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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Herausforderungen für die Sicherheit der Hybrid Cloud

Die 6 größten Herausforderungen für die Sicherheit in Hybrid-Cloud-Umgebungen

Erfahren Sie mehr über die 6 größten Sicherheitsherausforderungen in Hybrid-Cloud-Umgebungen und Strategien zu deren Bewältigung, um die Datenintegrität zu gewährleisten und die Vorteile der Cloud optimal zu nutzen.

Autor: SentinelOne

Hybrid-Cloud-Umgebungen haben sich im Zuge der Umstellung von Unternehmen auf die Cloud als neue Norm etabliert. Ein solcher Schritt bietet unvergleichliche Flexibilität und Skalierbarkeit: Jedes Unternehmen kann seine bestehende lokale Infrastruktur nutzen und gleichzeitig Cloud-Dienste in Anspruch nehmen. Der damit verbundene technologische Sprung bringt jedoch eine Vielzahl von Sicherheitsbedenken mit sich. Die Kombination unterschiedlicher Cloud-Dienste mit lokalen Infrastrukturen hat zu einer Reihe einzigartiger Schwachstellen geführt, die die Sicherheit zu einer gewaltigen Herausforderung machen.

In Hybrid-Cloud-Umgebungen kann eine einzige Fehlkonfiguration oder eine übersehene Schwachstelle zu verheerenden Datenverstößen, langen Ausfallzeiten und hohen Bußgeldern im Zusammenhang mit der Compliance führen. In Hybrid-Clouds führt die ständige Skalierung der Ressourcen zu einer komplexen Sicherheitslandschaft. Mit der zunehmenden Abhängigkeit von diesen Umgebungen werden potenzielle Angriffe immer häufiger auftreten, und man muss sich zwangsläufig fragen, ob sie ausreichend geschützt sind. Die Unsicherheit, nicht zu wissen, woher die nächste Bedrohung kommen könnte, ist sehr groß, weshalb ein dringender Bedarf an tieferen Einblicken in spezifische Herausforderungen besteht. Lassen Sie uns diese im Folgenden diskutieren.

Hybrid Cloud Security Challenges – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas sind die Herausforderungen von Hybrid-Cloud-Umgebungen?

Hybride Cloud-Umgebungen sind eine Mischung aus lokaler Infrastruktur, privaten Cloud-Diensten und öffentlichen Cloud-Lösungen. Diese Mischung bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, setzt Unternehmen jedoch auch potenziellen Schwachstellen aus. Die Komplexität der Verwaltung einer Vielzahl unterschiedlicher Umgebungen kann das Risiko von Datenverstößen, Compliance-Verstößen und betrieblichen Ineffizienzen erhöhen. Hier sind einige häufige Schwachstellen, mit denen Unternehmen konfrontiert sein können:

  • Datenoffenlegung: In der Cloud gespeicherte Daten können für unbefugte Benutzer zugänglich sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesichert sind.
  • Fehlerhaft konfigurierte APIs: Schlecht konfigurierte Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs’s) können Cyberkriminellen einen Zugang zum System verschaffen.
  • Inkonsistente Sicherheitsrichtlinien: Inkonsistente Sicherheitsmaßnahmen zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen können Lücken schaffen, die Angreifern das Ausnutzen erleichtern.

Das Verständnis dieser Herausforderungen kann Unternehmen dabei helfen, eine sicherere Hybrid-Cloud-Strategie zu entwickeln und die mit der Einführung der Cloud verbundenen Risiken zu reduzieren.

Herausforderungen für die Sicherheit in der Hybrid Cloud

Um sich in der Hybrid-Cloud-Sicherheit zurechtzufinden, müssen die spezifischen Herausforderungen erkannt werden, die bei der Zusammenführung verschiedener Umgebungen auftreten. Im Folgenden haben wir sechs zentrale Sicherheitsherausforderungen identifiziert und zeigen auf, wie Unternehmen diese bewältigen können.

