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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/DSPM-Anbieter

Die 8 besten DSPM-Anbieter für 2025

Entdecken Sie die besten DSPM-Anbieter für 2025, darunter führende Unternehmen im Bereich Datensicherheitsmanagement mit innovativen Lösungen zum Schutz Ihrer digitalen Umgebung und zur Verbesserung Ihrer Datenschutzstrategien.

Autor: SentinelOne

Die Diskussion um Cybersicherheit verändert sich, und das aus gutem Grund. Unternehmen versinken in der rasanten Ausbreitung digitaler Fußabdrücke, insbesondere in der Cloud.

Einem aktuellen Bericht von PwC zufolge waren fast 36 % aller Unternehmen mit Sicherheitsverletzungen konfrontiert, die Schäden in Höhe von über einer Million Dollar verursacht haben. Und was noch schlimmer ist: 97 % dieser Unternehmen weisen nach wie vor Lücken in ihrem Management von Cloud-Risiken auf.

Es ist eine kostspielige Erkenntnis, dass die alten Methoden zur Datensicherung einfach nicht mehr ausreichen. Die heute verfügbaren Daten sind zu umfangreich, über verschiedene Cloud-Plattformen verstreut, werden ständig dupliziert und bewegen sich in einem Tempo, das ihre Verfolgung zu einem Albtraum macht.

Hier kommt Data Security Posture Management (DSPM) ins Spiel – eine Lösung, die entwickelt wurde, um diese Probleme der Cloud-Sicherheit direkt anzugehen. DSPM legt den Schwerpunkt auf den Schutz der Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, ob in der Cloud oder vor Ort.

Innovative DSPM-Anbieter wie CipherCloud, securiti.ai, SentinelOne und Netwrix definieren neu, wie Unternehmen über Datensicherheit in der Cloud denken sollten.

Die Prämisse dieser Lösungen ist einfach, aber die Umsetzung ist präzise: Verstehen Sie Ihre Daten, identifizieren Sie die Risiken und verwalten Sie diese in Echtzeit.

DSPM-Tools bieten erweiterte Funktionen wie kontinuierliche Risikobewertungen, automatisierte Datenerkennung und Echtzeit-Bedrohungsinformationen. Diese Funktionen bieten Unternehmen eine verbesserte Transparenz, proaktive Risikominderung und eine strenge Durchsetzung der Compliance.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der führenden DSPM-Anbieter, die den Cloud-Datenschutz revolutionieren. Mit Funktionen wie Echtzeitüberwachung und umfassendem Compliance-Management sind diese Tools entscheidend für die Sicherheit sensibler Daten, die Verhinderung von Verstößen und die Gewährleistung eines soliden Sicherheitsrahmens.

Bevor wir weitermachen, ist es wichtig zu definieren, was Data Security Posture Management (DSPM) eigentlich ist und wie es funktioniert.

DSPM-Anbieter – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Data Security Posture Management (DSPM)?

Data Security Posture Management (DSPM) konzentriert sich darauf, Unternehmen bei der Überwachung und dem Schutz sensibler Daten zu unterstützen, insbesondere in den heutigen Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen. Es vermittelt Ihnen ein klares Bild davon, wo Ihre Daten gespeichert sind, wer Zugriff darauf hat und wie anfällig sie für potenzielle Bedrohungen sein könnten.

DSPM verschafft Ihnen einen klaren Überblick über alle Ihre sensiblen Daten und stellt sicher, dass diese vor Risiken geschützt sind und den Vorschriften entsprechen.

Viele Sicherheitstools blockieren unbefugten Zugriff und melden Bedrohungen, übersehen jedoch die größeren Probleme. Der Aufstieg von Cloud Computing, KI und maschinellem Lernen hat auch komplexe Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich gebracht, die mit herkömmlichen Lösungen nicht vollständig bewältigt werden können.

Ein großes Problem sind Schatten-Daten – im Wesentlichen Kopien oder Backups sensibler Daten, die an unüberwachten Speicherorten landen.

