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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Überwachung der Cloud-Sicherheit

Was ist Cloud-Sicherheitsüberwachung? Vorteile und Herausforderungen

Cloud-Sicherheitsüberwachung ist das Testen von Servern, Apps, Software, Plattformen und Websites, die auf cloudbasierten Prozessen laufen. Sie gewährleistet die Integrität und Vertraulichkeit von Daten und schützt die Nutzer.

Autor: SentinelOne

Was ist Cloud-Sicherheitsüberwachung?

Cloud-Sicherheitstests sind ein kontinuierlicher und fortlaufender Prozess der Beobachtung und Analyse von cloudbasierten Ressourcen, Anwendungen, Infrastrukturen, Diensten und Umgebungen. Dabei werden verschiedene Sicherheitsbedrohungen, Schwachstellen, Compliance-Risiken und andere Aspekte überprüft.

Cloud-Ökosysteme verändern sich dynamisch, daher ist ihre Sicherung ein Muss.

Es erfordert und profitiert von:

  • Sorgfältige Planung und Präzision
  • Der Einsatz leistungsstarker Cloud-Sicherheitstest-Tools
  • Die Implementierung agiler Testmethoden und Best Practices für die Cloud-Sicherheitsüberwachung.

Wie funktioniert Cloud-Sicherheitsüberwachung?

Die Cloud-Sicherheitsüberwachung überwacht sowohl physische als auch virtuelle Server in Cloud-Umgebungen. Sie analysiert kontinuierlich Daten und Infrastrukturen, um Schwachstellen zu erkennen und Bedrohungen zu beheben. Die Cloud-Sicherheitsüberwachung stützt sich auf Automatisierungstools und -dienste, um Unternehmen kontinuierliche Support- und Bewertungsfunktionen bereitzustellen. Sie erweitert bestehende Infrastrukturen um Sicherheitsfunktionen und nutzt SIEM-Tools für aktive Bedrohungswarnungen und Benachrichtigungen. Cloud-Sicherheitsüberwachung kann Sicherheitsmanagement-Tools von Drittanbietern verwenden, um Risiken zu reduzieren und kostspielige Datenverletzungen zu vermeiden. Sie sammelt Protokolldaten über Server hinweg zur Analyse und benachrichtigt Administratoren über Konfigurationen des Sicherheitsmanagements.Fortschrittliche Cloud-Sicherheitsüberwachungslösungen bieten einen verbesserten Einblick in Unternehmen, führen Zero-Day-Schwachstellenbewertungen durch und können große Datenmengen in Echtzeit analysieren. Sie können regelmäßige Updates bereitstellen, sich in verschiedene Server und Anwendungen integrieren und Audits durchführen. Die meisten modernen Cloud-Sicherheitslösungen können die Cloud-Sicherheit von Unternehmen stärken, umfassende Berichte erstellen, Datenbanken überwachen, Protokolldateien, Quellcode und Server überwachen und liefern Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über neue Bedrohungen, einschließlich der Unterstützung bei der Entwicklung wirksamer Strategien zur Bedrohungsabwehr.

Warum ist Cloud-Sicherheitsüberwachung wichtig?

Cloud-Sicherheitsüberwachung ist unerlässlich, da sie Unternehmen in die Lage versetzt, nach Sicherheitsbedrohungen zu suchen und ihre Abwehrmaßnahmen proaktiv zu verstärken. Die Cyberkriminalität entwickelt sich rasant weiter, und Unternehmen tun nicht genug, um Schritt zu halten. Die Vernachlässigung der Cloud-Sicherheit kann zu finanziellen Verlusten, Reputationsschäden und anderen Einbußen führen. Ein einziger Sicherheitsverstoß kann die Integrität des Unternehmens gefährden und dessen geschäftlichen Ruf in Zukunft beeinträchtigen.

Die Cloud-Sicherheitsüberwachung analysiert Prozesse und untersucht das Verhalten der Benutzer, die Arbeitsabläufe und die Interaktion von Anwendungen von Drittanbietern mit den Cloud-Ressourcen eines Unternehmens. Sie bildet globale Beziehungen ab, gewährleistet die kontinuierliche Einhaltung von Vorschriften und schützt die Privatsphäre der Benutzerdaten.

