der einzelnen Schichten, jedoch besteht die Gefahr von Fehlalarmen und Duplikaten. Im Laufe der Zeit müssen die Mitarbeiter diese mehrschichtigen Ergebnisse entschlüsseln, um den richtigen Patch in der richtigen Schicht anzuwenden. Widerstand der Entwickler: Sicherheitsscans, insbesondere Gating-Merges, können für DevOps zu einem Problem werden, wenn sie häufig durchgeführt werden und Probleme erkennen. Einige Entwickler betrachten Scans möglicherweise als Unannehmlichkeit, die potenzielle Gefahren für die "Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen" mit sich bringt. Durch die Herstellung eines Gleichgewichts zwischen Scan-Richtlinien und Entwicklungs-Workflow sowie durch das Aufzeigen, wie Workarounds zukünftige Probleme verhindern, fördern Teams die Zusammenarbeit. Messbare Werte wie die Zeit, die zur Erledigung einer Aufgabe benötigt wird, oder die Anzahl der verhinderten Verstöße können die Akzeptanz fördern. Hoher Aufwand: Auf Unternehmensebene kann es Hunderte oder sogar Tausende verschiedener Container-Images geben. Das vollständige Scannen jedes Builds kann sehr kostspielig und zeitaufwändig sein. Einige Tools, beispielsweise solche mit Teil-Scan- oder Caching-Mechanismen, tragen dazu bei, den Aufwand zu reduzieren. Wenn sie nicht gut verwaltet werden, können diese groß angelegten Scans die CI-Pipeline beeinträchtigen oder die Mitarbeiter mit Tausenden von trivialen Schwachstellen überfluten. Konsistente Patch-Zeitpläne: Es ist üblich, dass Container neu erstellt werden, anstatt sie vor Ort zu patchen. Wenn DevOps-Teams diesen Zyklus nicht einhalten oder Images nur gelegentlich aktualisieren, können Probleme unentdeckt bleiben. Ein Nachteil der kurzlebigen Natur ist, dass es durchaus möglich ist, zu einer früheren Version zurückzukehren, die möglicherweise weniger sicher ist. Dieser Ansatz bedeutet, dass Basis-Images nicht veralten und keine ständigen Patches in das System eingeführt werden müssen. Wie verbessert SentinelOne das Scannen von Container-Schwachstellen mit KI-gestützter Sicherheit? SentinelOne Singularity™ Cloud Security nutzt Bedrohungsinformationen und KI, um Container von der Entwicklung bis zur Produktion zu schützen. Durch die Integration fortschrittlicher Analyse- und Scan-Funktionen deckt es kurzlebige Container-Images oder dynamische Orchestrierungen umfassend ab. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die ein zuverlässiges Scannen von Containern und eine schnelle Behebung von Schwachstellen gewährleisten: Echtzeit-CNAPP: Es handelt sich um eine Cloud-native Anwendungsschutzplattform, die Container-Images und Laufzeitbedingungen proaktiv scannt und analysiert. Die Plattform umfasst auch Funktionen wie CSPM, CDR, AI Security Posture Management und Schwachstellenscans. Durch die Integration von Scans in Build-Pipelines wird verhindert, dass fehlerhafte Images veröffentlicht werden. In der Produktion erkennen lokale KI-Engines verdächtiges Verhalten und verhindern das Entstehen von ausnutzbaren Sicherheitslücken. Einheitliche Sichtbarkeit: Unabhängig davon, ob Entwicklungsteams Docker, Kubernetes oder andere Orchestrierungen verwenden, bietet Singularity™ Cloud Security eine zentrale Kontrollstelle. Administratoren können temporäre Containerstatus, geöffnete Schwachstellen und vorgeschlagene Korrekturen an einem Ort einsehen. Dieser Ansatz steht im Einklang mit dem Container-Schwachstellenmanagement und verbindet Scan-Ergebnisse mit Echtzeit-Erkennung. Im Laufe der Zeit fördert diese Synergie eine konsistente Abdeckung, selbst über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg. Hyperautomatisierung und Reaktion auf Bedrohungen: Zu den Automatisierungsschritten kann das Neuerstellen von Images gehören, sobald kritische Probleme auftreten oder wenn Konfigurationsregeln geändert werden, um eine bestimmte CVE zu beheben. Wenn die Scandaten in Orchestrierungen integriert sind, erfolgen automatische Patch-Zyklen oder die Durchsetzung von Richtlinien in einem schnelleren Tempo. Diese Synergie garantiert, dass die kurzlebigen Container stets den geltenden Sicherheitsstandards entsprechen. Andererseits ist die KI-basierte Bedrohungserkennung in der Lage, Zero-Day- oder neue Exploits umgehend zu behandeln. Compliance und Geheimnisscan: Unternehmen benötigen kontinuierliche Compliance-Prüfungen. Die Plattform garantiert, dass die Container mit Frameworks wie PCI-DSS oder HIPAA konform sind. Darüber hinaus sucht das System nach weiteren versteckten Informationen im Image und blockiert versehentliche Offenlegungen. Die Suche nach Geheimnissen oder verdächtigen Umgebungsvariablen hindert Angreifer daran, sich lateral zu bewegen. Diese Abdeckung festigt einen umfassenden Ansatz für Cloud-Sicherheit Schwachstellenmanagement. Fazit Das Scannen von Containern auf Schwachstellen ist in einer Umgebung, in der Microservices, kurzlebige Anwendungen und umfangreiche DevOps-Integrationen die neue Normalität sind, von entscheidender Bedeutung. Container sind zwar leichtgewichtig und hochgradig portabel, doch jede der kurzlebigen Instanzen oder gemeinsam genutzten Basisimages kann erhebliche Schwachstellen enthalten, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden. Das parallele Scannen mit den DevOps-Pipelines, die Verwendung minimaler Basisimages und die Überwachung der kurzlebigen Cluster tragen zur Aufrechterhaltung der Stabilität bei. Sicherheitsaufgaben beschränken sich nicht auf die Suche nach älteren Bibliotheken, sondern umfassen auch die Suche nach Geheimnissen, Fehlkonfigurationen und neuen Schwachstellen. Auf diese Weise sorgen Unternehmen für die Sicherheit und einfache Skalierbarkeit ihrer Container-Ökosysteme, indem sie die Scan-Ergebnisse mit nachfolgenden Patch-Zyklen korrelieren. Darüber hinaus minimiert diese Kombination aus kontinuierlichem Scannen und Integration in die DevOps-Pipeline den Zeitrahmen, in dem Angreifer entdeckte Schwachstellen ausnutzen können. Im Laufe der Zeit verbessert ein systematischer Ansatz für das Scannen, Patchen und Verifizieren von Container-Images die Containersicherheit. Wenn Sie Ihr Container-Ökosystem weiter stärken möchten, können Sie eine Demo für die Singularity™ Cloud Security-Plattform von SentinelOne anfordern. Erfahren Sie, wie die Plattform KI-gestütztes Scannen, schnelle Bedrohungserkennung und automatisierte Patch-Routinen für ein optimiertes Container-Schwachstellenmanagement kombiniert. Die Integration dieser Funktionen schafft eine dynamische, kontinuierlich geschützte Umgebung, die geschäftliche Innovationen ermöglicht und gleichzeitig vor Bedrohungen schützt."