Wenn DevOps-Teams mitten in der Entwicklung oder im Testen sind, richten sie oft ohne zu zögern neue Datenspeicher ein und erstellen Kopien sensibler Informationen. Ihr Fokus liegt auf einer schnellen Bereitstellung. Aber schon eine kleine Fehlkonfiguration reicht aus, um unbefugten Zugriff zu ermöglichen, was ein erhebliches Problem darstellt.

Mit dem Aufkommen von KI und ML wird die Situation noch komplexer. Die Nachfrage nach Daten in KI- und ML-Modellen verkompliziert die Situation zusätzlich, da immer mehr Menschen mit begrenzten Kenntnissen über Datensicherheit Zugriff erhalten.

Als ob die Herausforderung nicht schon groß genug wäre, verwalten Unternehmen ihre Daten mittlerweile in Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen, was die Datensicherheit noch komplexer macht.

Ein aktueller Bericht von IBM zeigt, wie kritisch dieses Problem ist: 82 % der Datenverstöße betrafen Daten in Cloud-Umgebungen, und 39 % dieser Daten waren über private, öffentliche und hybride Clouds verstreut.

Aus diesem Grund werden robuste Tools wie DSPM immer wichtiger. Sie helfen dabei, Daten in all diesen verschiedenen Umgebungen zu verfolgen und zu sichern, bevor die Situation außer Kontrolle gerät.

Bedarf an Anbietern für Data Security Posture Management

Datensicherheit ist wichtiger denn je, insbesondere angesichts zunehmender Cyber-Bedrohungen und strenger Vorschriften. In diesem Umfeld müssen Unternehmen proaktiv vorgehen, um sensible Informationen zu schützen. Hier kommen DSPM-Anbieter ins Spiel.

Im Kern identifizieren DSPM-Unternehmen Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und Compliance-Probleme im Zusammenhang mit sensiblen Daten. Auf diese Weise stellen Unternehmen sicher, dass ihre Datensicherheitsmaßnahmen wirksam und auf dem neuesten Stand sind.

Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, CCPA und HIPAA ist für viele Unternehmen ein wichtiges Anliegen, und DSPM-Anbieter spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderung. Sie bieten Funktionen, die die Datenverarbeitungsprozesse kontinuierlich überwachen, Unternehmen bei der Einhaltung dieser Vorschriften unterstützen und ihnen Sicherheit geben, während sie gleichzeitig kostspielige Bußgelder vermeiden.

Viele Anbieter präsentieren ihre Angebote auf verschiedene Weise. Einige konzentrieren sich auf die Integration mit Sicherheitsdiensten von Drittanbietern, wie Security und Wiz. Andere bündeln ihre DSPM-Tools in einer umfassenderen Sicherheitsproduktsuite, die häufig Funktionen wie Identitätsmanagement, Cloud-Management und Protokollanalyse umfasst. Unternehmen wie Cyera, Palo Alto Networks und Varonis fallen in diese Kategorie.

Es ist wichtig zu berücksichtigen, wie diese Anbieter sich in andere Dienste integrieren lassen. Varonis und Palo Alto Networks zeichnen sich beispielsweise durch umfangreiche Integrationsmöglichkeiten mit Tools für Identitätsmanagement, Cloud-Management und Protokollanalyse aus. Im Gegensatz dazu bieten Anbieter wie IBM und Normalize derzeit eher begrenzte Integrationsmöglichkeiten, arbeiten jedoch daran, ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Achten Sie bei der Bewertung dieser Produkte genau auf die verfügbaren Integrationen und die gebündelten Funktionen. Wenn Sie den Unterschied verstehen, können Sie besser erkennen, welcher Anbieter die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten erfüllt. Das erfordert zwar etwas Recherche, aber es lohnt sich, um die richtige Lösung für Ihre Anforderungen zu finden!

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DSPM-Anbieterlandschaft im Jahr 2025

Im Folgenden finden Sie die 8 besten DSPM-Anbieter, auf die Sie im Jahr 2025 achten sollten:

#1 SentinelOne Singularity™ Cloud Security

Singularity Cloud Security ist die umfassende Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) von SentinelOne. Diese Plattform kombiniert agentenlose Einblicke mit modernstem KI-gestütztem Schutz vor Bedrohungen, um Ihre Multi-Cloud-Umgebungen, Dienste und Container während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung.

