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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Code to Cloud Sicherheit

Was ist Code-to-Cloud-Sicherheit? Vorteile und Herausforderungen

Code-to-Cloud-Sicherheit steht für einen agilen Ansatz für Anwendungssicherheit in ihrer besten Form. Erfahren Sie, warum Sie Code-to-Cloud-Sicherheit einführen sollten und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Autor: SentinelOne

Code-Sicherheit ist ein proaktiver Ansatz, um zu verhindern, dass beim Schreiben des Codes Schwachstellen eingebaut werden. Angesichts der wachsenden Zahl cloud-nativer Anwendungen und der Einführung von Continuous Integration und Continuous Deployment muss die Sicherheit in jeder Phase des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) gewährleistet sein, vom Beginn bis zur Bereitstellung und Laufzeit. Hier kommt Code-to-Cloud-Sicherheit ins Spiel.

Hier konzentrieren wir uns auf die Bedeutung von Code to Cloud Security, ihre Auswirkungen auf die Sicherheitslage von Unternehmen, wie Unternehmen sie einführen können und die Best Practices zur Sicherstellung optimaler Ergebnisse.

Was ist Code-to-Cloud-Sicherheit?

Code-to- Cloud Security bezieht sich auf die Integration robuster Sicherheitsmaßnahmen in jeder Phase des Lebenszyklus einer Anwendung, vom Schreiben der ersten Codezeilen bis zum Ende der Betriebsdauer der Anwendung. Das Grundprinzip von Code to Cloud Security ist die Zusammenführung sicherer Codierungspraktiken und spezifischer Sicherheitsaspekte für Cloud-Umgebungen.

Warum ist Code-to-Cloud-Sicherheit notwendig?

Granulare Transparenz, frühzeitige Erkennung und effektive Triage sind einige der Kernfunktionen, die Code-to-Cloud-Sicherheit Unternehmen bietet. Im Vergleich zum traditionellen, isolierten Ansatz der Cyberabwehr ist die Wirksamkeit von Code-to-Cloud-Sicherheit bemerkenswert.

1. Umgang mit dynamischen Umgebungen

Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen stützen sich stark auf Perimeter-Abwehr und statische Konfigurationen, während Cloud-Umgebungen extrem dynamisch sind und eine schnelle Bereitstellung und Entziehung von Ressourcen ermöglichen. Code-to-Cloud-Sicherheit ermöglicht es einem Unternehmen, die einzigartigen und dynamischen Sicherheitsanforderungen von Cloud-nativen Anwendungen zu erfüllen.

2. Sicherung der Infrastruktur als Code (IaC)

IaC-Praktiken sind für das Management der Cloud-Infrastruktur von zentraler Bedeutung. Die konsistente und automatische Anwendung moderner Sicherheitspraktiken und -richtlinien bei der Entwicklung der Infrastruktur ist für den Erfolg des IaC-Ansatzes von entscheidender Bedeutung.

3. Sicherung von Microservices und Containern

Der Einsatz von Microservices und Containern vergrößert die Angriffsfläche erheblich. Ein punktuelles Vorgehen bei Sicherheitstests und -management ist zwangsläufig mit Schwierigkeiten verbunden, wenn es darum geht, diese Architekturen zu überwachen. Code-to-Cloud-Sicherheit konzentriert sich auf die Sicherung jeder einzelnen Komponente der Anwendung, wodurch es einfacher wird, mit der Vergrößerung der Angriffsfläche umzugehen.

4. Elastizität und Anpassungsfähigkeit

Cloud-gehostete Anwendungen ändern sich schnell und wachsen rasant. Unternehmen versuchen, einen schnellen Release-Zyklus aufrechtzuerhalten, und die agile Methodik unterstützt sie dabei. Wenn der Sicherheitsmechanismus nicht elastisch genug ist, um schnell skaliert zu werden, ist die Anwendung zwangsläufig anfällig für Exploits. Dies ist ein weiterer Grund, warum die Einführung von Code-to-Cloud-Sicherheit für Cloud-native Anwendungen unerlässlich ist.

Einige wichtige Komponenten der Code-to-Cloud-Sicherheit

Code-to-Cloud-Sicherheit zielt darauf ab, Sicherheitspraktiken in den DevOps-Workflow zu integrieren. Es durchbricht Silos und verbessert das Alert-Management und die Triage-Fähigkeiten mit einem Fokus auf automatisierte Überwachung, Protokollierung und Incident Response.

