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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Azure Infrastruktur als Code

Azure Infrastructure as Code: Best Practices und Tools

Dieser Artikel behandelt Azure Infrastructure as Code, seine Best Practices, Tools und Vorteile für Unternehmen. Außerdem werden einige Beispiele und Lösungen vorgestellt, mit denen Sie Ihre Cloud-Sicherheit verbessern können.

Autor: SentinelOne

Die sich ständig weiterentwickelnden Zeiten erfordern von Unternehmen, dass sie technologischen Fortschritten immer einen Schritt voraus sind. Da Unternehmen zunehmend auf cloudbasierte Lösungen setzen, unterstreicht die Prognose von Gartner, dass bis Ende 2024 über 85 % der Unternehmen eine Cloud-First-Strategie verfolgen werden, die wachsende Bedeutung von Cloud-Technologien. Im Mittelpunkt dieses Wandels steht Azure Infrastructure as Code (IaC), ein transformatives Tool, das die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Cloud-Infrastruktur verwalten. Azure IaC beschleunigt nicht nur die operative und IT-Agilität, sondern sorgt auch für erhebliche Kosteneinsparungen.

Dieser Artikel behandelt alle wichtigen Aspekte von Azure Infrastructure as Code: Was ist Azure IaC, welche Kernkomponenten umfasst es und welche Vorteile bietet es? Wir werden auch näher auf Best Practices für die Implementierung eingehen und erläutern, warum ein hervorragendes Infrastrukturmanagement auf Azure so wichtig ist. Dies wird Unternehmen helfen zu verstehen, was Azure IaC so einzigartig macht, indem es mit traditionelleren lokalen Lösungen in Zusammenhang gebracht wird. Am Ende finden Sie einige Beispiele für Azure IaC und erfahren, wie SentinelOne Ihre digitale Strategie unterstützen kann.

Azure Infrastructure as Code – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Azure Infrastructure as Code?

Azure Infrastructure as Code ist einer der neuesten Trends bei der Verwaltung von Cloud-Ressourcen mithilfe maschinenlesbarer Konfigurationsdateien. Anstatt Hardware und Software manuell einzurichten, können Unternehmen mit IaC ihre Infrastruktur über Code definieren, der versionskontrolliert, getestet und automatisiert werden kann. Dieser Ansatz reduziert das Risiko von Konfigurationsabweichungen und garantiert Konsistenz über alle Bereitstellungen hinweg. Das bedeutet im Grunde genommen, dass Azure Infrastructure as Code Unternehmen in ihren Cloud-Abläufen wesentlich effektiver und zuverlässiger macht, die Verwaltung komplexer Umgebungen vereinfacht und Betriebskosten einspart.

Wichtige Komponenten von Azure IaC

Azure IaC stützt sich auf mehrere wesentliche Komponenten, um Cloud-Ressourcen effizient zu automatisieren und zu verwalten. Hier sind die wichtigsten Komponenten von Azure Infrastructure as Code:

  1. Vorlagen und Konfigurationsdateien: Diese sind für IaC von grundlegender Bedeutung, da der Benutzer damit den gewünschten Zustand seiner Infrastruktur definieren kann. Das vielleicht bekannteste Beispiel sind Azure Resource Manager (ARM)-Vorlagen. ARM-Vorlagen ermöglichen deklarative Spezifikationen der Infrastruktur, die eine konsistente Ressourcenzuweisung ermöglichen und somit die Wiederverwendbarkeit über Projekte hinweg gewährleisten.
  2. Versionskontrollsysteme: Dazu gehören Github und Azure Repos. Tatsächlich spielen diese Tools eine wichtige Rolle bei der Verfolgung von Änderungen und der Zusammenarbeit am Infrastrukturcode. Die Versionskontrolle stellt sicher, dass alle Änderungen dokumentiert werden und rückgängig gemacht werden können. Darüber hinaus wird durch die Versionskontrolle der Änderungsverlauf erweitert, was wiederum die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teammitgliedern fördert.
  3. Automatisierungstools: Azure DevOps und GitHub Actions helfen bei der Automatisierung der Bereitstellung und des Infrastrukturmanagements. Diese werden mit CI/CD-Pipelines verbunden, wodurch die Bereitstellung von Releases reibungsloser verläuft und Funktionen schneller auf den Markt gebracht werden können.
  4. Zustandsverwaltung: Tools wie Terraform verwalten den aktuellen Zustand der zugrunde liegenden Infrastruktur, um sicherzustellen, dass sie die gewünschte Konfiguration aufweist. Dies ist wichtig für die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Zuverlässigkeit der bereitgestellten Ressourcen, da so inkrementelle Updates möglich sind und Konfigurationsabweichungen verhindert werden.
  5. Überwachung und Protokollierung: Mit einer ordnungsgemäßen Überwachung und Protokollierung bieten Azure Monitor und Log Analytics Einblicke in die Leistung und den Zustand der Infrastruktur. Dies ermöglicht eine frühzeitige Verwaltung und Fehlerbehebung und gewährleistet die Zuverlässigkeit und Leistung der Infrastruktur.