Was die CNAPP von SentinelOne auszeichnet, ist ihr einzigartiger Ansatz, die Perspektive eines Angreifers einzunehmen. Dadurch können Sicherheitsteams ihre Bemühungen mithilfe von evidenzbasierten Verified Exploit Paths™ auf die wichtigsten Bereiche konzentrieren. Diese Lösung hat sich für viele Cloud-Unternehmen, die automatisierte KI-Engines zur Identifizierung und Neutralisierung von Bedrohungen in Echtzeit einsetzen, als skalierbar und effektiv erwiesen.

Alle Daten und Telemetrie-Workloads für die gesamte SentinelOne-Sicherheitsplattform werden in einem Sicherheits-Repository integriert, wodurch der Zugriff und die Datenüberprüfung einfach und umfassend werden.

DSPM-Anbieter – SentinelOne Singularity™ Cloud Security | SentinelOneDie Plattform auf einen Blick

Mit SentinelOne können Sie Ihre Cloud-Daten ganz einfach schützen, ohne verschiedene Tools kombinieren zu müssen. Es begrenzt Risiken, indem es Bedrohungen sofort erkennt und isoliert und gleichzeitig Amazon S3- und NetApp-Daten mit künstlicher Intelligenz, automatischer Erkennung und lokaler Datenspeicherung schützt.

Die Lösung ist auf die Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten, lässt sich mühelos in die bestehende Cloud-Infrastruktur integrieren und vereint alles unter einem Dach, sodass Sie einen klaren Überblick und die Kontrolle über Ihre Datensicherheit erhalten. Singularity Identity und Cloud Security (CNS) arbeiten zusammen, um Identitätssysteme in Echtzeit zu sichern und Lücken in Entra ID zu schließen, wodurch Risiken durch potenzielle Bedrohungen reduziert werden.

Funktionen:

  • Vereint umfassende Sicherheitsfunktionen in einer Lösung – Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Detection & Response (CDR), AI Security Posture Management (AI-SPM), Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM), External Attack Surface Management (EASM), Vulnerability Management (Vulns), Infrastructure as Code (IaC)-Scanning und Container & Kubernetes Security Posture Management (KSPM) in einer einzigen Lösung
  • Verwendet autonome KI-Engines für Echtzeit-Laufzeitschutz und gewährleistet eine schnelle Reaktion auf Bedrohungen
  • Bietet Low-Code-/No-Code-Workflows, die die Prozesse zur Behebung von Bedrohungen und zum Sicherheitsmanagement optimieren
  • Sichert alle Cloud-Ressourcen, einschließlich virtueller Maschinen, Container, serverloser Funktionen und Datenbanken in Multi-Cloud-Umgebungen
  • Bietet verifizierte Exploit-Pfade und bewertet die Sicherheitslage mit integrierten und anpassbaren Erkennungsregeln
  • Bietet eine detaillierte, visuelle Verwaltung von Cloud-Assets und deren Beziehungen
  • Liefert detaillierte forensische Daten und scannt nach sensiblen Informationen, um Datenlecks zu verhindern.

Kernprobleme, die SentinelOne Singularity Cloud beseitigt

  • Vereinfacht die Verwaltung der Cloud-Datensicherheit und reduziert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Sicherheitstools
  • Optimiert die Analyse und Reaktion auf Bedrohungen und ermöglicht so eine schnellere Erkennung und Minderung potenzieller Risiken
  • Implementiert das Scannen von Dateien mit automatischer Quarantäne. Dadurch werden schädliche Dateien aktiv identifiziert und isoliert
  • Bietet Dateiausschlüsse und Benutzer-Blocklisten für verbesserten Schutz
  • Automatisiert Reaktionen auf der Grundlage konfigurierbarer Richtlinien. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Sicherheitsmaßnahmen, die sich an spezifische Anforderungen anpassen
  • Zentralisiert die Verwaltung über eine einzige Konsole für Benutzer-Endpunkte, Cloud-Workloads, IoT und Speicher
  • Einfache Integration mit NetApp

