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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud Native Sicherheit

Was ist Cloud-native Sicherheit?

Cloud-native Sicherheit gewährleistet eine sichere Infrastruktur, API-Verwaltung und Compliance mit fortschrittlichen Tools. Tauchen Sie ein und erfahren Sie mehr. Lernen Sie die Best Practices kennen, um in der sich ständig weiterentwickelnden Cloud-Landschaft immer einen Schritt voraus zu sein.

Autor: SentinelOneRezensent: Cameron Sipes

Was ist Cloud-native Sicherheit?

Cloud-native Sicherheit ist eine ganzheitliche Sicherheitsstrategie oder -praxis, die Sicherheit in Ihren gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) integriert. Sie hilft Entwicklern dabei, Produkte auf der Grundlage von Cloud-nativen Prinzipien zu entwerfen, also Produkte, die sicher sind. Jede Designentscheidung in der Cloud-nativen Architektur wird berücksichtigt, und das Ziel ist es, sicheren Code zu schreiben. Allerdings kommt es nicht nur auf die Codierung an, sondern auch auf die Entwicklung, Bereitstellung, Verteilung und Produktion danach. Cloud-native Sicherheitsplattformen werden schon bald in jedem Unternehmen eine tragende Rolle spielen.

Cloud Native Security – Ausgewähltes Bild | SentinelOne

Cloud-native Sicherheit umfasst Technologien, Tools, Workflows und Praktiken, die den wachsenden und komplexen Anforderungen moderner Cloud-Umgebungen gerecht werden. Und diese Anforderungen ändern sich täglich, sodass auch diese Tools weiterentwickelt werden, um mit ihnen Schritt zu halten. Die Implementierung von Cloud-Native-Sicherheit sollte für jedes Unternehmen oberste Priorität haben, insbesondere wenn es Ressourcen online teilt oder mit anderen zusammenarbeitet.

Dieser Ansatz markiert eine Abkehr von traditionellen Sicherheitsmethoden, die für statische Anwendungen entwickelt wurden, hin zu Sicherheitstechniken, die auf die kurzlebige Umgebung der Cloud zugeschnitten sind, in der Ressourcen im Handumdrehen hochgefahren, skaliert oder gelöscht werden können.

Cloud-native Anwendungen bestehen aus einer Vielzahl lose miteinander verbundener Ressourcen – wie Containern, Datenbanken, Microservices, Kubernetes-Orchestrierungsplattformen, APIs und serverlosen Architekturen –, die ein einzelnes Sicherheitstool nicht abdecken kann. Daher vereint cloud-native Cybersicherheit eine breite Palette von Sicherheitstools, darunter CSPM, CWPP und IaC-Lösungen in einer Cloud-nativen Anwendungsschutzplattform (CNAPP) zusammen, um Cloud-Ressourcen mit Cloud-nativen Sicherheitsmaßnahmen vor Bedrohungen zu schützen.

Der Schutz cloud-nativer Software umfasst Sicherheitsmaßnahmen wie:

  • Implementierung sicherer API-Gateways zwischen Microservices
  • Regelmäßiges Scannen von Container-Images auf Schwachstellen
  • Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand
  • Verwendung von Laufzeitschutz zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit

Diese und weitere Maßnahmen begegnen den besonderen Sicherheitsherausforderungen verteilter, containerisierter Architekturen und gewährleisten, dass jede Komponente der Anwendung geschützt ist, während die Flexibilität und Skalierbarkeit des Cloud-nativen Designs erhalten bleiben.

Die Bedeutung von Cloud-nativer Sicherheit

Da Unternehmen zunehmend auf Cloud-native Anwendungen angewiesen sind, sehen sie sich mit neuen und komplexen Sicherheitsproblemen konfrontiert, die von Datendiebstahl und -offenlegung bis hin zu DDoS-Risiken und vielem mehr reichen. Cloud-native Sicherheit integriert Sicherheit in den Softwareentwicklungsprozess, um diesen Risiken zu begegnen. Cloud-native Sicherheitsplattformen bieten Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen und Anomalien speziell für Cloud-native Infrastrukturen und gewährleisten so proaktive und adaptive Sicherheit.

Sie beschleunigen die Reaktion auf Vorfälle, indem sie umsetzbare Empfehlungen für erkannte Probleme liefern. Wenn KI- und ML-Funktionen in diese Plattformen integriert werden, automatisieren sie die Vorhersage und Reaktion auf Sicherheitsrisiken.

Darüber hinaus setzen Cloud-native Sicherheitsplattformen strenge Zugriffskontrollrichtlinien durch, schützen Geheimnisse und implementieren Verschlüsselung, wodurch die Cloud-native Datensicherheit gewährleistet und unbefugter Zugriff und Manipulation verhindert werden. Sie helfen Unternehmen in verschiedenen Branchen auch dabei, die erforderlichen regulatorischen Standards wie DSGVO, PCI DSS, DORA und mehr.

Betrachten wir eine Organisation im Gesundheitswesen, die auf ein Cloud-natives System für elektronische Gesundheitsakten (EHR) umstellt. Cloud-native Sicherheit ist hier entscheidend für:

  • Gewährleistung der Vertraulichkeit und Integrität von Patientendaten
  • Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA
  • Schutz vor Ransomware-Angriffen, die wichtige Gesundheitsdienste stören könnten
  • Sicherer Zugriff für Gesundheitsdienstleister an mehreren Standorten

Dieses Beispiel veranschaulicht, dass es bei Cloud-nativer Sicherheit nicht nur um den Schutz von Daten geht, sondern auch um die Gewährleistung der Kontinuität wichtiger Dienste und die Aufrechterhaltung des Vertrauens von Kunden und Aufsichtsbehörden.


