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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Cloud Workload Sicherheit

Was ist Cloud-Workload-Sicherheit? Vorteile und Best Practices

Cloud-Workload-Sicherheit ist für den Schutz Ihrer Anwendungen, Daten und Infrastruktur in der Cloud unerlässlich. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Komponenten, Vorteile und Best Practices zur Sicherung von Cloud-Workloads.

Autor: SentinelOneRezensent: Cameron Sipes

Die Cloud-Technologie bietet Unternehmen beispiellose Möglichkeiten und Flexibilität, um ihre Geschäftstätigkeit schnell zu skalieren. Die Arbeit mit Cloud-Diensten ist jedoch auch mit Sicherheitsherausforderungen verbunden, deren Bewältigung mit zunehmender Skalierung immer komplexer wird. IBM hat herausgefunden, dass die durchschnittlichen Kosten für eine Verletzung der Cloud-Datensicherheit bei 5,17 Millionen US-Dollar liegen. Im Cloud-Ökosystem ist die Cloud-Workload-Sicherheit das primäre Ziel für Cyberangriffe. Durch das Eindringen in Cloud-Workloads werden wertvolle und sensible Daten wie Kundeninformationen, geistiges Eigentum und geschäftskritische Anwendungen zugänglich.

Angreifer nutzen diese Daten aus und halten sie gegen Lösegeld zurück. Nach solchen Sicherheitsverletzungen können Unternehmen mit schweren rechtlichen Strafen wegen Nichteinhaltung von Vorschriften rechnen, was den Ruf des Unternehmens schädigen und das Vertrauen der Kunden erheblich untergraben kann.

Um ihre kritische Cloud-Infrastruktur zu schützen, investieren Unternehmen in Sicherheitssysteme für Cloud-Workloads. Die Untersuchung von Cyber Security Hub zeigt, dass 28 % der Befragten 21 bis 30 % ihres Cybersicherheitsbudgets für Cloud-Sicherheit aufwenden und 26 % 11 bis 20 % ihres Budgets für Cloud-Sicherheit bereitstellen.

Nachdem Sie nun wissen, dass Unternehmen stark in diesen Bereich investieren, ist es an der Zeit, tiefer in die Materie einzusteigen. Wir führen Sie durch die Funktionsweise der Cloud-Workload-Sicherheit und stellen Ihnen Best Practices vor, mit denen Sie Sicherheitsrisiken effektiv eindämmen können.

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

Cloud-Workload-Sicherheit schützt Anwendungen, Daten und Infrastrukturen, die moderne Unternehmen in cloudbasierten Umgebungen unterstützen. Sie verfolgt einen mehrschichtigen Ansatz zum Schutz von virtuellen Maschinen, Containern, serverlosen Funktionen und Datenbanken vor Cyberbedrohungen.

Wichtige Komponenten:

  • Erkennung und Transparenz: Cloud-Workload-Sicherheitssysteme scannen und überwachen alle aktiven Workloads umfassend hinsichtlich ihrer Vorgänge wie Zugriffskontrollen, Netzwerkverkehr, Benutzeraktivitäten und Ressourcennutzungsmuster, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen. Durch die Transparenz ihrer Vorgänge können Sicherheitsmanager potenzielle Angriffsvektoren lokalisieren und schnell Firewalls und Intrusion-Detection-Systeme einrichten sowie Verschlüsselungen implementieren, um sensible Daten zu schützen.
  • Risikobewertung und -minderung: Sicherheitslösungen bewerten die mit Workloads verbundenen Risiken und geben Empfehlungen zur Minderung potenzieller Bedrohungen. Dazu gehört die Identifizierung von Fehlkonfigurationen und Schwachstellen, die, wenn sie übersehen werden, zu einer unsachgemäßen Einrichtung von Zugriffskontrollen und zur Öffnung von Schwachstellen für verbundene Systeme in der Cloud-Infrastruktur führen können.
  • Integration mit DevOps: Die Sicherheit von Cloud-Workloads wird häufig in DevOps-Prozesse integriert, um sicherzustellen, dass die Sicherheit während des gesamten Anwendungslebenszyklus, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung, eingebettet ist.

Die rasche Migration von Workloads in die Cloud hat zu einer erheblichen Zunahme der Angriffe auf die Cloud geführt, sodass Cloud-Workload-Sicherheit zu einer Notwendigkeit geworden ist.