Kundenstimme

Auf G2 hat Singularity Cloud Security eine beeindruckende Bewertung von 5 Sternen erhalten. Wenn Sie noch mehr Überzeugungsarbeit benötigen, finden Sie hier, was ein SentinelOne zu sagen hatte:

"Einer der wichtigsten Aspekte, den Nutzer an Cybersicherheitstools wie SentinelOne oft schätzen, ist ihre Fähigkeit, umfassende Bedrohungsinformationen in Echtzeit bereitzustellen. Die Fähigkeit, potenzielle Sicherheitsbedrohungen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren, ist in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung. Eine benutzerfreundliche Oberfläche und die nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe werden ebenfalls sehr geschätzt, da sie zu einer positiven Benutzererfahrung beitragen und das Tool für ein breites Spektrum von Anwendern zugänglich machen, vom Anfänger bis zum erfahrenen Cybersicherheitsexperten."

Lesen Sie ausführliche Bewertungen zu SentinelOne unter PeerSpot und Gartner Bewertungen.

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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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#2 BigID

BigID ist eine Datensicherheitsplattform, die sich auf Data Security Posture Management spezialisiert hat. Sie hilft Unternehmen dabei, Daten in verschiedenen Umgebungen zu erkennen, zu verwalten und zu schützen, darunter IaaS, PaaS, SaaS, Code-Repositorys, Big Data, NoSQL-Pipelines und lokale Setups.

Die Datenintelligenzfunktionen der Plattform ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten zu verstehen und für Datenschutz-, Schutz- und strategische Zwecke zu nutzen. Mit maschinellem Lernen und tiefgreifenden Datenanalysen verbessert BigID die Datenerkennung, den Datenschutz und die Governance in großem Maßstab. Es arbeitet im Petabyte-Bereich und unterstützt sowohl lokale als auch Cloud-Umgebungen.

Funktionen:

  • Verwendet agentenlose, KI-gestützte Datenerkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Daten, einschließlich Schattendaten, zu erkennen und zu kategorisieren
  • Bietet geschäftsrelevante Datenerfassung, Empfehlungen zur Datenzuordnung und generative KI zur Erstellung von Tabellenbeschreibungen
  • Kompatibel mit einer Vielzahl von Systemen, darunter Hadoop, GitLab, AWS, Oracle Database, SAP HANA, Kafka, Microsoft MySQL, Hive, Google Cloud Platform und MongoDB
  • Verfügbar für die Bereitstellung in Cloud-Umgebungen, lokalen Windows- und lokalen Linux-Setups.

#3 Varonis

Die Varonis Data Security-Plattform zeichnet sich durch die Identifizierung von Insider-Bedrohungen und Cyberangriffen durch die Überwachung von Daten, Kontoaktivitäten und Benutzerverhalten aus.

Sie liefert wichtige Einblicke in die Verteilung sensibler Daten und behebt automatisch eine übermäßige Datenexposition, sodass Benutzer ohne manuelles Eingreifen mit den geringstmöglichen Berechtigungen arbeiten können.

Funktionen:

  • Kontinuierliches Scannen von Cloud- und lokalen Speichern mithilfe integrierter und benutzerdefinierter Klassifizierer, um Datenrisiken zu identifizieren und anzuzeigen, wodurch die Bereinigung sensibler Informationen priorisiert werden kann
  • Bietet ein visuelles Echtzeit-Dashboard, das anzeigt, wer Zugriff auf sensible Daten hat, sodass Benutzer die Auswirkungen von Berechtigungen auf die Datensicherheit beurteilen können
  • Lässt sich nahtlos in verschiedene Plattformen integrieren, darunter Salesforce, GitHub, Zoom, Active Directory, Azure AD, Nasuni, NetApp, IBM QRadar, Panzura, NETGEAR, Splunk, Cortex XSOAR und CyberArk
  • Unterstützt die Bereitstellung in Cloud-Umgebungen, lokalen Windows-, Linux-, Red Hat Enterprise Linux- und Oracle Solaris-Systemen

Lesen Sie echte Nutzerbewertungen auf TrustRadius und PeerSpot, um den Wert von Varonis für Ihre Datensicherheitsanforderungen zu beurteilen.