  1. Sichere Codierungspraktiken

Sichere Codierungspraktiken stellen sicher, dass der Code gegen Exploits resistent ist. Dies wird durch bewährte Standards geregelt, die unter anderem die ordnungsgemäße Eingabevalidierung, die Vermeidung von Pufferüberläufen, die Sicherung der Speicherung sensibler Daten, die Vermeidung von SQL-Injection und Cross-Site-Scripting sowie die Verwendung sicherer Bibliotheken und Frameworks umfassen.

2. Integration von Sicherheit in die CI/CD-Pipeline

Die Integration von Sicherheitstests in die Continuous Integration/Continuous Development oder die CI/CD-Pipeline stellt sicher, dass der Code vor der Bereitstellung statischen Anwendungssicherheitstests (SAST) und dynamischen Anwendungssicherheitstests (DAST) unterzogen wird. Dadurch wird die Sicherheit in allen Entwicklungsphasen gewährleistet.

3. DevSecOps-Integration

Dies bezieht sich auf die Aufhebung der Silos, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb voneinander trennen, um die Zusammenarbeit zu fördern und eine gründliche Sicherheitsintegration mit mehr Möglichkeiten für die Sicherheitsautomatisierung zu gewährleisten.

4. Schwachstellenmanagement

Dies umfasst das regelmäßige Scannen von Anwendungen auf bekannte Schwachstellen sowohl während der Entwicklung als auch in Bereitstellungsumgebungen. Damit soll sichergestellt werden, dass eine in der Cloud gehostete Anwendung nicht Opfer gängiger Schwachstellen wird.

5. Laufzeitschutz

Die Überwachung von Anwendungen während ihres Betriebs ist ein wichtiger Bestandteil der Cloud-Sicherheit. Dies kann den Einsatz einer Cloud Native Security-Plattform oder separater Mechanismen wie Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) und Web Application Firewalls (WAF) umfassen.

6. Identitäts- und Zugriffsmanagement

Die Implementierung strenger Zugriffskontrollen zum Schutz von Cloud-Ressourcen ist ein wesentlicher Bestandteil von Code for Cloud Security. Dies kann die Einführung einer Zero-Trust-Architektur, die Verwendung einer Multi-Faktor-Authentifizierung, die Überwachung von Zugriffsmustern und die Pflege von Prüfpfaden.

Wie funktioniert Code for Cloud Security?

Der Code-to-Cloud-Ansatz für Sicherheit lässt sich in zwei große Bereiche unterteilen

  1. Sichern von Code vor der Bereitstellung in der Cloud
  2. Rückverfolgung von Sicherheitsproblemen in der Cloud-Umgebung bis zum Code

Der erste Bereich lässt sich weiter in fünf Prozesse unterteilen.

Software Composition Analysis (SCA) zur Identifizierung riskanter Codes während der Entwicklung

  • SCA durchsucht Ihre Codebasis nach Komponenten von Drittanbietern wie Open-Source-Bibliotheken und Frameworks.
  • Anschließend überprüft sie, wie die Komponenten miteinander verbunden sind und wie sich eine Schwachstelle in einer Komponente auf andere auswirken könnte. Dies wird als Abhängigkeitszuordnung bezeichnet.
  • Sobald die Komponenten von Drittanbietern identifiziert und zugeordnet sind, werden sie mit einer Datenbank bekannter Schwachstellen abgeglichen. Jede Übereinstimmung wird als potenzielles Risiko gekennzeichnet.

Neben der Identifizierung von Schwachstellen überprüft SCA auch die Lizenzanforderungen für verschiedene Komponenten, um die Compliance sicherzustellen.

SAST und DAST

SAST oder Static Application Security Testing untersucht den Quellcode, ohne das Programm auszuführen. Es identifiziert potenzielle Schwachstellen im Code mit hoher Genauigkeit.

DAST testet Anwendungen auf Sicherheitslücken in ihrem Betriebszustand. Es simuliert Angriffsszenarien, um Schwachstellen zu finden, priorisiert diese und schlägt mögliche Maßnahmen zur Behebung vor.

