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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen

Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen

Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen hat höchste Priorität. Angesichts der sensiblen Patientendaten müssen Organisationen im Gesundheitswesen robuste Cloud-Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Datenverstößen und Cyber-Bedrohungen gewährleisten.

Autor: SentinelOne

Im digitalen Zeitalter setzt der Gesundheitssektor schnell auf Cloud Computing, um Dienstleistungen zu optimieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Aufgrund der großen Menge an sensiblen Daten, über die die Branche verfügt, ist sie jedoch zu einem Hauptziel für Cyber-Bedrohungen geworden. Daher ist es von größter Bedeutung, die Sicherheitsauswirkungen dieses Wandels zu verstehen und zu bewältigen. Im Mittelpunkt steht dabei die Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen – ein multidimensionaler Bereich, der die Sicherheit von Daten, Anwendungen und Infrastrukturen im Zusammenhang mit Cloud Computing gewährleistet.

Dieser Leitfaden bietet einen übersichtlichen Überblick über Cloud-Sicherheit im Rahmen des Gesundheitswesens. Von der Erläuterung der Grundlagen der Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen über die Untersuchung ihrer Mechanismen und verschiedenen Formen bis hin zur Darstellung der Compliance-Anforderungen und der Hervorhebung potenzieller Bedrohungen möchten wir einen umfassenden Überblick über diesen wichtigen Aspekt geben. Wir beleuchten auch die Bedeutung fortschrittlicher Lösungen wie SentinelOne für die Verbesserung der Cloud-Sicherheit.

Was ist Cloud-Sicherheit?

Cloud-Sicherheit, manchmal auch als Cloud-Computing-Sicherheit bezeichnet, umfasst eine Vielzahl von Richtlinien, Technologien, Anwendungen und Verfahren, die zum Schutz von Daten, Anwendungen und der Cloud-Computing-Infrastruktur entwickelt wurden. Sie ist eine grundlegende Säule jedes Cloud-Dienstes, da sie Daten schützt, Bedrohungen abwehrt und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften der zuständigen Branchen- und Aufsichtsbehörden gewährleistet.

Cloud-Sicherheit umfasst viele Kontrollschichten innerhalb der Netzwerkinfrastruktur, um die Kontinuität der Dienste aufrechtzuerhalten und einen Schutzschild zu bieten. Diese Kontrollen werden eingesetzt, um unter anderem die Datensicherheit zu gewährleisten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen, die Privatsphäre der Kunden zu schützen und Regeln für die Benutzer- und Geräteauthentifizierung festzulegen.

Cloud-Sicherheit geht über die bloße Abwehr unbefugter Zugriffe hinaus. Sie dient auch dem Schutz des Systems vor DDoS-Angriffen, Malware und einer Vielzahl von Cyber-Bedrohungen. Sie garantiert, dass die in der Cloud gespeicherten Daten sicher, vertraulich und jederzeit verfügbar bleiben, selbst angesichts potenzieller Bedrohungen.

Im Gesundheitswesen kommt der Cloud-Sicherheit eine besondere Bedeutung zu. Patientendaten, Krankenakten und andere sensible Informationen erfordern ein Höchstmaß an Schutz im Praxismanagementsystem. Daher ist der Einsatz wirksamer Cloud-Sicherheitsmaßnahmen nicht nur empfehlenswert, sondern unerlässlich.

Wie funktioniert Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen?

Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen Der Sektor arbeitet mit strengen Sicherheitskontrollen, um sensible Patientendaten zu schützen und sicherzustellen, dass Gesundheitsdienstleister diese Daten bei Bedarf sicher abrufen können. Dies umfasst eine Kombination aus Verfahren und technologischen Implementierungen.