Tools und Techniken für die Cloud-Sicherheitsüberwachung

Die Cloud-Sicherheitsüberwachung kann verschiedene Tools und Technologien einsetzen, um Cloud-Umgebungen vor neuen Bedrohungen zu schützen. Einige dieser Tools passen sich an und entwickeln sich weiter, wenn Unternehmen wachsen. Die von Unternehmen am häufigsten verwendeten Cloud-Sicherheitstools sind:

  • Lösungen für Cloud Security Posture Management (CSPM) und Data Security Posture Management (DSPM)
  • Cloud Workload Protection Platforms (CWPP)
  • Cloud Access Security Brokers (CASB)
  • Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
  • Lösungen für Schwachstellenmanagement und Compliance-Überwachung
  • Tools zur Netzwerkverkehrsanalyse (NTA)
  • Bedrohungserkennung und Verschlüsselung

Unternehmen führen außerdem regelmäßige Sicherheitsaudits und Penetrationstests durch. Zu ihren wichtigsten Techniken zur Überwachung der Cloud-Sicherheit gehören Intrusion Detection Systems (IDS) und Intrusion Prevention Systems (IPS). Security Information and Event Management (SIEM) können Protokolle aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren, um Bedrohungen und Anomalien aufzudecken. Zu den Techniken zur Überwachung der Cloud-Sicherheit gehört auch die Verschlüsselung sensibler Daten im Ruhezustand und während der Übertragung, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Außerdem werden bekannte und unbekannte Schwachstellen behoben, um die Angriffsfläche zu verringern.

Überwachung in Multi-Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)

Multi-Cloud-Überwachungslösungen wie SentinelOne bieten Ihnen eine zentrale Übersicht über alle Ihre Cloud-Assets und -Ressourcen. Wenn es um die Überwachung der Cloud-Sicherheit in Umgebungen wie Azure, AWS und GCP geht, benötigen Sie umfassende Transparenz und einen einheitlichen Sicherheitsansatz. Sie kümmern sich um die Sicherheit auf mehreren Ebenen und reduzieren Silos. Dabei sind Aspekte wie Datenerfassung, -aufnahme und cloudübergreifende Ressourcenüberwachung zu berücksichtigen.

Außerdem müssen Sie Ihre Ausgaben und Ihr Budget im Blick behalten. Es wird empfohlen, die Cloud-Ausgaben aller Anbieter zu überwachen und Ihre Ressourcen entsprechend zu optimieren. Sie können Automatisierungstools für die Verwaltung von Konfigurationen und Aufgaben in Multi-Cloud-Setups verwenden. Außerdem benötigen Sie Scan-Funktionen für Infrastructure-as-Code und müssen auf Verstöße gegen Compliance-Richtlinien achten, um sicherzustellen, dass Sie diese ordnungsgemäß beheben.

Was sind die Vorteile der Cloud-Sicherheitsüberwachung?

Im Folgenden sind die Vorteile von Cloud-Sicherheitsüberwachungs-Workflows für Unternehmen aufgeführt:

  • Moderne Cloud-Sicherheitsüberwachungslösungen bieten umfassenden Schutz vor Bedrohungen und eine verbesserte Transparenz der Cloud-Architekturen. Die Cloud-Sicherheitsüberwachung ermöglicht proaktive Reaktionen, minimiert Angriffsflächen und sorgt für Datenverantwortlichkeit und -rechenschaftspflicht.
  • Eine robuste Cloud-Sicherheitsüberwachung kann die Sicherheit kritischer Daten verbessern, Backups erleichtern und eine effektive Notfallwiederherstellung und Planung für Datenverletzungen bieten. Cloud-Sicherheitsüberwachungstools setzen Sicherheitsrichtlinien durch und wenden Beschränkungen für den Datenzugriff an, indem sie das Prinzip des geringstmöglichen Zugriffsrechts umsetzen.
  • Eine erstklassige Cloud-Sicherheitsüberwachung kann bei der Überwachung und Verwaltung des Netzwerkverkehrs auf Nachfrageschwankungen reagieren. Sie bieten eine angemessene Cloud-Abdeckung, senken die Kosten und optimieren die Serverleistung, um Workloads zu verwalten und Gebühren zu senken. Hohe Verfügbarkeit und Zugriff auf Ressourcen sind ein weiteres einzigartiges Merkmal der Cloud-Sicherheit. Diese Tools bieten einen ganzheitlichen Überblick über die Cloud-Sicherheit in Echtzeit und ermöglichen eine Live-Überwachung rund um die Uhr.
  • Cloud-Sicherheitsüberwachung bietet Unternehmen kontinuierliche und fortlaufende Unterstützung, führt regelmäßige Audits durch und hilft bei der Identifizierung kompromittierter Hosts. Sie verhindert Privilegieneskalationen, erkennt Indikatoren für Kompromittierungen (IoCs) und behebt diese schnell. Automatisierte Cloud-Sicherheitsüberwachungslösungen können aktiv Schwachstellen scannen und erkennen, sensible Informationen schützen und wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, wie Vermögenswerte vor Hackern und böswilligen Akteuren geschützt werden können.


