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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/GitLab Container-Überprüfung

Was ist GitLab Container Scanning?

Steigern Sie die Sicherheit und Compliance Ihres Unternehmens mit GitLab Container Scanning, das Schwachstellen und Malware in Ihren Container-Images vor der Bereitstellung erkennt. Automatisieren Sie das Scannen, reduzieren Sie Risiken und sorgen Sie mit diesem leistungsstarken Tool für eine sichere Lieferkette.

Autor: SentinelOne

GitLab Container Scanning ist ein unverzichtbares Tool für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und Integrität von containerisierten Anwendungen. Die Kenntnis und der Einsatz dieser Technik werden umso wichtiger, je mehr Unternehmen zur Containerisierung für die Softwarebereitstellung übergehen.

Dieser Artikel behandelt GitLab Container Scanning , seine Funktionsweise, unterstützte Containerformate und wie Best Practices und Beispiele aus der Praxis die Einrichtung für Projekte erleichtern können. Mit durchgängig hervorgehobenen Best Practices bietet dieser Leitfaden ein Verständnis von GitLab Container Scanning, das sichere Entwicklungsprozesse mit reibungslosen Arbeitsabläufen gewährleistet.

GitLab Container Scanning verstehen

Das Verständnis von GitLab Container Scanning ist entscheidend für alle, die containerisierte Anwendungen mit GitLab oder anderen Containerisierung Plattformen wie Docker. GitLab Container Scanning dient als Sicherheitscheck, bei dem jede Komponente Ihrer Software auf Schwachstellen überprüft wird, die Angreifer ausnutzen könnten – ähnlich wie bei einer Antivirenprüfung der einzelnen Bausteine!

Die Inspektion umfasst eine genaue Überprüfung der in Containern enthaltenen Software, um etwaige Probleme oder potenzielle Risiken zu erkennen. Dieser Schritt ist bei der Entwicklung moderner Software von entscheidender Bedeutung. Container bestehen in der Regel aus unterschiedlichen Komponenten aus verschiedenen Quellen, die alle Sicherheitsstandards einhalten müssen, um die Integrität Ihrer Anwendung zu gewährleisten.

GitLab Container Scanning kann für die Softwareentwicklung von unschätzbarem Wert sein und bietet wichtigen Schutz für containerisierte Softwareanwendungen. Die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen trägt zur Aufrechterhaltung sicherer Systeme bei und gibt Entwicklern und Stakeholdern gleichermaßen Sicherheit.

Wie funktioniert GitLab Container Scanning?

GitLab Container Scanning kann Schwachstellen in Container-Images automatisch identifizieren und beheben, sodass Sie sicher sein können, dass alle Schwachstellen in diesen Images schnell und zuverlässig behoben werden. Hier eine Übersicht über die Funktionsweise:

GitLab Container Scanning lässt sich problemlos in die Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipeline integriert werden, sodass der Scan-Prozess zu einem integralen Bestandteil jedes Builds und Pushs wird und nicht nur ein isoliertes Ereignis ist. Dadurch wird sichergestellt, dass Sicherheitsüberprüfungen zu einem fortlaufenden Bestandteil der Entwicklung werden und nicht nur einmalig durchgeführt werden.

Nutzung von Schwachstellendatenbanken

Dieses Tool gleicht Komponenten mit bekannten Schwachstellendatenbanken ab, um bekannte Schwachstellen in Softwarepaketen oder Bibliotheken zu erkennen, die in Containern verwendet werden. Auf diese Weise lassen sich bekannte Bedrohungen, die darin vorhanden sein könnten, leicht identifizieren.

Erstellen eines Berichts

GitLab Container Scanning erstellt nach Abschluss einen umfassenden Bericht, in dem alle entdeckten Schwachstellen und deren Schweregrad aufgeführt sind und bei Bedarf Korrekturen oder Strategien zur Risikominderung vorgeschlagen werden.