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Wichtige Elemente der Cloud-nativen Sicherheit

Bevor Sicherheits-, Betriebs- und Entwicklungsteams effektivere Cloud-native Sicherheitslösungen einführen können, müssen sie sich zunächst mit den wichtigsten Elementen vertraut machen. Dazu gehören:

  • Bestandsaufnahme und Klassifizierung: Was man nicht sieht, kann man auch nicht schützen. Eine genaue Bestandsaufnahme und ordnungsgemäße Klassifizierung aller Assets ist entscheidend, damit Sicherheitsteams potenzielle Schwachstellen im gesamten Software-Stack identifizieren können.
  • Compliance-Management: Es ist wichtig, dass Systeme so aufgebaut sind, dass sie stets den Branchen- und gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Das bedeutet, dass Sie sich an Standardkonfigurationen und bewährte Sicherheitsverfahren halten und vertrauenswürdige Register verwenden müssen, um die Compliance zu gewährleisten.
  • Netzwerksicherheit: Um Vermögenswerte und den Netzwerkverkehr zu schützen, müssen alle Datenströme analysiert werden. Das Ziel dabei ist es, die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit Ihrer Systeme und Informationen zu gewährleisten.
  • Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)-Sicherheit: Die Beschränkung des Cloud-Zugriffs auf die richtigen Personen ist ein Muss. Dazu gehören Aktivitäten wie Zugriffssteuerung, privilegierte Überwachung und Analyse des Benutzerverhaltens (UEBA) auf Basis von maschinellem Lernen.
  • Datensicherheit: Zum Schutz gespeicherter Daten gehört es, diese korrekt zu klassifizieren, Datenverluste zu verhindern und Cloud-Speicher auf Malware zu scannen.
  • Schwachstellenmanagement: Sie müssen während des gesamten Anwendungslebenszyklus ein Auge auf Schwachstellen haben. Dazu gehört die kontinuierliche Überwachung aller Hosts, Images und Funktionen in der Cloud.
  • Workload-Sicherheit: Jede Workload in der Cloud muss geschützt werden. Dies verbessert die Transparenz über alle Workloads hinweg und sollte Schwachstellenscans und Laufzeitsicherheit umfassen.
  • Automatisierte Untersuchung und Reaktion: Im Idealfall sollten Ihre Sicherheitstools eine automatische Behebung bieten, in Ihr Security Operations Center (SOC) integriert sein und bei Bedarf mit Tools von Drittanbietern zusammenarbeiten.
  • Cloud-native Reaktion auf Vorfälle: Angesichts der verteilten Natur der Cloud und der aufgrund zahlreicher Microservices, Workloads und Schatten-IT großen Angriffsfläche hilft Ihnen ein cloud-natives System zur Erkennung und Reaktion auf Vorfälle dabei, Angriffe effektiver zu verwalten und darauf zu reagieren.

Wichtige Komponenten der Cloud-nativen Sicherheit

Hier sind die wichtigsten Komponenten einer Cloud-nativen Sicherheitsarchitektur:

CSPM, CWPP, CIEM, CASB

CSPM steht für Cloud Security Posture Management und isteine Methode, bei der wichtige Cloud-Sicherheitsprobleme, Risiken und Fehlkonfigurationen überwacht, erkannt und behoben werden. Es befasst sich mit Problemen, die in IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen auftreten. CSPM bietet einen tieferen Einblick in Ihren Cloud-Sicherheitsstatus und erleichtert die Einhaltung der neuesten Sicherheitsstandards. Es kann in Ihre DevSecOps-Workflows integriert werden, um die allgemeine Cloud-Sicherheit zu verbessern.

CWPP ist ein Schutz für Cloud-Workloads, der Ihre cloudbasierten Anwendungen und Dienste sichert und Workloads zur Laufzeit schützt. CWPP-Lösungen können zum Anwenden von Patches, Beheben von Schwachstellen und Reduzieren von Abhängigkeiten verwendet werden.

CIEM verwaltet Ihre Cloud-Berechtigungen, Identitäten und Zugriffsrechte. Es reduziert Angriffsflächen, indem es das Prinzip des geringstmöglichen Zugriffsrechts durchsetzt. Es kann zur kontinuierlichen Überwachung und Verwaltung von Zugriffsrechten für Maschinen- und Benutzeridentitäten verwendet werden. CIEM ist nützlich für den Aufbau einer Zero-Trust-Sicherheitsarchitektur und bewältigt viele cloudnative Sicherheitsherausforderungen.

Cloud Access Security Broker (CASB) befindet sich zwischen Ihren Benutzern und Cloud-Anwendungen. Es überwacht alle Daten, die zu SaaS-Plattformen wie Office 365 oder Salesforce fließen. CASB verhindert die unzulässige Weitergabe sensibler Informationen und blockiert nicht autorisierte Cloud-Anwendungen. Außerdem setzt es Richtlinien zur Verhinderung von Datenverlusten durch und wendet bedingten Zugriff basierend auf dem Standort des Benutzers und der Gerätesicherheit an. Der erweiterte Schutz vor Bedrohungen von CASB kann genutzt werden, um Kontoübernahmen und Insider-Bedrohungen zu verhindern, die auf Ihre Cloud-Daten abzielen.