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Was sind die Herausforderungen der Cloud-Sicherheitsüberwachung?

Die größten Herausforderungen der Cloud-Sicherheitsüberwachung gefährden Unternehmen und setzen sie dem Risiko schwerwiegender Datenverstöße aus. Ein einziger Datenverstoß kann sich negativ auf Unternehmen auswirken, und sobald ein Datenverstoß auftritt, steht der Ruf des Unternehmens auf dem Spiel. Reputationsschäden sind viel schwieriger zu beheben als finanzielle Verluste. Die Bedrohungslage entwickelt sich ständig weiter, was bedeutet, dass Benutzer ihre Cloud-Sicherheitsüberwachungspraktiken anpassen und sich an veränderte Umgebungen anpassen müssen.

Im Folgenden sind die größten Herausforderungen der Cloud-Sicherheitsüberwachung im Jahr 2025 aufgeführt:

  1. Datenverletzungen
  2. Verstöße gegen Compliance-Vorschriften
  3. Unsichere APIs
  4. Insider-Bedrohungen

1. Datenverstöße

Datenverstöße stehen aus guten Gründen ganz oben auf der Liste der Herausforderungen für die Cloud-Sicherheitsüberwachung. Daten können in die falschen Hände geraten und Cloud-Konten können gekapert werden. Die Implementierung geeigneter Protokolle für den angemessenen Umgang mit Daten und die Verhängung von Strafen für Datenverstöße ist unerlässlich. Kunden und Arbeitgeber tragen gemeinsam die Verantwortung und Rechenschaftspflicht für den Schutz ihrer Daten, und dies sollte in allen Organisationen klar zum Ausdruck gebracht werden. Das Cloud-Modell folgt einem gemeinsamen Ansatz und einer gemeinsamen Verpflichtung zur Sicherheit, unabhängig davon, was in bestehenden Service-Level-Vereinbarungen (SLAs) festgelegt ist.

2. Verstöße gegen Compliance

Verstöße gegen Richtlinien und Vorschriften sind eine weitere besondere Herausforderung in der Cloud-Sicherheitslandschaft. Für übertragene Daten gelten viele internationale und nationale Vorschriften. Beispiele hierfür sind das EU-Datenschutzgesetz, FISMA, PCI-DSS, NIST, FERPA und HIPAA. Die richtige Cloud-Sicherheitsüberwachungslösung muss regulatorische Versäumnisse beseitigen und sicherstellen, dass die Standards für Datenspeicherung, -übertragung und -sicherheit den Anforderungen dieser Vorschriften entsprechen.

3. Unsichere APIs

Cloud-Umgebungen haben mehrere Einstiegspunkte, was bedeutet, dass Angreifern unzählige Möglichkeiten offenstehen, Sicherheitslücken auszunutzen. Unsichere APIs sind ein Einfallstor für Cloud-Angriffe und ein zunehmender Trend im Bereich der serverlosen Funktionen. Jedes Cloud-Ökosystem nutzt APIs, und Angreifer können diese überlasten und durch das Senden zu vieler Anfragen zu Fehlfunktionen führen. Fehlkonfigurationen von APIs sind weit verbreitet, und viele Unternehmen ändern die Standardeinstellungen nicht, wodurch sie einem Risiko ausgesetzt sind.

4. Insider-Bedrohungen

Es ist schwierig, Insider-Bedrohungen zu erkennen, da Unternehmen ihren Mitarbeitern vor der Einstellung und Einstellung vertrauen und sie überprüfen. Leider können verärgerte Mitarbeiter aus Rache oder Boshaftigkeit sensible Informationen weitergeben. Aus diesem Grund sollte niemand uneingeschränkten Zugriff auf Daten in Cloud-Anwendungen und Datenbanken innerhalb des Unternehmens erhalten, und Berechtigungen sollten nur bei Bedarf erteilt und nach Erledigung der Aufgabe automatisch wieder entzogen werden.