Warum brauchen wir Cloud-Workload-Sicherheit?

Aufgrund der dezentralen Natur des Cloud-Ökosystems stehen Sicherheitsmanager vor anderen Herausforderungen als bei lokalen Infrastrukturen wie Servern, Speichernetzwerken und Rechenzentren vor Ort. Aus diesem Grund müssen Sie gezielt daran arbeiten, effektive Sicherheitssysteme für Cloud-Workloads aufzubauen.

Lösung für erhöhte Anfälligkeit gegenüber Angriffen

Mit der zunehmenden Verlagerung von Unternehmen in die Cloud nehmen auch die Angriffsvektoren zu. Im Vergleich zu herkömmlichen lokalen Systemen sind Cloud-Workloads über verschiedene Umgebungen verteilt, wodurch sie anfälliger für Angriffe sind.

Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das mehrere Cloud-Anbieter nutzt, mit Bedrohungen konfrontiert sein, die verschiedene Umgebungen betreffen, sodass es notwendig ist, seine verteilten Systeme durch einen effizienten Mechanismus zur Cloud-Workload-Sicherheit zu schützen.

Bessere Transparenz und Kontrolle

Herkömmliche Sicherheitstools, die diese Aufgabe erfüllen, versagen oft in dynamischen Umgebungen wie der Cloud, da ihre Funktionen nur zur Überwachung einer bestimmten Gruppe von Servern mit festen IP-Adressen und konsistenten Verkehrsmustern geeignet sind.

Cloud-Workload-Sicherheitslösungen wurden speziell für die verteilte Natur des Cloud-Ökosystems entwickelt, in dem sich IP-Adressen aufgrund der Bereitstellung und Entziehung von Ressourcen wie virtuellen Maschinen und Containern ändern und der Datenverkehr schnell skaliert. Für Cloud-Workloads entwickelte Sicherheitssysteme gewährleisten vollständige Transparenz aller derartigen Ereignisse, wodurch Gefahren schneller erkannt und bekämpft werden können.

Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das eine Hybrid-Cloud betreibt. Es benötigt effektive Cloud-Workload-Sicherheitslösungen, um alle Aktivitäten innerhalb seiner Plattform zu überwachen und so potenzielle Bedrohungen schnell zu erkennen und zu entschärfen.

Leistung aufrechterhalten, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen

Sicherheitslösungen müssen sich an die Sicherheitsanforderungen des Unternehmens anpassen lassen. Daran führt kein Weg vorbei. Wenn Sie möchten, dass die Cloud-Infrastruktur Ihres Tech-Startups schnell wächst, darf es zu keinem Zeitpunkt zu Verzögerungen kommen, selbst wenn Maßnahmen zur Stärkung der Systemsicherheit implementiert werden.

Moderne Cloud-Workload-Sicherheit wurde entwickelt, um maximalen Schutz zu bieten und gleichzeitig die effektive Funktion Ihrer Systeme zu gewährleisten, sodass das Tempo und die Flexibilität unterstützt werden, die moderne DevOps erfordern.

Wie funktioniert Cloud-Workload-Sicherheit?

IT-Teams und Sicherheitsexperten müssen lernen, Strategien für die Cloud-Workload-Sicherheit zu implementieren. Dies kann ihnen dabei helfen, Best Practices zu entwickeln und die richtigen Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, um Risiken zu reduzieren und die Compliance zu gewährleisten. Cloud-Workload-Sicherheit funktioniert über mehrere wichtige Mechanismen:

  • Workload-Segmentierung: Dabei werden Anwendungs-Workloads in kleinere Segmente unterteilt, um eine einfachere und sicherere Überprüfung des Datenverkehrs zu ermöglichen. Durch die Segmentierung von Workloads können Unternehmen diese besser verwalten und sichern und so das Risiko von unbefugten Zugriffen oder Datenverletzungen verringern.
  • Kontinuierliche Überwachung und Schutz: Cloud-Workload-Sicherheitslösungen überwachen Workloads kontinuierlich auf Schwachstellen und Bedrohungen. Dazu gehört auch der Laufzeitschutz, der sicherstellt, dass Anwendungen und ihre zugrunde liegenden Komponenten während der Ausführung sicher sind.
  • Sicherheitskonfiguration und -verwaltung: Mit Cloud-Workload-Sicherheitslösungen können Sie Zugriffskontrollen richtig konfigurieren, Intrusion-Detection-Systeme einrichten, Vorschriften einhalten, Schwachstellen minimieren und das Risiko von Verstößen reduzieren.
  • Proaktive und reaktive Maßnahmen: Eine effektive Cloud-Workload-Sicherheit umfasst sowohl proaktive Maßnahmen wie sichere Konfiguration und Bereitstellung als auch reaktive Maßnahmen wie die Überwachung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit. Indem sie sicherstellen, dass Sicherheit in den gesamten Lebenszyklus von Cloud-Workloads integriert ist, machen diese Lösungen Ihren Cloud-Betrieb widerstandsfähiger.