Geheimnisverrat & IaC-Scanning

Die Verhinderung von Geheimnislecks in der Cloud-nativen Sicherheit umfasst den Schutz Ihrer API-Schlüssel und Passwörter sowie die Verhinderung versehentlicher Offenlegungen. Sie verwenden eine Plattform, um sensible Anmeldedaten zu schützen und Geheimnisse automatisch zu rotieren, um ihre kontinuierliche Sicherheit zu gewährleisten. Außerdem müssen Sie Verschlüsselung und strenge Zugriffskontrollen anwenden, um Geheimnisse während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen.

Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) in der Cloud-nativen Sicherheit umfasst die Verwaltung von IAM-Richtlinien. IaC-Scan-Tools können die Überprüfung von IaC-Vorlagen automatisieren und Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in Ihrem Code identifizieren. Sie können IaC-Sicherheitsrichtlinien vor der Bereitstellung durchsetzen und sicherstellen, dass diese Richtlinien mit den besten IaC-Sicherheitspraktiken übereinstimmen.

Container/Kubernetes & serverloser Schutz

Kubernetes-Sicherheit ist eine Schlüsselkomponente jeder Cloud-nativen Sicherheitsarchitektur. Sie schützt Ihre Cluster, Pods, Kubernetes-Workloads, Konfigurationen und Container. Sie bietet Transparenz über Ihre Konfigurationen und Bereitstellungen, nicht nur über Container. Sie erfahren, wie Ihre Workloads isoliert sind und wie sie miteinander interagieren. Dies geht über Namespaces hinaus und Sie erhalten einen tiefen Einblick in Ihre Netzwerkrichtlinieneinstellungen. Die Kubernetes-Sicherheit behandelt Kubernetes auch als die Quelle der Wahrheit für alle Sicherheitsvorgänge, Richtlinien, DevOps- und Site Reliability Engineering-Teams.

Beim serverlosen Schutz konzentrieren wir uns auf die Implementierung granularer Zugriffskontrollen und scannen Abhängigkeiten und Konfigurationen auf Code-Schwachstellen. Wir überwachen verdächtige Laufzeitverhalten und verwenden Techniken wie API-Gateway-Sicherheit und kontinuierliche Beobachtbarkeit über Cloud-Umgebungen hinweg. Der serverlose Schutz umfasst auch Schwachstellenscans, Konfigurationsprüfungen, Datensicherheit und Shift-Left-Sicherheit. Er ist außerdem Teil jeder Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) und schützt den gesamten Cloud-Native-Lebenszyklus.

API- und Microservices-Sicherheit

Die Sicherheit von Cloud-nativen APIs und Microservices umfasst wichtige Aspekte wie verteilte Sicherheit, API-Schutz und die Sicherung der Kommunikation zwischen Diensten. Dezentrale IAM-Lösungen können verwendet werden, um den Zugriff auf einzelne Microservices zu verwalten und Interaktionen zu handhaben. Zu diesen Schlüsselkomponenten gehört auch der Schutz sensibler Daten im Ruhezustand und während der Übertragung. Der Schwerpunkt liegt auf der Protokollierung, Überwachung und Generierung der richtigen Warnmeldungen für Teams, die verteilte Microservices-Umgebungen verwalten. Jedes Unternehmen sollte diese Komponenten in seinen gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) integrieren, vom Entwurf über die Bereitstellung bis hin zum Betrieb.

Die 4 Cs der Cloud-nativen Sicherheit

Um eine effektive Cloud-native Sicherheitsstrategie zu entwickeln, müssen Sie die vier Schichten der Cloud-nativen Infrastruktur – Code, Container, Cluster und Cloud – und deren Sicherung verstehen.

1. Code: Die Code- oder Anwendungsebene hat die größte Angriffsfläche und erfordert das höchste Maß an Sicherheitskontrollen. Typische Sicherheitsprobleme auf der Codeebene sind unsicherer Code, unzureichende Risikobewertungen, Cyber-Bedrohungen, die auf die Kommunikation zwischen Anwendungen und Servern abzielen, und Schwachstellen in Abhängigkeiten von Drittanbietersoftware.

Um diese Sicherheitsbedrohungen zu minimieren, sollten Sie sichere Codierungspraktiken anwenden und Tools zur statischen Codeanalyse (SCA) einsetzen, um anfällige Komponenten von Drittanbietern zu identifizieren und zu beseitigen. Scannen Sie außerdem regelmäßig Ihre eigene Software und die von Drittanbietern, um Code-Schwachstellen und Risiken in der Software-Lieferkette frühzeitig zu erkennen. Setzen Sie Transport Layer Security (TLS) ein und beschränken Sie exponierte API-Endpunkte, Ports und Dienste, um zu verhindern, dass böswilliger Datenverkehr auf Ihre Anwendungen zugreift. Dadurch wird die Widerstandsfähigkeit gegen Man-in-the-Middle- (MITM), Cross-Site-Scripting- (XSS) und Cross-Site-Request-Forgery- (CSRF) Angriffe gewährleistet.

