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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Azure Security Monitoring Tools

Die 10 besten Azure-Sicherheitsüberwachungstools für 2025

Azure-Sicherheitsüberwachungstools schützen vor Cloud-Bedrohungen, indem sie Echtzeit-Bedrohungserkennung, Anomalieanalyse und Incident Response bieten und so Daten in mehreren Umgebungen schützen.

Autor: SentinelOne

Cloud-Umgebungen sind ein Hauptziel für Cyberangriffe, wobei über 80 % der Datenverstöße im Jahr 2023 betrafen Daten, die in der Cloud gespeichert waren. Für Unternehmen, die Microsoft Azure, eine führende Cloud-Plattform, nutzen, unterstreicht dieser Trend den dringenden Bedarf an Azure-Sicherheitsüberwachungstools.

Azure-Sicherheitsüberwachungstools fungieren sowohl als Wächter als auch als Analysten und bieten Echtzeit-Einblicke, Anomalieerkennung und Funktionen zur Reaktion auf Vorfälle. Sie schützen kritische Ressourcen wie virtuelle Maschinen, Datenbanken und Speicherkonten und lassen sich nahtlos in das umfangreiche Ökosystem von Azure integrieren, um einen unterbrechungsfreien Betrieb zu gewährleisten.

In diesem Artikel stellen wir die führenden Azure-Sicherheitsüberwachungstools vor und heben ihre einzigartigen Funktionen und Vorteile hervor.

Azure Security Monitoring Tools – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Azure Security Monitoring?

Azure Security Monitoring ist eine Reihe von Tools und Verfahren, die von Microsoft Azure bereitgestellt werden, um Unternehmen bei der Verwaltung, Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen in ihren Cloud-Umgebungen zu unterstützen. Im Mittelpunkt steht dabei Microsoft Defender for Cloud, das kontinuierlich die Sicherheitslage bewertet, Schwachstellen identifiziert und bewährte Verfahren zur Risikominderung durchsetzt.

Eine weitere wichtige Komponente ist Azure Sentinel, ein cloudbasiertes System für Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement (SIEM) und Sеcurity Orchеstration Automatеd Rеsponsе (SOAR)-Lösung. Azurе Sеntinеl aggregiert Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen, darunter Azurе, lokale Systeme und Anwendungen von Drittanbietern, unter Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, um die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern.

Darüber hinaus umfasst Azure Security Monitoring Funktionen wie erweiterte Analysen, kontinuierliche Überwachung und Compliance-Management. Es nutzt Bedrohungsinformationen und Verhaltensanalysen, um verdächtige Aktivitäten proaktiv zu erkennen und sicherzustellen, dass Unternehmen ihre Sicherheitslage effektiv verwalten können.

Notwendigkeit von Azure Security Monitoring Tools

Obwohl Microsoft erweiterte Sicherheitstools für Azure bereitstellt, benötigen Unternehmen möglicherweise dennoch Tools von Drittanbietern, da Angreifer riesige Netzwerke kompromittierter Geräte mit rotierenden IP-Adressen und geringvolumigen Passwort-Spray-Versuchen nutzen, die mit Standard-Sicherheitsmaßnahmen allein nur schwer zu verfolgen sind.

Tools von Drittanbietern können zusätzliche Ebenen spezialisierter Bedrohungsinformationen, eine umfassendere plattformübergreifende Überwachung und erweiterte Erkennungsfunktionen bieten, die die integrierten Abwehrmechanismen von Azure ergänzen.

Diese bieten einen detaillierten Sicherheitsstatus gegen hochentwickelte staatliche Akteure. Außerdem können die Tools Bedrohungen in Echtzeit erkennen, indem sie erweiterte Analysen und maschinelles Lernen einsetzen, sodass Sicherheitsteams reagieren können, bevor Schäden entstehen.

Die Tools unterstützen Unternehmen bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung), PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) und HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) einzuhalten. Sie stellen sicher, dass sensible Daten sicher abgerufen, gespeichert und verarbeitet werden. Darüber hinaus erstellen sie Berichte und Protokolle, die die Einhaltung der Vorschriften belegen, was für Audits und behördliche Überprüfungen von entscheidender Bedeutung ist.