Wichtige Vorteile der Cloud-Workload-Sicherheit

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Unternehmen so viel Wert auf Cloud-Workload-Sicherheit legen? In diesem Abschnitt erfahren Sie warum. Ganz gleich, ob Sie Ihre Effizienz verbessern oder Ihre Daten schützen möchten – wenn Sie diese Vorteile kennen, können Sie besser argumentieren, warum Sie die Sicherheit Ihrer Cloud-Workloads verbessern sollten.Cloud-Sicherheit zu verbessern.

  • Geringere Komplexität: Die Verwaltung von Cloud-Umgebungen kann aufgrund ihrer Dynamik und der miteinander verbundenen Dienste manchmal komplex sein. Die Cloud-Workload-Sicherheit vereinfacht dies, indem sie eine einheitliche Ansicht der Workloads bietet, sodass IT-Teams weniger Zeit mit dem Jonglieren mehrerer Tools zur Überwachung der Workloads verbringen müssen und sich stattdessen auf die Verbesserung der Systemarchitektur, die Verbesserung der Datenverwaltung und die Förderung der allgemeinen Sicherheit ihres Unternehmens konzentrieren können.
  • Verbesserte Erkennung von Bedrohungen: Die meisten herkömmlichen Tools haben Schwierigkeiten, mit der Identifizierung und Erfassung von Bedrohungen Schritt zu halten. Cloud-Workload-Sicherheitsplattformen verwenden kontinuierliche Lernmodelle, um Anomalien im Netzwerkverkehr, im Benutzerverhalten und in historischen Bedrohungsmustern besser zu überwachen und zu erkennen als ältere Systeme, die auf statischen Regeln und signaturbasierten Erkennungsmethoden beruhen. Darüber hinaus reduzieren diese Tools die Notwendigkeit für Sicherheitsexperten, ihre Plattformen manuell mit Angriffssignaturen zu aktualisieren. Kontinuierliche Lernmodelle identifizieren automatisch Anomalien und passen sich an neue Angriffsvektoren an, wie z. B. Zero-Day-Schwachstellen, ohne dass eine Signatur erforderlich ist.
  • Verbesserte Compliance: Die Einhaltung aller gesetzlichen Compliance-Anforderungen ist in der Cloud eine Herausforderung. Cloud-Workload-Sicherheitslösungen helfen IT-Teams und Sicherheitsmanagern dabei, Workloads in Echtzeit zu überwachen, Berichte zu erstellen und Prüfpfade zu automatisieren. Durch diese Maßnahmen stellen sie sicher, dass alle Ihre Cloud-Umgebungen, wie z. B. Ihre öffentlichen Clouds (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) und privaten Clouds, den verschiedenen Datenschutzgesetzen und Sicherheitsstandards entsprechen.
  • Beschleunigte Geschäftsagilität: Ein optimierter Sicherheitsprozess trägt dazu bei, das Risiko von Ausfallzeiten zu verringern, und die Cloud-Workload-Sicherheit hilft dem Unternehmen, dies effizienter zu tun. Dies hilft Unternehmen, sich selbst zu innovieren und die Welle der digitalen Transformation zu nutzen.
  • Kostenoptimierung: Eine effektive Cloud-Workload-Sicherheitslösung kann Unternehmen dabei helfen, kostspielige Datenverstöße und die Zahlung von Bußgeldern zu vermeiden. Durch die Optimierung der Ressourcenzuweisung und die Verhinderung unbefugter Zugriffe können Unternehmen ihre zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen aufrechterhalten und zu Kosteneinsparungen beitragen.