  • Datenverschlüsselung: Die Datenverschlüsselung ist das Kernstück der Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen. Bei diesem Verfahren werden Daten in ein unlesbares Format umgewandelt, das nur mit dem richtigen Entschlüsselungscode wieder in ein lesbares Format zurückverwandelt werden kann. Daher bleiben die Daten auch dann unlesbar, wenn ohne den entsprechenden Schlüssel illegal darauf zugegriffen oder sie abgefangen werden.
  • Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM): IAM-Frameworks stellen sicher, dass nur Personen mit den entsprechenden Berechtigungen auf bestimmte in der Cloud gespeicherte Daten zugreifen können. Diese Systeme erfordern möglicherweise strenge Passwortprotokolle, Multi-Faktor-Authentifizierung und Single-Sign-On-Funktionen.
  • Firewalls und Intrusion Detection Systeme: Firewalls fungieren als Schutzbarriere zwischen einem vertrauenswürdigen Netzwerk (der Cloud-Infrastruktur des Gesundheitsdienstleisters) und einem nicht vertrauenswürdigen Netzwerk (wie dem Internet). Umgekehrt überwachen Intrusion Detection Systems (IDS) den Netzwerkverkehr aufmerksam, achten auf ungewöhnliche Aktivitäten und schlagen bei Bedarf Alarm, wodurch sie eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten.
  • Backup und Notfallwiederherstellung: Ein wesentlicher Aspekt der Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen ist die Aufrechterhaltung eines robusten Backup- und Notfallwiederherstellungsplans. Diese Vorkehrung gewährleistet eine schnelle und effiziente Datenwiederherstellung im Falle eines Zwischenfalls und minimiert so die Auswirkungen potenzieller Datenverluste oder Systemausfälle.

Arten von Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen

Cloud-Sicherheitsdienste stehen oft im Zusammenhang mit verschiedenen Cloud-Bereitstellungsmodellen. Jeder Diensttyp hat hinsichtlich der Sicherheit einzigartige Vor- und Nachteile, und Organisationen im Gesundheitswesen müssen sorgfältig prüfen, welcher Dienst ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht.

  • Sicherheitsdienste für öffentliche Clouds: Bei diesem Modell werden die Ressourcen von externen Cloud-Dienstleistern bereitgestellt und über das Internet bereitgestellt. Die Infrastruktur gilt in der Regel als am wenigsten sicher, da sie von mehreren Organisationen gemeinsam genutzt wird. Seriöse Cloud-Anbieter setzen jedoch weiterhin robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und IAM ein, um die Daten ihrer Kunden zu schützen.
  • Private Cloud-Sicherheitsdienste: Private Clouds sind ausschließlich für eine einzelne Organisation bestimmt. Da private Clouds nicht gemeinsam genutzt werden, bieten sie ein höheres Maß an Sicherheit und Kontrolle. Die Infrastruktur kann intern oder extern von einem Anbieter gehostet werden. Private Cloud-Sicherheitsdienste umfassen häufig fortschrittliche Firewalls, Intrusion Prevention Systeme (IPS) und Datenverlustprävention (DLP)-Systeme.
  • Hybrid Cloud Security Services: Eine Hybrid Cloud kombiniert private und öffentliche Clouds und wird häufig von Organisationen im Gesundheitswesen eingesetzt, die ein Gleichgewicht zwischen hohen Sicherheitsanforderungen und der Flexibilität und Skalierbarkeit der öffentlichen Cloud anstreben. Hybrid-Cloud-Sicherheitsdienste umfassen die Sicherung der Verbindungen zwischen privaten und öffentlichen Komponenten unter Einsatz von Maßnahmen wie Verschlüsselung und IAM in beiden Umgebungen.
  • Multi-Cloud-Sicherheitsdienste: Eine Multi-Cloud-Strategie umfasst die Nutzung mehrerer öffentlicher Cloud-Dienste. Die Sicherheit in einer Multi-Cloud-Umgebung kann komplex sein, da jeder Cloud-Anbieter unterschiedliche Sicherheitskontrollen und -maßnahmen durchsetzen kann. Dennoch bietet sie Redundanz und mindert das Risiko eines einzelnen Ausfallpunkts.

