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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud Workload-Schutz

Was ist Cloud-Workload-Schutz?

Entdecken Sie Cloud-Workload-Schutz, seine wichtigsten Komponenten, häufige Bedrohungen, Herausforderungen und Best Practices für die Sicherung verschiedener Cloud-Umgebungen.

Autor: SentinelOne

Da Unternehmen sich zunehmend auf cloudbasierte Architekturen für ihre Geschäftsabläufe und Kundenerfahrungen konzentrieren, sind Sicherheit und Compliance unverzichtbar geworden. Die Herausforderungen bei der Verwaltung der verteilten Umgebungen und hochgradig anfälligen Netzwerke, die die Cloud-Interaktionen verarbeiten, machen Clouds jedoch zu einem attraktiven Ziel für Cyberangriffe. IBM bestätigt dies in seinem aktuellen Bericht, in dem es 33 % der auf die Cloud gerichteten Angriffe auf Phishing und 39 % auf Business Email Compromise (BEC).

Unternehmensleiter können ihre Cloud-Ambitionen, einschließlich der Nutzung der Vorteile generativer KI und Automatisierung, jedoch nur verwirklichen, wenn sie sich für eine kompromisslose Sicherheit für Clouds entscheiden. In diesem Szenario kann Cloud Workload Protection (CWP) eine große Hilfe sein.

CWP ermöglicht Unternehmen ein Sicherheitsniveau, das nicht nur den sich ständig weiterentwickelnden Cyber-Bedrohungen standhält, sondern ihnen auch entgegenwirkt. Unkenntnis über CWP kann dazu führen, dass Cloud-Umgebungen eine erweiterte Angriffsfläche bieten, das Risiko von Compliance-Verstößen steigt und letztendlich der Ruf der Marke des Unternehmens irreparablen Schaden nimmt.

In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen daher alles Wissenswerte über CWP vermitteln, von der Definition bis hin zur erfolgreichen Implementierung in Ihrer Cloud-Infrastruktur.

Cloud Workload Protection – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Cloud Workload Protection?

Cloud Workload ist der Sammelbegriff für verschiedene Elemente in der Cloud, wie Anwendungen, Datenbestände, Container und mehr. Diese unterstützen den Betrieb in der Cloud während des gesamten Software-Lebenszyklus. Cloud Workload Protection (CWP) ist ein Sicherheitsansatz, mit dem Unternehmen diese Cloud-Workloads in Cloud-Umgebungen schützen können.

Das Ziel von CWP ist es, sicherzustellen, dass die Cloud-Umgebungen kontinuierlich überwacht werden, damit potenzielle Bedrohungen oder Abweichungen von den gewünschten Sicherheitsrichtlinien proaktiv erkannt, untersucht und neutralisiert werden können. Dies ermöglicht Sicherheitsteams auch einen tiefen Einblick in die Cloud-Infrastruktur (sei es Multi-Cloud, Hybrid-Cloud oder eine andere), um einen dynamischen und skalierbaren 360-Grad-Schutz zu gewährleisten.

Warum ist Cloud Workload Protection wichtig?

Herkömmliche Sicherheitsressourcen folgen einem sogenannten "Castle-and-Moat"-Ansatz. Dabei wird ein Parameter um die zu sichernde Einheit herum aufgebaut, sodass Angreifer keinen Zugriff darauf haben. dieser Ansatz kann für eine dezentrale und verteilte Umgebung wie eine Cloud zu restriktiv sein. Cloud-Workloads interagieren ständig miteinander, und ein "Graben" um sie herum würde diese Interaktionen verlangsamen.

Der Schutz von Cloud-Workloads berücksichtigt vor allem die Dynamik der Cloud-Infrastruktur. Daher passt er gut zu den Anforderungen an die Sicherheitsabdeckung, den Nuancen der Transparenz und den Erwartungen an die Skalierbarkeit. Mit der richtigen Cloud Workload Protection Platform (CWPP) können Unternehmen eine Echtzeit-Erkennung und -Reaktion auf Bedrohungen sicherstellen, was für eine stabile und zuverlässige Cloud-Leistung unerlässlich ist.