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Sicherheitsrisiken bei Cloud-Workloads

Der Großteil des Cloud-Datenverkehrs findet intern statt und umgeht damit herkömmliche Schutzmaßnahmen wie Firewalls, die in der Regel den externen Datenverkehr überwachen. Dies macht Cloud-Workloads sehr anfällig. Werfen wir einen Blick auf einige wichtige Risikofaktoren von Cloud-Workloads:

  • Offenlegung sensibler Daten: Da Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Umgebungen verteilt sind, wird die Sicherung sensibler Informationen zu einer komplexen Aufgabe. Darüber hinaus können Fehlkonfigurationen, menschliches Versagen und unzureichende Zugriffskontrollen zu Datenverletzungen führen. Unternehmen können dies verhindern, indem sie Daten verschlüsseln, strenge Zugriffskontrollen durchsetzen und Konfigurationen regelmäßig überprüfen. Der Einsatz von Cloud-nativen Sicherheitstools zur Automatisierung von Compliance-Prüfungen und Echtzeit-Warnmeldungen ist ebenfalls hilfreich.
  • Insider-Bedrohungen: Mitarbeiter mit Cloud-Zugriff können unbeabsichtigt oder böswillig Daten gefährden. Das Potenzial für Datenverlust oder -diebstahl aufgrund missbräuchlich genutzter Berechtigungen ist sehr viel größer. Die einzige Lösung hierfür ist die Befolgung des Prinzips der geringsten Berechtigungen. Mit Sicherheitsprotokollen, die unter Berücksichtigung dieser Prinzipien erstellt wurden, stellen Unternehmen sicher, dass Mitarbeiter nur auf Daten und Systeme zugreifen können, die für ihre Aufgaben erforderlich sind. Darüber hinaus können durch regelmäßige Überwachung und Überprüfung der Benutzeraktivitäten in Verbindung mit Identitäts- und Zugriffsmanagement-Lösungen (IAM), dazu beitragen, unbefugte Zugriffe zu erkennen und zu verhindern.
  • Cyberkriminelle: Cloud-Umgebungen sind aufgrund ihrer enormen Ressourcen und ihres Potenzials für erhebliche Auswirkungen attraktive Ziele für Cyberkriminelle. Diese Kriminellen nutzen Schwachstellen aus, um Daten zu stehlen, den Betrieb zu stören oder Organisationen zu erpressen. Unternehmen müssen Intrusion Detection Systeme (IDS) und Security Information and Event Management (SIEM) in ihre Sicherheitsstrategien einbeziehen.

Um solche Risiken zu mindern und sich zu schützen, können Unternehmen eine umfassende Strategie für die Workload- und Netzwerksicherheit verfolgen.

Wichtige Anforderungen an eine Cloud-Workload-Sicherheitsplattform

Eine robuste Cloud-Workload-Sicherheitssoftware ist eine wesentliche Voraussetzung für den Schutz jedes modernen Unternehmens, das Cloud-Workloads nutzt. Um Ihre Cloud-Aktivitäten effektiv zu verwalten und zu schützen, muss Ihre Sicherheitsplattform über die folgenden Funktionen verfügen.

  • Transparenz und Erkennung von Bedrohungen: Plattformen wie SentinelOne’s Singularity Cloud Workload Security bieten umfassende Transparenz über Cloud-Workloads, identifizieren Schwachstellen und erkennen Bedrohungen in Echtzeit. Diese Software umfasst auch die Möglichkeit, den Netzwerkverkehr, das Anwendungsverhalten und die Benutzerzeit zu überwachen.
  • Workload-Schutz: Sie sollte über robuste Schutzfunktionen gegen eine Reihe von Bedrohungen verfügen, darunter Malware, Ransomware und Zero-Day-Angriffe. Neben den grundlegenden Funktionen sollte es auch Laufzeitschutz bieten, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, sobald sie auftreten. Dies kann Unternehmen die Fähigkeit garantieren, jede Art von Bedrohung zu bekämpfen.
  • Compliance und Governance: Es sollte Unternehmen dabei helfen, Branchenstandards und die erforderlichen Compliance-Richtlinien zu erfüllen. Software wie Singularity Cloud Workload Security von SentinelOne bietet Tools für die Verwaltung von Compliance, Sicherheitsrichtlinien und Konfigurationen und ist somit ein großer Gewinn für Unternehmen.
  • Integration und Automatisierung: Durch die nahtlose Integration in bestehende Systeme und Tools können Routineaufgaben automatisiert, der manuelle Aufwand reduziert und die Reaktionsfähigkeit verbessert werden. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Aufrechterhaltung eines effektiven Sicherheitssystems für den Betrieb.
  • Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Durch die kontinuierliche Überwachung von Cloud-Umgebungen kann Software wie Singularity Cloud Workload Security von SentinelOne Unternehmen dabei helfen, Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren. Dies liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Sicherheitslage.

