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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Risikomanagement in der Cloud

Cloud-Risikomanagement – Tipps und Best Practices für 2025

Cloud-Risikomanagement ist für den Schutz sensibler Daten und die Gewährleistung der Geschäftskontinuität unerlässlich. Ein Leitfaden von SentinelOne, der den Prozess von der Risikobewertung bis hin zu Strategien zur Risikominderung aufzeigt.

Autor: SentinelOne

Im Jahr 2023 erlitt ein großes Unternehmen einen massiven Datenverstoß, der zum Verlust des Vertrauens wichtiger Kunden führte. Dieser Verstoß ereignete sich, weil das Unternehmen wichtige Schwachstellen in seiner Cloud-Konfiguration übersehen hatte.

Solche Vorfälle sind eine wichtige Erinnerung daran, wie wichtig ein robustes Cloud-Risikomanagement ist. Laut dem Thales Cloud Security 2024 Report sind 47 % der Cloud-Daten sensibel, doch nur 10 % der Unternehmen haben 80 % oder mehr ihrer Cloud-Daten verschlüsselt.

Warum ist das alarmierend? Ohne eine geeignete Strategie sind sensible Daten offen für Angriffe, was zu Datenlecks, Geldstrafen und schließlich zum Verlust des Kundenvertrauens führen kann. Unternehmen sollten über ein Rahmenwerk verfügen, um ihre Sicherheitslücken aktiv anzugehen.lt;/p>

Die Kluft zwischen den Sicherheitsanforderungen und den Maßnahmen ist offensichtlich, und Unternehmen müssen jetzt handeln, um nicht zum nächsten abschreckenden Beispiel für andere Unternehmen zu werden.

Dieser Blog hilft Ihnen, das Modell der geteilten Verantwortung zwischen Ihrem Unternehmen und Cloud-Dienstleistern zu verstehen, damit Sie die Kontrolle über Ihre Daten- und Anwendungssicherheit behalten.

Erfahren Sie mehr über Cloud-Risikomanagement.

Grundlagen des Cloud-Risikomanagements

  • Wenn Sie dies vernachlässigen, kann es zu Datenverstößen, Geldstrafen und Reputationsschäden kommen.
  • Machen Sie sich mit dem Modell der geteilten Verantwortung zwischen Ihren Verpflichtungen und denen Ihrer Cloud-Anbieter vertraut.
  • Verschlüsseln Sie Daten, verwenden Sie strenge Zugriffskontrollen und beheben Sie regelmäßig Sicherheitslücken.
  • Halten Sie sich über die neuesten Sicherheitstrends und Best Practices auf dem Laufenden.
  • Stellen Sie sicher, dass sensible Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sicher behandelt werden.

Cloud-Risikomanagement – Ausgewähltes Bild | SentinelOneCloud-Risikomanagement verstehen

Ein effektives Cloud-Risikomanagement-Framework bedeutet, dass Sie über eine proaktive Methode zum Schutz Ihrer digitalen Assets verfügen – zum Erkennen, Bewerten und Behandeln möglicher Bedrohungen für Ihre Daten und Systeme in der Cloud.

Unternehmen können kluge Entscheidungen treffen, Probleme vermeiden und ihre Kunden zufriedenstellen, indem sie mögliche Risiken verstehen. Das Risikomanagement im Bereich Cloud Computing fungiert also als Sicherheitsnetz für Ihr Unternehmen in der Online-Welt.

Unternehmen, die keine effektiven Risikomanagementstrategien implementieren, können erhebliche finanzielle Verluste erleiden. So können beispielsweise Datenverstöße zu erheblichen Kosten für die Problemlösung, Rechtskosten und die Wiederherstellung des Rufs führen. Im Jahr 2023 beliefen sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenverletzung auf 4,45 Millionen Dollar, was das erhebliche finanzielle Risiko verdeutlicht.