Bedeutung des Infrastrukturmanagements in Azure

Ein effektives Infrastrukturmanagement in Azure ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer sicheren, skalierbaren und effizienten Cloud-Umgebung. Hier sind die Gründe, warum Infrastrukturmanagement in Azure so wichtig ist:

1. Skalierbarkeit

Ein effektives Infrastrukturmanagement ermöglicht es, Ressourcen je nach Bedarf zu skalieren und so die Ausgaben in Bezug auf Kosten und Leistung zu optimieren. Azure Infrastructure as Code-Tools automatisieren die Skalierung, damit Anwendungen auch in Spitzenzeiten reibungslos laufen und plötzliche Nachfragespitzen bewältigt werden können.

2. Sicherheit

Durch geeignete Managementpraktiken wird sichergestellt, dass die Sicherheit von Cloud-Ressourcen durch die Festlegung von Richtlinien und Compliance-Maßnahmen gewährleistet ist. Mit IaC werden die Sicherheitskonfigurationen konsistent in allen Umgebungen angewendet, wodurch das Risiko von Schwachstellen verringert und die Einhaltung von Compliance-Standards sichergestellt wird. Beispiele hierfür sind automatisierte Sicherheitsrichtlinien, kontinuierliche Compliance-Überwachung, Infrastrukturkonfiguration durch Versionskontrolle, Sicherheitstests durch CI/CD-Pipelines und Konfiguration des Zugriffs mit geringsten Berechtigungen.

3. Zuverlässigkeit

Durch automatisiertes Infrastrukturmanagement wird das Auftreten menschlicher Fehler um fast 30 % minimiert. Laut einer Umfrage gaben 74 % der Unternehmen gaben an, dass die Automatisierung ihren Mitarbeitern geholfen hat, effizienter zu arbeiten und menschliche Fehler zu reduzieren. Dies kann entscheidend dafür sein, dass auf Azure gehostete Anwendungen verfügbar sind und eine gute Leistung erbringen, was wiederum zur Einhaltung von SLAs beiträgt.

Kosteneffizienz

Dies hilft Unternehmen auch dabei, Ressourcen nicht zu überbeanspruchen, was zu unnötigen Ausgaben führt. Tatsächlich gaben in einem aktuellen Bericht 80 Prozent der befragten Unternehmen an, Microsoft Azure für die Nutzung der öffentlichen Cloud und zur Kostensenkung einzusetzen. Zu den Best Practices für Azure Infrastructure as Code gehören auch Ressourcenoptimierungen, die zur Kostensenkung beitragen und sicherstellen, dass Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden.

Wie funktioniert IaC in der Azure Cloud?

Infrastructure as Code (IaC) in der Azure Cloud ist der Prozess, bei dem die Ressourcen in der Cloud durch Code und nicht durch den Konfigurationsprozess verwaltet werden. Mit deklarativen Vorlagen oder Skripten drücken Teams den erwarteten Zustand einer Infrastruktur aus, z. B. virtuelle Maschinen, Netzwerke und Datenbankkonfigurationen.

Dieser Ansatz trägt auch dazu bei, dass Datenumgebungen über alle Implementierungsumgebungen hinweg konsistent sind und die Bereitstellung der Infrastruktur weniger Zeit in Anspruch nimmt und weniger fehleranfällig ist. Azure bietet IaC als Funktion über Azure Resource Manager (ARM)-Vorlagen und Azure Bicep an, mit denen Benutzer Cloud-Ressourcen in klarer und natürlicher Sprache implementieren können. Außerdem gibt es Compliance-Optionen mit Drittanbietern wie Terraform, die Multi-Cloud- und Statusfunktionen der Automatisierung unterstützen.