2. Container: In dieser Phase wird sicherer Code (d. h. wenn die Sicherheit auf der Codeebene erfolgreich implementiert wurde) containerisiert. Zu den häufigsten Schwachstellen in dieser Ebene gehören die Verwendung von Container-Images aus nicht verifizierten Quellen, schwache Berechtigungseinstellungen und andere, die oben unter "Containersicherheit" erläutert wurden. Containerrisiken können durch das Scannen von Containern und Hosts auf bekannte Schwachstellen und die Durchsetzung von IAM und geringsten Berechtigungen bewältigt werden.

3. Cluster: Die Cluster-Ebene verwaltet den Status Ihrer Container-Orchestrierungsplattform. In Kubernetes umfasst die Clustersicherheit den Schutz der Steuerungsebene und der Worker-Knoten sowie ihrer Komponenten, z. B. des kube-api-Servers – der primären Kubernetes-Schnittstelle – und von kubeadm join, das für das Hinzufügen von Knoten zu bestehenden Clustern zuständig ist.

Zu den häufigsten Sicherheitsrisiken für Cluster gehören Fehlkonfigurationen, die Verwendung von Standardkonfigurationen und die Nichtverschlüsselung der Kommunikation. Verbessern Sie die Clustersicherheit durch die Implementierung von TLS zur Verschlüsselung der Kommunikation zwischen Kubernetes-Komponenten. Setzen Sie außerdem die Cluster-Authentifizierung und -Autorisierung über RBAC durch und implementieren Sie Pod- und Netzwerksicherheitsrichtlinien.

4. Cloud: Die Cloud-Ebene ist der Ort, an dem Anwendungen ausgeführt werden. Aufgrund der Grenzenlosigkeit der Cloud ist sie auch am komplexesten zu sichern. Wenn Sie einen Server bei einem Cloud-Dienstanbieter (CSP) einrichten, liegt der Großteil der Verantwortung für die Sicherheit der Infrastruktur bei Ihrem Anbieter. Sie sind jedoch für die Konfiguration der Dienste, den Schutz Ihrer Daten und die Verwaltung der Sicherheit innerhalb Ihrer Cloud-Umgebung verantwortlich.

Zu den typischen Sicherheitslücken in der Cloud-Schicht gehören automatisierte Angriffe und Fehlkonfigurationen. Fehlkonfigurationen, darunter unveränderte Standardeinstellungen oder laxe Zugriffskontrollen für die Verwaltungskonsole, können von Angreifern ausgenutzt werden. Nutzen Sie Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) und CSPM-Tools nutzen, die in CNAPPs integriert sind, um die Erkennung von Sicherheitslücken in Ihrer Cloud zu automatisieren.

Cloud-native Sicherheitsstrategien

In letzter Zeit haben sich einige Cloud-native Sicherheitsstrategien durchgesetzt, die jeweils unterschiedliche Wirksamkeitsgrade aufweisen:

  • Modelle mit geteilter Verantwortung: In diesem Modell sind Cloud-Anbieter für die Sicherheit der Infrastruktur verantwortlich, während Kunden für die Sicherheit ihrer eigenen Anwendungen, Daten und Zugriffe zuständig sind. Dies ist die Grundlage für die meisten modernen Cloud-nativen Sicherheitsstrategien.
  • Mehrschichtige Sicherheit: Cloud-Dienste bestehen in der Regel aus sieben Schichten: Einrichtung, Netzwerk, Hardware, Betriebssystem, Middleware, Anwendung und Benutzer. Mehrschichtige Sicherheit überwacht alle diese Schichten, um Risiken zu erkennen und Schwachstellen zu minimieren. Dieser Ansatz nutzt zwar verschiedene Tools wie Cloud-fähige Firewalls und End-to-End-Verschlüsselung, aber die Verwaltung so vieler Tools kann zu einer Herausforderung werden.
  • Cloud-unabhängige Sicherheitsplattformen: Die effektivste Strategie ist der Einsatz cloudunabhängiger Sicherheitsplattformen. Diese Plattformen bieten Transparenz über mehrere Ökosysteme hinweg, reduzieren die Abhängigkeit von bestimmten Cloud-Anbietern und helfen überlasteten Sicherheitsteams, Warnmeldungen und Tools zu optimieren.

Implementierung einer cloud-nativen Sicherheit

Um cloud-native Umgebungen zu schützen, müssen Unternehmen eine cloud-native Sicherheitsstrategie entwickeln, die Sicherheits-Best-Practices (siehe unten) priorisiert und eine Vielzahl von Taktiken umfasst, darunter die folgenden :