#4 Symmetry Systems

Symmetry Systems konzentriert sich auf fortschrittlichen Datenschutz und Transparenz. Die Software automatisiert die Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten und bietet Einblicke in Datenflüsse und Zugriffsmuster.

Sie stärkt die Sicherheit durch granulare Zugriffskontrollen und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften durch detaillierte Prüfpfade und Berichte.

Symmetry Systems lässt sich nahtlos in bestehende Sicherheitstools integrieren und bietet Echtzeit-Risikoerkennung und -minderung mithilfe fortschrittlicher Analysen, wodurch ein starker Schutz in verschiedenen Umgebungen gewährleistet wird.

Es wurde für Unternehmen entwickelt, die ihre Datensicherheit mit moderner, effizienter Technologie verbessern möchten.

Funktionen:

  • Identifiziert und klassifiziert sensible Daten in Ihrer gesamten Umgebung mit automatisierten Erkennungstools
  • Bietet detaillierte Einblicke in Datenflüsse und Zugriffsmuster, um Dateninteraktionen zu verstehen
  • Implementiert und erzwingt detaillierte Zugriffskontrollen basierend auf der Sensibilität der Daten und den Benutzerrollen
  • Optimiert das Compliance-Management mit umfassenden Prüfpfaden und Berichtsfunktionen
  • Verbindet sich mit vorhandenen Sicherheitstools und Datenmanagementsystemen für eine einheitliche Sicherheitsstrategie
  • Verwendet fortschrittliche Analysen, um potenzielle Sicherheitsrisiken in Echtzeit zu erkennen und zu mindern.

#5 CipherCloud

CipherCloud ist eine leistungsstarke Plattform zum Schutz von Cloud-Daten durch Verschlüsselung und Tokenisierung, die sensible Informationen sicher hält und Vorschriften wie DSGVO und HIPAA einhält.

Es lässt sich in mehrere Cloud-Dienste integrieren und ermöglicht so eine einfache Kontrolle der Datensicherheit und des Datenschutzmanagements. Außerdem überwacht es Datenzugriffsmuster und erkennt so schnell etwaige Bedrohungen.

Im Jahr 2021 wurde CipherCloud von Lookout übernommen, einem führenden Anbieter von mobiler Sicherheit und Bedrohungsinformationen. Diese Fusion stärkte die Kompetenzen von Lookout, da durch die Integration der Datenschutztechnologie von CipherCloud eine umfassendere Lösung für die Sicherung cloudbasierter Daten und Anwendungen entstand.

Funktionen:

  • Schützt sensible Informationen in Cloud-Anwendungen durch Verschlüsselung und Tokenisierung
  • Gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA mit integrierten Compliance-Tools
  • Verbindet sich mit gängigen Cloud-Diensten und -Anwendungen, um eine einheitliche Datensicherheit zu gewährleisten
  • Verfolgt und analysiert Datenzugriffsmuster, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren
  • Kontrolliert und verwaltet Datenschutz-Einstellungen, um persönliche und sensible Informationen zu schützen

Sie können die Effektivität von CipherCloud als DSPM-Anbieter bewerten, indem Sie sich die Bewertungen auf SlashDot und PeerSpot Bewertungen und Rezensionen online ansehen.

#6 Digital Guardian

Digital Guardian ist eine führende Datenschutzplattform, die sensible Informationen in verschiedenen Umgebungen schützt. Sie bietet robuste Funktionen zum Schutz vor Datenverlust (DLP) und zur Erkennung von Insider-Bedrohungen und gewährleistet so einen umfassenden Schutz für Daten sowohl vor Ort als auch in der Cloud.