Zusätzlich zu den Compliance-Funktionen bieten viele Azure-Sicherheitstools bieten automatisierte Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle. So können sie beispielsweise kompromittierte Systeme automatisch isolieren oder bösartige IP-Adressen kennzeichnen. Diese Automatisierung reduziert die Reaktionszeiten erheblich, mindert die Auswirkungen von Angriffen und verhindert die weitere Ausbreitung von Bedrohungen.

Da hybride Cloud-Umgebungen immer mehr Verbreitung finden, bieten die Azure Security Monitoring Tools Transparenz über Cloud- und On. Dieser einheitliche Ansatz vereinfacht die Verwaltung von Sicherheitsrichtlinien in verschiedenen Umgebungen und gewährleistet einen konsistenten Schutz.


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

Azurе Sеcurity Monitoring Tools Landscapе für 2025

In diesem Abschnitt stellen wir einige der besten Azurе-Sicherheitslösungen vor, die auf pееr-rеviеw Plattformen. Sie erfahren mehr über deren Funktionen und Fähigkeiten.

#1 SеntinеlOnе Singularity Azurе Cloud Sеcurity

Singularity Azure Cloud Security bietet eine Echtzeit-Cloud-native Anwendungsschutzplattform (CNAPP), die den Schutz von Azure-Cloud-Umgebungen während des gesamten Lebenszyklus, von der Erstellungsphase bis zur Laufzeit, gewährleistet. Diese integrierte Plattform bietet vollständige Kontrolle, sofortige Reaktion, Hyper-Automatisierung und erstklassige Bedrohungsinformationen.

Die Plattform auf einen Blick

Die Plattform hilft Unternehmen, schnell auf Bedrohungen zu reagieren und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, um Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren und potenzielle Probleme zu verhindern. Fortschrittliche KI-Technologie kann Laufzeitbedrohungen autonom erkennen und bekämpfen und integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um die Sicherheit zu verbessern.

Diese Plattform ist eine All-in-One-Lösung vom Typ CNAPP. Sie vereint folgende wichtige Funktionen:

  • Cloud Security Posture Management (CSPM): Stellt sicher, dass Cloud-Konfigurationen den Sicherheitsstandards entsprechen und Fehlkonfigurationen beseitigt werden.
  • Cloud Detection & Response (CDR): Erkennt und reagiert in Echtzeit auf Bedrohungen, häufig unter Verwendung forensischer Telemetrie.
  • KI-Sicherheitsstatusverwaltung (AI-SPM): Strategien, die die Sicherheit und Integrität der in der Organisation verwendeten KI-Modelle, Daten und Infrastruktur gewährleisten.
  • Cloud Infrastructurе Entitlеmеnсhеd Managеmеnс (CIEM): Verwaltet Berechtigungen und Zugriffskontrollen, um den Missbrauch von Privilegien zu verhindern.
  • Extеrnal Attack Surfacе Management (EASM): Identifiziert Schwachstellen außerhalb der bekannten Infrastruktur des Unternehmens, wobei der Schwerpunkt auf unbekannten Ressourcen und Pfaden liegt.
  • Schwachstellenmanagement: Identifiziert und behebt Schwachstellen in Systemen, häufig unter Einbindung von agentenlosen und Laufzeit-Scanfunktionen.
  • Infrastructure-as-Code-Scanning (IaC-Scanning): Überprüft Code-Repositorys und CI/CD-Pipelines vor der Bereitstellung auf potenzielle Sicherheitsprobleme.
  • Container- und Kubernetes-Sicherheitsstatusverwaltung (KSPM): Sichere containerisierte Anwendungen stellen sicher, dass Kubernetes-Konfigurationen Compliance- und Sicherheitsstandards erfüllen.

Funktionen:

  • Einheitlicher Schutz für Cloud-Workloads: SentinelOne bietet einen einzigen Agenten, der verschiedene Komponenten schützt, darunter Pods, Container und Kubernetes-Worker-Knoten. Dieser Ansatz vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung über Azure-Workloads hinweg.
  • Integration mit Azure Active Directory: Die Singularity-Plattform verbindet sich mit Azure Active Directory (AAD), um Echtzeitüberwachung und -reaktion zu ermöglichen. Wenn ein Endpunkt kompromittiert wird, kann das System sofort Benutzeridentitätsinformationen an AAD weiterleiten, wodurch eine schnelle Durchsetzung von Sicherheitsmaßnahmen wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und Zugriffsbeschränkungen.
  • Agentenlose Bereitstellung: SentinelOne unterstützt die agentenlose Bereitstellung, sodass Unternehmen schnell Transparenz und Kontrolle über ihre Azure-Ressourcen erlangen können, ohne umfangreiche manuelle Einstellungen vornehmen zu müssen.
  • Integration mit Microsoft Defender: Das Tool lässt sich in Microsoft Defender für Cloud integrieren und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene und verbesserte Transparenz hinsichtlich Bedrohungsaktivitäten in der Azure-Umgebung.
  • Bedrohungserkennung und Reaktion: SentinelOne nutzt KI-gestützte Bedrohungserkennung, um böswillige Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren. Es sammelt und analysiert Telemetriedaten aus Azure-Cloud-Umgebungen und wendet maschinelle Lernmodelle an, um verdächtiges Verhalten zu erkennen und schneller auf Vorfälle zu reagieren.
  • Identitätsbasierte Mikrosegmentierung: Diese Funktion trägt dazu bei, die Angriffsfläche innerhalb von Azure-Umgebungen zu reduzieren, indem der Zugriff auf der Grundlage von Benutzeridentitäten verwaltet wird. Sie stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten und Anwendungen zugreifen können, und erhöht so die allgemeine Sicherheit.

Kernprobleme, die SentinelOne beseitigt

  • Vereinfacht die Bewertung von Compliance-bezogenen Problemen
  • Schützt vor der unbefugten Offenlegung sensibler Informationen.
  • Erkennt und behebt Konfigurationsfehler.
  • Deckt bisher unbekannte Cloud-Umgebungen auf.

Kundenstimmen

SеntinеlOnе hat positive Rückmeldungen von Nutzern verschiedener Peer-Review-Plattformen erhalten:

"Wir verwenden SentinelOne als Tool für das Cloud Security Posture Management. Die Software ist in unsere GCP-, Azure- und AWS-Konten integriert. Sie identifiziert alle Fehlkonfigurationen und Sicherheitsprobleme auf all diesen Cloud-Plattformen und alarmiert uns. Zusätzlich zu den CSPM-Funktionen bietet SentinelOne Cloud Security mehrere weitere Funktionen wie Schwachstellenmanagement, Containersicherheit, Kubеrnеtеs-Sicherheitsstatusmanagement und Geheimnisscans."

  • Shashank N, Cloud-Sicherheitstechniker bei Razorpay

"Mein Unternehmen nutzt SentinelOne Cloud Native Security als CSPM-Lösung, um Schwachstellen in cloudbasierten Konfigurationen aufzudecken. Wir nehmen Warnmeldungen von Cloud Native Security entgegen und leiten sie an das DevOps-Team weiter, damit diese manuell behoben werden können."lt;/i>

  • Satish Kumar, Informationssicherheitsanalyst bei ZEE

Lesen Sie, was Anwender über SentinelOne Cloud Security auf Pееrspot und Gartnеr Pееr Insight.


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Entdecken Sie in einer persönlichen Demo mit einem SentinelOne-Produktexperten, wie KI-gestützte Cloud-Sicherheit Ihr Unternehmen schützen kann.

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#2 Microsoft Sеntinеl

Microsoft Sentinel ist eine cloudnative Lösung für Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) sowie Sicherheitsorchestrierung, -automatisierung und -reaktion (SOAR), die zur Verbesserung der Sicherheitsüberwachung in Unternehmen entwickelt wurde.

Es handelt sich um eine Plattform zum Sammeln, Analysieren und Reagieren auf Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen, darunter Cloud-Dienste, lokale Umgebungen und Tools von Drittanbietern.

Funktionen:

  • Incident Management: Wenn ein Alarm ausgelöst wird, erstellt Sentinel automatisch einen Vorfall, der mit verschiedenen Tools untersucht werden kann.
  • Proaktive Bedrohungssuche: Sicherheitsanalysten können die Funktionen von Sentinel nutzen, um proaktiv nach Bedrohungen zu suchen, die möglicherweise bestehende Erkennungskontrollen umgangen haben, und dabei einen Zero-Trust-Ansatz verfolgen.
  • Automatisierte Reaktion: Die SOAR-Funktionen von Sentinel erleichtern die Automatisierung alltäglicher Sicherheitsaufgaben, optimieren Arbeitsabläufe und verkürzen Reaktionszeiten.
  • Echtzeitüberwachung: Das Tool überwacht kontinuierlich Azure-Ressourcen und kann Warnmeldungen an externe Systeme wie SIEMs oder IT-Servicemanagement-Lösungen exportieren.