Automatisierung von Reaktionen

Mit GitLab Container Scanning können Benutzer automatische Reaktionen festlegen, die auf der Konfiguration basieren. Dazu gehören beispielsweise das Erstellen von Issues für Entwicklungsteams oder sogar das Anhalten der CI/CD-Pipeline, um sicherzustellen, dass kein unsicherer Code jemals in die Produktion gelangt.

Behebung und kontinuierliche Überwachung

Unser Tool zur kontinuierlichen Überwachung unterstützt die fortlaufende Behebung, indem es Container-Updates kontinuierlich scannt, sobald diese verfügbar sind, automatisch auf Schwachstellen überprüft, die bei der Implementierung von Änderungen auftreten können, und einen kontinuierlichen Schutz vor neuen Schwachstellen gewährleistet, die im Laufe der Zeit auftreten.

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Leitfaden lesen

Unterstützte Containerformate für GitLab

Wenn wir von der Unterstützung bestimmter Containerformate durch GitLab’s Container Scanning sprechen, meinen wir damit die Untersuchung ihrer spezifischen Struktur und der Anordnung der darin enthaltenen Daten. Die Scan-Tools Trivy und Grype bieten umfassende Unterstützung für verschiedene Linux-Distributionen, sodass Schwachstellen in verschiedenen Umgebungen schnell identifiziert werden können.

Open-Source-Scan-Tools:

  • Trivy (ein Open-Source-Scanner für Schwachstellen in Containern und Betriebssystemen): Trivy ist ein etablierter Open-Source-Scanner für Schwachstellen, der speziell auf Container und Betriebssysteme zugeschnitten ist und leichte, aber gründliche Scan-Funktionen bietet, um Schwachstellen in vielen Linux-Distributionen zu identifizieren.
  • Grype: Grype liefert genaue Schwachstellendaten zu Container-Images. Als Analyse-Tool ergänzt Grype Trivy, indem es Sicherheitsbedrohungen mit präzisen und dennoch umsetzbaren Schwachstellendaten gründlich untersucht.

Unterstützte Linux-Distributionen

Es ist äußerst wichtig, den Unterschied zwischen Containerformat und Distributionen zu verstehen. Container speichern Daten innerhalb von Containern, während Distributionen verschiedene Varianten des Linux-Betriebssystems bezeichnen, die von den GitLab-Diensten Trivy und Grype unterstützt werden. GitLab unterstützt eine beeindruckende Liste von Distributionen. Hier eine kurze Übersicht:

  • Alma Linux: Mit Trivy gescannt
  • Alpine Linux: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • Amazon Linux: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • BusyBox: Mit Grype gescannt
  • CentOS: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • CBL-Mariner: Mit Trivy gescannt
  • Debian: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • Distroless: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • Oracle Linux: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • Photon OS: Gescannt von Trivy
  • Red Hat (RHEL): Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt
  • Rocky Linux: Mit Trivy gescannt
  • SUSE: Von Trivy gescannt
  • Ubuntu: Wird sowohl von Grype als auch von Trivy unterstützt

Die Bedeutung einer breiten Distributionsunterstützung

Wir bei GitLab Container Scanning wissen, dass eine breite Distributionsunterstützung immer wichtiger wird, da containerisierte Anwendungen bei Entwicklern immer beliebter werden, die oft verschiedene Linux-Distributionen aufgrund von Leistung, Sicherheit, Kompatibilität oder persönlichen Vorlieben auswählen. Durch die gleichzeitige Unterstützung mehrerer Distributionen stellt GitLab Container Scanning sicher, dass Entwickler die Anwendungssicherheit unabhängig von der gewählten Umgebung aufrechterhalten können – und untermauert damit unser Engagement für ganzheitliche Sicherheit für containerisierte Workloads.

Wie richtet man GitLab für Container Scanning ein?