Wichtige Komponenten des Cloud-Workload-Schutzes

Der Entwurf für CWP basiert auf dem Versprechen, sich gut an die verteilte Natur von Clouds anzupassen und gleichzeitig proaktiv bei der Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen zu sein. Daraus ergibt sich eine Liste bestimmter grundlegender Komponenten, ohne die CWP nicht funktionieren kann.

  • Transparenz: Es ist äußerst wichtig, dass Cloud-Workloads über Cloud-Umgebungen hinweg sichtbar sind, unabhängig davon, ob es sich um Multi-Cloud-, Hybrid-Cloud- oder eine andere Cloud-Infrastruktur handelt. Die Implementierung von CWP erfordert geeignete Mittel, um Einblicke in Cloud-Daten, Anwendungen, VMs und mehr für Echtzeitüberwachungs- und Reaktionsstrategien zu gewinnen.
  • Schwachstellenmanagement: Ein ordnungsgemäßes Sicherheitsmanagement erfordert, dass die Sicherheitsteams und Administratoren über einfache Mittel zur Identifizierung, Klassifizierung und Priorisierung von Schwachstellen verfügen. CWP benötigt zuverlässige Schwachstellenmanagement, um sicherzustellen, dass Schwachstellen wie Fehlkonfigurationen vor der Bereitstellung behoben werden können.
  • Echtzeitschutz: Moderne Laufzeitbedrohungen sind zu zeitkritisch, und eine verzögerte Reaktion kann sehr schädlich sein. Angreifer können schnell miteinander verbundene Workloads durchlaufen und sensible Daten abziehen. CWP muss über Echtzeitschutzfunktionen verfügen, die verdächtiges Verhalten unter den Cloud-Workloads aufmerksam melden und sofort reagieren können, wenn eine Bedrohung auftritt.
  • Mikrosegmentierung: Mikrosegmentierung ist ein Sicherheitsansatz, bei dem das Netzwerk in mehrere isolierte und besser verwaltbare Zonen unterteilt wird. Cloud-Workloads sind anfällig für unbefugte Zugriffe, die ihren Betrieb vollständig sabotieren können. Die Mikrosegmentierung begrenzt jedoch den Schaden, der selbst dann entstehen kann, wenn ein Einstiegspunkt in die Cloud kompromittiert wird. Daher wird sie zu einer weiteren wesentlichen Komponente von CWP.
  • CI/CD-Ausrichtung: Jede Lösung für Unternehmen muss mit der CI/CD-Pipeline (Continuous Integration und Continuous Delivery) abgestimmt sein, um sicherzustellen, dass der agile und automatisierungsfreundliche Betrieb des Software-Lebenszyklus nicht gestört wird. Auch CWP muss sich gut in die DevOps-Workflows integrieren lassen, um sinnvolle Sicherheitsfunktionen zu bieten.

Häufige Bedrohungen für Cloud-Workloads

Die Bequemlichkeit der Cloud-Infrastruktur beschleunigte zwar die Einführung vieler moderner Technologien wie generativer KI und Hyperautomatisierung beschleunigt hat, hat sie die Umgebung (und damit auch die Unternehmen) auch vielen externen und internen Bedrohungen ausgesetzt. Aus diesem Grund ist der Markt für Cloud-Sicherheit riesig. Jüngsten Marktberichten zufolge wurde er auf über 37 Milliarden US-Dollar geschätzt. Hier sind einige der wichtigsten Bedrohungen, die diesen Markt ankurbeln und Maßnahmen von Sicherheitsmodellen wie CWP erfordern.