IaC funktioniert auch perfekt mit anderen Versionskontrollsystemen wie Git, wo die Änderungen verfolgt, geprüft und sogar automatisch über das CI/CD-Framework bereitgestellt werden können. Mit Hilfe von IaC in Azure ist es einfacher, mehr Kontrolle über Cloud-Ressourcen zu haben, den Prozess der Skalierung der Infrastruktur schnell durchzuführen und sicherzustellen, dass Änderungen reversibel und wiederholbar sind.

Hier ist ein Überblick darüber, wie IaC innerhalb der Azure-Cloud funktioniert:

  • Infrastruktur definieren

IaC bietet eine kodifizierte Beschreibung der Infrastruktur, einschließlich Details zu virtuellen Maschinen, Konfigurationen von Speicherkonten und Konfigurationen von Netzwerkkomponenten. Versionskontrollierter Code ermöglicht Zusammenarbeit, Nachverfolgung von Änderungen und Konsistenz, um sicherzustellen, dass Infrastrukturkonfigurationen konsistent geändert werden.

  • Automatisierung der Bereitstellung

Sobald die Infrastruktur definiert ist, können Bereitstellungstools wie ARM-Vorlagen oder Terraform die Ressourcen automatisch erstellen und bereitstellen. Die Automatisierung gewährleistet Konsistenz bei der Bereitstellung, sodass diese ohne manuelles Eingreifen wiederholt in verschiedenen Umgebungen durchgeführt werden kann, was das Fehlerrisiko verringert und die Bereitstellung beschleunigt.

  • Kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung – CI/CD

Die kontinuierliche Bereitstellung wird durch die Integration von IaC-Tools in die CI/CD-Pipelines, die jede Änderung im Infrastrukturcode vollständig automatisieren und Tests und Bereitstellungen ausführen. Schnelle Iterationen und schnelle Bereitstellungen von Funktionen führen zu schnelleren Zyklen, wodurch der allgemeine Entwicklungsprozess verbessert und sichergestellt wird, dass Änderungen an der Infrastruktur vor der Live-Schaltung gründlich getestet werden.

  • Überwachung und Feedback

Jedes dieser Überwachungstools liefert Feedback zur Leistung und zum Zustand der Infrastruktur nach der Bereitstellung. Diese Feedbackschleife ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Leistung der bereitgestellten Ressourcen und um Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.

Vorteile von Azure IaC

Mit Azure IaC können Unternehmen ihre Cloud-Abläufe effizient optimieren und gleichzeitig die Kontrolle und Sicherheit aufrechterhalten. Zu den Vorteilen von Azure IaC gehören:

  1. Konsistenz: Automatisierte Bereitstellungen gewährleisten Konsistenz in der Infrastruktur über alle Umgebungen hinweg. Ein weiterer wesentlicher Vorteil dieser Konsistenz ist die Reduzierung von Konfigurationsabweichungen, wodurch Anwendungen auch dann zuverlässig ausgeführt werden können, wenn sie von der Entwicklung in die Produktion übergehen.
  2. Geschwindigkeit: IaC beschleunigt Ihre Bereitstellung und ermöglicht so eine schnellere Markteinführung von Anwendungen. Automatisierte Bereitstellungspipelines reduzieren den Zeitaufwand für die Bereitstellung und Konfiguration von Ressourcen und geben den Teams mehr Zeit für Innovationen.lt;/li>
  3. Skalierbarkeit: Skalieren Sie Ressourcen je nach Bedarf einfach und ohne manuellen Aufwand nach oben oder unten. Azure Infrastructure as Code-Tools skalieren Ressourcen dynamisch, um Workloads für jede Anwendung zu bewältigen und sicherzustellen, dass Ressourcen möglichst effizient genutzt werden.
  4. Kostenmanagement: Ressourcen werden effektiver genutzt, wodurch durch die Automatisierung des Prozesses der Ressourcenzuweisung und -freigabe Kosten eingespart werden können. IaC bietet die Möglichkeit, die Bereitstellung von Ressourcen mit höherer Genauigkeit zu steuern, wodurch Überprovisionierung und unerwartete Kosten vermieden und das Budget eingehalten werden können.
  5. Notfallwiederherstellung: Erzielen Sie eine schnellere Wiederherstellung nach Ausfällen, indem Sie die Infrastruktur mithilfe von IaC-Skripten neu bereitstellen. Automatisierte Wiederherstellungsprozesse sorgen dafür, dass der Geschäftsbetrieb nach dem Vorfall schnell wieder aufgenommen werden kann, um weitere Ausfallzeiten und Datenverluste zu reduzieren.