Nr. 1: Transparenz

Transparenz ist in Hybrid-Cloud-Umgebungen von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen einen klaren Überblick über Daten, Anwendungen und Netzwerkverkehr benötigen. Ohne ausreichende Transparenz ist es schwierig, potenzielle Sicherheitsrisiken zu identifizieren, was zu verzögerten Reaktionen auf Bedrohungen führt. Wie kann man dem entgegenwirken? Um die Transparenz zu verbessern, sollten Unternehmen Cloud-Überwachungstools einsetzen, die Echtzeit-Einblicke in die Benutzeraktivitäten und Datenflüsse sowohl in Cloud- als auch in lokalen Umgebungen bieten. Diese Tools können in bestehende Systeme für Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement (SIEM) integrieren werden, um eine einheitliche Übersicht über potenzielle Bedrohungen zu bieten. Darüber hinaus können automatisierte Warnmeldungen bei ungewöhnlichem Verhalten den Sicherheitsteams helfen, schnell auf verdächtige Aktivitäten zu reagieren.

#2. Compliance und Governance

Compliance und Governance sind wichtige Themen für Unternehmen, die Hybrid-Cloud-Umgebungen nutzen. Je nachdem, wo Daten gespeichert, verarbeitet und übertragen werden, können unterschiedliche regulatorische Anforderungen gelten. Diese Komplexität macht es schwierig, eine konsistente Compliance über mehrere Umgebungen hinweg aufrechtzuerhalten.

Wie lässt sich dies mindern?

Unternehmen sollten ein robustes Compliance-Framework implementieren, das mit Vorschriften wie DSGVO, HIPAA oder PCI-DSS im Einklang steht. Dazu gehört der Einsatz von Datenklassifizierungstools zur Identifizierung und Kategorisierung sensibler Informationen sowie die Festlegung klarer Richtlinien für den Umgang mit und die Speicherung von Daten. Regelmäßige Audits und Schwachstellenanalysen können ebenfalls dazu beitragen, dass Sicherheitsmaßnahmen wirksam bleiben und den regulatorischen Standards entsprechen. Der Einsatz von Tools zur Automatisierung von Compliance-Prüfungen kann diesen Prozess weiter vereinfachen.

#3. Netzwerkintegration

Die Netzwerkintegration ist eine weitere wichtige Herausforderung bei der Verwaltung einer Hybrid-Cloud-Umgebung. Die Integration von lokalen Netzwerken mit Cloud-Netzwerken erfordert eine sorgfältige Planung, um eine sichere Datenübertragung und Konnektivität zu gewährleisten. Ohne geeignete Netzwerksicherheitsmaßnahmen können Hybrid-Cloud-Konfigurationen anfällig für Sicherheitsverletzungen und Datenabfang werden.

Wie lässt sich dies mindern?

Eine sichere Netzwerkintegration beginnt mit der Implementierung von Virtual Private Networks (VPNs) oder Software-Defined Wide Area Networks (SD-WAN) beginnt, um sichere Tunnel zwischen lokalen und Cloud-Netzwerken zu schaffen. Durch Netzwerksegmentierung können sensible Daten isoliert und das Risiko eines unbefugten Zugriffs verringert werden. Darüber hinaus können Daten während der Übertragung zwischen verschiedenen Umgebungen durch Verschlüsselung und die Verwendung sicherer API-Gateways zusätzlich geschützt werden.

Herausforderungen für die Sicherheit in Hybrid Clouds – Netzwerkintegration | SentinelOne#4. Datenmanagement und -schutz

Die Verwaltung von Daten in einer Hybrid-Cloud-Umgebung kann komplex sein, insbesondere wenn verschiedene Speicher- und Backup-Lösungen auf unterschiedlichen Plattformen zum Einsatz kommen. Ohne eine einheitliche Strategie können Daten versehentlich gelöscht, beschädigt oder unbefugt abgerufen werden.

Wie lässt sich dies vermeiden?

Die Implementierung einer Datenschutzstrategie, die regelmäßige Backups und Verschlüsselung umfasst, ist unerlässlich. Erwägen Sie den Einsatz cloudbasierter Backup-Lösungen, die Daten automatisch über mehrere Regionen und Umgebungen hinweg replizieren und so Redundanz gewährleisten. Darüber hinaus können Tools zur Verhinderung von Datenverlusten (DLP) die Datenübertragung überwachen und kontrollieren und so dazu beitragen, unbefugten Zugriff oder Datenlecks zu verhindern.

#5. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

Hybride Cloud-Umgebungen umfassen oft mehrere Zugriffspunkte, was das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) zu einer entscheidenden Herausforderung. Ein schlecht verwalteter Zugriff kann dazu führen, dass unbefugte Benutzer Zugang zu sensiblen Daten oder Systemen erhalten.