Was sind die Best Practices für die Überwachung der Cloud-Sicherheit?

Im Folgenden sind die Best Practices für die Cloud-Sicherheitsüberwachung im Jahr 2025 aufgeführt:

  1. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) durchsetzen
  2. Mitarbeiter schulen
  3. SIEM für die Überwachung der Cloud-Sicherheit einsetzen
  4. Daten im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsseln
  5. Technologien zur Erkennung und Abwehr von Eindringlingen einsetzen
  6. Durchführung regelmäßiger Penetrationstests und Sicherheitsaudits

1. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) durchsetzen

Hochwertige Identitäts- und Zugriffsmanagement können geeignete Sicherheitsrichtlinien durchsetzen und rollenbasierte Zugriffskontrollen implementieren. Experten empfehlen, Kontoberechtigungen einzuschränken, Passwort-Tresore zu verwenden und verschlüsselte Schlüssel regelmäßig zu rotieren, damit böswillige Akteure keine Möglichkeit haben, sich Zugang zu verschaffen. Die Aktivierung der Multi-Faktor-Authentifizierung kann ebenfalls den Zugriff auf sensible Informationen einschränken und ist eine gute Maßnahme zur Sicherheitsüberwachung.

2. Schulung der Mitarbeiter

Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter darin schulen, Bedrohungen zu erkennen und zu wissen, wie sie damit umgehen müssen, wenn sie ihnen begegnen. Die Mitarbeiter sollten verstehen, wie wichtig es ist, persönlich Verantwortung für den Schutz ihrer Daten zu übernehmen, und sich über die neuesten Social-Engineering-Trends im Klaren sein. Schatten-IT-Praktiken sind bekanntlich gang und gäbe, und die Mitarbeiter sollten lernen, wie sie Tools und Systeme einsetzen können, um diese zu minimieren. Mit dem richtigen Wissen lassen sich in Kombination mit den besten Tools und Lösungen Sicherheitsverletzungen verhindern. Unternehmen sollten außerdem in regelmäßige Tests ihrer Mitarbeiter investieren, kontinuierliches Lernen fördern und potenzielle Gegenmaßnahmen implementieren, um auf neue Cyber-Bedrohungen vorbereitet zu sein.

3. SIEM für die Überwachung der Cloud-Sicherheit einsetzen

Moderne SIEM-Lösungen können die Echtzeit-Überwachung der Cloud-Sicherheit vereinfachen und bieten umfassende Transparenz über Infrastrukturen und cloudbasierte Dienste. SIEM-Tools können kontinuierlich forensische Daten sammeln und analysieren, Pläne für die Reaktion auf und Prävention von Vorfällen erstellen und Workflows implementieren, die verdächtige Cloud-Verhaltensweisen automatisch erkennen und beheben. Außerdem ermöglichen sie Sicherheitsteams, Informationen zu sammeln, kompromittierte Ressourcen zu beheben und Cloud-Sicherheitsrisiken an allen Endpunkten zu mindern. Gute SIEM-Tools verhindern Datenverluste und bieten eine angemessene Planung für Datensicherung und -wiederherstellung.

4. Verschlüsseln Sie ruhende und übertragene Daten

Verschlüsselung ist ein wichtiger Bestandteil der Cloud-Sicherheit, und alle Unternehmen sollten ihre übertragenen und ruhenden Daten verschlüsseln. Einige Cloud-Anbieter bieten exklusive Verschlüsselungsdienste an, und Unternehmen können mit diesen Verschlüsselungsprodukten zahlreiche Verschlüsselungsrichtlinien implementieren.

5. Verwenden Sie Technologien zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen

Technologien zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen gewährleisten eine konsistente Überwachung und Analyse von Daten, Netzwerkverkehr und sogar sicheren Netzwerken durch die Implementierung von Firewalls. Amazon, Google und andere große Cloud-Dienstleister bieten IDPS-Workflows gegen Aufpreis an, und moderne CSPM-Tools integrieren diese.

