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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud-Datenschutz

Was ist Cloud-Datensicherheit?

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten in der Cloud schützen können. Dieser Leitfaden behandelt die Grundlagen der Cloud-Sicherheit, häufige Risiken und praktische Maßnahmen zum Schutz Ihrer Daten. Sichern Sie Ihre Cloud-Daten noch heute.

Autor: SentinelOne

Daten sind der neue Treibstoff, der Unternehmen heutzutage hilft. Unternehmen nutzen Daten für verschiedene Zwecke, analysieren sie, um mehr Nutzer zu gewinnen, ihre Kundenreichweite zu erhöhen oder ihnen neue Produkte anzubieten. Die intensive Nutzung von Daten auf der ganzen Welt, unabhängig von der Branche, in der das Unternehmen tätig ist, macht sie zu einem attraktiven Ziel für Angreifer. Hier kommt Cloud-Datenschutz ins Spiel.

Cloud Data Protection (CDP) ist ein Prozess, mit dem Unternehmen die in der Cloud gespeicherten Daten vor Angreifern schützen. Ziel ist es, unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu verhindern und Datenverstöße zu vermeiden. Cloud-basierter Datenschutz ist ein Prozess mit mehreren Strategien, der Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Schutz vor Datenverlust und weitere Komponenten umfasst.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was Cloud-Datenschutz ist, warum Unternehmen dem Cloud-Datenschutz Priorität einräumen und wie Sie Ihre Daten in der Cloud schützen können. Außerdem werden wir einige gängige Arten und Elemente des Prozesses besprechen. Abschließend werden wir erläutern, wie SentinelOne Ihnen helfen kann, Ihre Cloud-Sicherheit zu verbessern.

Cloud-Datenschutz – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Cloud-Datenschutz?

Wie bereits erwähnt, ist Cloud-Datenschutz ein Prozess zur Sicherung der in der Cloud gespeicherten Daten. Bei den Daten kann es sich um alles Mögliche handeln, von Mitarbeiterlisten über Kundenpasswörter bis hin zu Bestellungen usw. Bei der Datensicherung und der Cloud ist zu beachten, dass es nicht nur um die Sicherung sensibler Daten geht, sondern auch um deren Verarbeitung in Cloud-Umgebungen und deren Übertragung. Das Ziel der Cloud-Datensicherung ist es, die CIA der Daten zu gewährleisten, d. h. Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit, und gleichzeitig die Vorteile der Cloud zu nutzen.

Der Cloud-Datenschutz befasst sich mit einer Reihe von technischen Komponenten. Lassen Sie uns diskutieren, wie Cloud-Daten mithilfe dieser Komponenten geschützt werden können:

1. Verschlüsselung

Verschlüsselung ist der Prozess der Umwandlung von Klartext in eine unverständliche Form, die Menschen oder Maschinennicht direkt verstehen können. Die Verschlüsselung von gespeicherten und übertragenen Daten ist ein wichtiger Bestandteil der Datenschutzstrategie. Verschlüsselung im Ruhezustand bedeutet, dass Daten, die nicht über ein Medium an einen bestimmten Ort übertragen werden, wie beispielsweise in einer Datenbank gespeicherte Passwörter, ordnungsgemäß verschlüsselt werden sollten. Einige gängige Verschlüsselungstechniken für gespeicherte Daten sind Advanced Encryption Standard (AES) und Triple Data Encryption Standard (TDES).

2. Zugriffskontrollen

Zugriffskontrollen werden in der Cloud-Infrastruktur eingesetzt, um den Datenzugriff auf bereits authentifizierte Benutzer zu beschränken. Zugriffskontrollen in der Cloud werden mithilfe von Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) durchgesetzt, das die Durchsetzung von Richtlinien wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass nur Konten, die Zugriff auf bestimmte Ressourcen oder Daten benötigen, diesen auch erhalten.

3. Datensicherung und -wiederherstellung

Daten sind der Treibstoff für Unternehmen und müssen vor Naturkatastrophen und Sicherheitsvorfällen geschützt werden. Hier kommen Strategien zur Datensicherung und -wiederherstellung ins Spiel. Backups von Speicher-Buckets, Datenbanken und Anwendungscode werden gespeichert, sodass Daten, die absichtlich oder unabsichtlich gelöscht wurden, wiederhergestellt werden können. Die meisten Cloud-Anbieter bieten auch eigene Lösungen für automatisierte Backups mit Point-in-Time-Wiederherstellung an.