  • Fehlkonfigurationen: Eine unsachgemäße Einrichtung oder Abstraktion der Cloud-Infrastruktur kann zu zahlreichen Sicherheitslücken für die Cloud-Workloads führen. Unangemessene Zugriffsberechtigungen, fest codierte Geheimnisse, locker konfigurierte APIs und weitere Konfigurationsfehler laden Angreifer geradezu dazu ein, diese Sicherheitslücken auszunutzen. Ein gutes Beispiel hierfür ist der jüngste Cyberangriff auf die Daten von Capita, der auf einen exponierten Amazon S3-Bucket zurückgeführt wurde. Der Ransomware-Angriff ist ein Paradebeispiel dafür, wie eine Ressource, für die ein zu großzügiger Zugriff gewährt wurde, als Einfallstor für Angreifer dienen kann.
  • Unsichere APIs: APIs sind aufgrund ihres grundlegenden Beitrags zur Kommunikation für Cloud-Umgebungen unverzichtbar. Ihr direkter Zugriff auf Cloud-Workloads kann jedoch von Angreifern für ihre böswilligen Zwecke ausgenutzt werden. Die Cyberangriff auf PandaBuy, ein E-Commerce-Unternehmen, war das Ergebnis einer Ausnutzung von Sicherheitslücken in einer der von ihnen verwendeten APIs.
  • Angriffe auf die Lieferkette: Angreifer können leicht auf Tools oder Anwendungen von Drittanbietern abzielen, die Unternehmen möglicherweise einsetzen, ohne bestimmte sicherheitsrelevante Details zu überprüfen. Eine unsachgemäße Software-Stückliste (SBOM) kann beispielsweise bestimmte Abhängigkeiten verbergen, die von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden können. Der Cyberangriff auf SolarWinds im Jahr 2020 ist ein Paradebeispiel dafür, wie Software-Lieferketten aufgrund von Schwachstellen ausgenutzt werden können.
  • Insider-Bedrohungen: Insider-Bedrohungen ist ein weiter gefasster Begriff, der die anderen in dieser Liste genannten Bedrohungen umfassen kann, die jedoch auf Insider-Zugriffsrechten beruhen. Akteure innerhalb des Unternehmens können Cloud-Workloads wissentlich oder unwissentlich Sicherheitsrisiken aussetzen, die zu schädlichen Angriffsvorfällen führen können. Ein aktuelles Beispiel hierfür ist ein Vorfall in Singapur, bei dem ein verärgerter ehemaliger Mitarbeiter als Vergeltung für seine Kündigung wichtige Geschäftsdaten gelöscht hat. Der Vorfall ist ein klassisches Beispiel für unkontrollierte Zugriffsrechte.

Herausforderungen bei der Sicherung von Cloud-Workloads

Wir verstehen nun die Bedrohungen für Cloud-Workloads. Doch selbst mit den besten Absichten ist die Sicherung von Cloud-Workloads kein Kinderspiel. Ihre Skalierbarkeit, ihre Dynamik und ihre DevOps-gesteuerte Leistung können Sicherheitsteams leicht überrumpeln. Hier sind einige Herausforderungen, die die Sicherheit von Cloud-Workloads kompliziert machen.

  • Geteilte Verantwortung: In Cloud-Umgebungen, insbesondere in Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen, sind mehrere Teams und Einheiten für unterschiedliche Aufgaben zuständig. Diese geteilte Verantwortung führt aus Sicherheitsperspektive oft zu Lücken in der Rechenschaftspflicht, was es schwieriger macht, alle Bereiche der Cloud-Workload-Sicherheit abzudecken.
  • Dynamische Workloads: Die Anwendungen, Daten, Netzwerke und anderen Cloud-Workloads selbst sind dynamisch. Sie müssen flexibel auf Datenverkehrsanforderungen, Benutzererfahrungsbedürfnisse und Leistungsqualitätsanforderungen reagieren können. Diese Dynamik macht es für Sicherheitsteams schwierig, mit traditionellen Sicherheitsmodellen Schritt zu halten.
  • Integrationsherausforderungen: Kompatibilitätsprobleme können häufig zu Hindernissen bei der Integration verschiedener Sicherheitstools für Überwachung, Untersuchung und Reaktion führen. Dies erschwert die Echtzeit-Erkennung und -Reaktion auf Cloud-Sicherheitsvorfälle.
  • Ressourcenbeschränkungen: Die Sicherung von Cloud-Workloads erfordert qualifizierte Teams, kompetente Tools und wichtige Technologien. Die Verwaltung dieser Ressourcen unter Berücksichtigung priorisierter Schwachstellen und interner organisatorischer Einschränkungen kann eine Herausforderung darstellen.
  • Herausforderungen bei der Compliance: Der Umgang mit der Cloud führt oft dazu, dass Workloads an verschiedenen geografischen Standorten mit jeweils eigenen regulatorischen Normen verwaltet werden müssen. Das Compliance-Management kann für Sicherheitsteams schwierig sein, wenn sie keine sorgfältige Strategie dafür entwickeln.