6. Führen Sie regelmäßige Penetrationstests und Sicherheitsaudits durch

Unternehmen sollten regelmäßig Penetrationstests und Sicherheitsaudits durchführen, um sicherzustellen, dass die Sicherheitsfunktionen wie vorgesehen funktionieren. Cloud-Schwachstellenscans schützen Cloud-Ressourcen, finden Fehlkonfigurationen und beheben diese. Darüber hinaus sollten Unternehmen Zugriffsprotokolle prüfen und Sicherheitslücken, die durch die Protokollanalyse identifiziert wurden, beheben.

Wie hilft SentinelOne bei der Überwachung der Cloud-Sicherheit?

Die KI-gestützte CNAPP-Lösung von SentinelOne bietet Ihnen Deep Visibility® für Ihre Umgebung. Sie bietet aktive Abwehr gegen KI-gestützte Angriffe, Funktionen zur Verlagerung der Sicherheit weiter nach links sowie Untersuchungen und Reaktionen der nächsten Generation. Mehrere KI-gestützte Erkennungsmodule arbeiten zusammen, um Schutz vor Laufzeitangriffen in Maschinengeschwindigkeit zu bieten. SentinelOne bietet autonomen Schutz vor Bedrohungen in großem Maßstab und führt eine ganzheitliche Analyse der Ursachen und des Ausmaßes der Auswirkungen auf betroffene Cloud-Workloads, Infrastrukturen und Datenspeicher durch.

Singularity™ Cloud Security kann Shift-Left-Sicherheit durchsetzen und ermöglicht es Entwicklern, Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie die Produktion erreichen, indem es Infrastruktur-as-Code-Vorlagen, Code-Repositorys und Container-Registries ohne Agenten scannt. Dadurch wird Ihre gesamte Angriffsfläche erheblich reduziert.  Purple AI™ bietet kontextbezogene Zusammenfassungen von Warnmeldungen, Vorschläge für die nächsten Schritte und die Möglichkeit, mithilfe generativer und agentenbasierter KI nahtlos eine eingehende Untersuchung zu starten – alles dokumentiert in einem Untersuchungsnotizbuch.

Die agentenlose CNAPP von SentinelOne ist für Unternehmen von großem Wert und bietet verschiedene Funktionen wie Kubernetes Security Posture Management (KSPM), Cloud Security Posture Management (CSPM), External Attack and Surface Management (EASM), Secrets Scanning, IaC-Scanning, SaaS Security Posture Management (SSPM), Cloud Detection and Response (CDR), KI-Sicherheitsstatusverwaltung (KI-SPM) und vieles mehr.

Es kann Container-Registries, Images, Repositorys und IaC-Vorlagen scannen. Führen Sie agentenlose Schwachstellenscans durch und nutzen Sie die über 1.000 vorgefertigten und benutzerdefinierten Regeln. SentinelOne schützt Ihre Kubernetes-Cluster und Workloads, reduziert menschliche Fehler und minimiert manuelle Eingriffe. Außerdem können Sie damit Sicherheitsstandards wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) durchzusetzen und Verstöße gegen Richtlinien in der gesamten Kubernetes-Umgebung automatisch zu erkennen, zu bewerten und zu beheben.

Nutzen Sie mehr als 2.000 Richtlinienbewertungen, um sicherzustellen, dass Sie stets den neuesten Branchen- und Regulierungsstandards entsprechen. Mit den automatisierten Workflows von SentinelOne können Sie Risiken automatisch mindern, Fehlkonfigurationen schnell lokalisieren und Risiken kontinuierlich bewerten. Mit Singularity™ Cloud Security Posture Management, einer Schlüsselkomponente der SentinelOne Singularity™ Cloud Security (CNAPP)-Lösung, erhalten Sie vollständige Transparenz und können Ihre Cloud-Präsenz sichern.

SentinelOne Singularity™ Cloud Workload Security hilft Ihnen, Ransomware, Zero-Day-Angriffe und andere Laufzeitbedrohungen in Echtzeit zu verhindern. Sie schützt kritische Cloud-Workloads wie VMs, Container und CaaS mit KI-gestützter Erkennung und automatisierten Reaktionen. Sie können Bedrohungen beseitigen, Untersuchungen beschleunigen, Bedrohungen aufspüren und Analysten mit Workload-Telemetrie unterstützen. Sie können KI-gestützte Abfragen in natürlicher Sprache in einem einheitlichen Data Lake ausführen. SentinelOne CWPP unterstützt Container, Kubernetes, virtuelle Maschinen, physische Server und serverlose Umgebungen. Es kann öffentliche, private, hybride und lokale Umgebungen sichern. Es gibt noch viele weitere Anwendungsfälle für die Überwachung der Cloud-Sicherheit, die Sie mit uns erkunden können.