Die Implementierung von GitLab für Container Scanning ist ein effizienter Prozess, der das automatische Scannen Ihrer containerisierten Anwendungen auf Schwachstellen erleichtert. Hier finden Sie eine allgemeine Übersicht darüber, wie Sie dies erreichen können:

1. Container-Scans durch automatische Merge-Anfragen aktivieren

Mit GitLab 14.9 lassen sich Container-Scans einfach und schnell durch automatische Merge-Anfragen aktivieren. So geht's:

  • Navigieren Sie zum gewünschten Projekt.
  • Gehen Sie zu "Sicherheit" > "Sicherheitskonfiguration".
  • Wählen Sie in der Zeile "Container-Scanning" die Option "Mit Merge-Anfrage konfigurieren".

Nach der Aktivierung generiert dieser Prozess eine automatische Merge-Anfrage, die alle Änderungen enthält, die zur Aktivierung des Container-Scannings erforderlich sind. Überprüfen Sie diese einfach vor dem Mergen, um die Konfiguration des Container-Scannings abzuschließen.

2. Konfiguration über die Datei .gitlab-ci.yml:

Für die manuelle Konfiguration des Container-Scannings müssen Sie die entsprechende Vorlage zu Ihrer Datei .gitlab-ci.yml hinzufügen:

include:   - template: Security/Container-Scanning.gitlab-ci.yml

Diese Vorlage fügt Ihrer CI/CD-Pipeline einen container_scanning-Job hinzu, der Docker-Images auf Schwachstellen scannt und die Ergebnisse als Container-Scanning-Bericht speichert.

Ein Beispiel für eine .gitlab-ci.yml-Datei, die Docker-Images erstellt und scannt, könnte wie folgt aussehen.

include:   - template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml   - template: Security/Container-Scanning.gitlab-ci.yml container_scanning:   variables:     CS_DEFAULT_BRANCH_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE/$CI_DEFAULT_BRANCH:$CI_COMMIT_SHA

3. Anpassen der Einstellungen für das Scannen von Containern

Mit GitLab können Sie die Art und Weise, wie Container gescannt werden, an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen, von einer verbesserten Ausgabe und Authentifizierung mit der spezifischen Registry bis hin zu detaillierteren Ergebnissen.

Um beispielsweise eine ausführliche Ausgabe zu aktivieren, bearbeiten Sie Ihre .gitlab-ci.yml entsprechend:

include:   - template: Security/Container-Scanning.gitlab-ci.yml variables:     SECURE_LOG_LEVEL: 'debug'

4. Scannen eines Images in einer Remote-Registry:

Sie können auch Images scannen, die sich in einer anderen Registry als den Projekten befinden, indem Sie die folgende Konfiguration verwenden:

include:   - template: Security/Container-Scanning.gitlab-ci.yml container_scanning:   variables:     CS_IMAGE: example.com/user/image:tag

Die Einrichtung von GitLab Container Scanning ist intuitiv und benutzerfreundlich, von automatisierten Merge-Anfragen bis hin zur manuellen Konfiguration. GitLab integriert Sicherheitsüberprüfungen mit seinen leistungsstarken Scan-Tools in den Entwicklungs-Workflow von Entwicklern und macht GitLab damit zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen, sicheren Softwareentwicklung.

Bewährte Verfahren für das GitLab-Container-Scanning

1. Scanning-Tools regelmäßig aktualisieren

Es ist wichtig, dass Scanning-Tools wie Trivy und Grype auf dem neuesten Stand bleiben, damit sie neue Schwachstellen sofort erkennen können, sobald sie auftreten, und gleichzeitig mit allen Änderungen kompatibel bleiben, die von den unterstützten Distributionen vorgenommen werden. Regelmäßige Updates stellen dies sicher.