Sichern der IaC-Codebasis

Infrastructure as Code bildet das Fundament Ihrer Cloud-nativen Anwendung. Jede Sicherheitslücke oder jeder Konfigurationsfehler in der IaC-Codebasis führt zu Schwachstellen in der bereitgestellten Infrastruktur. Es gibt vier wichtige Schritte zur Sicherung der IaC-Codebasis:

  1. Scannen der IaC-Vorlagen wie Terraform und AWS CloudFormation auf Fehlkonfigurationen und Richtlinienverstöße
  2. Implementierung von Versionskontrollsystemen, um Transparenz zu gewährleisten und bei Bedarf ein Rollback zu ermöglichen
  3. Verwendung von IaC-Testframeworks zur Validierung des IaC-Codes vor der Bereitstellung
  4. Implementierung strenger Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal den Code ändern kann

Geheimnis-Scanning

Das Festcodieren von Geheimnissen in der Codebasis ist eine seit langem gängige Praxis unter Entwicklern. Wenn diese festcodierten Geheimnisse jedoch offengelegt werden, können sie eine erhebliche Bedrohung für Anwendungen, Cloud-Anwendungen und Unternehmen darstellen. Daher ist das Scannen nach festcodierten Passwörtern und API-Schlüsseln ein wichtiger Bestandteil der Codesicherheit.

Nun kommen wir zum zweiten Bereich, nämlich der Rückverfolgung von Cloud-Sicherheitsproblemen bis zum Code.

Es ist wichtig, Sicherheitsprobleme, die in virtuellen Maschinen (VMs), Containern, serverlosen Funktionen und in der Cloud gehosteten APIs gefunden werden, effizient bis zum Code zurückzuverfolgen. Bestimmte Arten von Plattformen können bei der Identifizierung und Behebung solcher Probleme helfen.

Cloud Workload Protection Platforms (CWPP)

Eine CWPP bietet Echtzeit-Transparenz für Ihre Cloud-Workloads.

  • Sie überwacht kontinuierlich Ihre Workloads, um nach unbefugten Zugriffsversuchen, der Ausführung von Malware und anderen verdächtigen Aktivitäten zu suchen.
  • Außerdem führt es regelmäßige Scans durch, um Fehlkonfigurationen, veraltete Ressourcen und andere potenzielle Sicherheitslücken zu finden.
  • CWPP hilft auch bei der Segmentierung des Cloud-Netzwerks, um im Falle einer Sicherheitsverletzung die seitliche Bewegung einzuschränken.

Cloud Security Posture Management (CSPM)

CSPM umfasst vier Kernpraktiken, mit denen Sie den Zustand Ihrer Cloud-Ressourcen messen und aufrechterhalten können.

  • Überwachung von Cloud-Ressourcen über verschiedene Dienste hinweg
  • Identifizierung von Compliance-Lücken und Vorschlag von Abhilfemaßnahmen
  • Erkennen und Priorisieren von Bedrohungen anhand ihrer Schwere und Ausnutzbarkeit
  • Automatisieren der Behebung von Konfigurationsproblemen.

Schutz von Webanwendungen und APIs (WAAP)

Der Zweck des Schutzes von Webanwendungen und APIs besteht darin, Bedrohungsfaktoren wie Cross-Site-Scripting, DDoS-Angriffe, Brute-Force-Angriffe usw. zu identifizieren und zu verhindern. WAAP spielt eine wichtige Rolle bei der Rückverfolgung von Sicherheitsproblemen in Cloud-Bereitstellungen bis hin zum Code.

Wie geht Code-to-Cloud-Sicherheit organisatorische Sicherheitsherausforderungen an?

Agile Workflows und das CI/CD-Modell haben Unternehmen viel Geschwindigkeit und Skalierbarkeit gebracht, aber diese Veränderungen haben auch zu einer Weiterentwicklung der Bedrohungslandschaft geführt. Die Anzahl der Angriffsflächen hat mit der zunehmenden Verwendung von Microservices und containerisierten Komponenten erheblich zugenommen. Hinzu kommen die Beliebtheit von Hybridarbeit, die "Bring your own device"-Kultur und die damit einhergehende Zunahme von Schatten-IT – und schon ist das Rezept für eine Katastrophe fertig.

Code to Cloud Security ist der perfekte Weg, um diese tickende Zeitbombe zu entschärfen. Hier sind die Gründe dafür:

1. Mehrschichtige Abstraktion für ein besseres Alert-Management

Code to Cloud Security verfolgt einen mehrschichtigen Abstraktionsansatz zum Schutz von Anwendungen in verschiedenen Entwicklungs- und Bereitstellungsphasen. Robuste Sicherheitstests auf jeder Ebene – sichere Codierung, Sicherung der IaC-Codebasis und Sicherheit der Cloud-Plattform – schaffen mehrere Ausfallsicherungen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Verwaltung auf jeder Ebene wird der Alarmverwaltungsprozess sehr einfach.