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Fazit

Der Schlüssel zu einer effektiven Cloud-Sicherheitsüberwachung ist ein proaktiver und mehrschichtiger Ansatz für die Cloud-Sicherheit. Cloud-Sicherheitsüberwachungsplattformen wie SentinelOne ermöglichen es Unternehmen, ihre Sicherheitslage zu stärken und automatisierte Workflows für die kontinuierliche Überwachung, Erkennung und Behebung von Bedrohungen zu implementieren. Denken Sie daran, dass es keine Einheitslösung gibt und jedes Unternehmen anders ist.

Einige Unternehmen erzielen die besten Ergebnisse, indem sie verschiedene Tools und Ansätze zur Verbesserung der Cloud-Sicherheit kombinieren, anstatt sich nur auf eine Lösung zu beschränken. Der beste Weg, um herauszufinden, was funktioniert, ist das Testen verschiedener Funktionen. Die meisten modernen Cloud-Sicherheitsüberwachungslösungen bieten eine kostenlose Testphase an, damit Nutzer vor dem Kauf eines Abonnements und der langfristigen Nutzung prüfen können, ob die Lösung für sie geeignet ist.

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FAQs

Cloud-Sicherheitsüberwachung ist die kontinuierliche Überwachung Ihrer Cloud-Umgebung – Server, Speicher, Anwendungen, Netzwerkverkehr und Benutzeraktivitäten –, um verdächtiges Verhalten in Echtzeit zu erkennen. Dabei werden Protokolle, Metriken und Ereignisse aus allen Cloud-Ressourcen in eine zentralisierte Plattform gezogen. Automatisierte Tools analysieren diese Daten dann auf Anomalien – fehlgeschlagene Anmeldungen, abnormale Datenübertragungen, Fehlkonfigurationen – und senden Warnmeldungen, damit Sie handeln können, bevor es zu einer Sicherheitsverletzung kommt.

Cloud-Umgebungen ändern sich schnell, und ohne kontinuierliche Überwachung verlieren Sie den Überblick darüber, wer was wo tut. Echtzeit-Warnmeldungen verhindern, dass kleine Probleme zu vollwertigen Vorfällen werden, indem sie ungewöhnliche Aktivitäten melden – Privilegienerweiterungen, Datenexfiltration oder falsch konfigurierte Berechtigungen.

Die Überwachung unterstützt auch Audits und Compliance-Berichte und stellt sicher, dass Sie Vorschriften wie DSGVO oder HIPAA einhalten, ohne später nach Protokollen suchen zu müssen.

Sicherheitsüberwachung im Cloud Computing bedeutet das Sammeln und Überprüfen von Protokollen und Telemetriedaten aus Cloud-Workloads, Containern, API-Aufrufen, DNS-Abfragen und Netzwerkflüssen. Sie speisen diese Daten in eine SIEM- oder XDR-Plattform ein, die Formate normalisiert, Korrelationsregeln anwendet und Verhaltensanalysen durchführt.

Wenn etwas von den festgelegten Basiswerten abweicht – beispielsweise wenn ein Server plötzlich eine Verbindung zu einer unbekannten IP-Adresse herstellt –, werden Sie benachrichtigt, um dies sofort zu untersuchen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen durch Anomalie- und Signaturanalysen, automatisierte Warnmeldungen und Reaktionspläne sowie ein einheitliches Dashboard, das Aktivitäten in AWS-, Azure-, GCP- oder Hybrid-Umgebungen anzeigt. Außerdem benötigen Sie robuste Audit-Trails für die Compliance, skalierbare Protokollaggregation für große Datenmengen und Integrationen mit vorhandenen Tools – Anti-Malware, Identitätsanbieter, Ticketingsysteme – für eine durchgängige Transparenz.

Beginnen Sie damit, zu definieren, welche Assets wichtig sind – VMs, Container, Datenbanken – und setzen Sie auf jedem davon leichtgewichtige Datensammler ein. Senden Sie Protokolle und Metriken an eine zentrale SIEM- oder XDR-Lösung. Konfigurieren Sie Basisverhalten und legen Sie Alarmschwellen für Abweichungen fest. Integrieren Sie automatisierte Reaktions-Playbooks, um kompromittierte Ressourcen zu isolieren.

