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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Infrastruktur als Code-Plattformen

Die 9 besten Infrastructure-as-Code-Plattformen für 2025

Dieser Beitrag hilft Ihnen bei der Auswahl der besten Infrastructure-as-Code-Plattformen (IaC), mit denen Sie Bereitstellungen automatisieren, die Sicherheit erhöhen und die Zusammenarbeit in Ihrem Unternehmen verbessern können.

Autor: SentinelOne

Infrastructure as Code hat die Art und Weise verändert, wie Cybersicherheitsteams in Unternehmen IT-Infrastrukturen bereitstellen und verwalten. Es automatisiert Arbeitsabläufe, sorgt für Konsistenz in Cloud-Umgebungen und ermöglicht eine nahtlose Skalierung von Unternehmen. Dank der neuesten IaC-Bestimmungen können Sie Server heutzutage in wenigen Minuten konfigurieren und ausführen. Laut Fortune Business Insights hatte der globale Infrastructure-as-Code-Markt im Jahr 2022 einen Wert von 759,1 Millionen US-Dollar und stieg bis 2023 auf 908,7 Millionen US-Dollar. Es wird erwartet, dass er weiter wächst und bis 2030 einen Wert von 3.304,9 Millionen US-Dollar erreicht, mit einer prognostizierten CAGR von 20,3 % in diesem Zeitraum. Diese Daten zeigen, dass Unternehmen Infrastructure-as-Code-Plattformen schnell übernehmen.

Da Unternehmen zunehmend IaC einsetzen, um Abläufe zu rationalisieren und manuelle Fehler zu minimieren, ist die Wahl der richtigen Plattform für den Erfolg von entscheidender Bedeutung.

In diesem Artikel werden wir uns mit den führenden IaC-Plattformen befassen und ihre herausragenden Funktionen, idealen Anwendungsfälle und kritischen Faktoren untersuchen, die bei der Auswahl des besten Tools für Ihr Unternehmen zu berücksichtigen sind. Wir helfen Ihnen dabei, eine fundierte Entscheidung über IaC zu treffen, unabhängig davon, ob Sie neu in diesem Bereich sind oder ein Upgrade durchführen möchten.

Infrastructure as Code-Plattformen – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Infrastructure as Code (IaC)?

Infrastructure as Code (IaC) ist eine Methode zur Verwaltung und Bereitstellung von Rechenressourcen durch die Definition der Infrastruktur in Konfigurationsdateiformaten wie YAML Ain’t Markup Language (YAML), JavaScript Object Notation (JSON) oder HashiCorp Configuration Language (HCL). Im Gegensatz zur manuellen Einrichtung sind diese Konfigurationen maschinenlesbar und automatisieren Aufgaben, die von der Servereinrichtung bis zum Netzwerkmanagement reichen.

Mit IaC wird die Infrastrukturverwaltung programmierbar. Deklarative Modelle legen den gewünschten Zustand fest (z. B. "sicherstellen, dass der Server läuft"), während imperative Modelle die genauen Schritte zum Erreichen dieses Zustands beschreiben und so Präzision und Kontrolle bieten.

Mit Tools wie AWS CloudFormation, Terraform und Ansible können Teams die Infrastruktur wie Anwendungscode versionieren, verfolgen und ändern, wodurch die Skalierbarkeit und Konsistenz verbessert und menschliche Fehler reduziert werden.

Schlüsselkonzepte von Infrastructure as Code

Lassen Sie uns einige der Schlüsselkonzepte von Infrastructure as Code untersuchen, die seinen Wert und seine praktische Anwendung ausmachen.

  • Automatisierung: Sie können die Bereitstellung oder Verwaltung Ihrer IT-Ressourcen wie Server, Speicher, Netzwerke, virtuelle Maschinen, Container, Netzwerkregeln, Sicherheitsgruppen und Anwendungen automatisieren.
  • Deklarative vs. imperative Ansätze: IaC kann mit zwei Hauptansätzen implementiert werden:

a) Deklarativ: Bei diesem Ansatz können Sie den gewünschten Endzustand der Infrastruktur festlegen, ohne detailliert anzugeben, wie dieser Zustand erreicht werden soll. Das Tool übernimmt dann automatisch die Ausführung der Details. Deklarative Skripte können mehrfach ausgeführt werden, ohne das Ergebnis zu verändern, wodurch die Konsistenz über alle Bereitstellungen hinweg gewährleistet ist.