Singularity Cloud Workload Security von SentinelOne bietet umfassenden Laufzeitschutz für Server, virtuelle Maschinen und Container in AWS, Azure, Google Cloud und privaten Clouds.

Da es in der Praxis getestet und optimiert wurde, erkennt es Bedrohungen effektiv und reagiert in Echtzeit darauf. Als bewährte Sicherheitssoftware in verschiedenen Umgebungen genießt es das Vertrauen weltweit führender Unternehmen. Singularity ermöglicht es Unternehmen, ihre Cloud-Workloads zuverlässig zu schützen.

Best Practices für Cloud-Workload-Sicherheit

Um sich vor modernen Bedrohungen zu schützen, ist ein umfassender und proaktiver Ansatz zur Sicherung der Cloud-Workloads erforderlich. Dieser Ansatz kann nur durch das Verständnis von Best Practices zur Verbesserung der Sicherheit erreicht werden.

  1. Kontinuierliche Transparenz priorisieren: Die ständige Überwachung von Cloud-Umgebungen ist ein entscheidender Faktor für die Erkennung eingehender Bedrohungen. Mit einer effektiven Cloud-Workload-Management- und Sicherheitssoftware können Unternehmen in Echtzeit Einblick in Workloads, Netzwerke und Benutzeraktivitäten erhalten. Dies ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Anomalien und potenziellen Bedrohungen.
  2. Implementieren Sie ein Zero-Trust-Modell: Eine Zero-Trust-Architektur kann das Sicherheitsparadigma von implizitem Vertrauen zu kontinuierlicher Verifizierung verlagern. Durch die Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen und die Annahme einer "Breach Mentality" können Unternehmen die Angriffsfläche erheblich reduzieren.
  3. Sichern Sie die Lieferkette: Angesichts der zunehmenden Komplexität von Software Lieferkettenerfordert der Schutz von Cloud-Workloads die Sicherung des gesamten Entwicklungslebenszyklus. Die Sicherung der Kette umfasst ein strenges Schwachstellenmanagement, Code-Signierung und sichere Softwareentwicklungsverfahren.
  4. Automatisierung nutzen: Die Automatisierung von Sicherheitsaufgaben ist für Effizienz und Effektivität unerlässlich. Tools, die die Erkennung von Bedrohungen, die Reaktion auf Vorfälle und Compliance-Prüfungen automatisieren können, sind von unschätzbarem Wert.
  5. Schulung Ihrer Mitarbeiter: Sicherheit ist eine gemeinsame Verantwortung. Mitarbeiter sollten mit dem Wissen und den Tools ausgestattet sein, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und zu melden. Regelmäßige Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein sind unerlässlich.

Wenn ein Unternehmen diese Best Practices umsetzt, kann es fortschrittliche Sicherheitslösungen nutzen, um die Sicherheit seiner Cloud-Workloads zu verbessern und Risiken effektiv zu mindern. Durch die Befolgung dieser Best Practices und die Auswahl der richtigen Cloud-Workload-Sicherheitssoftware können sie das Risiko von Sicherheitsverletzungen mindern.

SentinelOne für Cloud-Workload-Sicherheit

Die Singularity-Plattform von SentinelOne’ bietet einen robusten Schutz für Cloud-Workloads, der Unternehmen vor neuen Bedrohungen schützt. Mit seinen Endpoint-Schutzfunktionen bietet SentinelOne umfassende Transparenz und Kontrolle über cloudbasierte Workloads.

Einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von SentinelOne für die Cloud-Workload-Sicherheit sind:

  • Echtzeit-Bedrohungsmanagement: Es erkennt und reagiert in Echtzeit auf Laufzeitbedrohungen auf Servern, VMs, Containern und in Kubernetes-Umgebungen.
  • Erweiterte Bedrohungsabwehr: Unsere Plattform schützt vor komplexen Bedrohungen wie Ransomware, Zero-Day-Exploits, Crypto-Minern und dateilosen Angriffen.
  • Effiziente Überwachungsarchitektur: Sie nutzt die eBPF-Agentenarchitektur für Transparenz auf Betriebssystemebene, wodurch Kernel-Abhängigkeiten beseitigt und Kernel-Panics verhindert werden.
  • Breite Kompatibilität: Außerdem gewährleistet sie einen angemessenen Schutz für 15 Linux-Distributionen, Windows-Server aus den letzten 20 Jahren, 3 Container-Laufzeiten und Kubernetes.
  • Automatische Erkennung von Assets: Es identifiziert und sichert ungeschützte Cloud-Computing-Instanzen automatisch.