Wie lässt sich dies vermeiden?

Die Einführung einer zentralisierten IAM-Lösung kann die Verwaltung des Benutzerzugriffs sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen vereinfachen. Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) können die Sicherheit weiter erhöhen, indem sie sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf bestimmte Ressourcen haben. Darüber hinaus kann die Implementierung von Single Sign-On (SSO) den Benutzern einen nahtlosen Zugriff ermöglichen und gleichzeitig strenge Authentifizierungsanforderungen aufrechterhalten.

Sicherheitsherausforderungen in der Hybrid Cloud – IAM-Lösung | SentinelOne#6. Sicherheitsüberwachung und Reaktion auf Vorfälle

In einer Hybrid-Cloud-Umgebung kann es schwierig sein, eine konsistente Sicherheitsüberwachung über verschiedene Plattformen hinweg aufrechtzuerhalten. Dies kann zu verzögerten Reaktionen auf Vorfälle oder Lücken bei der Erkennung von Bedrohungen führen.

Wie lässt sich dies abmildern?

Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Unternehmen eine zentralisierte Sicherheitsüberwachungslösung implementieren, die Protokolle und Warnmeldungen sowohl aus Cloud- als auch aus lokalen Systemen erfassen kann. Dies ermöglicht einen umfassenden Überblick über potenzielle Bedrohungen und vereinfacht die Reaktion auf Vorfälle. Die Automatisierung von Reaktionsprozessen durch Tools wie Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) kann das Vorfallmanagement weiter optimieren, die Reaktionszeiten verkürzen und die Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen minimieren.

SentinelOne für Cloud-Sicherheit

Die KI-gestützte CNAPP-Lösung von SentinelOne bietet Ihnen Deep Visibility® für Ihre Umgebung. Sie bietet aktiven Schutz vor KI-gestützten Angriffen sowie Untersuchungs- und Reaktionsfunktionen der nächsten Generation. Es kann einzelne, hybride, lokale und Multi-Cloud-Umgebungen schützen.

Hier sind die wichtigsten Funktionen seiner agentenlosen CNAPP:

  • Singularity™ Cloud Security kann Shift-Left-Sicherheit durchsetzen und Entwicklern ermöglichen, Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie in die Produktion gelangen, und zwar durch agentenloses Scannen von Infrastructure-as-Code-Vorlagen, Code-Repositorys und Container-Registern. Dadurch wird Ihre gesamte Angriffsfläche erheblich reduziert.
  • Kontextbewusst Purple AI™ bietet kontextbezogene Zusammenfassungen von Warnmeldungen, Vorschläge für die nächsten Schritte und die Möglichkeit, mithilfe generativer und agentenbasierter KI nahtlos eine eingehende Untersuchung zu starten – alles dokumentiert in einem Untersuchungsnotizbuch. SentinelOne nutzt Hyperautomation-Workflows und No-Code-Sicherheitsautomatisierung.
  • SentinelOne behebt Cloud-Fehlkonfigurationen automatisch per 1-Klick-Bedrohungsbehebung. Es behebt Fehlkonfigurationen über Ressourcen, laterale Bewegungswege und den Wirkungsradius hinweg, die in Grafiken dargestellt werden.
  • Die einzigartige Offensive Security Engine™ von SentinelOne erstellt evidenzbasierte Verified Exploit Paths™. Die Geheimnissuche erkennt über 750 Arten von Geheimnissen und Cloud-Anmeldedaten in Code-Repositorys und verhindert unbefugten Cloud-Zugriff.
  • Der Laufzeit-CWPP-Agent von SentinelOne erkennt und stoppt Laufzeitbedrohungen wie Ransomware, Zero-Day-Angriffe, dateilose Angriffe usw. Er unterstützt 14 wichtige Linux-Distributionen und 20 Jahre Windows Server, einschließlich AWS, Azure, Google Cloud und Private Cloud.
  • Überwacht kontinuierlich die Sicherheitslage neuer oder bestehender Cloud-Dienste, konzentriert sich dabei auf Sicherheitsbedenken und empfohlene Vorgehensweisen und benachrichtigt über Sicherheitsmängel.
  • Infrastructure as a Code (IaC)-Scanning: Vergleicht die IaC-Konfiguration und -Implementierung mit anderen Standards wie CIS-Benchmark und PCI-DSS. Um Merge- und Pull-Anfragen mit fest codierten Geheimnissen zu verhindern, kann die Unterstützung für CI/CD-Integration genutzt werden. Die IaC-Sicherheit von SentinelOne identifiziert Probleme vor der Produktion und beseitigt sie, bevor sie eskalieren.
  • SentinelOne findet Cloud-Ressourcen/Assets mit bekannten CVEs (Informationen aus 10 oder mehr Quellen mit umfassender Abdeckung) und behandelt verschiedene Schwachstellen. Singularity Cloud Detection Security (CDS) bietet Malware-Scans, die über Signaturen hinausgehen, und verwendet eine proprietäre statische KI-Engine, die bösartige Dateien nahezu in Echtzeit automatisch unter Quarantäne stellt. Dateiscans können lokal durchgeführt werden, und keine sensiblen Daten verlassen die Umgebung, bevor sie überprüft wurden.
  • Cloud Security Posture Management (CSPM): CSPM vereinfacht die Compliance und verfügt über mehr als 2.000 integrierte Prüfungen zur Optimierung von Cloud-Audits. Es kombiniert außerdem Funktionen von Kubernetes Secrets Posture Management (KSPM).
  • Graph Explorer: Es visualisiert Beziehungen zwischen Ressourcen, Geschäftsdiensten und Images und vereinfacht Cloud-Untersuchungen weiter.
  • Software Bill of Materials (SBOM)-Berichte für agentenlose Anwendungen und Tests auf Sicherheitslücken für Snapshots virtueller Maschinen.