b) Imperativ: Sie müssen eine detaillierte Abfolge von Befehlen angeben, die festlegen, wie der gewünschte Infrastrukturzustand erreicht werden soll. Bei dieser Methode müssen Sie für jeden Schritt des Prozesses explizite Anweisungen schreiben. Sie müssen jede einzelne Stufe des Bereitstellungsprozesses genau kontrollieren können, was bei komplexen Konfigurationen von Vorteil sein kann. Das Schreiben imperativer Skripte erfordert oft ein tieferes Verständnis von Programmiersprachen und Infrastrukturmanagement.

  • Idempotenz: Dieses Prinzip stellt sicher, dass die mehrfache Anwendung desselben IaC-Codes zum gleichen Ergebnis führt, ohne unbeabsichtigte Änderungen zu verursachen. Dies reduziert Inkonsistenzen und vereinfacht die Verwaltung von Infrastrukturzuständen.
  • Versionskontrolle: IaC-Konfigurationen werden in Versionskontrollsystemen wie Git, Bitbucket, AWS CodeCommit, Perforce und Subversion (SVN) gespeichert. Diese Systeme ermöglichen es Teams, Änderungen zu verfolgen, zu früheren Zuständen zurückzukehren und effektiver zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zusammenzuarbeiten.

Notwendigkeit von Infrastructure-as-Code-Plattformen

Infrastructure as Code (IaC) ermöglicht es Entwicklern, Ressourcen schneller bereitzustellen, skalierbare und wiederholbare Infrastrukturen zu schaffen und Konfigurationen zu automatisieren, was letztlich Zeit und Ressourcen spart. Hier sind die Gründe, warum Sie IaC benötigen:

Verbesserte Sicherheit

Mit Infrastructure as Code (IaC) wird Sicherheit direkt in die Grundlage Ihrer Infrastruktur integriert. Sie können Sicherheitsrichtlinien kodifizieren und automatisieren und so sicherstellen, dass jede Bereitstellung konsistenten und umfassenden Sicherheitsstandards entspricht.

Beispielsweise können Sie durch die Einbettung von rollenbasierten Zugriffskontrollen (RBAC) können Sie genau definieren, wer welche Aufgaben ausführen darf. Sie können auch Verschlüsselungsprotokolle für den Datenschutz festlegen und Netzwerksicherheitseinstellungen automatisieren, um den Datenverkehr zu kontrollieren. Selbst komplexe Firewall-Konfigurationen können in Code geschrieben werden, wobei integrierte Überwachungstools Anomalien in Echtzeit melden. Die Kodifizierung dieser Elemente reduziert menschliche Fehler und behebt Schwachstellen präventiv, wodurch Ihre Infrastruktur gestärkt wird.

Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Unterstützung

IaC-Plattformen erleichtern die Verwaltung der Infrastruktur über mehrere Cloud-Anbieter und hybride Umgebungen hinweg, indem sie eine einzige Schnittstelle für die Verwaltung von Ressourcen über verschiedene Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) hinweg bereitstellen.

Unternehmen können Anwendungen und Dienste einfach zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern oder zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen migrieren, indem sie die Infrastruktur mithilfe von Code definieren. In Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen kann IaC die Replikation von Daten und Konfigurationen über verschiedene Umgebungen hinweg automatisieren.

Notfallwiederherstellung

Mit den Notfallwiederherstellungsfunktionen von IaC können Sie Daten schnell wiederherstellen. Sie können Netzwerkausfälle vorhersagen, kritische Systeme und Ressourcen wiederherstellen und Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, schnell auf Störungen zu reagieren. Sie können Ihre Systeme und Daten sichern und Kopien erstellen, die sicher in der Cloud oder vor Ort gespeichert werden können.

Im Katastrophenfall können diese Snapshots verwendet werden, um Dienste schnell in ihren letzten bekannten funktionierenden Zustand zurückzusetzen, wodurch sich die Wiederherstellungszeiten (Recovery Time Objectives, RTO) und Wiederherstellungspunkte (Recovery Point Objectives, RPO) erheblich verbessern.