Best Practices für den Schutz von Cloud-Workloads

Für einen zuverlässigen Schutz von Cloud-Workloads müssen Unternehmen Praktiken einführen, die auf Echtzeit-Bedrohungserkennung, proaktive Sicherheitsmaßnahmen und eine tiefere Transparenz in Cloud-Umgebungen ausgerichtet sind. Hier sind einige Vorgehensweisen, die all dies gewährleisten:

  • Automatisierte Erkennung von Bedrohungen: Cloud-Umgebungen verarbeiten große Datenmengen, die mit manuellen Sicherheitsmaßnahmen nicht bewältigt werden können. Automatisierungstools zur Erkennung von Bedrohungen sorgen dafür, dass kritische Cloud-Workloads ständig und aufmerksam auf sicherheitsrelevante Abweichungen wie ungewöhnliche Anmeldeversuche, Massendatenübertragungen, plötzlichen hohen Netzwerkverkehr und vieles mehr überwacht werden.
  • Prioritätsbasiertes Schwachstellenmanagement: Durch die Priorisierung von Schwachstellen wird der gesamte Sicherheitsapparat entlastet. Schwachstellen können unter anderem anhand ihrer Schwere, ihrer potenziellen Auswirkungen und der Wahrscheinlichkeit ihrer Ausnutzung priorisiert werden. Die Priorisierung von Schwachstellen hilft auch dabei, die CWP-Strategien für individuellere Sicherheitsmaßnahmen zu kontextualisieren.
  • Unnachgiebige Zugriffskontrolle: CWP-Lösungen müssen bei der Zugriffskontrolle Zero Trust bieten. Strenge rollenbasierte Zugriffs- und Least-Privilege-Richtlinien können dazu beitragen, die Gefährdung von Cloud-Workloads durch böswillige Versuche zu begrenzen.
  • Achtsames Konfigurationsmanagement: Das Konfigurationsmanagement muss Sicherheitsprioritäten berücksichtigen. Automatisierte Tools für das Konfigurationsmanagement müssen Sicherheits- und Compliance-Standards einhalten, darunter Datenschutz, Protokollierung und die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), Service Organization Controls (SOC) 2 und anderen.
  • Hohe Transparenz: Ohne klare Einblicke in Cloud-Anwendungen, Daten, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und andere Cloud-Workloads sowie die damit verbundenen Aktivitäten ist jede CWP-Strategie praktisch nutzlos. Eine hohe Transparenz der Workloads hilft unter anderem bei der zentralisierten Überwachung, der proaktiven Erkennung von Bedrohungen und der wachsamen Telemetrie.