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Vergleich zwischen Infrastructure as Code auf Azure und On-Premise

Lassen Sie uns anhand einer Tabelle die wichtigsten Merkmale von Infrastructure as Code (IaC)-Implementierungen auf Azure und in On-Premise-Umgebungen verstehen.

FunktionAzure IaCOn-Premise IaC
SkalierbarkeitHoch skalierbarDurch physische Hardware begrenzt
BereitstellungsgeschwindigkeitSchnell und automatisiertLangsamer und manuell
KosteneffizienzPay-as-you-go-ModellHohe Vorlaufkosten
WartungVerwaltung durch Cloud-AnbieterErfordert interne Verwaltung
NotfallwiederherstellungAutomatisiert und schnellManuell und zeitaufwendig

Vorteile der Cloud-Infrastruktur gegenüber lokalen Lösungen

Im Vergleich zu lokalen Lösungen kann Azure IaC die Infrastruktur weiter skalieren, was kostengünstiger und schneller zu implementieren ist. Mit Azure IaC ist das Pay-as-you-use-Modell ein klarer Vorteil für Unternehmen, da sie neben diesen Kosten keine hohen Vorabkosten tragen müssen. Auf diese Weise erspart es der IT-Abteilung die Mühen der Wartung und Notfallwiederherstellung, da sie weiß, dass die Cloud mit allen modernsten Technologien und Best Practices ordnungsgemäß bereitgestellt wird.

  1. Flexible Ressourcenzuweisung: Die flexible Skalierung der Ressourcen entsprechend dem Echtzeitbedarf hilft, Überprovisionierung oder Unterauslastung zu vermeiden.
  2. Globale Rechenzentren: Stellen Sie Anwendungen bereit, auf die Benutzer leicht zugreifen können. Reduzieren Sie Latenzzeiten und verbessern Sie die Benutzererfahrung.
  3. Automatisierte Bereitstellung: Die automatisierte Bereitstellung von Ressourcen sollte mithilfe von Konfigurationsmanagement-Tools erfolgen, um eine schnelle und konsistente Einrichtung zu gewährleisten.
  4. Vorhersehbare Budgetierung: Das Pay-as-you-go-Modell ermöglicht eine gute Finanzplanung, da die Kosten entsprechend der tatsächlichen Nutzung berechnet werden.
  5. Verwaltete Sicherheit: Cloud-Anbieter sorgen für die Sicherheit und Konformität der Infrastrukturen, indem sie diese auf dem neuesten Stand halten und Schwachstellen beheben.

Zentrale Herausforderungen bei der lokalen Infrastruktur als Code

Die lokale Infrastruktur erweist sich bei der Skalierung als begrenzt. Außerdem sind hohe Vorabinvestitionen in Hardware erforderlich. Die Bereitstellung und Wartung erfordern manuelle Eingriffe, was zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler ist. Auch die Notfallwiederherstellung ist bei lokalen Infrastrukturen zeitaufwändiger und komplexer als in der Cloud.

Die oben genannten Herausforderungen verdeutlichen die Vorteile der Einführung von Azure Infrastructure as Code für ein modernes Infrastrukturmanagement, da sich Unternehmen auf ihre Kerngeschäftsziele konzentrieren können, anstatt sich um die Verwaltung der IT-Infrastruktur zu kümmern.

  1. Begrenzte Skalierbarkeit: Physische Hardware schränkt die Möglichkeit ein, Ressourcen schnell genug zu skalieren, um den Bedarf zu decken.
  2. Hohe Kapitalkosten: Die Anschaffung von Servern, Speicher- und Netzwerkgeräten ist sehr kostspielig.
  3. Manuelle Prozesse: Die meisten Konfigurationen und Bereitstellungen müssen manuell durchgeführt werden, was das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen mit sich bringt.
  4. Langsame Updates: Manuelles Patchen und Aktualisieren kann zeitaufwändig sein, wodurch das System anfällig für Sicherheitsprobleme werden kann.
  5. Komplexe Notfallwiederherstellung: Manuelle Failover-Prozesse und Herausforderungen bei der Datenreplikation erhöhen die Ausfallzeiten und erschweren somit die Wiederherstellungsmaßnahmen.