Zusammenarbeit und Compliance

In den meisten IT-Kollaborationsumgebungen, in denen viele Stakeholder mit der Infrastruktur interagieren, ist es von entscheidender Bedeutung, alle auf einen Nenner zu bringen. Es ist hilfreich, wenn es eine einzige Quelle der Wahrheit gibt, wenn es um die tatsächlichen Konfigurationen innerhalb der Infrastruktur geht, und wenn die Zusammenarbeit zwischen den Teams durch das Verständnis der Funktionsweise ihrer Infrastruktur erleichtert wird.

Angesichts der immer strengeren Standards für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind jedoch die Versionskontrolle und die Prüfpfade, die IaC-Plattformen bieten, noch wichtiger, um die Compliance nachzuweisen, was ein starkes Argument für den Einsatz dieser Plattformen in der heutigen IT-Governance darstellt.

Infrastructure as Code-Plattformen im Jahr 2025

Da die Nachfrage nach effizientem Infrastrukturmanagement wächst, haben sich im Jahr 2025 mehrere IaC-Plattformen als führende Optionen herauskristallisiert. Hier sind neun Tools, die auch heute noch die Art und Weise prägen, wie Teams Infrastruktur aufbauen, bereitstellen und verwalten:

#1. SentinelOne Singularity Infrastructure as Code

SentinelOne Singularity Cloud Security ist eine vollständige Cloud Native Application Protection Platform (CNAPP), die Ihre gesamte Cloud-Infrastruktur schützt, einschließlich der mit IaC-Tools erstellten Ressourcen. Sie bietet Echtzeitschutz und Transparenz für alle Ihre Cloud-Ressourcen und sorgt dafür, dass Ihre IaC-verwalteten Umgebungen von der Entwicklung bis zur Laufzeit sicher bleiben.

Die Plattform auf einen Blick

  • Singularity Cloud Workload Security: Hierbei handelt es sich um eine Echtzeit-Cloud-Workload-Protection-Plattform (CWPP), die Bedrohungen wie Ransomware, dateilose Angriffe, Crypto-Miner und Zero-Day-Schwachstellen effektiv erkennt und abwehrt. Diese KI-gesteuerte Laufzeitschutzlösung unterstützt Server, VMs und containerisierte Workloads in AWS-, Azure-, Google Cloud- und privaten Cloud-Umgebungen.
  • Singularity Cloud Native Security: Bietet eine agentenlose CNAPP-Lösung, die schnell auf Warnmeldungen reagiert. Sie nutzt eine einzigartige Offensive Security Engine™ mit Verified Exploit Paths™, um die Effizienz des Teams zu steigern. Die Plattform identifiziert über 750 Arten von fest codierten Geheimnissen in Code-Repositorys, verhindert das Durchsickern von Cloud-Anmeldedaten und gewährleistet die Echtzeit-Einhaltung von Standards wie NIST, MITRE und CIS über das Cloud Compliance Dashboard von SentinelOne.
  • Singularity Cloud Data Security: Das Tool wurde für den adaptiven und skalierbaren Schutz von Amazon S3- und NetApp-Cloud-Speichern entwickelt. Es führt schnelle Malware-Analysen durch, scannt Objekte in Amazon S3-Buckets, um das Durchsickern sensibler Daten zu verhindern, verschlüsselt und isoliert bösartige Dateien sofort und ermöglicht bei Bedarf eine einfache Wiederherstellung oder Rettung von Daten.

Funktionen

  • Agentenlose Bereitstellung: Ermöglicht eine schnelle Einrichtung ohne umfangreiche Agent-Installation, sodass Unternehmen ihre Cloud-Umgebungen fast sofort schützen können.
  • KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen: SentinelOne nutzt fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen zur Echtzeit-Erkennung von Malware, Zero-Day-Exploits und anderen komplexen Bedrohungen und gewährleistet so schnelle Reaktionszeiten.
  • Einheitliches Sicherheitsmanagement: Die Software kombiniert Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Cloud Detection and Response (CDR) und mehr in einer einzigen Plattform.
  • Umfassende Abdeckung: Es schützt verschiedene Cloud-Umgebungen, darunter Amazon S3, Kubernetes und andere containerisierte Workloads, und bietet Transparenz über öffentliche und private Clouds hinweg.
  • Offensive Security Engine: Diese einzigartige Funktion hilft Unternehmen dabei, potenzielle Schwachstellen und Angriffswege aus der Perspektive eines Angreifers zu identifizieren und so proaktive Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
  • Generative KI-Unterstützung: Das Tool integriert Purple AI, um Sicherheitsabläufe zu optimieren und den Datenschutz durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Kernprobleme, die SentinelOne beseitigt