Durch das Management von Cloud-Risiken können Unternehmen sicherstellen, dass sie die für ihre Branche geltenden gesetzlichen Vorschriften einhalten und kostspielige Ausfallzeiten aufgrund von Sicherheitsverletzungen vermeiden. Aber es geht nicht nur um Sicherheit – ein effektives Cloud-Sicherheitsrisikomanagement kann auch dazu beitragen, routinemäßige Geschäftsabläufe zu optimieren.

Durch das Verstehen und Analysieren aller möglichen potenziellen Risiken können Unternehmen Aufgaben automatisieren, Arbeitsabläufe optimieren und sich auf andere Ziele und Aufgaben konzentrieren, ohne sich um unbekannte Störungen sorgen zu müssen.

Dies kann auch dazu beitragen, Vertrauen bei den Kunden aufzubauen, da eine sichere Umgebung die Verantwortung für den Schutz ihrer Daten demonstriert.

Warum ist es wichtig, sich auf das Cloud-Risikomanagement zu konzentrieren?

  • Es verhindert kostspielige Störungen, indem es vor Cyberangriffen und Ausfallzeiten schützt, für die das Unternehmen anfällig sein könnte.
  • Es gewährleistet die Sicherheit sensibler Kundendaten, was dazu beiträgt, das Vertrauen und die Loyalität der Kunden zu stärken, was für die Führung eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist.
  • Es trägt zur Rationalisierung der Geschäftsabläufe bei, sodass sich die Teams auf ihre Kernaktivitäten konzentrieren und auf die Ziele des Unternehmens hinarbeiten können.
  • Es hilft bei der Einhaltung der für die Branchen festgelegten gesetzlichen Vorschriften, wodurch Strafen und Rechtsstreitigkeiten vermieden werden.
  • Dies kann zukunftssicheren Unternehmen helfen, sich an neue digitale Bedrohungen und den Verlust wertvoller digitaler Daten anzupassen.

5 wichtige Gründe, warum Cloud-Risikomanagement in allen Branchen unerlässlich ist

1. Finanzwesen: Hilft bei der Verhinderung kostspieliger Datenverstöße

Im Finanzsektor, wo sensible Informationen wie Bankdaten und personenbezogene Daten in der Cloud gespeichert werden, ist das Risiko von Datenverletzungen aufgrund der Präsenz verschiedener Details wie Bankkontonummern und Kartendaten höher.

Laut dem Bericht von IBM für 2023 beliefen sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenverletzung im Finanzsektor auf 5,9 Millionen US-Dollar. Ein starkes Risikomanagement in der Cloud senkt dieses Risiko, indem es Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und die Einhaltung von Industriestandards wie PCI-DSS gewährleistet.

Vorher: Finanzinstitute mussten nach Datenverstößen mit schwerwiegenden rechtlichen und finanziellen Folgen rechnen, da sie im Falle des Verlusts sensibler Daten haftbar sind.

Nachher: Durch ein besseres Risikomanagement und die Sicherung der Cloud konnten die Institute die Ausfallzeiten ihrer Systeme reduzieren und so das Vertrauen ihrer Kunden zurückgewinnen.

2. Gesundheitswesen: Schutz von Patientendaten

Die Gesundheitsbranche speichert große Mengen an personenbezogenen Gesundheitsdaten (PHI) und behandelt diese mit der gebotenen Sorgfalt. Eine Datenpanne kann jedoch zu Verstößen gegen das HIPAA-Gesetz führen, was hohe Geldstrafen nach sich zieht, da eine Offenlegung von PHI zu erheblichen Bußgeldern wegen Nichteinhaltung der Vorschriften führen kann.

Seit 14 Jahren in Folge beliefen sich die durchschnittlichen Kosten pro Datenschutzverletzung im Gesundheitswesen auf 9,77 Millionen US-Dollar. Eine geeignete Cloud-Risikomanagementstrategie kann Gesundheitssystemen dabei helfen, diese Strafen zu vermeiden, indem strenge Datenschutzkontrollen für die Daten eingeführt werden.

Vorher: Ein schwerwiegender Verstoß kann zu einem Reputationsschaden für das Gesundheitssystem führen, unabhängig davon, ob es sich um ein privates oder staatliches System handelt, und jede Nichteinhaltung von Gesundheitsvorschriften kann zu einer Klage führen.