Bewährte Methoden für Azure Infrastructure as Code

Die Implementierung bewährter Methoden in IaC stellt sicher, dass Ihre Cloud-Infrastruktur durchgehend sicher und skalierbar ist und derselben Methodik folgt. Zu den Best Practices für Azure Infrastructure as Code (IaC) gehören:

  1. Modularisierung und automatisierte Tests: Teilen Sie die Infrastruktur in wiederverwendbare, modulare Code-Teile auf, um sie einfach zu verwalten und zu skalieren. Modularität bedeutet, dass der Code einfacher zu warten ist und in anderen Projekten wiederverwendet werden kann, während Teams auf der aktuellen Arbeit aufbauen können, ohne Duplikate zu erstellen. Durch die Automatisierung der Tests der Infrastruktur vor der Bereitstellung können Probleme viel früher erkannt werden. Dadurch kann eine Bereitstellung solide und fehlerfrei erfolgen, wodurch das Risiko von Ausfallzeiten oder Leistungsproblemen minimiert wird.
  2. Versionskontrolle: Verwenden Sie Mechanismen zur Versionskontrolle für Git, Änderungsverfolgung und Zusammenarbeit am Infrastrukturcode. Die Versionskontrolle stellt sicher, dass jede vorgenommene Änderung dokumentiert wird und bei Bedarf leicht rückgängig gemacht werden kann. Sie bietet eine vollständige Historie der Änderungen und verbessert so die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern bei der Entwicklung des Infrastrukturcodes.
  3. Dokumentation: Führen Sie eine angemessene und gründliche Dokumentation des Infrastrukturcodes für die Einarbeitung und Fehlerbehebung. Eine ordnungsgemäße Dokumentation hilft neuen Teammitgliedern, die Infrastruktur zu verstehen, und beschleunigt die Problemlösung, wodurch verhindert wird, dass Wissen in einem Unternehmen verloren geht.
  4. Sicherheit: Wahren Sie die Sicherheit im gesamten IaC-Prozess, einschließlich der sicheren Aufbewahrung von Anmeldedaten und der Einhaltung von Compliance-Richtlinien. So stellen Sie sicher, dass alle potenziellen Schwachstellen vermieden werden und die gesetzlichen Anforderungen erfüllt werden.
  5. Geheimnisverwaltung: Die sichere Aufbewahrung von Geheimnissen ist für die Sicherheit von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um die Speicherung von API-Schlüsseln und Anmeldedaten geht. Azure Key Vault kann zur sicheren Speicherung von Geheimnissen verwendet werden, was bedeutet, dass diese über Code abgerufen werden und nicht fest in Skripten codiert sind. Durch die Integration von Key Vault in Azure-Pipelines wird ein programmierbarer Zugriff auf Geheimnisse während der Bereitstellung ermöglicht, wodurch die mit der manuellen Eingabe verbundenen Risiken reduziert werden.
  6. Automatisierung von Azure-Pipelines: Die Einrichtung der Azure-Pipeline garantiert eine zuverlässige und genaue Bereitstellung Ihrer IaC. Dank der Automatisierung werden bei Codeänderungen vordefinierte Pipelines ausgeführt, die das Kompilieren, Testen und Bereitstellen der Infrastruktur mit weniger menschlichem Eingriff umfassen. Dieser Prozess trägt dazu bei, menschliche Eingriffe zu reduzieren und gleichzeitig die Möglichkeit menschlicher Fehler auszuschließen, die Konfigurationszykluszeit erheblich zu verkürzen und sicherzustellen, dass die Konfigurationsrichtlinien strikt eingehalten werden.
  7. Auditing: Durch die Integration von Audit-Funktionen in IaC können Unternehmen Änderungen an der Infrastruktur überwachen und die Einhaltung von Unternehmensstandards bewerten. Mit Azure Policy und Azure Monitor kann das Team jede Codeänderung oder Bereitstellung sowie jede Richtlinienverletzung in Echtzeit überwachen. Die Überprüfung von Fehlkonfigurationen ist viel einfacher, wenn sie sich noch in der Audit-Phase befinden und bevor sie zu einem größeren Problem für die Sicherheit oder zu Leistungseinbußen führen.