  • Führt Konfigurationsprüfungen für KI-Dienste durch
  • Scans (kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung) CI/CD-Pipelines und Repositorys
  • Behebt Fehlkonfigurationen
  • Identifiziert unbekannte Cloud-Bereitstellungen
  • Schnelle Bewertung von Compliance-Problemen

Kundenstimmen

  • Anwender loben SentinelOne für seine umfassenden Funktionen. Ein Anwender, Pragya S., merkte an, dass

    “SentinelOne half beim GitLab IaC-Scannen, bei der Beseitigung von Bedrohungen mit einem Klick und bei der nahtlosen CI/CD-Integrationsunterstützung und sicherte effektiv Hyperscaler wie AWS und verschiedene Kubernetes-, VM- und Docker-Bereitstellungen. Es überprüfte sorgfältig Module, Vorlagen, Dateien und andere Umgebungsvariablen. Beeindruckend!"

  • Ein weiterer Nutzer, Daniel Wong, Leiter für Sicherheit und Compliance bei Skyflow, sagte:

    "Wir waren einer der ersten Kunden von Cloud Native Security (CNS) und freuen uns sehr, dass es nun vollständig in die SentinelOne Singularity-Plattform integriert ist. Dieamp;#8217; agentenlose CNAPP-Plattform ist deutlich weniger störend und ihre von der Offensive Security Engine unterstützten Warnmeldungen sind im Vergleich zu Alternativen besser umsetzbar. Zusammen mit Alleinstellungsmerkmalen wie Secret-Scanning-Funktionen ist CNS als Teil der größeren Singularity Cloud Security-Plattform bereit, ein integraler Bestandteil unserer Sicherheitslandschaft für die Zukunft zu werden."


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#2. Terraform von HashiCorp

Terraform ist ein von HashiCorp entwickeltes Open-Source-Tool für Infrastructure as Code (IaC). Damit können DevOps-Teams die Infrastruktur mithilfe von deklarativen Konfigurationsdateien definieren, die leicht zu lesen, zu teilen, wiederzuverwenden und zu versionieren sind.

Sie können die Infrastruktur Ihres Rechenzentrums mit einer hochentwickelten Konfigurationssprache namens HashiCorp Configuration Language (HCL) definieren und bereitstellen.

Außerdem können Sie mit diesem Tool Infrastrukturkonfigurationen in HCL oder JavaScript Object Notation (JSON) schreiben, was die Versionskontrolle und eine einfache Zusammenarbeit ermöglicht.

Funktionen

  • Terraform verwaltet Ressourcen über verschiedene Cloud-Anbieter wie AWS, Azure, Google Cloud und anderen sowie für lokale Lösungen.
  • Es ermöglicht Ihnen die Planung und Umsetzung von Infrastrukturänderungen. Verwenden Sie Terraform plan, um eine Vorschau der Änderungen anzuzeigen, und Terraform apply, um sie auszuführen. Für automatisierte Workflows verwenden Sie das Flag -auto-approve , um die manuelle Genehmigung zu umgehen und den Bereitstellungsprozess zu optimieren.
  • Es bietet einen Terraform-Graph-Befehl, um eine Visualisierung der Ressourcenabhängigkeiten in Ihrer Konfiguration zu erstellen. Dies hilft Ihnen, die Struktur Ihrer Infrastruktur und die Verbindungen zwischen den Ressourcen in Ihrem Terraform-Projekt besser zu verstehen.

#3. AWS CloudFormation

AWS CloudFormation ist ein Infrastructure-as-Code-Dienst (IaC), mit dem Sie die AWS-Infrastruktur mithilfe von Code definieren und bereitstellen können.

Mit CloudFormation automatisieren Sie die Erstellung und Verwaltung von AWS-Ressourcen durch Vorlagen, die in JSON oder YAML geschrieben sind.

Diese Vorlagen beschreiben, wie Ihre Ressourcen aussehen sollen, z. B. EC2-Instanzen, S3-Buckets und RDS-Datenbanken, und CloudFormation kümmert sich um den Rest.