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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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Die Sicherung einer Hybrid-Cloud-Umgebung erfordert einen strategischen Ansatz, der die besonderen Herausforderungen der Verwaltung einer Mischung aus lokaler und Cloud-Infrastruktur berücksichtigt. Durch die Konzentration auf Schlüsselbereiche wie Transparenz, Compliance, Netzwerkintegration und Identitätsmanagement können Unternehmen eine sichere Hybrid-Cloud-Strategie entwickeln, die ihren betrieblichen Anforderungen entspricht. Der Einsatz von Lösungen wie SentinelOne Singularity™ Cloud Workload Security erhöht die Sicherheit zusätzlich, da sie eine Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen und automatisierte Reaktionen auf potenzielle Risiken bieten. Mit den richtigen Tools und Strategien können Unternehmen die Vorteile einer Hybrid-Cloud-Umgebung nutzen und gleichzeitig die Sicherheit ihrer Daten und Systeme gewährleisten.

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FAQs

Eine Hybrid-Cloud-Umgebung kombiniert öffentliche Cloud-Dienste mit einer privaten Cloud oder einer lokalen Infrastruktur. Diese Konfiguration ermöglicht es Unternehmen, die Kontrolle über sensible Daten zu behalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Flexibilität der öffentlichen Cloud zu nutzen.

Hybrid-Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, sensible Daten lokal zu speichern und die Public Cloud für nicht sensible Workloads zu nutzen. Dies verringert das Risiko einer Datenpreisgabe und ermöglicht eine bessere Kontrolle über die Verwaltung und Sicherung von Daten.

Die Einhaltung von Vorschriften ist in Hybrid-Cloud-Umgebungen schwieriger, da je nach Speicherort der Daten unterschiedliche Vorschriften gelten können. Die Verwaltung der Compliance über mehrere Plattformen hinweg erfordert einheitliche Richtlinien und regelmäßige Audits, um die Einhaltung der gesetzlichen Standards sicherzustellen.

Zu den bewährten Verfahren für die Datensicherheit in einer Hybrid-Cloud-Umgebung gehören die Verwendung von Verschlüsselung, die Implementierung von IAM-Lösungen und die Durchführung regelmäßiger Sicherheitsaudits. Der Einsatz von Tools wie DLP und cloudnativen Sicherheitslösungen kann den Datenschutz weiter verbessern.

Unternehmen können die Transparenz in einer Hybrid-Cloud-Umgebung verbessern, indem sie Cloud-Überwachungstools einsetzen, die Einblicke in Benutzeraktivitäten, Datenflüsse und Netzwerkverkehr bieten. Die Integration dieser Tools in SIEM-Systeme trägt dazu bei, einen einheitlichen Überblick über potenzielle Bedrohungen zu schaffen und die Reaktion auf Vorfälle zu vereinfachen.

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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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