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Vorteile der Implementierung von Cloud Workload Protection-Lösungen

CWP-Lösungen verbessern im Wesentlichen die allgemeine Sicherheitslage von Cloud-Ressourcen. Diese Lösungen kümmern sich um verschiedene Aspekte der Cloud Workload-Sicherheit und bieten folgende Vorteile:

  • Reduzierte Angriffsfläche: Sie reduzieren den exponierten Bereich in der Cloud-Umgebung, der für externe oder interne Bedrohungen anfällig sein kann. Mit Hilfe von Funktionen wie Mikrosegmentierung, Zugriffskontrolle, Echtzeit-Bedrohungserkennung und mehr können CWP-Lösungen potenzielle Angriffe blockieren.
  • Verbesserte Transparenz: CWP-Lösungen bieten eine zentralisierte Transparenz verschiedener Leistungs- und Sicherheitsaspekte von Cloud-Workloads. Mit Funktionen wie zentralisierten Dashboards und kontextbezogenen Protokollen können sie sogar in stärker verteilten Umgebungen wie Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen für Transparenz sorgen.
  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Effektive CWP-Lösungen bieten automatisierte Funktionen für Compliance-Prüfungen und Konfigurationsaudits. Diese Tools überwachen kontinuierlich die Cloud-Workloads, um potenzielle Abweichungen von Standards wie DSGVO, HIPAA, PCI DSS und anderen zu melden. Sie können auch detaillierte Auditberichte für zukünftige Sicherheitsstrategien erstellen.
  • Anpassbare Sicherheit: Flexibilität ist ein wesentliches Merkmal jeder Sicherheitslösung, einschließlich CWP. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Sicherheitsanforderungen. Auf dieser Grundlage können diese Lösungen unter anderem dazu beitragen, maßgeschneiderte Zugriffskontrollen, branchenspezifisches Compliance-Management und Sicherheit entsprechend den Skalierbarkeitsanforderungen einzuhalten.
  • Datenintegrität und Vertraulichkeit: Lösungen zum Schutz von Cloud-Workloads gewährleisten den Datenschutz durch Methoden wie Geheimnisverwaltung, Verschlüsselung, Echtzeitüberwachung und mehr. Durch die Verhinderung von unbefugtem Zugriff oder Manipulationen an kritischen Daten stellen diese Lösungen sicher, dass die Daten über verschiedene Cloud-Workloads hinweg zuverlässig und sicher sind.

Sicherung vielfältiger Cloud-Umgebungen mit CWP

CWP-Lösungen müssen flexibel auf die funktionalen und betrieblichen Anforderungen verschiedener Cloud-Umgebungen reagieren und diese gleichzeitig schützen. Die Sicherheitsmaßnahmen dürfen die Leistung dieser Cloud-Umgebungen nur minimal oder gar nicht beeinträchtigen.

Sicherheit für Multi-Cloud-Umgebungen mit CWP

Schutztools für Multi-Cloud-Workloads müssen den Anforderungen an Interoperabilität, zentralisierte Überwachung und einheitliche Sicherheitsmaßnahmen entsprechen.

  • Zentralisiertes Sicherheitsmanagement: CWP-Lösungen können Multi-Cloud-Umgebungen mit zentralisierten Sicherheitsmanagementfunktionen wie Dashboards, Protokollierung, Sicherheitsberichten und mehr schützen. Dies trägt dazu bei, eine konsistente Sicherheitslage über verschiedene Cloud-Dienste und Workloads hinweg zu gewährleisten.
  • Interoperabilität: CWP-Lösungen ermöglichen interoperable Sicherheitsfunktionen über mehrere Cloud-Umgebungen hinweg. Sie tragen dazu bei, die von Unternehmen festgelegten standardisierten Sicherheitsrichtlinien und Interaktionsprotokolle einzuhalten. Dies gewährleistet auch eine reibungslose Implementierung von Cloud-Sicherheit für diese Workloads, ohne dass einzelne Anbieter Probleme verursachen.
  • Plattformübergreifende Compliance: Multi-Cloud-Umgebungen erfordern besondere Aufmerksamkeit beim Compliance-Management, da mehrere Cloud-Anbieter beteiligt sind. CWP-Lösungen für Multi-Clouds helfen Unternehmen dabei, die unterschiedlichen regulatorischen Rahmenbedingungen der verschiedenen Cloud-Plattformen einzuhalten.
  • Datenschutz: In Multi-Cloud-Umgebungen fließen Daten häufig für verschiedene Vorgänge zwischen Cloud-Plattformen. Eine effektive CWP-Lösung bietet Schutzfunktionen wie die Verwaltung von Lebensgeheimnissen, temporäre Anmeldedaten und Verschlüsselung, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Sicherung von Hybrid-Cloud-Umgebungen mit CWP