Mit fortschrittlichen Verhaltensanalysen kann Digital Guardian potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Die Plattform lässt sich nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur und Sicherheits-Tools integrieren und verbessert so die allgemeine Datensicherheit.

Darüber hinaus ermöglicht die Benutzeraktivitätsüberwachung von Digital Guardian Unternehmen, verdächtiges Benutzerverhalten zu erkennen, zu untersuchen und zu bekämpfen, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu verhindern. Die Datenerkennungsfunktion der Plattform bietet Transparenz und Überwachungsfunktionen für sensible Daten, die im gesamten Unternehmen gespeichert sind.

Die umfangreichen Funktionen von Digital Guardian machen es zu einer unverzichtbaren Lösung für Unternehmen, die strenge Datenschutz- und Compliance-Anforderungen erfüllen müssen.

Funktionen:

  • Bietet erweiterte DLP Funktionen zum Schutz sensibler Daten sowohl vor Ort als auch in der Cloud
  • Verwendet Verhaltensanalysen, um Insider-Bedrohungen und Datenverstöße in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren
  • Lässt sich in bestehende IT-Infrastrukturen und Sicherheitstools integrieren, um den gesamten Datenschutz zu verbessern
  • Ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitsrichtlinien zu definieren und durchzusetzen, die auf ihre spezifischen Datenschutzanforderungen zugeschnitten sind

Entdecken Sie detaillierte Produktinformationen zu Digital Guardian, die von Benutzern auf PeerSpot und Gartner Peer Insights.

#7 Nettwrix

Netwrix ist eine umfassende DSPM-Lösung, die entwickelt wurde, um die Compliance zu verbessern und sensible Daten in einem Unternehmen zu schützen. Netwrix reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Vorbereitung von Audits durch die Automatisierung von Auditprozessen um bis zu 85 %. Dies wird durch den Wegfall der manuellen Datenerfassung und Berichterstellung erreicht.

Die Plattform hilft Unternehmen beim Schutz ihrer Daten durch robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Echtzeit-Warnmeldungen bei ungewöhnlichem Verhalten und automatisierte Workflows zur effizienten Verwaltung sich wiederholender Aufgaben. Netwrix bietet außerdem Tools zur Verfolgung von Änderungen, zur Risikobewertung und zur Gewährleistung, dass sensible Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff geschützt bleiben, während gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erleichtert wird.

Funktionen:

  • Überwacht und sichert IT-Systeme durch Nachverfolgung von Änderungen mit Netwrix Change Tracker
  • Identifiziert und reduziert Risiken für sensible Daten mit der StealthAUDIT-Lösung
  • Erkennt ungewöhnliches Verhalten durch Echtzeit-Warnmeldungen auf Basis voreingestellter Schwellenwerte
  • Automatisiert sich wiederholende Aufgaben, um die Effizienz zu steigern und manuelle Arbeit zu reduzieren

Bewerten Sie die Stärken von Netwrix anhand der Erfahrungen von Benutzern auf Gartner Peer Insights und PeerSpot.

#8 Securiti.ai

securiti.ai ist eine Datenkommandozentrum-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, Schatten- und Cloud-native Datenbestände auf über 200 Plattformen zu entdecken und zu verwalten. Sie schützt sensible Daten in verschiedenen Umgebungen und Formaten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Datensysteme. Die Plattform bietet Einblick in ruhende und bewegte Daten in öffentlichen, privaten, hybriden und Multi-Cloud-Systemen und erweitert die Abdeckung auf SaaS-Umgebungen.

securiti.ai bietet Daten-Governance, Datenherkunft, Zugriffskontrollen und Datenschutzmaßnahmen, einschließlich Richtlinien für grenzüberschreitende Übertragungen.