2. Integrieren Sie das Scannen frühzeitig in die Entwicklung

Je früher das Scannen von Containern Teil Ihres Entwicklungszyklus wird, desto schneller können Schwachstellen identifiziert und behoben werden. Durch die Einbindung von GitLab Container Scanning in Ihre kontinuierliche Integration (CI)-Pipeline von GitLab in Ihre kontinuierliche Integration ein, wird sichergestellt, dass bei jedem Code-Push automatisch Scans durchgeführt werden – diese werden so Teil Ihres Entwicklungs-Workflows und tragen zu einer schnelleren Identifizierung und Behebung von Schwachstellen bei.

3. Passen Sie die Scans an Ihre Bedürfnisse an

Nicht jedes Projekt erfordert identische Scans. Durch die Anpassung an Ihre Projektanforderungen – hinsichtlich Ausführlichkeitsgrad, Ausrichtung auf bestimmte Registrierungen oder Festlegung von Variablen – können Scans wesentlich schneller und effizienter durchgeführt werden. Nutzen Sie die Anpassungsfunktionen in der Datei .gitlab-ci.yml, um Scans präzise zu optimieren.

4. Überprüfen Sie die Scan-Berichte regelmäßig und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen

Es reicht nicht aus, nur Scans durchzuführen – die Ergebnisse müssen auch überprüft und umgehend behoben werden. Die regelmäßige Überprüfung der Container-Scan-Berichte in Verbindung mit systematischen Korrekturmaßnahmen stellt sicher, dass Schwachstellen schnell identifiziert und entsprechend behoben werden. Die Integration des Korrektur-Workflows in bestehende Entwicklungsprozesse kann bei dieser wichtigen Korrekturaufgabe hilfreich sein.

Behebungsworkflow mit GitLab Container Scanning

Der Behebungsworkflow von GitLab Container Scanning umfasst mehrere Schritte, mit denen Schwachstellen in Container-Images identifiziert und effizient und systematisch behoben werden können. Ein typischer Workflow könnte etwa wie folgt aussehen:

  1. Sicherheitslücken ermitteln: GitLab bietet die Container-Scan-Funktion und Sicherheitsscans mit Trivy oder Grype. Sobald Sicherheitslücken entdeckt wurden, wird im Rahmen dieses Schritts ein ausführlicher Bericht erstellt, in dem alle Sicherheitslücken detailliert aufgeführt sind.
  2. Analyse der Ergebnisse: In diesem Schritt müssen die Ergebnisse der Container-Scan-Berichte eingehend geprüft werden, um Details zu Schweregrad, Art und Quelle der Schwachstellen zu erhalten, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Dabei sollten Probleme, die sofort behoben werden müssen, priorisiert werden.
  3. Priorisierung der Behebung: Auf der Grundlage dieser Bewertung sollten die Probleme entsprechend priorisiert werden. Bei Problemen mit hoher Priorität liegt der Schwerpunkt in der Regel auf Schwachstellen, die eine unmittelbare Gefahr für Anwendungen darstellen, wobei Faktoren wie die Auswirkungen und die Leichtigkeit der Ausnutzung eine Rolle spielen können.
  4. Erstellen eines Plans zur Behebung: Nach der Priorisierung der Schwachstellen muss ein wirksamer Plan zur Behebung erstellt werden, um jede einzelne Schwachstelle zu beheben. Dieser Plan umfasst Maßnahmen, die zur wirksamen Minderung jeder Schwachstelle erforderlich sind – dazu können die Installation von Updates, Änderungen oder Modifikationen oder die direkte Änderung von Teilen des Codes gehören.
  5. Implementieren Sie Korrekturen: Mit einem Plan in der Hand sollten Abhilfemaßnahmen mithilfe von GitLab-Merge-Anfragen durchgeführt werden, die den Code, die Konfigurationseinstellungen oder die Abhängigkeiten ändern, die sich auf die betroffenen Codebasen auswirken. Die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Sicherheitsteams und anderen wichtigen Akteuren erweist sich oft als unerlässlich, um diesen Prozess erfolgreich durchzuführen.
  6. Testen der Korrekturen: Nach der Anwendung der Korrekturen ist es wichtig, zusätzliche Überprüfungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie die Schwachstellen erfolgreich beheben, ohne neue Probleme zu verursachen. Das erneute Scannen von Container-Images oder die Durchführung zusätzlicher Tests kann dabei helfen, zu überprüfen, ob die Korrekturmaßnahmen die Schwachstellen erfolgreich beseitigt und keine neuen Sicherheitslücken geschaffen haben.
  7. Überwachung und kontinuierliche Verbesserung: Behebungsworkflows lassen sich nicht über Nacht umsetzen. Kontinuierliche Überwachung, Scans und Überarbeitungen gewährleisten die langfristige Wirksamkeit. Ein iterativer Ansatz gewährleistet die langfristige Funktionsfähigkeit.