Funktionen

  • Mit dem AWS Cloud Development Kit können Sie Ihre Cloud-Konfiguration mit Sprachen wie TypeScript, Python, Java und .NET entwerfen.
  • Die Software verwaltet Abhängigkeiten zwischen Ressourcen sowohl mithilfe des Attributs "DependsOn" für explizite Abhängigkeiten als auch mithilfe impliziter Abhängigkeiten auf der Grundlage von Ressourcenreferenzen. Dadurch wird sichergestellt, dass Ressourcen ohne manuelles Eingreifen in der richtigen Reihenfolge erstellt, aktualisiert oder gelöscht werden, was einen nahtlosen Stack-Betrieb ermöglicht und das Risiko von Bereitstellungsfehlern verringert.
  • Die StackSets ermöglichen die Bereitstellung identischer AWS-Ressourcen über mehrere Konten und Regionen hinweg unter Verwendung einer einzigen Vorlage.
  • Es kann Konfigurationsabweichungen erkennen, die auftreten, wenn Änderungen an Ressourcen außerhalb von CloudFormation vorgenommen werden.
  • Sie können Ihre Cloud-Konfiguration mithilfe von textbasierten JSON- oder YAML-Dateien (Yet Another Markup Language) definieren oder AWS CloudFormation Designer für einen visuellen Ansatz verwenden.

#4. Ansible

Ansible schließt die Lücke zwischen herkömmlichen Konfigurationsmanagement-Tools (wie Puppet und Chef) und Infrastructure-as-Code-Plattformen (IaC) (wie Terraform).

Es kann sowohl für das Konfigurationsmanagement bestehender Systeme als auch für die Bereitstellung neuer Infrastruktur verwendet werden, wodurch es in DevOps-Workflows vielseitig einsetzbar ist.

Ansible wurde 2012 von Michael DeHaan entwickelt und 2015 von Red Hat übernommen. ist Ansible für die Verwendung mit Unix-ähnlichen Systemen und Microsoft Windows ausgelegt.

Mit Ansible müssen Sie keine Agenten installieren. Stattdessen werden temporäre Remote-Verbindungen über SSH für Unix-ähnliche Systeme und Windows Remote Management für die Ausführung von PowerShell-Befehlen verwendet.

Sie können den Ansible-Kontrollknoten auf den meisten Unix-ähnlichen Systemen mit installiertem Python oder unter Windows mit dem Windows-Subsystem für Linux ausführen. Damit können Sie Systemkonfigurationen mit der deklarativen Sprache von Ansible definieren.

Wichtigste Funktionen

  • Ansible benötigt keine Agenten auf Remote-Systemen. Es verwendet SSH oder WinRM für die Kommunikation, was den Overhead reduziert und Sicherheitslücken minimiert.
  • Es verwendet YAML-Playbooks, um Automatisierungsaufgaben in einem für Menschen lesbaren Format zu definieren. Jedes Playbook besteht aus einem oder mehreren Plays, die die Zielhosts und die auszuführenden Aufgaben definieren.
  • Das Tool erreicht Idempotenz in erster Linie durch seinen Prüfmodus und bedingte Anweisungen. Im Prüfmodus können Benutzer Änderungen simulieren, ohne tatsächlich Änderungen vorzunehmen, wodurch eine sichere Bereitstellung gewährleistet ist.
  • Es enthält eine umfangreiche Bibliothek mit integrierten Modulen für verschiedene Aufgaben wie Paketverwaltung, Benutzerverwaltung und Service-Orchestrierung.
  • Sie können Inventarlisten dynamisch aus externen Quellen wie Cloud-Anbietern (AWS, Azure und GCD) oder Datenbanken generieren.

#5. Chef

Chef ist ein Open-Source-Tool für Infrastructure-as-Code, das die Bereitstellung und Verwaltung für Systemadministratoren und DevOps-Teams automatisiert.

Mit Chef definieren Sie Ihre Infrastruktur mithilfe einer domänenspezifischen Sprache (DSL), die auf Ruby basiert, und verwalten sie über Code. Dieser Ansatz vereinfacht die Komplexität, die mit der Konfiguration und Verwaltung groß angelegter Bereitstellungen verbunden ist.