  • Security by Design: Diese Strategie integriert die Softwaresicherheit in den Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC), anstatt sie nachträglich hinzuzufügen. Sie umfasst die ausschließliche Verwendung sicherer Softwarekomponenten, die Anwendung von Best Practices für Sicherheit und die Implementierung von DevSecOps, um IT-Teams mehr Verantwortung zu übertragen und sie auf die Entwicklung widerstandsfähiger, schwachstellenfreier Anwendungen zu fokussieren.
  • Shift-Left-Sicherheit: Die Verlagerung der Sicherheit auf die linke Seite des SDLC beinhaltet die Sicherung von Anwendungen von Beginn des Projekts an und stellt eine Abkehr von Modellen dar, bei denen Sicherheitstests erst nach der vollständigen Entwicklung der Anwendungen durchgeführt wurden. Shift-Left-Sicherheit erfordert in der Regel den Einsatz von Cloud-native Sicherheitstools, die in der Lage sind, den App-Code vor der Auslieferung auf Schwachstellen zu scannen. Diese Technik erkennt Schwachstellen frühzeitig, verbessert die allgemeine Sicherheitslage der Cloud-nativen Umgebung und reduziert die Kosten für die Behebung von Risiken.
  • Zero-Trust-Sicherheit: Dieses Modell geht davon aus, dass keine Entität – weder innerhalb noch außerhalb Ihres Netzwerks – von Natur aus vertrauenswürdig ist. Es überprüft jede Benutzer- und Dienstzugriffsanfrage und stellt sicher, dass selbst wenn ein Teil Ihres Systems kompromittiert wird, der Angriff nicht zum vollständigen Ausfall Ihres gesamten Stacks führt. Auf diese Weise minimiert Zero Trust die Kosten von Angriffen und verbessert das Vertrauen der Kunden.
  • Cloud-native Sicherheitstools: Die besten cloud-nativen Sicherheitstools bieten eine umfassende Lösung für Überwachung, automatisierte Schwachstellenscans und Berichterstellung, Compliance und Governance. Mit diesen Tools können Sie viele Aspekte der Cloud-Sicherheit automatisieren, z. B. Protokollanalyse, Schwachstellenscans, Berichterstellung und Durchsetzung von Compliance-Richtlinien. CNAPP-Lösungen wie SentinelOne bieten eine ganzheitlich integrierte Lösung, die eine kostengünstige und widerstandsfähige Cloud-Sicherheit gewährleistet.

Wichtigste Sicherheitsbedenken für Cloud-native Systeme

Cloud-native Umgebungen bergen eine Reihe von Sicherheitsrisiken:

  • Vergrößerte Angriffsfläche: Je mehr Microservices und Komponenten vorhanden sind, desto größer sind auch die potenziellen Sicherheitslücken. Die Angriffsfläche vergrößert sich mit der Anzahl der Komponenten und Konfigurationen, wodurch es für Angreifer einfacher wird, Einstiegspunkte in das System zu identifizieren. Es ist unerlässlich, jede dieser Komponenten zu verwalten und zu sichern, um das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu verringern.
  • Anpassungsfähigkeit und Vergänglichkeit: Die Aufrechterhaltung einer konsistenten Sicherheit in Cloud-nativen Umgebungen kann aufgrund ihrer sich ständig verändernden Natur eine Herausforderung darstellen. Gerade wenn Sie glauben, alles gesichert zu haben, alle Fehlkonfigurationen behoben, alle Daten entdeckt und verschlüsselt zu haben, werden ein alter Pod und der dazugehörige Speicher zerstört, neue Daten gelangen in Ihre Systeme, neue Speicherkonfigurationen sind erforderlich, und der Zyklus beginnt von vorne. Die Aufrechterhaltung einheitlicher Sicherheitsstandards und Transparenz in einer solchen Umgebung kann ein Showstopper sein.
  • Fehlkonfigurationen: Sicherheitslücken können durch falsch konfigurierte Komponenten entstehen. Da Cloud-native Systeme so komplex sind, können bei der Konfiguration von Cloud-Ressourcen, Netzwerksicherheit, Zugriffskontrollen oder Verschlüsselung leicht Fehler auftreten, die das System für Angriffe anfällig machen. Um dieses Risiko zu verringern, sind ein angemessenes Konfigurationsmanagement und automatisierte Überprüfungen unerlässlich.
  • Risiken in der Lieferkette: Sicherheitsprobleme können durch Fehler in externen Komponenten entstehen. Diese Komponenten können Schwachstellen verursachen, wenn sie nicht ausreichend geprüft wurden oder bösartigen Code enthalten. Angriffe auf die Lieferkette, bei denen Angreifer eine vertrauenswürdige Komponente eines Drittanbieters kompromittieren, können die Sicherheit des gesamten Systems zerstören.

Leider lassen sich diese Risiken nicht einfach durch die Implementierung cloud-nativer Sicherheitsstrategien beheben. Zum einen ist die Cloud grenzenlos, was bedeutet, dass Sie im Gegensatz zu herkömmlichen Umgebungen nicht einfach einen vorab festgelegten Perimeter sichern und sich dann zurücklehnen können. Dies erschwert auch die vollständige Transparenz. Ohne genau zu wissen, wie Cloud-Ressourcen konfiguriert sind, wo sie sich befinden, wo sich die Daten befinden, wer auf was zugreift und was mit diesem Zugriff geschieht, ist die Sicherung cloud-nativer Anwendungen nahezu unmöglich. Hier kommen die richtigen Tools und Best Practices ins Spiel.lt;/p>

KI und ML in der Cloud-nativen Sicherheit

MLOps hält Einzug in die Cloud-native Ära, und wir werden bald einen enormen Anstieg der Skalierung von KI-/ML-Workloads mit Kubernetes und serverlosen Architekturen erleben.