Nachher: Die Implementierung eines Cloud-Risikomanagements trägt zum Schutz von Patientendaten bei und gewährleistet die Einhaltung der geltenden Vorschriften.

3. Einzelhandel: Hilft bei der Sicherung von Kundentransaktionen

Der Einzelhandel, insbesondere E-Commerce-Websites und Ghost Stores, ist durch Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) und Betrug mit nicht vorliegendem Karteninhaber (CNP) gefährdet.

Laut einem Bericht von Zayo dauerte im Jahr 2023 ein durchschnittlicher DDoS-Angriff bis zu 68 Minuten dauern, wobei ungeschützte Unternehmen durchschnittlich 6000 US-Dollar pro Minute jedes Angriffs zahlen müssen, was Gesamtkosten von 408.000 US-Dollar entspricht. Durch die Einführung robuster Cloud-Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen kostspielige Unterbrechungen vermeiden, einen reibungslosen Ablauf ihrer Transaktionen gewährleisten und die gesetzlichen Vorschriften einhalten.

Vorher: Einzelhändler hatten mit Dienstausfällen und massiven Verlusten aufgrund von Angriffen auf Online- und E-Commerce-Shops zu kämpfen.

Nachher: Die Implementierung eines Risikomanagements reduzierte Ausfallzeiten und ermöglichte nahtlose Transaktionen und ordnungsgemäße Zahlungsmethoden.

4. Fertigung: Schutz des geistigen Eigentums

Hersteller speichern in Online-Clouds eine Vielzahl proprietärer Produktdesigns und Lieferkettendaten, die zum Verständnis der Liefermuster erforderlich sind.

Ohne ein angemessenes Risikomanagement sind die Produktionsstätten anfällig für den Diebstahl geistigen Eigentums in Form verschiedener Designs.

Studien zeigen, dass Cyberangriffe auf die Fertigungsindustrie zwischen 2022 und 2023 um 15 % zugenommen haben. Eine solide Cloud-Sicherheitsstrategie kann diese wertvollen Vermögenswerte schützen und die Produktion im Zeitplan halten.

Vorher: Der Diebstahl geistigen Eigentums hat zu finanziellen Verlusten für das Unternehmen und zu Produktionsverzögerungen geführt, was das Vertrauen der Kunden beschädigt hat .

Nachher: Das Cloud-Risikomanagement gewährleistet den Datenschutz und minimiert Ausfallzeiten für die Fertigungskreise.

Das Cloud-Risikomanagement ist auf branchenspezifische Herausforderungen zugeschnitten. Dadurch werden nicht nur sensible Daten geschützt, sondern auch Ausfallzeiten minimiert. Es trägt dazu bei, das Vertrauen der Kunden zu stärken und die Einhaltung gesetzlicher Standards sicherzustellen, sodass keine Rechtsstreitigkeiten entstehen.

Durch einen proaktiven Ansatz können Unternehmen aller Branchen ihre digitale Infrastruktur und wichtige Vermögenswerte sichern, was zu einer Leistungssteigerung führen kann.

Wie führt man eine Bewertung der Cloud-Risikosicherheit durch?

Bei der Bewertung der Cloud-Risikosicherheit wird eine Cloud-Umgebung Schritt für Schritt untersucht, um mögliche Schwachstellen und Bedrohungen zu finden.

Der Prozess zur Bewertung von Cloud-Sicherheitsrisiken ähnelt stark der Überprüfung auf Cyber-Bedrohungen. Hier finden Sie eine kurze Übersicht über die wichtigsten Schritte, die Sie unternehmen sollten:

1. Festlegen des Bewertungsumfangs

Legen Sie klar fest, welche Cloud-Dienste, Anwendungen und Daten bewertet werden sollen, um Ressourcen effektiv einzusetzen.

2. Bestandsaufnahme der Cloud-Ressourcen

Erstellen Sie eine Liste aller Cloud-Infrastrukturen, Software, Daten und Benutzer, um eine umfassende Risikobewertung der Daten durchzuführen.