CWP-Lösungen für Hybrid-Cloud-Umgebungen müssen die integrierten Abläufe zwischen der lokalen Infrastruktur und öffentlichen Clouds berücksichtigen. Dieser ausgewogene Sicherheitsansatz kann durch die folgenden Funktionen gewährleistet werden:

  • Sicherheit für öffentliche Clouds: Öffentliche Clouds sind anfälliger für unbefugten Zugriff und müssen daher entsprechend sicher behandelt werden. CWP-Lösungen helfen dabei, Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) und kontinuierliche Schwachstellenbewertung für diese Cloud-Workloads durchzusetzen.
  • Sicherheit für Private Clouds: CWP-Lösungen für Private Clouds gewährleisten den Schutz der lokalen Rechenzentren und dedizierten Workloads. Sie bieten Funktionen wie Zugriffskontrollen, Bedrohungsinformationen und automatisierte Reaktionen auf Bedrohungen zum Schutz privater Cloud-Umgebungen.
  • Integrierte Sicherheitsscans: Die Migration von Workloads zwischen öffentlichen und privaten Clouds kann zu Sicherheitslücken führen. CWP-Lösungen können dabei helfen, diese Workloads vor und während der Migration auf Schwachstellen zu scannen. Funktionen wie Containerscans, IaC-Scans und andere Schwachstellenscans können dabei helfen, Bedrohungen in Hybrid-Clouds proaktiv zu identifizieren.
  • Maßgeschneiderter Datenschutz: CWP-Lösungen bieten flexible Funktionen, die sich an unterschiedliche Sicherheitsanforderungen für Geschäftsdaten anpassen lassen. Unabhängig davon, ob sie in einer privaten oder öffentlichen Cloud eingesetzt werden, bieten diese Lösungen Funktionen wie Datenmaskierung, Tokenisierung, Compliance-Management und vieles mehr.

So wählen Sie die richtige Cloud Workload Protection Platform (CWPP)

Die Auswahl der richtigen Cloud Workload Protection Platform (CWPP) erfordert die zufriedenstellende Erfüllung der folgenden Anforderungen:Echtzeitschutz

  • Kontinuierliche Überwachung aller Cloud-Workloads zur Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen
  • Skalierbarkeit der Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen für Umgebungen mit hohem Datenverkehr
  • Einfache Integration mit Cloud-nativen Sicherheitstools

Umfassende Transparenz

  • Zentrale Überwachung und benutzerdefinierte Protokollierung für maximale Transparenz
  • Einblicke auf Anwendungsebene in den Sicherheitsstatus verschiedener Workloads
  • Anpassbare Warnmeldungen bei verdächtigen Aktivitäten
  • Einblicke in Zugriffsmuster und Identitätsverhalten

Schutz verschiedener Cloud-Umgebungen

  • Multi-Cloud-Schutz
  • Hybrid-Cloud-Schutz
  • Schutz für Cloud-native Tools, darunter Kubernetes, Docker und mehr
  • Unterstützung für verschiedene Cloud-Architekturen

KI-gestützte Bedrohungsinformationen

  • Maschinelle Lernmodelle zur Erkennung von Bedrohungen
  • Datenanalysefunktionen für proaktive Sicherheitsmaßnahmen
  • Analyse des Workload-Verhaltens, einschließlich Zugriffsversuchen und Netzwerkverkehr

Anpassung an DevOps

  • Integration mit Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)
  • Infrastructure as Code (IaC)-Scans Funktionen
  • Container-Sicherheitsfunktionen
  • Automatisierte Schwachstellenscans

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Wie Cloud Workload Protection in DevOps integriert wird