Cloud-Sicherheitskonformität für das Gesundheitswesen

Angesichts der Sensibilität der verwalteten Daten steht die Compliance im Mittelpunkt der Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen. Gesundheitsdienstleister sind an verschiedene Vorschriften und Standards gebunden, um diese kritischen Informationen zu schützen. Einige der wichtigsten Standards und Vorschriften sind:

  • Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA): Dieses in den Vereinigten Staaten verabschiedete Gesetz verpflichtet Gesundheitsdienstleister zur Durchsetzung spezifischer Sicherheitsprotokolle, um die Privatsphäre und Sicherheit von Patientengesundheitsdaten zu gewährleisten. Von Gesundheitsdienstleistern in Anspruch genommene Cloud-Dienste müssen ebenfalls die HIPAA-Vorschriften einhalten, die Elemente wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle, Auditkontrolle und Verfahren zur Meldung von Verstößen vorschreiben.
  • Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO): Für Gesundheitsdienstleister, die in der Europäischen Union tätig sind, ist die Einhaltung der DSGVO erforderlich. Die DSGVO stellt strenge Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten und gewährt Einzelpersonen mehr Kontrolle über ihre Daten. Diese Verordnung gilt sowohl für Datenverantwortliche (Gesundheitsdienstleister) als auch für Datenverarbeiter (Cloud-Dienstleister).

Neben der Einhaltung dieser Vorschriften und Standards müssen Gesundheitsorganisationen auch sicherstellen, dass alle von ihnen beauftragten Cloud-Dienstleister genau diese Anforderungen erfüllen. Dies beinhaltet häufig die Aufnahme spezifischer Bestimmungen in Service Level Agreements (SLAs) und die Durchführung regelmäßiger Audits.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die Einhaltung von Vorschriften als Grundlage und nicht als umfassende Sicherheitsstrategie betrachtet werden sollte. Die Einhaltung von Vorschriften ist nicht immer gleichbedeutend mit Sicherheit. Daher sollten Sicherheitsmaßnahmen über die bloßen Compliance-Anforderungen hinausgehen.

Bedrohungen für die Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen

Da Unternehmen im Gesundheitswesen zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen setzen, sehen sie sich mit vielfältigen Sicherheitsrisiken konfrontiert, denen sie stets wachsam begegnen müssen.

Datenverstöße sind aufgrund zahlreicher Ursachen wie unzureichende Passwörter, fehlende mehrstufige Verifizierung, veraltete Software oder einfache menschliche Fehler ein großes Problem. Die Folgen solcher Verstöße sind schwerwiegend, führen zu erheblichen finanziellen Verlusten und schaden dem Ruf der Organisation.

Ransomware-Angriffe sind eine weitere potenzielle Bedrohung. Hier nehmen digitale Gesetzesbrecher die Daten eines Unternehmens als Geiseln, indem sie diese verschlüsseln, und gewähren erst nach Zahlung eines Lösegelds wieder Zugriff darauf. Das Gesundheitswesen ist aufgrund der lebenswichtigen Natur seiner Daten häufig Opfer solcher Angriffe.

Andere Formen gefährlicher Software, wie Malware, stellen ebenfalls ein erhebliches Risiko dar. Diese Programme können dazu verwendet werden, illegal Daten zu beschaffen, den Betrieb zu stören oder anderen Schaden anzurichten. Häufig sind auch Phishing-Angriffe, bei denen Angreifer Personen dazu verleiten, sensible Daten preiszugeben.

Auch interne Bedrohungen erfordern Aufmerksamkeit. Diese können von Mitarbeitern oder anderen Personen mit gültigem Zugriff auf die Systeme eines Unternehmens ausgehen. Interne Bedrohungen reichen von vorsätzlichen Verfehlungen wie Datendiebstahl bis hin zu unbeabsichtigten Fehlern, die zur Offenlegung von Daten führen.

Die Cloud-Sicherheit wird zusätzlich durch Angriffe bedroht, die darauf abzielen, Systeme mit Datenverkehr zu überlasten, sodass sie für legitime Benutzer unzugänglich werden. Denial-of-Service-Angriffe (DoS) und Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffe fallen in diese Kategorie.

Die überstürzte Migration zu cloudbasierten Diensten kann zu Fehlkonfigurationen führen, einem häufigen Problem, das Sicherheitslücken hinterlässt. Diese Fehler können potenziell sensible Daten offenlegen.