Mit SentinelOne können Unternehmen ihre Cloud-Sicherheit verbessern, Risiken reduzieren und die Geschäftskontinuität aufrechterhalten.


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Entdecken Sie in einer persönlichen Demo mit einem SentinelOne-Produktexperten, wie KI-gestützte Cloud-Sicherheit Ihr Unternehmen schützen kann.

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Verbessern Sie die Sicherheit Ihrer Cloud-Workloads: Die nächsten Schritte und wichtige Punkte, die Sie beachten sollten

Wenn Sie die wichtigsten Komponenten und Best Practices, die wir besprochen haben, verstehen und umsetzen, können Sie das Risiko von Sicherheitsverletzungen erheblich reduzieren, die Compliance verbessern und eine robuste Sicherheitslage für Ihre Cloud-Umgebung aufrechterhalten.

Beachten Sie bei der Umsetzung Ihrer Sicherheitsstrategie für Cloud-Workloads die Bedeutung einer kontinuierlichen Transparenz und proaktiven Erkennung von Bedrohungen. Unterschätzen Sie nicht den Wert eines Zero-Trust-Modells und die Notwendigkeit robuster Zugriffskontrollen – diese sind entscheidend für die Minimierung potenzieller Angriffsflächen zu minimieren. Denken Sie auch daran, dass die Sicherheit von Cloud-Workloads eine gemeinsame Verantwortung ist.

Beginnen Sie also damit, Ihre aktuellen Cloud-Sicherheitsmaßnahmen zu bewerten, Transparenz über alle Workloads hinweg herzustellen und ein Zero-Trust-Modell zu integrieren. Erwägen Sie den Einsatz fortschrittlicher Sicherheitsplattformen wie Singularity von SentinelOne, um die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen zu automatisieren und einen kontinuierlichen Schutz Ihrer Cloud-Umgebungen zu gewährleisten. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in bewährten Sicherheitsverfahren und aktualisieren Sie Ihre Sicherheitsstrategien regelmäßig, um sich an neue Bedrohungen anzupassen.

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FAQs

Cloud-Workload-Sicherheit bezieht sich auf eine Reihe von Strategien und Tools zum Schutz von Workloads wie virtuellen Maschinen, Containern und serverlosen Funktionen. Dazu gehören kontinuierliche Überwachung, Risikobewertung und proaktive Maßnahmen zum Schutz sensibler Geschäftsdaten und zur Verhinderung unbefugter Zugriffe.

Cloud-Workloads sind einer Reihe von Bedrohungen ausgesetzt, darunter Fehlkonfigurationen, unbefugter Zugriff, Datenverletzungen, Insider-Bedrohungen und Cyberangriffen wie Ransomware oder Malware. Da Cloud-Umgebungen sehr dynamisch und miteinander verbunden sind, sind diese Workloads häufig Angriffsvektoren ausgesetzt, denen herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen möglicherweise nicht ausreichend begegnen können.

Die größte Bedrohung für die Cloud-Sicherheit ist oft eine Fehlkonfiguration. Unsachgemäß eingerichtete Zugriffskontrollen, ungesicherte APIs und schlecht verwaltete Datenverschlüsselung bieten Angreifern die Möglichkeit, Schwachstellen auszunutzen, was zu Datenverletzungen, Systemkompromittierungen und Compliance-Verstößen führen kann. Die Gewährleistung einer ordnungsgemäßen Konfiguration und einer kontinuierlichen Überwachung ist der Schlüssel zur Minimierung dieser Risiken.

Ein Beispiel für eine Cloud-Workload ist eine virtuelle Maschine (VM), die auf einer Cloud-Plattform wie AWS oder Azure ausgeführt wird. Diese VM kann Geschäftsanwendungen, Datenbanken oder Dienste hosten, die kontinuierlich überwacht und gesichert werden müssen, um unbefugten Zugriff zu verhindern, den Datenschutz zu gewährleisten und die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen.

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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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