2. Shadow-IT-Überwachung mit Cloud Access Security Broker (CASB)

Die Verwendung nicht autorisierter und nicht genehmigter Anwendungen kann Unternehmen in alle möglichen Schwierigkeiten bringen, von Datenverstößen bis hin zu Compliance-Verletzungen. Code to Cloud Security nutzt CASB als Gateway für den gesamten Netzwerkverkehr. Es erkennt nicht autorisierte Dienste und alarmiert die IT-Abteilung.

3. Ausgleich des Mangels an Sicherheitspersonal

Der Einsatz einer leistungsstarken Cloud-Sicherheitsplattform wie SentinelOne kann den Mangel an einem dedizierten Sicherheitsteam ausgleichen, das die Sicherheit während des gesamten Lebenszyklus einer Anwendung überwachen und verwalten kann. Dank sicherer Verfahren, die in jeder Phase des SDLC und der Laufzeit integriert sind und verwaltet werden, müssen sich Unternehmen kaum noch Sorgen machen.

4. Mit der sich entwickelnden Bedrohungslandschaft Schritt halten

Cloud Security integriert umfangreiche Bedrohungsinformationen in den Code und den Cloud-Schutzmechanismus. Es hilft Unternehmen, über den aktuellen Stand der Bedrohungslandschaft auf dem Laufenden zu bleiben, Zero-Day-Schwachstellen schnell und effizient zu beheben und eine stabile Sicherheitslage aufrechtzuerhalten.

5. Compliance-Management

Dank detaillierter Einblicke in den gesamten Anwendungslebenszyklus werden Audits zum Kinderspiel. Je nach Branche müssen Unternehmen möglicherweise verschiedene Standards einhalten, die von Aufsichtsbehörden wie HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 und DSGVO festgelegt wurden. Da die Sicherheit in jeder Phase des SDLC gewährleistet ist, fällt es Unternehmen leicht, die Compliance aufrechtzuerhalten.

Was sind die Vorteile von Code-to-Cloud-Sicherheit?

Die bisher diskutierten Auswirkungen von Code-to-Cloud-Sicherheit auf Unternehmen weisen auf einige konkrete Vorteile für Unternehmen hin.

1. Einfaches Schwachstellenmanagement

Die Integration von Sicherheit in den DevOps-Prozess stellt sicher, dass Schwachstellen frühzeitig erkannt und behoben werden. Dies reduziert das Risiko von Exploits in der Produktion erheblich.

2. Gründliche Anwendung von Sicherheitsrichtlinien

Von der Codeerstellung über die Bereitstellung bis hin zur Laufzeit werden Sicherheitsrichtlinien konsequent angewendet. Dies mindert das Risiko von Insider-Bedrohungen durch Minimierung des Zugriffs und gewährleistet umfassenden Schutz und Compliance.

3. Sicherheitsautomatisierung

Automatisierte Sicherheitstests in verschiedenen Phasen des SDLC in Kombination mit der automatisierten Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien sparen Unternehmen Hunderte von Stunden und verbessern gleichzeitig die Sicherheit.

Code to Cloud Security lässt sich leicht an das Wachstum eines Unternehmens anpassen. Es unterstützt das Business Continuity Management und reduziert das Risiko von Verstößen und Strafen erheblich.

Best Practices für Code-to-Cloud-Sicherheit

Hier sind neun Best Practices, die bei der erfolgreichen Implementierung des Code-to-Cloud-Sicherheitsmodells helfen:

  1. Entwickler müssen von Sicherheitsexperten in sicheren Codierungspraktiken geschult werden. Dadurch werden Schwachstellen von Anfang an reduziert. Dazu gehören die ordnungsgemäße Eingabevalidierung, die Vermeidung von Injektionsfehlern sowie die Verwendung von Versionskontrolle und Peer-Review.
  2. Die Integration von Sicherheit in die CI/CD-Pipeline ist ein weiterer notwendiger Schritt. Dies führt zur Erkennung und Behebung von Schwachstellen vor jeder Veröffentlichung.
  3. Sicherheits-Best-Practices müssen auf Infrastrukturkonfigurationen angewendet werden.
  4. Daten müssen während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden. Unternehmen müssen ein stabiles Schlüsselverwaltungssystem einführen, um die Sicherheit zu gewährleisten.
  5. Die Umsetzung des Prinzips der geringsten Privilegien und Zero Trust, sofern zutreffend, ist für die Einrichtung starker Zugriffskontrollen unerlässlich.
  6. Der Einsatz von CWPP und CSPM, wie zuvor erläutert, ist unerlässlich.
  7. Unternehmen benötigen einen robusten Plan zur Reaktion auf Vorfälle mit klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten, um Schäden im Falle einer Sicherheitsverletzung zu minimieren.
  8. Um mit den sich ständig weiterentwickelnden Sicherheitsbedrohungen Schritt zu halten, ist es für Unternehmen unerlässlich, sich über die neuesten Bedrohungsinformationen auf dem Laufenden zu halten.
  9. Auf allen Ebenen muss eine strenge Überwachung der Compliance und Governance gewährleistet sein.