Funktionen:

  • Kontrolliert sensible Daten über Cloud-Streaming-Systeme wie Confluent, Kafka, Amazon Kinesis und GCP PubSub
  • Verfolgt einzelne Daten über den People Data Graph
  • Bietet Datenzuordnung, Überwachung des Benutzerzugriffs, DSR-Roboterautomatisierung, Einwilligungsmanagement, Compliance-Management und andere Dienste
  • KI-Risikomanagement und anpassbare Module für die Bewältigung von Cyberkrisen auf Anfrage
  • Verbindet sich mit AWS, Microsoft 365, Salesforce, WorkDay, GCP, Intercom, Oracle, MongoDB, IBM, Asana Premium, Presto, Okta und Drift
  • Unterstützt die Bereitstellung in Cloud-Umgebungen, lokalen Windows- und Linux-Systemen

Wie wählt man den richtigen DSPM-Anbieter aus?

Bei der Auswahl eines Anbieters für Data Security Posture Management (DSPM) sollten Unternehmen mehrere wichtige Faktoren sorgfältig abwägen, um sicherzustellen, dass die gewählte Lösung ihren spezifischen Anforderungen entspricht.

Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

  • Unterstützung für Multi-Cloud-Umgebungen: Stellen Sie sicher, dass sich die DSPM-Lösung nahtlos in Ihre aktuelle Cloud-Infrastruktur integrieren lässt, egal ob es sich um AWS, Azure, Google Cloud oder hybride Setups
  • KI- und Machine-Learning-Funktionen: Suchen Sie nach Lösungen mit fortschrittlichen KI-Funktionen, die die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen verbessern. Die Singularity Cloud Platform von SentinelOne nutzt beispielsweise KI, um diese Prozesse zu automatisieren und einen robusteren Schutz zu bieten.
  • Skalierbarkeit und Leistung: Wählen Sie eine Lösung, die mit Ihrem Unternehmen mitwachsen kann und gleichzeitig eine konsistente Leistung und Transparenz bietet. Sie sollte steigende Datenmengen und Komplexitäten effektiv verwalten, ohne an Effektivität zu verlieren.
  • Compliance-Management: Vergewissern Sie sich, dass das DSPM-Tool den relevanten Branchenvorschriften entspricht.
  • Integrationsökosystem: Bewerten Sie, wie gut sich die DSPM-Lösung in Ihr aktuelles Sicherheitsframework und andere wichtige Geschäftsanwendungen einfügt.
  • Abdeckung von Datendiensten: Klären Sie mit dem Anbieter, welche Dienste abgedeckt sind und inwiefern diese Ihren Datenanforderungen entsprechen.
  • Analyse des Datenstandorts: Überprüfen Sie, ob das DSPM-Tool alle potenziellen Datenspeicherorte abdeckt, einschließlich Offline- und Cloud-basierter Umgebungen.
  • Berechtigungen: Informieren Sie sich über die Berechtigungen, die das DSPM-Tool für den Zugriff auf und die Analyse Ihrer Daten benötigt. Klären Sie, welche Berechtigungen obligatorisch und welche optional sind, und stellen Sie sicher, dass Sie mit dem gewährten Zugriffsniveau einverstanden sind.

Die oben genannten Faktoren können Ihnen dabei helfen, eine DSPM-Lösung zu wählen, die nicht nur Ihren aktuellen Datensicherheitsanforderungen entspricht, sondern sich auch an zukünftige Herausforderungen in der dynamischen Cybersicherheitslandschaft anpasst. Die Angebote von SentinelOne tragen diesen Überlegungen effektiv Rechnung und bieten eine robuste und anpassungsfähige Sicherheitslösung.

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Fazit

Angesichts der zunehmenden Häufigkeit von Datenverstößen und Geldstrafen ist die Wahl der richtigen DSPM-Lösung entscheidend für den Schutz der sensiblen Daten Ihres Unternehmens und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Jede verfügbare Option hat eindeutige Vorteile und ist auf unterschiedliche organisatorische Anforderungen und Sicherheitsanforderungen zugeschnitten.

Mit seinen fortschrittlichen Funktionen ist jedoch Singularity™ Cloud Security von SentinelOne als führende DSPM-Lösung im Jahr 2025 hervor. Singularity™ Cloud Security verfügt über ein Echtzeit-CNAPP, das jeden Aspekt Ihrer Cloud von der Erstellungsphase bis zur Laufzeit sichert und schützt. Es handelt sich um eine einheitliche Plattform, die umfassende Kontrolle, sofortige Reaktion, Hyper-Automatisierung und erstklassige Bedrohungsinformationen bietet, mit modernsten Analysen, die herkömmliche Cloud-Sicherheitslösungen übertreffen.