Die Sicherheitslösungen von CWP müssen in den gesamten Softwareentwicklungszyklus eingebettet werden, um sicherzustellen, dass die Softwarelösung vor der Bereitstellung auf alle Sicherheitsprobleme überprüft wird. Dies erfordert eine nahtlose Integration von CWP in DevOps und damit auch in CI/CD-Pipelines. Das bedeutet Folgendes:

  • Integration in CI/CD-Pipelines: In erster Linie müssen die CWP-Lösungen in die CI/CD-Pipelines integriert werden, um sicherzustellen, dass automatisierte Sicherheitsprüfungen für die Codeerstellung, Codetests und Codeintegration sowie andere Aspekte des Software-Lebenszyklus durchgeführt werden können.
  • Automatisiertes Scannen nach Schwachstellen: Um sicherzustellen, dass die CWP-Prozesse die CI/CD-Workflows nicht stören, müssen die Schwachstellenscans automatisiert werden. Eine kontinuierliche Überprüfung des Anwendungscodes, der Container, der IaC-Vorlagen und anderer Cloud-Workloads würde dazu beitragen, den Sicherheitsprozess mit DevOps in Einklang zu bringen.
  • Shift-Left-Sicherheit: Um sicherzustellen, dass Sicherheitslücken vor der Bereitstellung erkannt und behoben werden, muss CWP die Sicherheitsprozesse bereits in den frühen Phasen des Software-Lebenszyklus einbeziehen. Mit Shift-Left-Lösungen gewährleistet CWP die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen wie unsicheren APIs, fest codierten Geheimnissen oder veralteten Abhängigkeiten bereits während der Build-Phase.
  • Laufzeitschutz für Bereitstellungen: Eine auf DevOps abgestimmte Cloud-Workload-Sicherheit muss auch eine ständige Überwachung der Workloads gewährleisten, um Laufzeitsicherheitsprobleme proaktiv zu beseitigen. Um Risiken wie Privilegieneskalation oder Container-Ausbrüche zu vermeiden, müssen CWP-Lösungen Sicherheitsfunktionen für den Laufzeitschutz bieten.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Automatisierte Sicherheitsprüfungen können zwar die CI/CD-Pipelines schützen, sind aber auch notwendig, um potenzielle Sicherheitslücken zu schließen, die durch DevOps-Teams verursacht werden. Damit CWP wirklich in DevOps integriert werden kann, müssen seine rollenbasierten Zugriffskontrollfunktionen den Zugriff von DevOps-Teams auf kritische Cloud-Workloads einschränken.

Zukünftige Trends im Bereich Cloud Workload Protection

Im Jahr 2023 wuchs der Markt für Cloud-Workload-Schutz mit einer CAGR von 24,4 % und einem geschätzten Wert von rund 6,7 Milliarden US-Dollar. Dies deutet darauf hin, dass CWP sich zu einer zuverlässigen Option für Cloud-Sicherheit entwickelt, ähnlich wie CNAPP, CSPM, XDR und mehr.

Darüber hinaus die einfache Integration von CWP-Lösungen in DevOps macht sie zu einem geeigneten Kandidaten, um die DevSecOps-Trends aufzugreifen. Mit seiner Fähigkeit, Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen zu schützen, verfügt CWP über die praktischen Voraussetzungen, um sich in der Cloud-Sicherheitslandschaft zu behaupten und gleichzeitig CISOs und anderen Entscheidungsträgern in Unternehmen zuverlässige Sicherheitsfunktionen zu bieten.

Insgesamt wird CWP mit seiner umfassenden Transparenz, Echtzeit-Bedrohungserkennung und proaktiven Sicherheitsreaktionen eine dauerhafte Präsenz auf dem Markt für Softwaresicherheit haben.