4. Compliance-Standards Unternehmen, die in Branchen tätig sind, in denen Compliance vorgeschrieben ist, wie z. B. im Zahlungsverkehr, im Gesundheitswesen usw., benötigen Compliance- und Governance-Rahmenwerke, die sie bei der Erfüllung ihrer gesetzlichen und regulatorischen Verpflichtungen unterstützen. Dazu gehören die Führung eines Prüfpfads und die Umsetzung von Richtlinien, die beispielsweise der DSGVO und HIPAA entsprechen.

5. Kontinuierliche Überwachung

Überwachungs- und Bedrohungserkennungssysteme sind wichtige Informationsquellen, wenn Daten jederzeit verloren gehen können. Unternehmen müssen Cloud-Umgebungen kontinuierlich auf Anomalien oder Sicherheitsschwächen überprüfen. Dies kann mithilfe ausgefeilter Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen erfolgen. Diese Systeme können dabei helfen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, sodass Unternehmen nahezu in Echtzeit auf potenzielle Sicherheitsverletzungen reagieren können.

Warum brauchen wir Cloud-Datenschutz?

Da Unternehmen von lokalen Diensten auf Datenschutz in der Cloud umsteigen, beobachten wir eine Veränderung in der Art und Weise, wie sie große Mengen vertraulicher Informationen verarbeiten und speichern. Dies macht einen sicheren und dauerhaften Schutz und die Wiederherstellung von Cloud-Daten zu einem wichtigen Thema. Wenn Unternehmen ihre Workloads in die Cloud verlagern, betreten sie eine völlig neue Welt der Sicherheit, die über einfache Schutzmechanismen hinausgeht.

In Cloud-Umgebungen sind Daten aufgrund ihrer dezentralen Verteilung und des Modells der geteilten Verantwortung stärker Angriffen ausgesetzt als bei den zentralisierten Sicherheitskontrollen, über die ein Unternehmen im Falle einer lokalen Infrastruktur verfügt. Diese Gefährdung der Daten erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, um Daten vor unbefugtem Zugriff und anderen Sicherheitsverletzungen zu schützen.

Ein weiterer Grund für den Datenschutz in der Cloud ist die Einhaltung von Vorschriften. Branchen, die sich an Datenschutzstandards wie die DSGVO in Europa und HIPAA im Gesundheitswesen halten, sind nur einige Beispiele dafür. Diese Regeln oder Vorschriften gewährleisten Richtlinien aus Sicht der Sicherheitsanforderungen, die befolgt werden müssen, um sensible personenbezogene Daten/Kundendaten, die von Unternehmen gespeichert werden, zu schützen. Die Nichteinhaltung kann zu extremen Konsequenzen führen und den Ruf des Unternehmens schädigen, was einen Verlust des Kundenvertrauens zur Folge hat.

Abgesehen von der Einhaltung von Vorschriften ist es wichtig, die sich schnell verändernde Natur von Cyber-Bedrohungen zu berücksichtigen, die den Schutz von Cloud-Daten zu einem kritischen Thema machen. Angreifer finden immer neue Möglichkeiten, um Anwendungen in Cloud-Infrastrukturen anzugreifen, von der Aufklärung bis hin zur Ausführung von Exploits. Unternehmen, die keine angemessenen Schutzmaßnahmen für ihre Cloud-Infrastruktur getroffen haben, können erhebliche finanzielle Verluste erleiden und ihre Geschäftstätigkeit könnte abrupt zum Erliegen kommen, was das Vertrauen der Kunden in sie erschüttern würde.

Wie werden Daten in der Cloud geschützt?

Der Schutz von Cloud-Daten wird durch eine Reihe von Technologien und Verfahren erreicht, die darauf abzielen, Daten in der Cloud durch die Verwendung von öffentlichen, privaten und hybriden Clouds zu kontrollieren. Eine der wichtigsten Methoden, um Daten vor Bedrohungen zu schützen, ist die Verschlüsselung, bei der Daten so verschlüsselt werden, dass sie ohne einen Schlüssel nicht lesbar sind. Moderne Cloud-Anbieter wie AWS und GCP bieten integrierte Optionen für die Implementierung von Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung. Die Verwendung beider Verschlüsselungsebenen trägt dazu bei, einen sicheren Weg gegen unbefugten Zugriff zu schaffen.