Wichtigste Funktionen

  • Chef automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Anwendungsbereitstellung, Patch-Management und Systemaktualisierungen und spart Ihnen so Zeit und Aufwand.
  • Chef Supermarket bietet Ihnen Zugriff auf ein Repository mit von der Community bereitgestellten Kochbüchern und Rezepten, mit denen Sie die Funktionalität erweitern und Ihre Konfigurationen vereinfachen können.
  • Chef InSpec schreibt automatisierte Tests für Ihre Infrastruktur, um die Einhaltung von CIS, DSGVO, HIPAA, PCI-DSS und Sicherheitsstandards zu überprüfen und sicherzustellen, dass Ihre Einrichtung Ihren Anforderungen entspricht.
  • Mit Chef Habitat können Sie Anwendungen konsistent über verschiedene Umgebungen hinweg erstellen, bereitstellen und verwalten.
  • Es ermöglicht Ihnen die Verwaltung Ihrer cloudbasierten Infrastruktur mit Unterstützung für verschiedene Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud.

#6. Pulumi

Pulumi ist ein Open-Source-Tool für Infrastructure-as-Code (IaC), mit dem Sie Ihre Cloud-Infrastruktur mit gängigen Programmiersprachen wie JavaScript, TypeScript, Python, Go und .NET-Sprachen (C#, F#) definieren und verwalten können. Es funktioniert mit großen Cloud-Anbietern wie AWS, Azure, Google Cloud und Kubernetes.

Im Gegensatz zu herkömmlichen IaC-Tools, die bestimmte Sprachen oder Konfigurationsdateien verwenden, verwendet Pulumi ein deklaratives Modell für das Infrastrukturmanagement, mit dem Sie gewünschte Zustände und Konfigurationen mit Hilfe von universellen Programmiersprachen definieren können.

Wichtigste Funktionen

  • Die CrossGuard-Funktion von Pulumi ermöglicht Policy as Code, mit dem Teams Compliance-Richtlinien in ihren Infrastructure as Code-Workflows definieren, durchsetzen und verwalten können.
  • Sie verfolgt Statusinformationen entweder im Pulumi-Dienst oder in Ihren verwalteten Backends (S3 oder Azure Blob Storage).
  • Sie können sie in CI/CD-Pipelines wie (Jenkins, GitLab, CircleCI, Travis CI), Versionskontrollsystemen und anderen DevOps-Tools integrieren.
  • Es ermöglicht Ihnen die Wiederverwendung von Code mit Komponenten und Bibliotheken, wodurch Ihr Infrastrukturcode modular und wiederverwendbar wird.
  • Sie können deklarative und imperative Ansätze für ein flexibleres Infrastrukturmanagement kombinieren.

#7. Puppet

Puppet ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zur Automatisierung der Softwarebereitstellung und -verwaltung in Ihren Systemen. Es verfügt über eine Agent-Master-Architektur, bei der der Puppet-Master mehrere Puppet-Agenten steuert und verwaltet und so eine effiziente Konfigurationsverwaltung gewährleistet.

Als Systemadministrator oder IT-Experte können Sie Puppet zur Verwaltung der Infrastruktur als Code nutzen, um Systemkonfigurationen in großen Umgebungen konsistent zu definieren und durchzusetzen.

Dieser Ansatz trägt zur Aufrechterhaltung der Integrität und Einheitlichkeit Ihrer Systeme bei, da Puppet eine deklarative Sprache verwendet, um die gewünschten Zustände zu spezifizieren, und so sicherstellt, dass die Konfigurationen korrekt und konsistent bleiben.

Wichtigste Funktionen

  • Das Tool funktioniert mit verschiedenen Betriebssystemen, darunter Linux, Windows und macOS.
  • Es verfügt über Konfigurationsdateien, die den gewünschten Zustand Ihres Systems definieren und als Blaupause für die Verwaltung von Ressourcen dienen. Sie arbeiten mit Modulen zusammen, bei denen es sich um Sammlungen von Manifesten und zugehörigen Dateien handelt, die eine effiziente Verwaltung verschiedener Teile Ihrer Infrastruktur ermöglichen.
  • Puppet stellt sicher, dass die mehrfache Anwendung derselben Konfiguration zum gleichen Systemzustand führt, wodurch unbeabsichtigte Änderungen oder Fehler vermieden werden.
  • Es bietet detaillierte Berichte und Konformitätsprüfungen, um Konfigurationsänderungen und den Systemstatus zu verfolgen.
  • Das Tool lässt sich in verschiedene Tools und Plattformen wie AWS, Azure, Docker und Kubernetes integrieren. Außerdem verfügt es über eine API, mit der Sie auf einfache Weise benutzerdefinierte Integrationen erstellen und Puppet mit anderen Tools verbinden können.