Überprüfen und aktualisieren Sie schließlich regelmäßig die Überwachungsregeln, wenn sich Ihre Cloud-Präsenz weiterentwickelt, um Störsignale zu vermeiden und die Aussagekraft der Warnmeldungen zu erhalten.

Konzentrieren Sie sich auf fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche pro Minute, ungewöhnliche API-Aufrufe, Spitzen bei der ausgehenden Datenübertragung, Ereignisse zur Erweiterung von Berechtigungen und Änderungen an kritischen Konfigurationen. Verfolgen Sie die durchschnittliche Zeit bis zur Warnmeldung und die durchschnittliche Zeit bis zur Reaktion, um die Effizienz Ihrer Erkennungs- und Reaktionsprozesse zu messen.

Überwachen Sie auch das Volumen der generierten Warnmeldungen und die Falsch-Positiv-Raten, damit Sie die Schwellenwerte anpassen und die Ermüdung im Laufe der Zeit reduzieren können.

Die Erkennung von Bedrohungen hängt von der Erfassung von Protokollen, Metriken und Ereignissen über Recheninstanzen, Container, Firewalls und Identitätssysteme hinweg ab. Fortschrittliche Lösungen wenden maschinelles Lernen an, um normale Muster zu ermitteln und dann Abweichungen zu kennzeichnen – beispielsweise wenn ein Benutzer große Datenmengen herunterlädt oder unerwartet neue Prozesse gestartet werden.

Korrelationsregeln verknüpfen unterschiedliche Ereignisse miteinander, und automatisierte Warnmeldungen lösen Reaktionsabläufe aus, um die Bedrohung zu blockieren oder zu isolieren, bevor sie sich ausbreitet.

Ja, sie funktionieren unterschiedlich, da sich Ihre Systeme an unterschiedlichen Orten befinden. Die Cloud-Überwachung läuft auf Servern von Drittanbietern, auf die Sie über das Internet zugreifen, während die Überwachung vor Ort Ihre eigene Hardware und Netzwerke nutzt, die Sie vollständig kontrollieren. Cloud-Lösungen übernehmen Wartung und Updates automatisch, aber Sie sind auf eine Internetverbindung angewiesen. Bei der Überwachung vor Ort haben Sie direkte Kontrolle über Ihre Daten und Sicherheitseinstellungen, sind jedoch selbst für die Verwaltung aller Aspekte verantwortlich. Die Cloud lässt sich leicht skalieren und verursacht geringere Vorabkosten, während Sie bei der Überwachung vor Ort die physische Kontrolle über Ihre sensiblen Daten behalten.

Je nach Ihrer Konfiguration stehen Ihnen mehrere gute Optionen zur Auswahl. AWS CloudWatch eignet sich hervorragend, wenn Sie auf der Amazon-Plattform arbeiten, und verbindet sich automatisch mit über 70 AWS-Diensten. Azure Monitor eignet sich gut für Microsoft-Umgebungen und verfügt über eine integrierte Bedrohungserkennung. DataDog bietet Monitoring auf Unternehmensebene über mehrere Cloud-Plattformen hinweg mit fortschrittlichen Analyse- und Machine-Learning-Funktionen. Sie können auch Google Cloud Observability, Grafana für flexibles Open-Source-Monitoring oder SentinelOne für sicherheitsorientierten Schutz verwenden. Diese Tools beziehen Daten aus verschiedenen Quellen und bieten Ihnen Echtzeit-Einblick in Leistung, Sicherheit und Kosten.

Sie sollten Ihre Cloud-Umgebungen kontinuierlich rund um die Uhr ohne Unterbrechungen überwachen. Echtzeitüberwachung ist von entscheidender Bedeutung, da sich die Cloud-Infrastruktur schnell verändert und Probleme schnell eskalieren können, wenn Sie sie nicht frühzeitig erkennen. Bei unternehmenskritischen Systemen sollten Sie alle 30 bis 60 Sekunden automatisierte Warnmeldungen überprüfen, wenn Schwellenwerte überschritten werden. Die meisten Überwachungstools erfassen automatisch Metriken und senden Benachrichtigungen, wenn Probleme auftreten, sodass Sie nicht ständig alles manuell überprüfen müssen. Richten Sie automatisierte Reaktionen auf häufige Probleme ein und stellen Sie sicher, dass Ihre Überwachung im Hintergrund niemals unterbrochen wird.

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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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