Zugriffskontrollmechanismen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle beim Schutz von Cloud-Daten. Diese Mechanismen tragen dazu bei, dass nur authentifizierte Benutzer auf bestimmte Ressourcen oder Datensätze zugreifen können. Zur Verwaltung von Benutzeridentitäten und Zugriffsrichtlinien werden Systeme für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung (Identity and Access Management, IAM) verwendet. Diese Systeme werden ebenfalls von Cloud-Anbietern bereitgestellt. Um bessere Sicherheitskontrollen zu erreichen, können zusätzliche Überprüfungen für die Anmeldung von Benutzern hinzugefügt werden, beispielsweise mit Funktionen wie der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), die die Nutzung über die Verwendung eines Passworts hinaus erweitert. Benutzerrollen sollten mit rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) eingeschränkt werden, um zu verhindern, dass Benutzer Zugriff auf Informationen erhalten, auf die sie keinen Zugriff haben sollten.

Neben Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen helfen Cloud-Sicherheitsdienste bei der kontinuierlichen Überwachung und Erkennung von Bedrohungen, um die Sicherheit Ihrer Daten in der Cloud zu gewährleisten. Mit Algorithmen für maschinelles Lernen können fortschrittliche Überwachungstools Anomalien und sogar Sicherheitsbedrohungen nahezu in Echtzeit erkennen.

Diese Tools können dabei helfen, ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen zu erkennen, die zu einer Sicherheitsverletzung führen können, und ermöglichen eine schnelle Reaktion. Dies wird erreicht, indem Cloud-Anbieter Dienste integrieren, die Einblicke in den Netzwerkverkehr, Benutzeraktivitäten und potenzielle Risiken bieten, sodass Unternehmen umfassende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen können.

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Welche Arten von Cloud-Datenschutz gibt es?

Es gibt verschiedene Arten der Cloud-Datensicherung, die jeweils unterschiedliche Sicherheitsanforderungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Speicherung und Verarbeitung von Daten in der Cloud erfüllen.

Zu den gängigen Arten gehören Datenredundanz, Identitätsmanagement, Netzwerksicherheit, Compliance-Management und Incident Response.

1. Datenredundanz

Ein Aspekt des Cloud-Datenschutzes ist die Datenredundanz, bei der mehrere Kopien von Daten an verschiedenen Standorten oder in verschiedenen Systemen gespeichert werden (dies kann in der Cloud oder auch vor Ort sein). Dadurch bleiben die Daten auch bei Hardwareausfällen, Naturkatastrophen oder anderen Störungen verfügbar und wiederherstellbar.

Die meisten Cloud-Anbieter setzen Redundanzmaßnahmen auf verschiedenen Ebenen (lokal, regional oder global) ein, um die Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit der Daten im Falle eines Falles zu erhöhen.

2. Identitätsmanagement (IM)

Dies ist der Prozess der Validierung der Identität von Benutzern, um zu überprüfen, wer sie zu sein behaupten, und um ihren Zugriff auf Ressourcen in der Cloud zu kontrollieren. Der IM-Prozess sollte mit verbesserten Authentifizierungsmethoden wie biometrischer Verifizierung oder Single Sign-On (SSO) arbeiten, um die Integration und Authentifizierung für Unternehmen zu vereinfachen und gleichzeitig die Sicherheit zu gewährleisten.

3. Netzwerksicherheit

Das Ziel der Netzwerksicherheit ist der Schutz der Daten, die über Netzwerke übertragen werden. Bei den übertragenen Daten handelt es sich um den Datenverkehr, der VPNs, Firewalls und IDS umfasst. Netzwerksicherheitstools wie AWS Macie AWS Shield werden zum Schutz vor unbefugtem Zugriff eingesetzt, indem sie Daten während der Übertragung von Benutzern zu Cloud-Diensten und umgekehrt sichern.

4. Compliance-Management

Wie bereits erwähnt, ist Compliance für Unternehmen äußerst wichtig. Das bedeutet, dass Richtlinien vorhanden sein müssen und gesetzliche Verpflichtungen wie die DSGVO für alle Daten mit Verbraucherinformationen, HIPAA für Daten im Gesundheitswesen und PCI DSS für Zahlungen erfüllt werden müssen. Diese Compliance-Standards ebnen Unternehmen den Weg, um ihre Einhaltung dieser Standards ebenfalls zu bewerten und zu überprüfen.