Holen Sie sich die Bewertungen und Bewertungen von Microsoft Sentinel unter https://www.gartner.com/reviews/market/security-information-event-management/vendor/microsoft/product/microsoft-sentinel>Bewertung und Rezension auf Gartnеr Pееr Insights.

#3 Azurе Dеfеndеr

Azure Defender, auch bekannt als Microsoft Defender for Cloud, ist eine Sicherheitslösung zum Schutz von Workloads in Azure, lokalen Umgebungen und anderen Cloud-Plattformen wie AWS und Google Cloud Platform (GCP).

Es bietet einen einheitlichen Ansatz für Sicherheitsmanagement, Bedrohungserkennung und Compliance-Überwachung für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.

Funktionen:

  • Bedrohungsschutz: Es nutzt fortschrittliche Algorithmen, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und zu blockieren.
  • Integration mit anderen Diensten: Die Lösung lässt sich nahtlos in andere Microsoft-Sicherheitsprodukte wie Microsoft Sentinel integrieren, um die Funktionen zur Bedrohungserkennung und zur Reaktion auf Vorfälle zu verbessern.
  • Compliance-Überwachung: Sie hilft Unternehmen dabei, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, indem sie Einblicke in den Compliance-Status und automatisierte Bewertungen anhand von Standards wie HIPAA, DSGVO und PCI DSS.
  • Sicherheitsmanagement: Die Plattform ist in das Azure Security Center (jetzt Teil von Microsoft Defender for Cloud) integriert und bietet eine zentralisierte Übersicht über die Sicherheitslage aller verbundenen Ressourcen. Dazu gehören kontinuierliche Überwachung, Sicherheitswarnungen und Schwachstellenbewertungen.

Sehen Sie sich das Feedback bei Gartner Peer Insight an.

#4 Elastic Security (ELK Stack)

Elastic Security, auch bekannt als ELK Stack (Elasticsearch, Logstash und Kibana), ermöglicht die Erfassung, Analyse und Visualisierung von Sicherheitsdaten. Bei der Bereitstellung auf Azure bietet es eine hochgradig anpassbare und umfassende Überwachungslösung, die sich nahtlos in die nativen Dienste von Azure integrieren lässt.

Funktionen:

  • Echtzeit-Bedrohungserkennung: Elastic Security verfügt über vorgefertigte Erkennungsregeln für häufige Bedrohungen, die an die spezifischen Anforderungen von Azure angepasst werden können. Indem Sie Elasticsearch als SIEM behandeln, können Sie potenzielle Bedrohungen und Anomalien in Echtzeit erkennen und umgehend reagieren.
  • Anomalieerkennung: Die integrierte Anomalieerkennung markiert automatisch ungewöhnliches Verhalten innerhalb von Azure-Umgebungen (z. B. Anmeldeanomalien und Traffic-Spitzen). Die maschinellen Lernmodelle können abnormales Benutzerverhalten wie den Missbrauch von Berechtigungen oder laterale Bewegungen erkennen, die auf böswillige Absichten hindeuten können.
  • Protokoll- und Ereigniserfassung: Es erfasst Protokolle aus Azure-Diensten wie Azure Firewall, Azure Active Directory und Microsoft Defender for Cloud und hilft so, alle relevanten Sicherheitsdaten zu zentralisieren.

Weitere Informationen zu den Funktionen, Fähigkeiten und Bewertungen von Elastic Security finden Sie unter Peerspot.

#5 Chеck Point CloudGuard

Chеck Point CloudGuard ist eine Sicherheitsplattform, die speziell auf Azure-Umgebungen zugeschnitten ist. Sie bietet erweiterte Sicherheitsüberwachung und Compliance-Management und schützt Assets in Multi-Cloud- und Hybrid-Konfigurationen.