Hier sind einige der zukünftigen Trends und Prognosen, auf die Sie achten sollten:

  • 72 % der Unternehmen haben KI in mindestens einen Geschäftsbereich integriert, und die Mehrheit setzt auf Gen-KI-Technologien. KI erfordert Sicherheit auf jeder Ebene, und Cloud-native Sicherheit umfasst mehrschichtige KI-Sicherheit. 47 % der Unternehmen passen bereits ihre bestehenden Modelle an und berücksichtigen dabei KI-Sicherheit.
  • 61 % der Unternehmen stimmen zu, dass sie ohne den Einsatz von KI und ML in der Cloud-nativen Sicherheit keine aufkommenden Angriffsversuche erkennen können. KI- und ML-Modelle können trainiert werden, um Muster und böswillige Verhaltensweisen zu erkennen und potenzielle Bedrohungen zu melden. Sie können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren und kontinuierlich aus neuen und historischen Daten lernen, um ihre bestehenden Erkennungs- und Behebungsfähigkeiten zu verbessern.
  • Kubernetes für MLOps wird als Grundlage für Cloud-native KI dienen. Ein hybrider Kubernetes- und serverloser Ansatz führt zu einer geringen Rechenleistung und einer bedarfsgerechten Performance, wodurch die Kosten ausgeglichen werden.

Vorteile und ROI: Risikominderung, Compliance, Reduzierung von Fehlalarmen

Durch die Integration von KI-gesteuerter Überwachung in Ihr Cloud-natives Warehouse können Sie eine messbare Senkung der Sicherheitskosten erzielen. Unternehmen berichten von einer Reduzierung der durch Sicherheitsverletzungen verursachten Kosten um über 3 Millionen US-Dollar pro Jahr, wenn die automatisierte Bedrohungserkennung 850.000 Ereignisse pro Sekunde mit einer Genauigkeit von 94 % verarbeitet. Sie sehen sofort, wenn Richtlinien verletzt werden, was manuelle Compliance-Prüfungen um bis zu 85 % reduziert und die Audit-Bereitschaft um 91 % beschleunigt.

Wenn Sie eine Verschlüsselungsschlüsselverwaltung gemäß NIST SP 800-57 einsetzen, werden Sie einen Rückgang der Vorfälle mit Schlüsseloffenlegung um 95 % feststellen. Außerdem profitieren Sie von der Umschlagverschlüsselung und der clientseitigen Verschlüsselung, die zusammen 99,9 % der unbefugten Zugriffsversuche während der Datenübertragung blockieren.

Sie können davon ausgehen, dass sich die Anzahl der Fehlalarme drastisch reduziert, wenn Ihr System Reinforcement Learning für Containment-Workflows einsetzt. Unternehmen erzielen eine Verringerung der Fehlalarme um 89 %, sodass sich die Sicherheitsteams auf echte Bedrohungen konzentrieren können, ohne in Warnmeldungen zu versinken. Es steht mehr Kapazität für proaktive Aufgaben zur Verfügung: Predictive Analytics verhindert 82 % der Angriffe, bevor sie zuschlagen, und erklärbare KI liefert Prüfpfade, die den Anforderungen der Regulierungsbehörden gemäß HIPAA, PCI DSS und DSGVO entsprechen.

Wenn Sie Zero-Trust-Mikrosegmentierung mit kontinuierlicher Überwachung kombinieren, reduzieren Sie die Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen um 95 % und verkürzen die durchschnittliche Erkennungszeit auf unter eine Minute. Sie können den ROI weiter steigern, wenn automatisierte Compliance-Berichte die Arbeitsstunden um 76 % reduzieren, was zu erheblichen Einsparungen in Multi-Cloud-Umgebungen führt.

6 Best Practices für Cloud-native Sicherheit

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Unternehmen die folgenden Best Practices befolgen:

#1 Einführung einer DevSecOps-Kultur

Anstatt Sicherheit nach der Softwarebereitstellung zu implementieren, sollten Sie Sicherheit in alle DevOps-Prozesse integrieren. Dazu müssen Sicherheitstools in die CI/CD-Pipeline integriert und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Betriebs- und Sicherheitsteams gefördert werden. Die Einführung einer DevSecOps-Kultur stellt sicher, dass Sicherheitslücken in Ihrem Code frühzeitig, noch vor der Bereitstellung, erkannt werden, was schnellere und sicherere Software-Release-Zyklen ermöglicht. Wenn beispielsweise eine DevSecOps Kultur wird automatisch ein Scan ausgelöst, um Schwachstellen im CI-Prozess aufzudecken, wenn ein Entwickler Code schreibt und ihn in Git Hub committet.

#2 Kontinuierliche Compliance implementieren

Die Elastizität der Cloud ermöglicht es, Ressourcen schnell an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Da diese schnellen Änderungen bedeuten, dass jederzeit Schwachstellen entstehen können, müssen Sicherheits- und Governance-Teams Konfigurationen und Infrastruktur kontinuierlich auf die Einhaltung von Sicherheitsstandards wie PCI DSS und HIPAA überprüfen. Cloud-native Sicherheitstools können dabei helfen, diese Überprüfungen zu automatisieren und Ihre Teams in Echtzeit auf Verstöße gegen Richtlinien aufmerksam zu machen.

#3 KI und Automatisierung einsetzen

KI-gesteuerte Tools sind mit Machine-Learning-Funktionen ausgestattet, mit denen sie Ihre individuelle Geschäftsumgebung und Ihre Sicherheitsanforderungen erlernen können. Diese Tools überwachen kontinuierlich Änderungen in Ihrer Umgebung, um Anomalien und potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen, die von herkömmlichen Tools möglicherweise nicht erkannt werden. Beispielsweise können KI-gesteuerte Tools falsch getrennte Daten erkennen, die zu einer Datenoffenlegung führen könnten, und Abhilfemaßnahmen automatisieren.