5. Reaktion auf Vorfälle

Die Reaktion auf Vorfälle ist der Prozess der Erkennung und Bewältigung von Sicherheitsvorfällen und somit ein wesentlicher Bestandteil des Cloud-Datenschutzes. Das bedeutet, dass vorab Pläne und Strategien zur Erkennung, Behandlung und Reaktion auf Datenverstöße oder andere Sicherheitsvorfälle festgelegt werden. Eine angemessene Reaktion auf Vorfälle hilft, schwerwiegende Schäden zu verhindern und die Wiederherstellung im Falle eines Vorfalls zu beschleunigen.

Wichtige Elemente des Cloud-Datenschutzes

Der Cloud-Datenschutz umfasst mehrere wichtige Elemente, die über grundlegende Verschlüsselung und Zugriffskontrollen hinausgehen. Diese Elemente sind für die Entwicklung einer umfassenden Sicherheitsstrategie unerlässlich, die auf die besonderen Herausforderungen von Cloud-Umgebungen zugeschnitten ist:

  • Datenklassifizierung: Die Datenklassifizierung umfasst die Identifizierung von Daten und deren Kategorisierung auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Bedeutung für Unternehmen. Die Datenklassifizierung ermöglicht es Unternehmen, das Sicherheitsniveau zu ermitteln und Compliance-Anforderungen für verschiedene Datentypen festzulegen.
  • Cloud Security Posture Management (CSPM): CSPM-Tools bewerten Cloud-Umgebungen kontinuierlich, um Sicherheitsfehlkonfigurationen und Compliance-Risiken zu erkennen. Sie bieten Sicherheit hinsichtlich der Sicherheitskontrollen und automatisieren die Reaktion auf Schwachstellen.
  • Anwendungssicherheit: Da Anwendungen in die Cloud migriert und dort bereitgestellt werden, ist es von entscheidender Bedeutung, sie zu sichern. Dazu gehören sichere Codierungspraktiken, Schwachstellenbewertungen sowie Anwendungsfirewalls zum Schutz vor verschiedenen Injektionsangriffen wie SQL-Injection oder Cross-Site-Scripting.
  • Datenintegritätsprüfungen: Integrität ist Teil der CIA-Triade und ermöglicht es Ihnen, zu überprüfen, ob Daten in keiner Weise verändert wurden und sich im gleichen Zustand befinden wie zum Zeitpunkt ihrer Erstellung. Beispielsweise Checksummen und Hash-Funktionen sind Techniken, die zur Gewährleistung der Integrität gespeicherter Daten eingesetzt werden.

Vorteile des Cloud-Datenschutzes

Der cloudbasierte Datenschutz bietet zahlreiche Vorteile, die zur Sicherheit und Effizienz der Datenverarbeitung in Cloud-Umgebungen beitragen. Die Kenntnis dieser Vorteile der Cloud kann Unternehmen dabei helfen, zu entscheiden, ob die Cloud für sie eine gute Wahl ist oder nicht.

  • Elastizität und Flexibilität: Cloud-Datensicherungslösungen sind für elastische Speicherung und Verarbeitung ausgelegt, sodass Unternehmen den Speicherplatz/die Verarbeitungskapazität nach Bedarf erweitern oder reduzieren können. Auf diese Weise können Unternehmen problemlos mit dem Wachstum des Datenvolumens Schritt halten, ohne umfangreiche Infrastrukturmaßnahmen durchführen zu müssen.
  • Automatisierte Compliance: Die meisten Cloud-Anbieter bieten Compliance-Kontrollen als Service an, sodass Unternehmen Sicherheitsvorschriften mit weniger Aufwand erfüllen können. Dazu gehören automatisierte Prüfpfade, Verschlüsselung und Berichtstools, die die Einhaltung von Standards wie DSGVO oder HIPAA erleichtern.
  • Kostenvorteile: Durch die Nutzung von Sicherheitsdiensten aus der Cloud, wie AWS Guard Duty oder Azure Security Center, lassen sich die Kosten für die Verwaltung der lokalen Sicherheitsinfrastruktur senken. Unternehmen können mit der Cloud kosteneffizienter arbeiten, indem sie ein Pay-as-you-go-Modell nutzen. Im Pay-as-you-go-Modell zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich verbrauchen, sodass Sie keine zusätzlichen Kosten haben, die über Ihren tatsächlichen Verbrauch hinausgehen.
  • Bedrohungserkennung: Cloud-Anbieter verfügen über interne Tools zur Bedrohungserkennung, die leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, um Bedrohungen nahezu in Echtzeit zu erkennen. Diese Tools sind vergleichsweise besser als der herkömmliche Ansatz, bei dem Bedrohungsfeeds manuell überprüft werden.
  • Notfallwiederherstellung: Die schnelle Wiederherstellung von Daten im Falle eines Ausfalls ist ein wichtiger Bestandteil des Cloud-Schutzes, den das System unter den gegebenen Anforderungen bietet. Dies hilft Unternehmen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Geschäftskontinuität auch bei unerwarteten oder ungeplanten Unterbrechungen aufrechtzuerhalten.