Fazit

Die Dynamik der Cloud ist unerlässlich, um die digitalen Ambitionen von Führungskräften für ihre Produkte und Dienstleistungen zu erfüllen. Cloud Workload Protection (CWP) wird zum Schutzengel dieser Dynamik, indem es sicherstellt, dass alle Container, Datenbanken, Netzwerke, Anwendungen und andere Cloud-Workloads rundum geschützt sind. Durch umfassende Transparenz, Echtzeitschutz und erweiterte Bedrohungsinformationen für verschiedene Arten von Cloud-Umgebungen, einschließlich Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, helfen CWP-Lösungen nicht nur bei der Erkennung potenzieller Bedrohungen, sondern auch bei der proaktiven Reaktion darauf.

Wenn Sie CWP effektiv für Ihre Sicherheitsanforderungen implementieren möchten, müssen Sie zunächst Ihre eigene Cloud-Infrastruktur verstehen, die Bedrohungen für Ihr Unternehmen bewerten und die für Ihr Unternehmen geeignete CWP-Lösung auswählen. Außerdem ist es wichtig, dass CWP Ihre bestehenden DevOps-Prozesse beibehält und sich in diese integriert.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie diese Bewertungen vornehmen und die richtige CWP-Lösung auswählen sollen, können Sie sich für eine KI-gesteuerte, agentenlose Cloud-Sicherheitslösung wie SentinelOne Singularity Cloud Security>. Mit SentinelOne profitieren Sie nicht nur von KI-gestütztem Cloud-Workload-Schutz in Echtzeit, sondern auch von anderen Aspekten der Cloud-Sicherheit wie CSPM, CNAPP, IaC-Scanning und mehr.

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FAQs

Cloud Workload Protection (CWP) ist ein Sicherheitsansatz, mit dem Unternehmen verschiedene Anwendungen, Datenbestände und Container in Cloud-Umgebungen schützen können. Das Ziel von CWP ist es, sicherzustellen, dass die Cloud-Umgebungen kontinuierlich überwacht werden, damit potenzielle Bedrohungen oder Abweichungen von den gewünschten Sicherheitsrichtlinien proaktiv erkannt, untersucht und neutralisiert werden können.

Sowohl CWP als auch CSPM (Cloud Security Posture Management) spielen eine wichtige Rolle für die Cloud-Sicherheit, der Unterschied liegt jedoch in ihrem Schwerpunktbereich. Während CSPM sich auf den umfassenden Schutz von Cloud-Umgebungen konzentriert, liegt der Schwerpunkt von CWP eher auf Cloud-Workloads wie Anwendungen, Datenbanken, Containern und mehr.

Aufgrund ihrer unterschiedlichen Eigenschaften haben Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen unterschiedliche Sicherheitsanforderungen. CWP ist flexibel genug, um sich an ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen anzupassen. Es kann dazu beitragen, dass Multi-Cloud-Infrastrukturen selbst in verteilten Umgebungen eine umfassende Transparenz erreichen. Außerdem kann es Hybrid-Clouds dabei unterstützen, kontinuierliche Scans ihrer öffentlichen und privaten Cloud-Workloads durchzuführen.

Cloud-Workload-Schutz bezieht sich auf die Sicherheit von Workloads während ihres gesamten Lebenszyklus. Laufzeitschutz konzentriert sich hingegen nur auf die Workloads, die bereits bereitgestellt wurden. Beide bieten zwar Echtzeit-Erkennung und -Reaktion auf Bedrohungen, CWP hat jedoch einen größeren Anwendungsbereich.

Eine Cloud-Workload bezieht sich auf jede Aufgabe oder Anwendung, die aktiv auf der Cloud-Infrastruktur ausgeführt wird. Zu den wichtigsten Cloud-Workloads gehören:

  • Cloud-Anwendungen
  • Datenbanken
  • Container
  • Netzwerktools

Die größten Bedrohungen für Cloud-Workloads sind ebenso wichtig wie die größten Bedrohungen für die Cloud-Infrastruktur. Dazu gehören Fehlkonfigurationen, unsichere APIs, Risiken in der Lieferkette, Insider-Bedrohungen und vieles mehr.

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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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