Beispiele für Azure Infrastructure as a Service (IaaS)

Azure bietet eine Reihe von IaaS-Angeboten, die mithilfe von IaC automatisiert und verwaltet werden können. Hier sind einige Beispiele für Azure IaC:

  1. Virtuelle Maschinen (VM): Das Herzstück von Azure IaaS bilden Azure-VMs, deren skalierbare Rechenleistung mithilfe von IaC verwaltet werden kann. Insbesondere können ARM-Vorlagen oder Terraform-Skripte VMs mit Skalierung für konsistente und automatisierte Bereitstellungen erstellen und konfigurieren.
  2. Azure Kubernetes Service (AKS): AKS bietet Funktionen für die Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Anwendungen mit Kubernetes, einem Prozess, der mit IaC automatisiert werden kann. IaC-Skripte definieren den gewünschten Zustand von AKS-Clustern. Dies ermöglicht die konsistente und skalierbare Bereitstellung containerisierter Workloads.
  3. Azure Virtual Network (VNets): VNets ermöglichen die sichere Kommunikation zwischen Ressourcen in Azure. Sie können auch über IaC definiert und gesteuert werden. IaC-Skripte können die VNets, Subnetze und Netzwerksicherheitsgruppen definieren, sodass die Netzwerkeinrichtungen in allen Umgebungen konsistent eingerichtet werden.
  4. Azure App Service: Dies ist eine Azure-Ressource, mit der Benutzer Webanwendungen und APIs hosten und verwalten können. Diese Konstruktion ermöglicht es IaC, die Bereitstellung und Skalierung von App Service-Instanzen jederzeit zu automatisieren, sodass Anwendungen immer verfügbar sind, reagieren und ihre jeweiligen Lasten verarbeiten können.
  5. Azure SQL Database: Bietet verwaltete relationale Datenbankdienste, und IaC kann die Automatisierung für die Erstellung, Konfiguration und Skalierung von SQL-Datenbanken übernehmen, sodass die Ressourcen der Datenbanken konsistent bereitgestellt und skaliert werden, um den Anforderungen der Anwendung gerecht zu werden.

Wie kann SentinelOne helfen?

SentinelOne kann Ihre individuellen Herausforderungen im Bereich Cloud-Sicherheit bewältigen. Dank seiner agentenlosen Architektur bietet es wertvolle Einblicke.  Singularity™ Cloud Security ist die ultimative KI-gestützte CNAPP-Lösung mit einem Echtzeit-Laufzeit-Agenten.

Sie kann Wunder für Ihre IaC-Workflows bewirken und schützt Ihre Cloud-Infrastruktur. Sie können die Compliance problemlos aufrechterhalten und sind gegenüber neuen Bedrohungen widerstandsfähig. SentinelOne behält jedes verdächtige Verhalten im Auge – beispielsweise unbefugte Konfigurationsänderungen, Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien oder die Einführung anfälliger Komponenten.

SentinelOne bietet KI-gestützte Transparenz und automatische Identifizierung aktiver Bedrohungen, einschließlich Zero-Day-Schwachstellen und dateilosen Angriffen, die herkömmlichen Sicherheitskontrollen entgehen. SentinelOne löst nach der Erkennung eine automatische Reaktion aus und reduziert so die Verweildauer.

Im Bereich der Containersicherheit kann SentinelOne Container-Images, Registrierungen und Workloads scannen und sogar geheime Scans durchführen. Es kann bis zu 750 verschiedene Arten von Geheimnissen erkennen, GitHub, GitLab und andere öffentliche und private Cloud-Repositorys sichern und vieles mehr.

Unternehmen, die strenge Sicherheitsgesetze wie PCI-DSS, HIPAA und SOC 2 einhalten müssen, können mit der SentinelOne-Plattform ihre Compliance-Prüfungen automatisieren und detaillierte Gesamtberichte mit verbesserter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erstellen.  SentinelOne kann Bedrohungen in Echtzeit erkennen und lässt sich nahtlos in Ihre CI/CD-Pipeline integrieren. Es kann Fehlkonfigurationen erkennen und automatisch beheben und außerdem die besten IaC-Sicherheitspraktiken implementieren.