#4 Sicherheitsrichtlinien regelmäßig aktualisieren

Angreifer entwickeln ständig neue TTPs und suchen nach neuen Schwachstellen. Daher ist es wichtig, Richtlinien regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren, um mit der sich verändernden Bedrohungslandschaft Schritt zu halten. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise Ihre Kubernetes-Konfiguration anpassen, um Zero-Day-Schwachstellen zu beheben.

#5 Verschlüsseln Sie sensible Daten

Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand und während der Übertragung und schützen Sie Verschlüsselungsschlüssel in Geheimnisverwaltungssystemen. Verwenden Sie sichere Kommunikationsprotokolle wie TLS und HTTPS, um Daten während der Übertragung zu verschlüsseln.

#6 Schulen Sie Ihre Mitarbeiter

Schulen Sie IT-Ingenieure darin, eine sicherheitsorientierte Denkweise zu entwickeln, bei der alle – Entwickler, Betreiber und Sicherheitsteams – auf die Sicherung cloud-nativer Anwendungen hinarbeiten.

Cloud-native Sicherheit mit SentinelOne

SentinelOne bietet verschiedene Lösungen, mit denen Sie die beste Cloud-native Sicherheit aufbauen können:

  • Singularity™ Cloud Native Security bietet eine nahtlose Onboarding-Erfahrung ohne Agenten. Es konzentriert sich auf wichtige Warnmeldungen, eliminiert Fehlalarme und reduziert die Alarmmüdigkeit. Singularity™ Cloud Native Security hilft Ihnen, über die neuesten Exploits und CVEs auf dem Laufenden zu bleiben und schnell festzustellen, ob Ihre Cloud-Ressourcen von den neuesten Schwachstellen betroffen sind. Es verfügt außerdem über eine einzigartige Offensive Security Engine™, die wie ein Angreifer denkt, um das Red-Teaming von Cloud-Sicherheitsproblemen zu automatisieren und evidenzbasierte Ergebnisse zu präsentieren. Wir nennen dies Verified Exploit Paths™. CNS geht über die einfache grafische Darstellung von Angriffspfaden hinaus, findet Probleme, untersucht sie automatisch und harmlos und präsentiert seine Beweise.
  • SentinelOne’s Cloud Security Posture Management (CSPM) unterstützt die agentenlose Bereitstellung in wenigen Minuten. Sie können die Compliance einfach bewerten und Fehlkonfigurationen beseitigen. Wenn es Ihr Ziel ist, eine Zero-Trust-Sicherheitsarchitektur aufzubauen und das Prinzip des geringstmöglichen Zugriffs für alle Cloud-Konten durchzusetzen, dann kann SentinelOne Ihnen dabei helfen. Es unterstützt auch führende Cloud-Dienstleister wie AWS, Azure, Google Cloud und andere. Und es ist Teil des umfassenden CNAPP des Unternehmens, das sich innerhalb weniger Minuten mit Multi-Cloud-Umgebungen verbindet.
  • Singularity™ Cloud Workload Security ist die Nummer 1 unter den CWPP-Lösungen. Es schützt Server, Cloud-VMs und Container in Multi-Cloud-Umgebungen. CNAPP-Kunden schätzen SentinelOne sehr und laut der branchenführenden MITRE ENGENUITY ATT&CK-Bewertung bietet es 100 % Erkennung bei 88 % weniger Störsignalen. Sie erhalten 5 Jahre in Folge eine hervorragende analytische Abdeckung und keine Verzögerungen. SentinelOne reduziert außerdem Ihre Cloud-Angriffsfläche durch automatisierte Asset-Erkennung und stimmt sich mit Dev, SOC und IT hinsichtlich verifizierter ausnutzbarer Risiken ab.
  • Singularity™ Cloud Security von SentinelOne ist die umfassendste und integrierteste CNAPP-Lösung auf dem Markt. Sie bietet SaaS-Sicherheitsstatusverwaltung und umfasst Funktionen wie eine graphbasierte Bestandsaufnahme von Assets, Shift-Left-Sicherheitstests, CI/CD-Pipeline-Integration, Container- und Kubernetes-Sicherheitsstatusverwaltung und vieles mehr. Die CNAPP von SentinelOne kann Cloud-Berechtigungen verwalten. Es kann Berechtigungen verschärfen und die Offenlegung von Geheimnissen verhindern. Sie können bis zu 750 verschiedene Arten von Geheimnissen erkennen. Cloud Detection and Response (CDR) bietet vollständige forensische Telemetrie. Sie erhalten außerdem Unterstützung bei der Reaktion auf Vorfälle durch Experten und eine vorgefertigte, anpassbare Erkennungsbibliothek. Es führt auch IaC-Scans durch, und die KI-gestützte CNAPP bietet Ihnen Deep Visibility® für Ihre Umgebung. Sie verteidigen sich aktiv gegen KI-gestützte Angriffe und erhalten außerdem die Möglichkeit, die Sicherheit weiter nach links zu verlagern.