3. Identifizierung und Kategorisierung von Assets

Gruppieren Sie Assets nach ihrer Sensibilität, und legen Sie Prioritäten für Maßnahmen zur Risikominderung fest.

4. Identifizierung von Bedrohungen

Identifizieren Sie sowohl interne als auch externe Bedrohungen, einschließlich Cyberangriffen und menschlichen Fehlern.

5. Schwachstellenbewertung

Suchen Sie mit automatisierten Tools, wie z. B. Cloud-Sicherheitsscannern, nach Schwachstellen.

6. IAM und präventive Kontrollen

Implementieren Sie Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), um die Zugriffskontrolle durchzusetzen und die Anfälligkeit für Schwachstellen zu begrenzen.

7. Kontinuierliche Überwachung

Richten Sie eine kontinuierliche Überwachung ein, um neue Bedrohungen zu erkennen und Strategien zur Risikominderung regelmäßig zu aktualisieren.

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Wichtige Vorteile der Bewertung von Cloud-Sicherheitsrisiken

Hier sind einige Vorteile der Durchführung einer Bewertung von Cloud-Sicherheitsrisiken:

  • Einhaltung von Compliance-Vorgaben: Eine Risikobewertung kann Unternehmen dabei helfen, Lücken in ihren Sicherheitskontrollen zu identifizieren. Sie unterstützt die Umsetzung notwendiger Maßnahmen zur Erfüllung der erforderlichen Compliance-Standards, um hohe Strafen oder Reputationsschäden zu vermeiden.
  • Kostenreduzierung: Durch die Identifizierung potenzieller Sicherheitsbedrohungen und die Umsetzung geeigneter Maßnahmen können Unternehmen kostspielige Sicherheitsverletzungen, Compliance-Verstöße und Rechtskosten vermeiden. Laut IBM Cost of Data Breach 2024 haben sich KI und Automatisierung für Unternehmen, die sie implementiert haben, als wegweisend erwiesen und zu einer massiven Senkung der Kosten für Sicherheitsverletzungen geführt, wodurch im Vergleich zu Unternehmen, die dies nicht getan haben, durchschnittlich 2,22 Millionen US-Dollar eingespart werden konnten.
  • Datenschutz: Cloud-Bewertungen konzentrieren sich auf die Sicherheit sensibler Daten, indem sie potenzielle Datenzugriffspunkte identifizieren und robuste Sicherheitsprotokolle wie sichere Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, kontinuierliche Überwachung, Compliance und Incident Response implementieren.
  • Geschäftskontinuität: Das Erkennen potenzieller Bedrohungen kann Unternehmen dabei helfen, wirksame Pläne für die Reaktion auf Vorfälle zu erstellen. Diese Pläne tragen dazu bei, dass Unternehmen im Falle einer Sicherheitsverletzung weiterarbeiten können, wodurch Ausfallzeiten und finanzielle Verluste reduziert werden.
  • Risikopriorisierung: Nicht alle Risiken sind gleich, und die Bewertung hilft Unternehmen dabei, Bedrohungen danach einzustufen, wie groß der Schaden sein könnte und wie oft sie auftreten könnten. Dies hilft Unternehmen dabei, ihre Ressourcen sinnvoll einzusetzen, um die wichtigsten Risiken zu bewältigen.
  • Verbesserte Reputation: Letztendlich läuft es darauf hinaus, dass Unternehmen, die robuste Sicherheitspraktiken befolgen, das Vertrauen und einen guten Ruf bei ihren Kunden und Partnern gewinnen. Eine gründliche Risikoprüfung zeigt, dass sie Sicherheitsproblemen immer einen Schritt voraus sind.

Risikobewertungen für die Cloud-Sicherheit können Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zum Schutz ihrer wertvollen Vermögenswerte zu treffen und eine widerstandsfähige Cloud-Umgebung aufzubauen.