Um sich gegen diese Bedrohungen zu schützen, müssen Organisationen im Gesundheitswesen eine starke Cloud-Sicherheitsstrategie durchsetzen. Diese Strategie muss Datenverschlüsselung, sichere Zugriffskontrolle, kontinuierliche Überwachung, regelmäßige Überprüfungen auf Systemschwachstellen und Penetrationstests sowie die Schulung der Mitarbeiter in guten Cybersicherheitspraktiken umfassen.

Wie hilft SentinelOne bei der Cloud-Sicherheit?

SentinelOne ist ein wichtiger Akteur bei der Stärkung der Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen und bietet eine Reihe maßgeschneiderter Lösungen, die den besonderen Anforderungen der Branche gerecht werden. Das Unternehmen geht über die reine Stärkung der Cloud-Sicherheit hinaus und bietet proaktive Maßnahmen zur Erkennung und Bewältigung von Bedrohungen, wodurch das potenzielle Angriffsspektrum verringert wird.

Bei Cloud-Fehlkonfigurationen und Schwachstellenmanagement ist SentinelOne in der Lage, Cloud-Ressourcen oder -Assets mit bekannten Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) zu identifizieren. SentinelOne kann in Echtzeit über 750 Arten von Geheimnissen scannen und so die Offenlegung von Cloud-Anmeldedaten verhindern. Die Plattform führt außerdem Zero-Day-Schwachstellen, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und zu bekämpfen, bevor sie eskalieren und zu größeren Problemen werden.

Mit seiner Offensive Security Engine emuliert SentinelOne die Denkweise eines Angreifers, um Zero-Day-Angriffe sicher zu simulieren und so die Sicherheitsabdeckung zu erweitern. Diese Funktion hat zahlreiche Unternehmen dazu veranlasst, ihre Abhängigkeit von externen Sicherheitsforschern und Bug-Bounty-Jägern zu verringern. SentinelOne bietet verifizierte Exploit-Pfade und seine patentierte Storyline-Technologie ermöglicht Unternehmen eine hohe forensische Transparenz.

In Bezug auf Cloud Credential Leakage verfügt SentinelOne über Echtzeit-Erkennungsfunktionen, um jede Art von Cloud-Anmeldedaten wie IAM-Schlüssel, Cloud SQL und Dienstkonten in öffentlichen Repositorys zu lokalisieren. Die Plattform gewährleistet null Fehlalarme und bietet erweiterte Funktionen zur Bedrohungssuche.

Im Bereich Cloud Detection and Response (CDR) erleichtert SentinelOne die Erkennung und Untersuchung von AWS CloudTrail- und GCP-Audit-Protokollen auf Fehlkonfigurationen und Bedrohungen und stärkt so die Cloud-Sicherheitsinfrastruktur. Diese Funktion ermöglicht es Kunden auch, benutzerdefinierte Richtlinien zur Erkennung von Fehlkonfigurationen und zur Implementierung von Sicherheitsrichtlinien zu erstellen. Mit der Event Analyzer-Funktion von SentinelOne können Kunden Ereignisse nach Bedarf für Untersuchungen abfragen, suchen und filtern. Singularity™ XDR modernisiert die Zukunft des Cloud-Schutzes und bietet eine unübertroffene autonome Reaktion und unternehmensweite Sicherheit für Endgeräte, Cloud und Identitäten. Es wird durch PurpleAI und Singularity Data Lake unterstützt, die modernste Sicherheitsprotokollierung und -analyse bieten. SentinelOne vereinfacht die Container- und VM-Sicherheit und ermöglicht Unternehmen maximale Agilität, Sicherheit und Compliance.


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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

Zum Abschluss wird deutlich, dass angemessene Cloud-Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich sind, insbesondere da Gesundheitseinrichtungen zunehmend Cloud-Technologien einsetzen. Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen steht aufgrund der Vertraulichkeit der verwalteten Daten und der schwerwiegenden Folgen von Datenverstößen oder anderen Sicherheitsproblemen vor besonderen Herausforderungen. Daher ist ein umfassender Ansatz für die Cloud-Sicherheit von entscheidender Bedeutung, der das Verständnis verschiedener Cloud-Sicherheitsdienste, die Einhaltung relevanter Vorschriften und das Bewusstsein für potenzielle Bedrohungen umfasst.