Funktionen:

  • Sicherheitsstatusverwaltung: CloudGuard umfasst Funktionen für Cloud Security Posture Management (CSPM) und Cloud Workload Protection (CWPP), die Unternehmen dabei helfen, die Compliance zu verwalten und Schwachstellen in ihren Cloud-Ressourcen zu überwachen.
  • Erweiterte Bedrohungsabwehr: Es bietet mehrschichtige Bedrohungsabwehr, die Azure-Workloads vor Malware, Ransomware und komplexen Angriffen schützt. Zu den Funktionen gehören Intrusion Prevention Systeme (IPS), Antivirus, Anti-Bot-Technologie und Bedrohungsemulation.
  • Integration mit Azure-Diensten: Die Software lässt sich nahtlos in Azure-Dienste wie Microsoft Sentinel und Microsoft Defender for Cloud integrieren und ermöglicht so ein einheitliches Sicherheitsframework, das die Transparenz und die Reaktionsfähigkeit bei Vorfällen verbessert.

Weitere Informationen zu Checkpoint CloudGuard, zusätzliche Funktionen und Nutzerbewertungen zur Software finden Sie hier.

#6 Sumo Logic

Sumo Logic bietet eine zentralisierte Plattform für die Verwaltung von Protokollen und Telemetriedaten aus verschiedenen Azure-Diensten. Diese Integration vereinfacht den Überwachungsprozess, konsolidiert Daten und reduziert die Tool-Vielfalt – eine häufige Herausforderung in Umgebungen, in denen es keinen einheitlichen Ansatz für die Überwachung gibt.

Funktionen:

  • Protokollverwaltung und -analyse: Es unterstützt Aktivitätsprotokolle (Einblicke auf Abonnementebene) und Diagnoseprotokolle (Einblicke auf Ressourcenebene-Ebene-Einblicke) und bietet einen detaillierten Überblick über die Vorgänge innerhalb der Azure-Ressourcen.
  • Anomalieerkennung: Sumo Logic kann mithilfe von maschinellen Lernfunktionen Anomalien und Abweichungen von normalen Aktivitätsmustern erkennen. Funktionen wie LogReduce und Outlier Detection helfen dabei, irrelevante Daten zu filtern, sodass proaktiv auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen reagiert werden kann.
  • Integrationsfunktionen: Die Plattform lässt sich in verschiedene Azure-Dienste integrieren, darunter Azure Monitor, Azure Active Directory und Azure SQL Database. Diese tiefe Integration ermöglicht es Benutzern, Benutzerverwaltungsaktivitäten, Netzwerkverkehrsmuster und Datenbankleistungsmetriken über vorkonfigurierte Dashboards überwachen.

Entdecken Sie Feedback und Bewertungen für Sumo Logic auf vertrauenswürdigen Plattformen wie PeerSpot.

#7 Datadog

Die Plattform von Datadog bietet eine breite Palette von Diensten, darunter Infrastrukturüberwachung, Anwendungsleistungsüberwachung (APM), Protokollverwaltung, Überwachung der digitalen Erfahrung und Cloud-Sicherheitsmanagement. Datadog wurde entwickelt, um vollständige-Stack-Transparenz zu bieten, ist Datadog ein leistungsstarkes Tool für die Verwaltung und Sicherung von Azure-Umgebungen

Funktionen:

  • Cloud SIEM Investigator: Ermöglicht die Visualisierung von Benutzeraktivitäten und Interaktionen über Azure-Ressourcen hinweg mithilfe von Azure-Auditprotokollen. Erstellt grafische Darstellungen des Benutzerverhaltens und erleichtert so die Untersuchung potenzieller Sicherheitsvorfälle, indem wichtige Fragen zu Benutzeraktionen und Ressourceninteraktionen beantwortet werden.
  • Application Security Management (ASM): Mit ASM von Datadog können Sie Webanwendungen, die auf Azure App Service gehostet werden, kontinuierlich überwachen und Schwachstellen und Bedrohungen in Echtzeit erkennen. Darüber hinaus priorisiert es die Behebung von Problemen anhand der Schwere der identifizierten Risiken.
  • Compliance- und Sicherheitsmanagement (CSPM): Das CSPM von Datadog wendet über 250 Sicherheits- und Compliance-Regeln auf Azure-Ressourcen an und hilft Unternehmen dabei, Fehlkonfigurationen und Compliance-Verstöße zu erkennen.

Holen Sie sich Datadog Bewertung und Rezension auf Gartner Peer Insight.