Herausforderungen beim Cloud-Risikomanagement in Unternehmen

Das Cloud-Risikomanagement in Unternehmen steht vor mehreren Herausforderungen, die den wirksamen Schutz sensibler Daten und Ressourcen erschweren können. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen, untermauert durch relevante Statistiken:

1. Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen

Unternehmen nutzen häufig mehrere Cloud-Anbieter und hybride Konfigurationen, was die Verwaltung von Einstellungen und Sicherheitsmaßnahmen erschweren kann.

Untersuchungen zeigen, dass 51 % der IT-Fachleute es viel schwieriger finden, Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften in einer Multi-Cloud-/Hybrid-Konfiguration als vor Ort.

Darüber hinaus zeigt eine Umfrage von McAfee, dass 80 % der Unternehmen mit inkonsistenten Sicherheitsrichtlinien auf verschiedenen Cloud-Plattformen zu kämpfen haben, was die Komplexität weiter erhöht und zu Verwirrung im Unternehmen führt.

Unternehmen nutzen häufig mehrere Cloud-Anbieter und hybride Konfigurationen, was die Verwaltung von Einstellungen und Sicherheitsmaßnahmen erschwert. Untersuchungen zeigen, dass 51 % der IT-Fachleute der Meinung sind, dass es schwieriger ist, Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften in einer Multi-Cloud-/Hybrid-Konfiguration zu handhaben als vor Ort.

2. Erhöhte Risiken durch Dritte

Wenn Unternehmen für Cloud-Dienste auf externe Anbieter angewiesen sind, besteht ein höheres Risiko für Datenlecks und Regelverstöße, was zu erheblichen Rechtsstreitigkeiten führen kann.

Fast 60 % der Unternehmen geben an, dass sie Risiken durch Dritte sehr beunruhigen, da diese Anbieter möglicherweise nicht die gleichen Sicherheitsstandards einhalten. Zu den Risiken durch Dritte können beispielsweise gehören:

  • Datenverstöße: Bei Anbietern, die mit sensiblen Daten umgehen, kann es zu Verstößen kommen, durch die sensible Kundendaten offengelegt werden.
  • Compliance-Probleme: Dritte halten sich möglicherweise nicht an Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA, was rechtliche und finanzielle Konsequenzen nach sich ziehen kann.
  • Uneinheitliche Sicherheitspraktiken: Anbieter verwenden möglicherweise veraltete oder unzureichende Sicherheitsmaßnahmen, wodurch die Anfälligkeit erhöht wird.
  • Betriebsstörungen: Dienstunterbrechungen oder Ausfallzeiten von Drittanbietern können sich auf den Geschäftsbetrieb und die Datenverfügbarkeit auswirken.

Diese Probleme unterstreichen, warum Unternehmen über Risiken durch Dritte zutiefst besorgt sind, und verdeutlichen die Notwendigkeit eines strengen Lieferantenmanagements und strenger Sicherheitsbewertungen.

3. Insider-Bedrohungen

Insider-Bedrohungen, ob absichtlich oder versehentlich, sind ein großes Problem und kommen oft unerwartet.

Eine Studie ergab, dass Insider für 34 % der Datenverstöße verantwortlich sind, was die wichtige Tatsache offenbart, dass diese Bedrohungen weniger vorhersehbar und sehr schwer zu antizipieren sind.

Im Gegensatz zu externen Bedrohungen, die leichter zu identifizieren sind und gegen die sich das Unternehmen verteidigen kann, gehen Insider-Bedrohungen von Personen aus, die bereits Zugang zu den sensiblen Daten haben.

Diese Unvorhersehbarkeit unterstreicht die dringende Notwendigkeit strenger Zugriffskontrollen und kontinuierlicher Überwachungssysteme. Unternehmen können diese oft übersehenen Bedrohungen besser bewältigen und mindern, indem sie potenzielle interne Risiken antizipieren und robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren.

4. Herausforderungen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Unternehmen stehen vor großen Herausforderungen bei der Einhaltung zahlreicher Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und PCI-DSS.