An dieser Schnittstelle bietet sich SentinelOne als hervorragende Lösung an. Es verfügt über ein breites Spektrum an Funktionen und unterstützt Gesundheitsorganisationen mit den notwendigen Tools, um ihre Cloud-Umgebungen effektiv zu schützen. Kontaktieren Sie SentinelOne noch heute und machen Sie einen entscheidenden Schritt zur Stärkung Ihrer Cloud-Umgebung.

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Häufig gestellte Fragen zur Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen

Cloud-Sicherheit im Gesundheitswesen bedeutet den Schutz von Patientendaten, Anwendungen und Diensten, die auf Cloud-Plattformen gehostet werden. Sie umfasst die Verschlüsselung von gespeicherten und übertragenen Daten, strenge Zugriffskontrollen, Identitätsmanagement und kontinuierliche Überwachung.

Die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA oder DSGVO wird durch Audit-Protokolle und Sicherheitsrichtlinien gewährleistet. Eine angemessene Cloud-Sicherheit sorgt dafür, dass Patientenakten vertraulich bleiben und die Systeme für Pflegeteams verfügbar bleiben.

Das Gesundheitswesen verfügt über hochsensible Patienteninformationen und regulierte Daten. Eine Sicherheitsverletzung kann persönliche Gesundheitsdaten offenlegen, rechtliche Strafen nach sich ziehen und das Vertrauen der Patienten untergraben. Cloud-Sicherheit ermöglicht es Organisationen, Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und granulare Berechtigungen durchzusetzen, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Außerdem bietet sie Audit-Trails und Vorfallwarnungen, sodass Teams Compliance-Vorgaben erfüllen und schnell reagieren können, wenn eine Sicherheitsverletzung oder Fehlkonfiguration auftritt.

Anbieter im Gesundheitswesen wählen in der Regel aus drei Modellen. Die öffentliche Cloud (AWS, Azure, Google Cloud) bietet Skalierbarkeit und Pay-as-you-go-Dienste, erfordert jedoch strenge Kontrollen. Private Clouds bieten eine Single-Tenant-Umgebung, oft vor Ort oder gehostet, für eine bessere Isolierung. Hybride oder Community-Clouds kombinieren beide Ansätze, sodass Teams sensible Workloads in privaten Umgebungen behalten und gleichzeitig die Public Cloud für Analysen oder Zusammenarbeit nutzen können.

Sie verwenden Cloud-native SIEM- oder Multi-Cloud-Überwachungstools, um Protokolle aus Speichern, Datenbanken und Netzwerkdiensten zu sammeln. Automatisierte Warnmeldungen kennzeichnen ungewöhnliche Aktivitäten – wie Massendatenexporte oder Anmeldeversuche von neuen Standorten. Die Teams führen Incident-Response-Playbooks aus, die betroffene Instanzen isolieren, Anmeldedaten widerrufen und forensische Analysen durchführen.

Nach der Eindämmung überprüfen sie die Protokolle, beheben Fehlkonfigurationen und melden die Ergebnisse an die Compliance-Beauftragten.

Die Verwaltung mehrerer Plattformen bedeutet, dass verschiedene Sicherheitskontrollen, APIs und Compliance-Funktionen unter einen Hut gebracht werden müssen. Inkonsistente Identitäts- und Zugriffsrichtlinien können zu Lücken führen. Daten, die zwischen Clouds übertragen werden, sind gefährdet, wenn die Verschlüsselung oder die Schlüsselverwaltung nicht aufeinander abgestimmt sind.

Die Transparenz leidet, wenn die Protokolle verstreut sind. Schließlich erfordern Patching und Governance koordinierte Updates über alle Umgebungen hinweg, um Abweichungen zu verhindern und sicherzustellen, dass jede Arbeitslast den Vorschriften für das Gesundheitswesen entspricht.

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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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