#8. Google Cloud Deployment Manager

Google Cloud Deployment Manager ist ein nativer Infrastructure-as-Code-Dienst (IaC) zur Automatisierung der Erstellung, Konfiguration und Verwaltung Ihrer Google Cloud-Ressourcen.

Sie können damit Ihre Cloud-Infrastruktur in Konfigurationsdateien mit YAML-, Python- oder Jinja2-Vorlagen definieren. Sobald Sie Ihre Konfiguration eingerichtet haben, kümmert sich der Deployment Manager um die Bereitstellung dieser Ressourcen und stellt sicher, dass alles konsistent und wiederholbar ist.

Wichtigste Funktionen

  • Sie können Ihre Cloud-Ressourcen mit YAML- oder JSON-Dateien definieren. Dadurch lassen sich selbst komplexe Bereitstellungen einfach verwalten.
  • Sie können Python- oder Jinja2-Vorlagen verwenden, um die Erstellung von Ressourcen in verschiedenen Projekten zu standardisieren und wiederzuverwenden.
  • Sie können Ressourcen in logischen Gruppen organisieren, um sie als Einheit zu verwalten und bereitzustellen.
  • Die Software ermöglicht die Parametrisierung in Konfigurationsdateien, wodurch maßgeschneiderte Bereitstellungen für verschiedene Umgebungen wie Entwicklung, Staging und Produktion möglich sind.

#9. SaltStack

SaltStack ist eine mit Python erstellte Open-Source-Plattform, mit der Sie Konfigurationen verwalten, Befehle aus der Ferne ausführen und Aufgaben automatisieren können.

Unabhängig davon, ob Sie mit lokalen Systemen, Cloud-Umgebungen oder beides, SaltStack ist für die Verwaltung großer IT-Infrastrukturen ausgelegt.

Es erleichtert Systemadministratoren die Arbeit, indem es Ihnen ermöglicht, mehrere Maschinen gleichzeitig zu steuern, alles in Ihrer Umgebung konsistent zu halten und Tools für die Orchestrierung, Konfigurationsverwaltung und Echtzeitüberwachung bereitzustellen.

Wichtigste Funktionen

  • Es arbeitet in einer Master-Minion-Architektur und bietet eine zentralisierte Steuerung über einen Master-Server, der mehrere Minions verwaltet. Es unterstützt auch einen Masterless-Modus für dezentralere Konfigurationen.
  • Sie können Befehle über mehrere Systeme gleichzeitig ausführen und dabei das ZeroMQ-Messaging-System für eine schnelle Kommunikation nutzen.
  • Sie können Systemzustände deklarativ mit YAML- oder Jinja-Vorlagen definieren. Dies gewährleistet Konsistenz über alle Umgebungen hinweg.
  • Das Tool unterstützt verschiedene Verwaltungsmodelle, darunter agentenbasierte und agentenlose Konfigurationen.
  • Es zeichnet sich durch einen modularen Aufbau mit einer erweiterbaren Architektur und einer umfangreichen Bibliothek von Community-entwickelten Modulen aus, darunter Beacons und Reactors für eine leistungsstarke ereignisgesteuerte Automatisierung verschiedener Aufgaben.

So wählen Sie die richtigen Infrastructure-as-Code-Plattformen (IaC) aus

Die Auswahl einer Infrastructure-as-Code-Plattform (IaC) ist eine strategische Entscheidung, die sich sowohl auf die Funktionalität Ihrer Infrastruktur als auch auf die Effizienz Ihres Teams auswirkt. Das richtige Tool sollte auf die technischen Stärken und betrieblichen Anforderungen Ihres Teams abgestimmt sein, sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen und auch den Sicherheitsstandards Ihres Unternehmens entsprechen. Hier sind einige Dinge, die Sie berücksichtigen müssen:

Kompatibilität mit der bestehenden Infrastruktur

Berücksichtigen Sie zunächst die Kompatibilität. Ihr IaC-Tool sollte die Technologien und Cloud-Umgebungen unterstützen, die Sie derzeit verwenden, z. B. öffentliche Clouds (AWS, Azure, GCP), private Clouds oder lokale Umgebungen. Ebenso wichtig ist die Kompatibilität mit Diensten wie Datenbanken und Load Balancern – Elemente, die für Kontinuität und Stabilität unerlässlich sind.