Beispiele und Anwendungsfälle aus der Praxis

1. Bankwesen

Sicherheit in Bankanwendungen ist von größter Bedeutung. Herkömmliche Methoden zur Erkennung von Schwachstellen sind oft nicht in der Lage, diese rechtzeitig zu erkennen. Durch die Einbindung von GitLab Container Scanning in die Continuous Integration/Continuous Deployment-Pipeline für Bankanwendungen werden Echtzeit-Überprüfungen und -Korrekturen möglich, was eine wesentlich robustere Lösung ermöglicht, die nicht nur die allgemeine Sicherheit stärkt, sondern auch das Vertrauen und die Compliance in der gesamten Branche fördert.

2. Gesundheitswesen

Gesundheitssysteme verarbeiten sensible Daten, die gemäß strengen gesetzlichen Vorschriften geschützt werden müssen, doch manuelle Überprüfungen sind oft mühsam und fehleranfällig. Durch den Einsatz von GitLab Container Scanning für Schwachstellenanalysen und als Teil kontinuierlicher Compliance-Berichtsprozesse können Gesundheitsorganisationen GitLab Container Scanning optimieren, um sich vor Sicherheitsverletzungen zu schützen und gleichzeitig den Berichtsprozess wesentlich weniger komplex als zuvor zu gestalten.

3. Tech-Start-ups

Tech-Start-ups haben oft Schwierigkeiten, ein Gleichgewicht zwischen schneller Entwicklung und der Einhaltung von Sicherheitsstandards zu finden. GitLab Container Scanning kann Unternehmen dabei helfen, beide Prozesse aufeinander abzustimmen. Die kontinuierliche Schwachstellenüberprüfung von containerisierten Anwendungen ermöglicht schnellere Entwicklungszyklen und schützt gleichzeitig die Sicherheit – so erhalten Start-ups die nötige Agilität für Innovationen und können gleichzeitig strenge Sicherheitsstandards einhalten.

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Fazit

GitLab Container Scanning ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Entwicklungslandschaft geworden und bietet Unternehmen eine einfache Möglichkeit, Schwachstellen in containerisierten Anwendungen schnell und zuverlässig zu erkennen. Durch die nahtlose Integration in ihre Entwicklungspipelines und die frühzeitige Sichtbarkeit von Schwachstellen in den Entwicklungsprozessen sind Unternehmen in der Lage, Sicherheit in ihren Entwicklungsprozess zu integrieren, Risiken zu minimieren und gleichzeitig die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern.

GitLab Container Scanning ist ein integraler Bestandteil einer effektiven DevSecOps-Strategie und fördert eine Umgebung der kontinuierlichen Sicherheitsverbesserung. Dieses wertvolle Asset stellt sicher, dass Sicherheit bei Innovationen an erster Stelle steht, von der Einhaltung von Vorschriften oder dem Schutz von Kundendaten bis hin zur Aufrechterhaltung agiler Entwicklungszyklen und der Erfüllung vielfältiger Sicherheitsanforderungen in verschiedenen Branchen oder Anwendungsfällen.