So können beispielsweise schwerwiegende Verstöße gegen die DSGVO zu erheblichen Geldstrafen führen, die bis zu 4 % des weltweiten Jahresumsatzes betragen können, und das Vertrauen der Kunden sowie den Ruf des Unternehmens schwer schädigen, was zu Umsatzrückgängen, fallenden Aktienkursen und erheblichen finanziellen Verlusten führen kann.

Ein effektives Risikomanagement ist entscheidend, um finanzielle Strafen zu vermeiden, das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die Markenintegrität des Unternehmens zu schützen.

5. Mangelnde Transparenz und Kontrolle

Viele Unternehmen haben mit mangelnder Transparenz in ihren Cloud-Umgebungen zu kämpfen, was ihre Fähigkeit zur genauen Risikobewertung beeinträchtigt. Eine Umfrage ergab, dass nur 46 % keine vollständige Transparenz über die Konnektivität der Cloud-Dienste ihres Unternehmens haben, was die Wahrscheinlichkeit unbefugter Verbindungen erhöht.

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Zusammenfassung: Proaktive Cloud-Sicherheit

Bei Cloud-Sicherheit geht es nicht mehr nur um Verteidigung. Es geht um intelligentes Risikomanagement, das Ihnen Innovationen ermöglicht, ohne dass Sie sich wegen Bedrohungen den Kopf zerbrechen müssen.

Der Schlüssel dazu? Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre gesamte Cloud-Konfiguration, automatisieren Sie Ihre Sicherheitsmaßnahmen und behalten Sie die Compliance im Blick. Tools wie SentinelOne können Ihnen dabei helfen, all dies zu erreichen, ohne in Komplexität zu versinken.

Fazit: Betrachten Sie Cloud-Sicherheit als Geschäftsbeschleuniger und nicht als Hindernis. Mit dem richtigen Ansatz schützen Sie nicht nur Ihre Vermögenswerte, sondern bereiten Ihr Unternehmen auch auf ein ernsthaftes, Cloud-gestütztes Wachstum vor.

Denken Sie, dass es Zeit ist, Ihre Cloud-Abwehrmaßnahmen zu verbessern? SentinelOne könnte genau das sein, was Sie. Fordern Sie jetzt eine Demo an!

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FAQs

Das Cloud-Risikomanagement identifiziert, bewertet und mindert potenzielle Bedrohungen für Daten und Systeme, die in der Cloud gespeichert sind. Es sorgt für einen reibungslosen Geschäftsbetrieb und bietet einen umfassenden Datenschutz.

Die Risikomodellierung in der Cloud ist ein Teilbereich des Cloud-Risikomanagements, der sich auf die Identifizierung und Vorhersage von Risiken konzentriert, die speziell für die Cloud gelten. Im Gegensatz dazu bezieht sich das Cloud-Risikomanagement auf die gesamte Bandbreite der Praktiken, die mit der Bewertung, dem Management und der Minderung von Schwachstellen in der Cloud verbunden sind.

Eine Cloud-Risikobewertung umfasst die Identifizierung von Cloud-Ressourcen, die Bewertung von Bedrohungen und Schwachstellen, die Berechnung von Risikostufen und die Entwicklung von Strategien zur Risikominderung. Es handelt sich um einen systematischen Ansatz zum Verständnis Ihrer Cloud-Sicherheitslage.

Zur Minderung von Cloud-Risiken gehören die Implementierung von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Netzwerksicherheit. Regelmäßige Sicherheitsbewertungen, Mitarbeiterschulungen und Aktualisierungen zu Bedrohungen sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung.

Datenverstöße, unbefugter Zugriff und Denial-of-Service-Angriffe (DoS) sind die drei wichtigsten Sicherheitsbedrohungen für die Cloud. Diese können zu Datenverlusten, finanziellen Einbußen und Rufschädigung führen.

SentinelOne ist eine führende Cloud-Sicherheitsplattform und Risikomanagement-Software, die umfassenden Schutz bietet. Sie bietet Echtzeit-Bedrohungserkennung, automatisierte Reaktion und kontinuierliche Überwachung zum Schutz Ihrer Cloud-Umgebung.

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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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