Mehr lesen
Sicherheit in privaten und öffentlichen Clouds: 10 wesentliche UnterschiedeCloud-Sicherheit

Sicherheit in privaten und öffentlichen Clouds: 10 wesentliche Unterschiede

Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Sicherheit von privaten und öffentlichen Clouds, die wesentlichen Unterschiede und die wichtigsten Best Practices für moderne Unternehmen. Erfahren Sie, wie Sie Cloud-Bereitstellungen gegen sich ständig weiterentwickelnde Bedrohungen absichern können.

Mehr lesen
Was ist Cloud-Infrastruktursicherheit?Cloud-Sicherheit

Was ist Cloud-Infrastruktursicherheit?

Die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur ist die Praxis, die virtuelle und physische Infrastruktur von Cloud-Ressourcen durch den Einsatz von Tools, Technologien und Richtlinien vor externen und internen Bedrohungen zu schützen.

Mehr lesen
Sind Sie bereit, Ihre Sicherheitsabläufe zu revolutionieren?

Sind Sie bereit, Ihre Sicherheitsabläufe zu revolutionieren?

Entdecken Sie, wie SentinelOne AI SIEM Ihr SOC in ein autonomes Kraftpaket verwandeln kann. Kontaktieren Sie uns noch heute für eine persönliche Demo und erleben Sie die Zukunft der Sicherheit in Aktion.

Demo anfordern