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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

In diesem Beitrag haben wir die 4 Cs der Cloud-nativen Sicherheit, Cloud-native Sicherheitstools und vieles mehr untersucht. Inzwischen sollten Sie ein Verständnis dafür haben, worauf Sie beim Aufbau oder der Verbesserung Ihrer Cloud-nativen Sicherheitsstrategie achten müssen. Beginnen Sie mit einem Audit, erstellen Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer Assets und arbeiten Sie sich von dort aus weiter vor. Kommunizieren Sie mit Ihrem Team und den Stakeholdern und seien Sie transparent. Denken Sie über die Mission, die Werte und die langfristigen Ziele Ihres Unternehmens nach. Und integrieren Sie Sicherheit unter Berücksichtigung dieser Aspekte. Wenn Sie Hilfe beim Einstieg in Cloud-native Sicherheitspraktiken, Tools oder andere Themen benötigen, wenden Sie sich an das Team von SentinelOne. Wir helfen Ihnen gerne weiter.

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FAQs

Cloud-native bezieht sich auf Anwendungen, die für die Nutzung von Cloud-Computing-Architekturen wie Microservices, Containerisierung und mehr entwickelt wurden. Der Streaming-Dienst von Netflix ist ein Beispiel für eine Cloud-native Architektur. Er nutzt Microservices für die Benutzerauthentifizierung, die Bereitstellung von Inhalten und Ähnliches. Jeder dieser Dienste ist aus Gründen der Portabilität containerisiert und wird dynamisch orchestriert, um Ressourcen nach Bedarf zu skalieren.

Cloud-native Sicherheitsprinzipien umfassen verschiedene bewährte Sicherheitsverfahren, die Unternehmen anwenden können, um von Grund auf sichere Anwendungen zu entwickeln. Dazu gehören Shift-Left-Sicherheit, Zero Trust, Defense-in-Depth, Datenverschlüsselung und mehr.

Das effektivste Tool für Cloud-native Sicherheit ist SentinelOne Singularity Cloud Native Security. Mit Unterstützung für Dutzende von Compliance-Standards, mehr als 2.000 integrierten Konfigurationsprüfungen und einem leistungsstarken OSE, das Fehlalarme von Haus aus eliminiert, ist SentinelOne die beste Cloud-native Sicherheitslösung, die Sie in Ihrem Arsenal haben können.

Cloud bezieht sich auf die Verwendung von Remote-Servern, die im Internet gehostet werden, für die Speicherung, Verwaltung und Verarbeitung von Daten, auf die von überall aus zugegriffen werden kann. Cloud-nativ hingegen beschreibt Anwendungen, die speziell für die Ausführung in Cloud-Umgebungen entwickelt wurden und Microservices, Container und dynamische Orchestrierung nutzen. Während die Cloud infrastrukturorientiert ist, legt Cloud-nativ den Schwerpunkt auf ein Anwendungsdesign, das für die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud optimiert ist.

Cloud-native Umgebungen können bei richtiger Einrichtung eine höhere Sicherheit bieten. Sie können die integrierte Isolierung, automatische Updates und granulare Berechtigungen nutzen, um Angriffsflächen zu reduzieren. Wenn Sie Container oder serverlose Funktionen verwenden, wird jede Workload in einer eigenen Sandbox ausgeführt, sodass Kompromittierungen begrenzt bleiben. Sie sollten Best Practices wie Zugriff mit geringsten Berechtigungen, regelmäßige Patches und kontinuierliche Überwachung befolgen, um sicherzustellen, dass Cloud-native Bereitstellungen sicher und zuverlässig bleiben.

Cloud-native verlagert die Verantwortung: falsch konfigurierte Berechtigungen, unsichere Container und exponierte APIs können Angreifern Tür und Tor öffnen. Sie müssen Dutzende von Microservices verfolgen und Geheimnisse sicher verwalten. Wenn Sie es versäumen, Images auf Schwachstellen zu scannen oder Netzwerkrichtlinien zu vernachlässigen, verbreiten sich Bedrohungen schnell. Sie sollten das Laufzeitverhalten im Auge behalten, die Verschlüsselung für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand durchsetzen und Anmeldedaten häufig rotieren, um die Sicherheit Ihres Cloud-Native-Stacks zu gewährleisten.

DevOps-Teams verbinden Entwicklung und Betrieb, sodass Sicherheit in jeden Schritt integriert ist. Sie können Sicherheitsprüfungen während des Builds einbauen – indem Sie Code, Container-Images und Abhängigkeiten auf Fehler scannen. Sie automatisieren die Bereitstellungspipelines, um vor jeder Veröffentlichung Compliance-Tests, Schwachstellenscans und Policy-Gates einzubeziehen. Wenn Probleme auftreten, werden sowohl Entwickler als auch der Betrieb durch Feedback-Schleifen alarmiert. Auf diese Weise wird Sicherheit zur Aufgabe aller und Sie vermeiden Last-Minute-Einsätze zur Behebung kritischer Fehler.

KI und ML erkennen subtile Bedrohungen, die herkömmlichen Regeln entgehen. Sie können Telemetriedaten – Protokolle, Metriken und Netzwerkflüsse – in Modelle einspeisen, die normale Muster lernen und Anomalien in Echtzeit melden. Wenn ein Angreifer das Prozessverhalten ändert oder der Datenzugriff sprunghaft ansteigt, lösen diese Tools schneller Warnmeldungen aus als manuelle Überprüfungen. Sie sollten die Modelle mit hochwertigen Daten optimieren und gemeldete Vorfälle überprüfen, damit die Anzahl der Fehlalarme mit der Zeit sinkt und Ihre Cloud-native Umgebung geschützt bleibt.

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Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender LeitfadenCloud-Sicherheit

Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender Leitfaden

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

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