Wie unterstützt SentinelOne die Sicherheit von Code bis Cloud?

SentinelOne bietet Ihnen eine All-in-One-Plattform für den Schutz cloud-nativer Anwendungen (CNAPP), die alle bisher genannten Aspekte abdeckt.

Singularity™ Cloud Security von SentinelOne vereint Code-to-Security-Funktionen für Unternehmen wie IaC-Vorlagenscans, Geheimnisscans, Hyperautomations-Workflows und vieles mehr.

  • SentinelOne kann bis zu 750 verschiedene Arten von Geheimnissen erkennen und öffentliche und private Cloud-Repositorys sichern. Sie können Ihre GitHub-, GitLab- und Bitbucket-Geheimnisse schützen und sogar rotieren.
  • Sie können Ihre GitHub-, GitLab- und Bitbucket-Geheimnisse schützen und sogar rotieren. SentinelOne kann die besten DevSecOps-Praktiken und Shift-Left-Sicherheit durchsetzen und lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren. .
  • SentinelOne kann die besten DevSecOps-Praktiken und Shift-Left-Sicherheit durchsetzen und lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren. Sie können auch Cloud-Berechtigungen verwalten und das Durchsickern von Geheimnissen und Cloud-Anmeldedaten verhindern.
  • SentinelOne kann Ihnen bei der Code-to-Cloud-Compliance helfen und die Ausrichtung auf Ihr Unternehmen sicherstellen. Die Plattform bietet außerdem über 1.000 sofort einsatzbereite und benutzerdefinierte Regeln.

Diese Funktionen sind nur ein kleiner Ausschnitt dessen, was SentinelOne zu bieten hat. Um sich ein umfassendes Bild zu machen, sollten Sie sich die Cloud-Native Security Platform ansehen.

Hier sind einige weitere Funktionen, die Ihnen helfen, den umfassenden Ansatz der SentinelOne Cloud Security Platform zu verstehen.

  1. Umfassendes Schwachstellenmanagement mit Shift-Left-Scanning und Laufzeit-Scanning. Singularity Cloud Workload Security (CWS) schützt hybride Cloud-Workloads und bietet forensische Transparenz der Workload-Telemetrie.
  2. CI/CD-Integration, benutzerdefinierte STAR-Regeln, Snyk-Integration und über 2.000 integrierte Prüfungen für Fehlkonfigurationen von Cloud-Workloads.
  3. Einzigartige Offensive Security Engine™ mit Verified Exploit Paths™ zur Verhinderung lateraler Bewegungen. Singularity Cloud Native Security (CNS) automatisiert Red-Teaming, präsentiert evidenzbasierte Ergebnisse und visualisiert Angriffspfade mit dem Graph Explorer
  4. Cloud-Asset-Erkennung und automatisierte Penetrationstests, um die Sicherheit über den Umfang von CSPM hinaus zu erweitern; SentinelOne bietet Funktionen zum Management von Identitätsangriffsflächen, Cloud-Audits und agentenlose Schwachstellenbewertungen.
  5. Echtzeit-Scans nach über 750 Arten von Geheimnissen, einschließlich Scan-Funktionen für Infrastructure as Code (IaC). SentinelOne unterstützt über 700 Prüfungen in gängigen IaC-Frameworks wie TerraForm, CloudFormation, Helm usw.