#8 Trend Micro Cloud One

Trеnd Micro Cloud Onе bietet eine einheitliche Sicherheitslösung, die speziell auf Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen zugeschnitten ist. Der Schwerpunkt liegt auf Transparenz, Überwachung und Schutz für alle Cloud-Dienste, einschließlich Microsoft Azurе.

Funktionen:

  • Multi-Cloud-Unterstützung: Es bietet Transparenz und Überwachung über ein einziges Dashboard für mehrere Cloud-Plattformen, darunter AWS, Azure und Google Cloud.
  • Infrastructure as Code (IaC)-Scanning: Die Plattform unterstützt IaC-Scans, um sicherzustellen, dass die in Azure bereitgestellten Vorlagen sicher sind und den Best Practices entsprechen.
  • Netzwerksicherheit: Trеnd Micro Cloud Onе umfasst Netzwerksicherheitsfunktionen, die eine Echtzeitüberprüfung des Netzwerkverkehrs (eingehend und ausgehend) ermöglichen, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern, ohne dass eine komplexe Neugestaltung des Netzwerks erforderlich ist.
  • Compliance-Überwachung: Überprüft kontinuierlich fast 1.000 Cloud-Service-Konfigurationen, um die Einhaltung von Standards wie SOC2, ISO 27001, NIST und DSGVO sicherzustellen.

Bestätigen Sie die Glaubwürdigkeit von Trend Micro Cloud One, indem Sie die Bewertungen

#9 Palo Alto Prisma Cloud

Palo Alto Prisma Cloud bietet eine nahtlose Integration mit Azure und stellt Unternehmen eine intuitive Benutzeroberfläche, eine skalierbare Architektur und umsetzbare Erkenntnisse zur Verfügung. Diese Funktionen helfen Unternehmen dabei, ihre Azure-Umgebungen effektiv zu überwachen, zu schützen und die Compliance sicherzustellen.

Funktionen:

  • CSPM: Prisma Cloud überwacht und setzt Best Practices für die Sicherheit in Ihrer Azure-Umgebung durch. Es sucht nach Fehlkonfigurationen und Schwachstellen in Diensten wie Azure Virtual Machines, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Storage, Azure Functions und mehr. Mit automatisierten Warnmeldungen hilft Prisma Cloud dabei, die Einhaltung von Branchenstandards wie CIS, PCI-DSS, SOC 2 und und NIST und reduziert so das Risiko von Compliance-Verstößen.
  • Cloud Workload Protection (CWP)

Prisma Cloud schützt Cloud-Workloads, darunter Azure-VMs, Container und serverlose Funktionen, vor Laufzeitbedrohungen wie Malware, Exploits und dateilosen Angriffen. Seine Laufzeitschutzfunktionen gewährleisten einen kontinuierlichen Schutz für geschäftskritische Anwendungen.

  • Netzwerksicherheit: Die Lösung bietet Transparenz durch das Scannen von Azurеs Virtual Nеtworks (VNets), Netzwerksicherheitsgruppen (NSGs) und Application Gateway-Konfigurationen auf potenzielle Schwachstellen oder Fehlkonfigurationen.

Lesen Sie die Nutzerbewertungen und -rezensionen zu Palo Alto Networks Prisma Cloud auf Gartner und PeerSpot.

#10 Crowdstrikе Falcon

CrowdStrike Falcon lässt sich als Sicherheitsüberwachungstool in Azure integrieren und bietet erweiterte Funktionen für Bedrohungsschutz, Endpunkt-Erkennung und Incident Response.

Während Azure verschiedene integrierte Sicherheitsfunktionen wie Microsoft Defender für Cloud Azure Sentinel und Defender für Endpunkte bietet, sorgt CrowdStrike Falcon für eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Funktionen:

  • Erweiterte Erkennung von Bedrohungen: Die Plattform nutzt maschinelles Lernen und Bedrohungsinformationen, um Risiken zu identifizieren und zu mindern, indem sie Ereignisse in verschiedenen Umgebungen überwacht und so eine proaktive Bedrohungssuche ermöglicht.
  • Cloud-Workload-Schutz: Die Plattform erweitert ihren Schutz auf Azure-basierte virtuelle Maschinen (VMs), Container und Cloud-native Anwendungen. CrowdStrike Falcon schützt vor Malware, Ransomware, Zero-Day-Exploits und anderen komplexen Angriffen und gewährleistet so umfassende Sicherheit für kritische Cloud-Workloads.
  • Erweiterte Erkennung und Reaktion: Die Falcon-Plattform bietet erweiterte Erkennungs- und automatisierte Reaktionsfunktionen durch eine Kombination aus Endpunktsensoren, maschinellem Lernen und Cloud-nativer Technologie.