Herausforderungen beim Schutz von Cloud-Daten

Obwohl der Schutz von Cloud-Daten eine Reihe von Vorteilen bietet, bringt er auch einige Herausforderungen mit sich. Unternehmen müssen sich mit diesen Herausforderungen auseinandersetzen, um einen Cloud-Datenschutzplan zu erstellen und eine mehrschichtige Verteidigungsstrategie zu implementieren. Sehen wir uns diese Herausforderungen im Detail an.

#1. Datenschutz

Ein großes Problem bei der Speicherung sensibler Daten in der Cloud besteht darin, dass Sie, sobald diese auf einem Server gespeichert sind, möglicherweise die vollständige Kontrolle über den Datenschutz verlieren oder Dritte Zugriff auf diese Informationen erhalten können. Die Daten könnten letztendlich in mehreren Rechtsräumen mit unterschiedlichen Gesetzen gespeichert werden.

Nr. 2. Multi-Cloud-Umgebungen

Eine Multi-Cloud-Umgebung ermöglicht es Unternehmen, private, öffentliche oder hybride Clouds zu nutzen. Es kann sich auch um eine Kombination aus zwei oder drei handeln. Aufgrund der unterschiedlichen Mechanismen der einzelnen Cloud-Typen ist es schwierig, den Datenschutz über alle Cloud-Plattformen hinweg zu verwalten. Die Koordination und Verwaltung aller beweglichen Teile zur Gewährleistung der Kontinuität erfordert ein unglaubliches Maß an Fachwissen.

#3. Modell der geteilten Verantwortung

Cloud-Anbieter bieten ein Modell der geteilten Verantwortung an. Demnach liegt die Verantwortung für die Sicherheit der Cloud nicht nur beim Cloud-Anbieter, sondern auch beim Endnutzer. Der Endnutzer kann dabei ein Unternehmen oder ein einzelner Entwickler sein. Dies führt zu Unklarheiten darüber, welche Teile der Sicherheit in wessen Verantwortung fallen, was zu möglichen Sicherheitslücken führen kann.

#4. Notfallwiederherstellung

Cyberbedrohungen entwickeln sich ständig weiter, und ebenso muss sich auch Ihr Sicherheitsansatz weiterentwickeln. Es ist jedoch wichtig, dass Unternehmen stets auf dem neuesten Stand sind, wenn es darum geht, neue Schwachstellen und Angriffsvektoren zu bekämpfen, sobald diese auftreten.

Bewährte Verfahren für den Schutz von Cloud-Daten

Der Schutz von Cloud-Daten ist hilfreich, aber in Kombination mit einigen bewährten Verfahren trägt er dazu bei, verschiedene Angriffe ohne großen Aufwand zu verhindern. Lassen Sie uns einige davon näher betrachten:

  1. Verwenden Sie eine starke Authentifizierung: Durch die Einführung einer zusätzlichen Sicherheitsebene mittels Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für Benutzer, die auf Daten oder Ressourcen in der Cloud zugreifen, können Brute-Force- und Passwort-Spray-Angriffe verhindert werden.
  2. Sorgen Sie für regelmäßige Aktualisierungen der Sicherheitsrichtlinien: Denken Sie daran, dass Sicherheitsrichtlinien regelmäßig überprüft und aktualisiert werden müssen, da neue Bedrohungen auftreten und sich Vorschriften ändern. Dieser Ansatz unterstützt proaktiv eine starke Verteidigung im Laufe der Zeit.
  3. Führen Sie routinemäßige Sicherheitsaudits durch: Regelmäßige Sicherheitsaudits von Cloud-Umgebungen sind eine gute Möglichkeit, Schwachstellen zu identifizieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Systeme den Sicherheitsstandards entsprechen. Dies kann durch ein internes oder hauseigenes Sicherheitsteam oder durch die Beauftragung eines externen Sicherheitsaudit-Teams erfolgen. Durch regelmäßige Audits können Schwachstellen im System identifiziert werden, bevor Angreifer diese entdecken und ausnutzen können.
  4. Verschlüsseln Sie sensible Daten: Achten Sie immer darauf, Daten zu verschlüsseln, sei es in der Datenbank oder bei der Übertragung. Starke Verschlüsselungsalgorithmen sorgen dafür, dass wichtige Daten sicher sind, sodass niemand Zugriff darauf hat oder sie abfangen kann.
  5. Schulungen: Die Schulung der Mitarbeiter zu Best Practices in der Cloud-Sicherheit ist unerlässlich, um Verstöße aufgrund menschlicher Fehler zu vermeiden. Zu den Präventivmaßnahmen sollten Schulungen zur Erkennung von Phishing-Betrug und zur Gewährleistung der Sicherheit von Heimgeräten gehören, die für die Arbeit genutzt werden.

Wie wählt man ein sicheres Tool zum Schutz von Cloud-Daten aus?

Der Markt ist mit Tools und Lösungen zum Schutz von Cloud-Daten überflutet, was es für Unternehmen schwierig macht, die richtige Lösung auszuwählen. Dies sind die fünf wichtigsten Aspekte, auf die Sie bei einem Cloud-Datensicherheitstool achten sollten:

  • Umfassende Sicherheitsfunktionen: Überprüfen Sie, ob das Tool mehrere Sicherheitsfunktionen bietet, darunter die Verwaltung von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Schutz vor Datenverlust und Erkennung von Bedrohungen.
  • Integrationsfunktionen: Das von Ihnen ausgewählte Tool sollte sich in die Technologieplattform und die Cloud-Plattformen integrieren lassen, die Sie derzeit nutzen. Dadurch sparen Sie später Zeit bei der Integration.
  • Compliance-Unterstützung: Wählen Sie ein Tool, das eine starke Compliance-Unterstützung für alle relevanten Vorschriften wie DSGVO, HIPAA oder PCI DSS bietet. Zu den wichtigsten Funktionen gehören ein automatisierter Prüfpfad, integrierte Berichterstellung und vordefinierte Compliance-Vorlagen, die die Einhaltung gesetzlicher Verpflichtungen usw. erleichtern.
  • Skalierbarkeit und Leistung: Das beste Migrationstool sollte sich an Ihre Anforderungen anpassen, wenn die Anzahl der Benutzer oder das Datenvolumen in Ihrem Unternehmen zunimmt, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen.
  • Einfache Benutzeroberfläche und menschlicher Support: Die Benutzeroberfläche sollte selbsterklärend und einfach zu bedienen sein, damit man die Sicherheitseinstellungen effektiv verwalten kann. Denken Sie auch an die Qualität des Kundensupports, den der Anbieter bereitstellt, einschließlich Schulungsbeiträgen zum technischen Support.

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Wie hilft SentinelOne?

Als leistungsstarke Endpoint-Protection-Lösung hilft Ihnen SentinelOne dabei, die in der Cloud gespeicherten Daten Ihrer Kunden zu schützen. SentinelOne wurde mit dem Schwerpunkt auf zeitpunktbezogenem Schutz entwickelt und ist eine Plattform, die KI und maschinelles Lernen nutzt, um sofort auf Bedrohungen zu reagieren und diese zu entschlüsseln. Damit bietet sie mehrschichtige Sicherheit gegen Malware, Ransomware und andere Cyberangriffe.