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

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Fazit

Code-to-Cloud-Sicherheit ist die Zukunft der Anwendungssicherheit insgesamt. Je schneller Unternehmen diesen granularen und dennoch umfassenden Sicherheitsansatz übernehmen und sich daran anpassen können, desto besser. Letztendlich trägt Code-to-Cloud-Sicherheit zum Geschäftsergebnis bei, indem sie A. die Kosten für die Aufrechterhaltung isolierter Sicherheitsmaßnahmen senkt und B.

den potenziellen Verlust von Geld, Reputation und Geschäftsmöglichkeiten aufgrund von Datenverstößen und Compliance-Verletzungen zu reduzieren. SentinelOne ist der perfekte Sicherheitspartner, um Ihnen den Einstieg in diesen neuen und unvermeidlichen Sicherheitsansatz zu erleichtern.

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Häufig gestellte Fragen zur Code-to-Cloud-Sicherheit

Code to Cloud Security umfasst den Schutz während des gesamten Anwendungslebenszyklus – vom Schreiben des Codes bis zur Ausführung in der Cloud. Das bedeutet, dass Sicherheitsprüfungen in Ihren Quellcode, CI/CD-Pipelines, Container-Images und Cloud-Konfigurationen eingebettet werden.

Sie scannen Code auf Schwachstellen, testen Infrastrukturvorlagen und überwachen Live-Workloads. Durch die Verknüpfung der einzelnen Phasen stellen Sie sicher, dass Sicherheitsvorkehrungen getroffen sind, bevor etwas in die Produktion gelangt.

Wenn Sie schnell voranschreiten, entstehen Lücken zwischen Entwicklung und Betrieb. Code to Cloud Security schließt diese Lücken, indem es Fehler frühzeitig erkennt – bevor sie die Cloud-Umgebungen erreichen. Es verringert das Risiko von falsch konfigurierten Diensten, nicht gepatchten Bibliotheken oder offengelegten Geheimnissen. Mit automatisierten Scans und Laufzeitüberwachung stoppen Sie Risiken an der Quelle und schützen Ihre Anwendungen auch dann, wenn sie weiterentwickelt und skaliert werden.

Zu den wichtigsten Komponenten der Code-to-Cloud-Sicherheit gehören:

  • Statische Anwendungssicherheitstests (SAST) zum Scannen von Quellcode.
  • Software-Zusammensetzungsanalyse (SCA) für Open-Source-Bibliotheken.
  • Infrastructure as Code (IaC)-Scans zur Validierung von Cloud-Vorlagen.
  • Container-Image-Prüfungen vor der Bereitstellung.
  • Laufzeitschutz und Konfigurationsüberwachung in der Produktion. Zusammen schützen sie jedes Glied in der Kette.

Shift-Left bedeutet, Sicherheitsprüfungen vorzuziehen – beispielsweise durch Ausführen von SAST- und IaC-Scans in Ihrer IDE oder CI-Pipeline. Sie verhindern Probleme, bevor der Code zusammengeführt oder die Infrastruktur hochgefahren wird. Shift-Right fügt Laufzeitkontrollen hinzu – Überwachung von Cloud-Workloads, Erkennung von Abweichungen und Warnungen bei Live-Bedrohungen. Durch die Kombination beider Ansätze erkennen Sie Probleme vor der Veröffentlichung und schützen sich vor neuen Risiken in der Produktion.

Integrieren Sie Scans und die Durchsetzung von Richtlinien in Ihre CI/CD-Pipelines, damit Pull-Anfragen bei schwerwiegenden Problemen fehlschlagen. Versionskontrollieren Sie Sicherheitsregeln zusammen mit dem Code. Behandeln Sie IaC-Vorlagen wie Code: Überprüfen und testen Sie sie in der Staging-Umgebung, bevor Sie sie ausrollen.

Automatisieren Sie Container- und Image-Scans und setzen Sie Cloud-native Laufzeitüberwachung ein. Schulen Sie schließlich Ihre Entwickler- und Betriebsteams in Bezug auf häufige Probleme, damit sie standardmäßig sicheren Code und sichere Konfigurationen schreiben.

Beginnen Sie damit, sobald Sie Code zur Definition der Infrastruktur oder zur Bereitstellung von Containern in der Cloud verwenden. Selbst frühe Prototypen profitieren von grundlegenden Scans in Ihrer lokalen Umgebung. Wenn Sie wachsen, integrieren Sie Sicherheit in jeden Pull-Request und jeden Build-Schritt.

Wenn Sie bereits Live-Workloads haben, beginnen Sie mit IaC- und Image-Scans und erweitern Sie dann auf IDE- und Laufzeitprüfungen, damit Sie alle Phasen abdecken, ohne die Bereitstellung zu verlangsamen.

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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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