Wählen Sie eine DSPM-Lösung, die am besten zu Ihrer Datensicherheitsstrategie passt, indem Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens und die angebotenen Funktionen bewerten. Buchen Sie noch heute eine kostenlose Demo, um loszulegen!

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FAQs

Data Security Posture Management oder DSPM bezeichnet einen umfassenden Ansatz und eine Reihe von Tools, die zur Überwachung, Verwaltung und Verbesserung der Sicherheit der Daten eines Unternehmens entwickelt wurden. Eine DSPM-Lösung ermöglicht es ihren Benutzern in der Regel, einen zentralen Überblick über Datenökosysteme zu erhalten, die Präsenz von Assets auf verschiedenen Plattformen zu verfolgen, nach möglichen Schwachstellen zu suchen sowie vorbeugende Kontrollen gegen Lecks, unberechtigte Datennutzung oder -offenlegung und Verstöße gegen Vorschriften einzusetzen.

DSPM-Tools machen die Datensicherheit einfacher und effektiver. Sie bieten Ihnen einen klaren Überblick über alle Ihre Daten in der Cloud und erkennen sensible Informationen und auftretende Risiken. Mit automatisierten Überprüfungen erkennen sie Bedrohungen schnell und blockieren unbefugte Zugriffe, sodass alle Datenschutzvorschriften eingehalten werden. Außerdem heben sie Bereiche hervor, die Aufmerksamkeit erfordern, sodass Ihr Team Risiken frühzeitig angehen kann.

DSPM scannt und analysiert kontinuierlich Daten in der gesamten Infrastruktur eines Unternehmens. Es identifiziert, wo sich sensible Daten befinden, bewertet ihre Anfälligkeit für Bedrohungen und überwacht Zugriffsmuster. Die Lösung liefert dann umsetzbare Erkenntnisse und automatisierte Reaktionen zur Risikominderung, wie z. B. die Anpassung von Berechtigungen, die Verschlüsselung von Daten oder die Benachrichtigung von Sicherheitsteams. DSPM-Tools helfen Unternehmen dabei, eine robuste Sicherheitslage aufrechtzuerhalten und gesetzliche Vorschriften einzuhalten, indem sie sich in bestehende Sicherheitsframeworks integrieren und KI-gestützte Analysen verwenden.

DSPM wird von einer Vielzahl von Unternehmen aus verschiedenen Branchen eingesetzt, von kleinen bis hin zu großen Unternehmen. Es ist besonders wertvoll für Branchen mit strengen Datenschutzanforderungen, wie z. B. Finanzwesen, Gesundheitswesen und Behörden. Sicherheits- und IT-Teams, Compliance-Beauftragte und Datenschutzspezialisten nutzen DSPM-Tools, um sensible Daten zu schützen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und die allgemeinen Datensicherheitsstrategien zu verbessern.

Die führenden DSPM-Anbieter im Jahr 2025 sind SentinelOne, Lookout, BigID und Symmetry Systems.

DSPM-Anbieter unterstützen das Compliance-Management durch verschiedene Funktionen wie Echtzeitüberwachung, automatisierte Audits, vereinfachte Beweissicherung und Warnmeldungen bei Verstößen.

DSPM-Anbieter handhaben die Datenklassifizierung und -erkennung auf folgende Weise:

  • Alle Datenspeicher (lokal, in der Cloud und hybrid) werden gescannt, um sensible Daten zu ermitteln
  • Regelmäßige Aktualisierung der Datenklassifizierungs-Frameworks und Kategorisierung der Daten gemäß benutzerdefinierten Richtlinien und den neuesten gesetzlichen Anforderungen
  • Verständnis des Datenkontexts zur Risikobewertung und Anwendung geeigneter Sicherheitskontrollen.

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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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