Einen umfassenden Überblick über die Wirksamkeit von CrowdStrike finden Sie unter Benutzerbewertungen auf Peerspot.

Wie wählt man das richtige Azure-Sicherheitsüberwachungstool aus?

Die Auswahl des richtigen Sicherheitsüberwachungstools für Ihre Azure-Umgebung erfordert die sorgfältige Abwägung mehrerer Faktoren, darunter:

1. Verstehen Sie Ihre Sicherheitsanforderungen

Bewerten Sie Ihre individuellen Sicherheitsanforderungen, indem Sie die spezifischen Bedrohungen für Ihr Unternehmen evaluieren. Dazu gehört die Ermittlung der Anforderungen für die Erkennung von Bedrohungen, das Scannen nach Schwachstellen und die Identitätsverwaltung. Durch die Anpassung Ihrer Auswahl an das Risikoprofil Ihres Unternehmens stellen Sie sicher, dass das ausgewählte Tool Ihre Cloud-Ressourcen und Anwendungen schützt.

2. Compliance- und Audit-Funktionen

Vergewissern Sie sich, dass dieses Tool die für Ihre Branche relevanten Compliance-Standards wie DSGVO, HIPAA oder ISO 27001 erfüllt. Funktionen wie Compliance-Bewertungen, Audit-Protokolle und Berichtsfunktionen sind für die Einhaltung gesetzlicher Verpflichtungen von entscheidender Bedeutung. Diese helfen Ihrem Unternehmen, gesetzliche Verpflichtungen einzuhalten, sensible Daten zu schützen und rechtliche Rahmenbedingungen einzuhalten. Ein proaktives Compliance-Management reduziert außerdem Risiken bei Audits und verbessert die Vertrauenswürdigkeit gegenüber Kunden und Stakeholdern./p>

3. Integration mit Azure-Diensten

Stellen Sie eine nahtlose Integration mit bestehenden Azure-Diensten wie Azure Security Center und Azure Active Directory sicher. Ein Tool, das sich leicht mit diesen Diensten verbinden lässt, ermöglicht eine zentralisierte Überwachung und Verwaltungund verbessert Ihre allgemeine Sicherheitslage. Suchen Sie nach Tools, die APIs oder Erweiterungen bieten, um die Integration in aktuelle Workflows und Sicherheitslösungen zu vereinfachen.

4. Benutzererfahrung

Entscheiden Sie sich für Tools mit intuitiven Benutzeroberflächen, die eine einfache Konfiguration und Verwaltung ermöglichen. Anpassbare Dashboards und Berichtsfunktionen können die Benutzererfahrung verbessern, da Sie damit wichtige Kennzahlen effektiv verfolgen können. Dieses Tool sollte anpassbare Warnmeldungen für wichtige Ereignisse oder Schwellenwerte bieten, um eine zeitnahe Reaktion auf Sicherheitsvorfälle zu ermöglichen. Die Unterstützung verschiedener Benachrichtigungskanäle (z. B. E-Mail, SMS) ist ebenfalls von Vorteil.


CNAPP Buyer’s Guide

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Read Guide

Fazit

Um Ihre Microsoft Azure-Umgebung zu sichern, sollten Sie den Einsatz fortschrittlicher Sicherheitsüberwachungstools wie SentinelOne, Datadog oder Azure Defender in Betracht. Diese Tools nutzen KI-gestützte Analysen und kontinuierliche Überwachung, um Bedrohungen proaktiv zu erkennen, die Compliance zu verwalten und Workloads in Cloud-Infrastrukturen zu schützen. Ihre Echtzeit-Warnmeldungen, Schwachstellenmanagementund Funktionen zur Reaktion auf Vorfälle gewährleisten einen umfassenden Schutz für dynamische Cloud-Umgebungen.