Der deklarative oder imperativische Ansatz

Als Nächstes sollten Sie die Methodik bewerten. Ein deklarativer Ansatz (z. B. Terraform, AWS CloudFormation) ermöglicht es Ihnen, den Endzustand Ihrer Infrastruktur festzulegen, während das System die Ausführung übernimmt. Alternativ ein imperativer Ansatz (z. B. Ansible, Chef) erfordert explizite Schritt-für-Schritt-Anweisungen. Die Wahl sollte die Fachkenntnisse Ihres Teams widerspiegeln, da die Vertrautheit mit dem einen oder anderen Modell die Wirksamkeit des Tools beeinflussen kann.

Unterstützte Programmiersprachen

Wählen Sie ein Tool, das die Programmiersprachen unterstützt, die Ihr Team beherrscht. Dies kann die Produktivität steigern und die mit der Einführung eines neuen Tools verbundene Lernkurve vereinfachen.

Benutzerfreundlichkeit

Achten Sie auf die Benutzerfreundlichkeit der Plattform. Eine komplexe Syntax oder eine spärliche Benutzeroberfläche können den Onboarding-Prozess verlangsamen. Tools mit umfangreicher Dokumentation, Tutorials und Community-Support können den Prozess vereinfachen und eine schnellere Integration gewährleisten.

Sicherheit und Compliance

Sicherheit ist nicht verhandelbar. Prüfen Sie daher die Sicherheitsfunktionen des IaC-Tools, einschließlich Zugriffskontrollen, Verschlüsselungsfunktionen und Compliance-Audits. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass dieses Tool den Sicherheitsstandards Ihres Unternehmens entspricht.


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Fazit

Die Verwendung einer Infrastructure-as-Code-Plattform (IaC) ist für moderne Unternehmen wichtig, um ihre Infrastruktur effektiv zu verwalten. IaC ermöglicht schnellere Bereitstellungen, größere Konsistenz, bessere Teamarbeit, erhöhte Sicherheit und geringere Kosten.

Durch die Behandlung der Infrastruktur wie Software können Unternehmen Aufgaben automatisieren, menschliche Fehler minimieren und ihre Systeme in einem stabilen Zustand halten. Die Entscheidung für eine IaC-Lösung ist eine kluge Investition, von der Unternehmen über Jahre hinweg profitieren werden.

Wählen Sie ein IaC-Tool wie SentinelOne Singularity Cloud, Terraform, AWS CloudFormation, Ansible oder Chef, das Ihren Anforderungen entspricht. Prüfen Sie, welche Tools sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren lassen, wie sie zu Ihrem Codierungsstil passen und ob sie Ihren Sicherheits- und Compliance-Standards entsprechen.

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FAQs

Infrastructure as Code (IaC) ist ein Managementansatz, bei dem Code zur Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung von IT-Infrastrukturen verwendet wird, um konsistente und wiederholbare Konfigurationen über verschiedene Umgebungen hinweg zu ermöglichen.

Zu den Vorteilen von IaC gehören eine höhere Bereitstellungsgeschwindigkeit, weniger manuelle Fehler, eine verbesserte Konsistenz, eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams und ein besseres Ressourcenmanagement durch Versionskontrolle.

Zu den beliebten IaC-Plattformen gehören Terraform, AWS CloudFormation, Ansible, Puppet, Pulumi und Azure Resource Manager. Diese Tools erleichtern die Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung in verschiedenen Cloud-Umgebungen.

IaC-Tools verwenden verschiedene Sprachen, darunter YAML und JSON für Konfigurationsdateien sowie Programmiersprachen wie Python, JavaScript, Go und TypeScript in Tools wie Pulumi zur Definition der Infrastruktur.

Die Sicherheit in IaC kann durch die Implementierung von Zugriffskontrollen, die Verwendung sicherer Codierungspraktiken, die regelmäßige Überprüfung von Konfigurationen, die Integration von Sicherheitstests in CI/CD-Pipelines und den Einsatz von Tools zur Überprüfung der Compliance gewährleistet werden.

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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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