SentinelOne kann Ihnen dabei helfen, die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern, und ist in der Lage, verdächtiges Verhalten zu erkennen, ohne dass typische signaturbasierte Ansätze erforderlich sind. Dadurch ist es in der Lage, mehrere bisher unbekannte Bedrohungen effektiv zu erkennen. Automatische Abwehr- und Reaktionsmaßnahmen schneiden infizierte Endpunkte schnell ab oder machen böswillige Aktivitäten rückgängig, um die Auswirkungen des Angriffs auf das Unternehmen insgesamt zu verringern.

Es lässt sich leicht in eine Vielzahl von Cloud-Plattformen und IT-Infrastrukturen integrieren, sodass Unternehmen weiterhin dieselben Sicherheitsrichtlinien für alle Ökosysteme verwenden können, unabhängig davon, ob es sich um öffentliche oder private handelt. Diese zentralisierte Verwaltungskonsole bietet Ihnen sofortige Transparenz über Ihre Endpunkt- und Cloud-Ressourcen aus einer einzigen Ansicht, sodass Sie den Status aller verbundenen Geräte leichter verfolgen können.

Die SentinelOne-Plattform verfügt über leistungsstarke Compliance-Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, regulatorische Anforderungen mit detaillierten Audit-Protokollen und Berichten zu erfüllen. Das bedeutet, dass Unternehmen nachweisen können, dass sie ihre eigenen Branchenstandards einhalten.

Singularity™ Cloud Data Security bietet Malware-Scans in Maschinengeschwindigkeit und liefert adaptive, skalierbare und KI-gestützte Sicherheitslösungen für Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage und NetApp. Es erkennt ohne Verzögerungen und optimiert automatisierte Reaktionen auf Bedrohungen durch die automatische Quarantäne bösartiger Objekte. Sie können sicherstellen, dass keine sensiblen Daten Ihre Cloud-Umgebungen verlassen, und es vereinfacht die Sicherheitsverwaltung. Benutzer können den lastverteilten Schutz vor Datei-Malware, Zero-Day-Angriffen und sicheren Cloud-Workloads, Identitäten und anderen digitalen Assets nutzen.

Singularity™ Cloud Native Security verfügt über ein KI-gestütztes CNAPP mit einer einzigartigen Offensive Security Engine.

Singularity™ Cloud Workload Security bietet KI-gestützten Echtzeit-Schutz vor Bedrohungen für Ihre Server, VMs und Container.

Die Singularity™-Plattform ist die weltweit fortschrittlichste autonome Cybersicherheitslösung und wird durch Purple AI, Ihren persönlichen Sicherheitsanalysten, unterstützt. Erweitern Sie native Endpunkt-, Cloud- und Identitäts-Telemetrie mit beliebigen Daten von Drittanbietern. Mit Singularity™ XDR können Sie Ihre Hybrid-Clouds sichern, den Missbrauch von Anmeldedaten verhindern und proaktiven Schutz für alle Angriffsflächen erhalten, da es auf Skalierbarkeit ausgelegt ist.

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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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Fazit

Cloud-Datenschutz ist in einer Zeit, in der immer mehr Unternehmen ihre Aktivitäten in die Cloud verlagern, von entscheidender Bedeutung. Die Cloud ist zwar in Bezug auf Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen hervorragend geeignet, birgt jedoch mehrere Sicherheitsrisiken und Datenschutzprobleme. Um diese Probleme zu überwinden, setzen Unternehmen Cloud-Datenschutztools wie SentinelOne ein. Diese Tools lassen sich problemlos in Ihre bestehende Cloud-Infrastruktur integrieren.

Durch die Umsetzung der im Blog beschriebenen Best Practices für den Schutz von Cloud-Daten und deren Integration in geeignete Tools können Unternehmen Bedrohungsakteuren einen Schritt voraus sein und ihre Cloud-Infrastruktur sichern.

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FAQs

Cloud-Anbieter sichern Daten durch eine Kombination aus Technologien und Verfahren, die darauf ausgelegt sind, Informationen während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen. Dazu gehören die Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten, die Verwendung von Identitäts- und Zugriffsmanagementsystemen (IAM) zur Kontrolle des Benutzerzugriffs und die kontinuierliche Überwachung auf verdächtige Aktivitäten.

Der Schutz von Cloud-Daten ist wichtig, da er dazu beiträgt, sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Verlust zu schützen und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Da Unternehmen für ihren Betrieb zunehmend auf Cloud-Dienste angewiesen sind, ist der Schutz von Daten unerlässlich, um das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern zu erhalten.

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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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