Beispielsweise bietet die bietet die Singularity Azure Cloud Security-Plattform von SentinelOne:

  • KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen
  • Echtzeit-Reaktionsmöglichkeiten
  • Schutz für Workloads, Container und Kubernetes-Cluster

Diese Lösung minimiert Bedrohungen und hilft Ihnen, die Einhaltung von Branchenstandards sicherzustellen. Buchen Sie noch heute eine Demo und erleben Sie selbst, wie SentinelOne Ihre Azure-Umgebung sicherer und Ihre Arbeit einfacher machen kann.

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FAQs

Sie müssen bewährte Verfahren implementieren, wie z. B. die Verwendung einer Multi-Faktor-Authentifizierung, die Verwaltung von Zugriffskontrollen, die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung sowie die regelmäßige Überwachung der Sicherheitskonfigurationen. Um sensible Informationen zu schützen, sollten Sie Tools wie Azure Security Center für kontinuierliche Bewertungen und Konformitätsprüfungen einsetzen und mit Azure Key Vault für eine ordnungsgemäße Schlüsselverwaltung sorgen.

Azure-Sicherheitsüberwachungstools sind Softwarelösungen, die zur Verbesserung der Sicherheit in der Microsoft Azure-Cloudumgebung entwickelt wurden. Sie bieten Funktionen wie Bedrohungserkennung, Schwachstellenbewertung und Compliance-Management. Zu den wichtigsten Tools gehören Azure Monitor, Azure Security Center und Microsoft Defender for Cloud, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Anwendungen und Infrastruktur auf Sicherheitsbedrohungen und Compliance-Probleme zu überwachen.

Die Sicherheitsbewertungstools von Azure bewerten Cloud-Architekturen, um Schwachstellen und Compliance-Lücken zu identifizieren. Sie bieten automatisierte Schwachstellenscans, Bedrohungserkennung und Risikobewertungen und helfen Unternehmen dabei, Risiken zu mindern und ihre Sicherheitslage zu stärken, indem sie Einblicke in Identitätsmanagement, Netzwerksicherheit und Incident Response bieten.

Azurе gewährleistet Sicherheit durch ein umfassendes Framework, das integrierte Funktionen für Identitätsmanagement, Netzwerksicherheit und Datenschutz umfasst. Tools wie das Azure Security Center bieten kontinuierliche Überwachung, Erkennung von Bedrohungen und Konformitätsbewertungen. Darüber hinaus setzt Azure fortschrittliche Verschlüsselungsmethoden ein und hält sich an gesetzliche Standards, um Benutzerdaten zu schützen.

Azure Risk Detection umfasst die Identifizierung potenzieller Sicherheitsbedrohungen innerhalb der Umgebung eines Unternehmens. Dabei werden Tools wie Microsoft Defender for Cloud eingesetzt, um Schwachstellen in Ressourcen zu bewerten, verdächtige Aktivitäten zu überwachen und Warnungen zu potenziellen Risiken auszugeben. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, schnell auf neue Bedrohungen zu reagieren.

Ja, Azure-Sicherheitsüberwachungstools können Bedrohungen in hybriden Umgebungen effektiv erkennen. Microsoft Defender for Cloud bietet beispielsweise integrierte Sicherheitsüberwachung und Richtlinienverwaltung, die die Transparenz und Kontrolle über Azure-Ressourcen und lokale Infrastrukturen erweitert und kontinuierliche Sicherheitsbewertungen und Bedrohungserkennung in verschiedenen Umgebungen ermöglicht.

Azure Monitor sammelt und analysiert Telemetriedaten aus verschiedenen Ressourcen, um Einblicke in die Leistung und den Zustand zu gewinnen. Im Gegensatz dazu ist ist Azure Sentinel eine cloudnative SIEM-Lösung, die auf Sicherheitsereignismanagement spezialisiert ist und erweiterte Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen, zur Reaktion auf Vorfälle und automatisierte Workflows für die Verwaltung von Sicherheitsvorfällen bietet.

Auf jeden Fall. Diese skalierbaren Tools bieten flexible Preismodelle, sodass KMUs robuste Sicherheitsmaßnahmen ohne erhebliche finanzielle Belastung implementieren können. Funktionen wie automatisierte Überwachung und Schwachstellenbewertungen helfen KMUs dabei, die Compliance aufrechtzuerhalten und ihre digitalen Assets effektiv zu schützen.

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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."

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