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Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einführung von Azure Infrastructure as Code für jedes moderne Unternehmen keine Option, sondern eine Voraussetzung für geschäftliche Agilität und Skalierbarkeit ist. Dazu müssen Best Practices mit den richtigen Tools befolgt werden, um die Cloud-Infrastruktur in Unternehmen zu verwalten und zu automatisieren. SentinelOne kann diesen Prozess zusätzlich unterstützen, indem es die robustesten Sicherheitslösungen bereitstellt, die sich nahtlos in Azure IaC integrieren lassen.

Da Unternehmen zunehmend in die Cloud migrieren, sind auch die Optimierung des Cloud-Betriebs und die Gewährleistung einer robusten Infrastruktursicherheit von entscheidender Bedeutung geworden. Azure IaC bietet eine elegante, zuverlässige und kosteneffiziente Möglichkeit zur Verwaltung von Cloud-Ressourcen. Wenn ein Unternehmen die Best Practices konsequent befolgt und fortschrittliche Lösungen wie die Angebote von SentinelOne in seine Abläufe integriert, kann eine überlegene Sicherheit mit reibungslosen Cloud-Operationen erreicht werden.

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FAQs

Im Folgenden sind die Vorteile aufgeführt, die sich aus der Verwendung von Infrastructure as Code auf Azure ergeben.

  • Konsistenz und Zuverlässigkeit: Erzielen Sie identische Bereitstellungen in verschiedenen Umgebungen.
  • Geschwindigkeit und Effizienz: Schnellere Bereitstellung von Ressourcen und Implementierungen.
  • Skalierbarkeit: Ressourcen können je nach Bedarf dynamisch nach oben oder unten skaliert werden.
  • Kostenmanagement: Stärkung der Kostenkontrolle und Minimierung der Betriebskosten.
  • Notfallwiederherstellung: Die Verbesserung der Wiederherstellungsverfahren führt zu einer erhöhten Ausfallsicherheit.
  • Innovation: Automatisieren Sie Routinetätigkeiten, um mehr Zeit zu gewinnen und sich auf wirklich innovative und strategische Aufgaben zu konzentrieren.

Mit diesen Vorteilen können Unternehmen ihre Abläufe vereinfachen, die Zuverlässigkeit erhöhen, Innovationen vorantreiben und Kosten optimieren. Azure IaC ist mehr als nur ein Tool – es ist ein strategischer Vorteil für die Zukunft der digitalen Transformation.

Infrastructure as Code auf Azure verfügt über eine Reihe von Tools, um dies zu ermöglichen, darunter ARM-Vorlagen, Terraform, Azure DevOps und GitHub Actions. Diese Dienstprogramme ermöglichen eine bessere Automatisierung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen, wodurch der Bereitstellungsprozess wesentlich einfacher zu implementieren und weniger anfällig für menschliche Fehler ist.

Diese Azure Infrastructure as Code kann mithilfe von Hybrid-Cloud-Lösungen und Tools wie SentinelOne in lokale Systeme integriert werden. SentinelOne bietet eine KI-gesteuerte Cloud-Native Application Protection (CNAPP)-Plattform, die lokale und Multi-Cloud-Umgebungen von einer einzigen Steuerungsebene aus verwaltet. Eine solche Integration ermöglicht eine koordinierte Verwaltung über verschiedene Umgebungen hinweg, wodurch die Konsistenz und Compliance der Infrastrukturkonfiguration gewährleistet wird.

Zu den Best Practices für die Verwaltung von Azure Infrastructure as Code gehören Modularisierung, Versionskontrolle, automatisierte Tests, Dokumentation und Sicherheitsmaßnahmen im IaC-Prozess. Dadurch können Unternehmen die Cloud-Infrastruktur mit minimalen Risiken verwalten und so die Sicherheit und betriebliche Effizienz verbessern.

Das Verständnis dieser bewährten Verfahren und ihrer Umsetzung hilft dem Unternehmen, Kontrollen für die Cloud-Infrastruktur einzurichten, Risiken zu minimieren und die Sicherheit in einem Maße zu verbessern, das mit betrieblicher Effizienz einhergeht.

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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."

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