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Häufig gestellte Fragen zum Scannen von GitLab-Containern

GitLab Container Scanning führt während CI/CD eine Schwachstellenprüfung Ihrer Container-Images durch. Es verwendet Scanner wie Trivy, um jede Ebene – von Basis-OS-Paketen bis hin zu Anwendungsabhängigkeiten – zu überprüfen, bevor die Images in die Produktion gelangen. Sie aktivieren es, indem Sie die CI-Vorlage "Container-Scanning" von GitLab einbinden oder über eine One-Click-Merge-Anfrage.

Die Ergebnisse werden als JSON-Artefakte und auf der Registerkarte "Sicherheit" Ihrer Pipeline angezeigt, wobei riskante CVEs und abgelaufene Betriebssystemversionen gekennzeichnet werden.

Es erkennt bekannte CVEs in Ihrem Basisimage und Ihren Betriebssystempaketen sowie, falls aktiviert, sprachspezifische Bibliotheksfehler (z. B. Java- oder Python-Pakete). Außerdem kennzeichnet es Betriebssysteme, die nicht mehr unterstützt werden und keine Sicherheitsupdates mehr erhalten. Der zugrunde liegende Trivy-Scanner nutzt Beratungsquellen wie NVD, Distro-Sicherheitstracker und die eigene Beratungsdatenbank von GitLab, um Schwachstellen anhand des CVSS-Scores und der Ausnutzbarkeit zu identifizieren und zu kategorisieren.

Fügen Sie die integrierte Vorlage von GitLab zu Ihrer .gitlab-ci.yml hinzu.

include:

- template: Jobs/Container-Scanning.gitlab-ci.yml

Alternativ können Sie in Ihrem Projekt zu "Sicherheit" > "Sicherheitskonfiguration" gehen, auf "Mit Merge-Anfrage konfigurieren" klicken und die Merge durchführen. Dadurch werden die erforderlichen Jobs in Ihre Pipeline eingefügt. Es sind keine zusätzlichen Skripte erforderlich, wenn Sie Ihr Docker-Image bereits erstellen und in die Projektregistrierung übertragen haben

Öffnen Sie nach dem Ausführen Ihrer Pipeline "Build > Pipelines", wählen Sie den Lauf aus und klicken Sie auf die Registerkarte "Sicherheit". Dort sehen Sie den Schweregrad jeder Feststellung, den CVSS-Score, die Ausnutzungswahrscheinlichkeit (EPSS) und Hinweise zur Behebung. Der Rohscanbericht (gl-container-scanning-report.json) sowie ein CycloneDX SBOM (gl-sbom-report.cdx.json) sind unter "Job-Artefakte" verfügbar.

In der Ultimate-Stufe sehen Sie auch Inline-Ergebnisse in Merge-Anfragen und einen konsolidierten Schwachstellenbericht im Standardzweig.

Ja. Jeder Schwachstelleintrag enthält eine Beschreibung des Problems, seiner Auswirkungen und empfohlener Abhilfemaßnahmen, wie z. B. Paket-Upgrades oder Konfigurationsänderungen. In der Ultimate-Stufe kann GitLab sogar automatische Korrekturpatches generieren – Merge-Anfragen, die Ihre Dockerfile oder Ihr Paketmanifest für Sie auf feste Versionen aktualisieren.

Erstellen Sie eine Datei "vulnerability-allowlist.yml" im Stammverzeichnis Ihres Repositorys. Listen Sie CVE-IDs (global oder pro Image) auf, die Sie als False Positives bestätigt haben. GitLab schließt diese CVEs dann aus zukünftigen Scan-Berichten aus und markiert sie im Job-Protokoll als "Genehmigt". Auf diese Weise konzentriert sich Ihre Registerkarte "Sicherheit" auf echte Risiken, ohne echte Probleme zu verbergen.

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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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