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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Sicherheit der Kubernetes-Laufzeit

Was ist Kubernetes-Laufzeitsicherheit? Tools und Best Practices

Eine moderne Cloud-native Anwendung ohne Kubernetes ist kaum vorstellbar. Allerdings bringt dies komplexe Sicherheitsherausforderungen mit sich. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kubernetes-Umgebung vor Laufzeitbedrohungen schützen und Ihre kritischen Workloads vor Schaden bewahren können.

Autor: SentinelOne

Eine moderne Cloud-native Anwendung ohne Kubernetes ist kaum vorstellbar. Allerdings bringt dies einige komplexe Sicherheitsherausforderungen mit sich. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kubernetes-Umgebung vor Laufzeitbedrohungen schützen und Ihre kritischen Workloads vor Schaden bewahren können.

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform, mit der Sie die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisieren können. Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass Kubernetes die Art und Weise, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird, revolutioniert hat. Es kann komplexe Anwendungen über mehrere Hosts hinweg orchestrieren – eine Fähigkeit, die Kubernetes zum Standard für cloudbasierte Anwendungen gemacht hat.

Mit der zunehmenden Komplexität von Anwendungen und der verteilten und vernetzten Natur ihrer Komponenten wachsen auch die Angriffsflächen. Es wird wichtig, jede Phase des SDLC und darüber hinaus zu sichern. Hier kommt Code to Cloud Security ins Spiel. Ebenso wichtig ist es, Container-Images und die Kubernetes-Steuerungsebene vor böswilligen Angriffen zu schützen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie Sie Kubernetes zur Laufzeit sichern können.

Was ist Kubernetes-Laufzeitsicherheit?

Kubernetes Laufzeitsicherheit bezieht sich auf die Praxis, containerisierte Anwendungen zu sichern, während sie innerhalb eines Kubernetes-Clusters ausgeführt werden. Laufzeitsicherheit stellt sicher, dass Anwendungen vor Bedrohungen geschützt sind, die nach der Bereitstellung auftreten können.

Warum ist Kubernetes-Laufzeitsicherheit wichtig?

Auch wenn Anwendungen während der Entwicklungsphase strengen Sicherheitsprüfungen unterzogen werden und Maßnahmen ergriffen werden, um die Sicherheit von Container-Images zu gewährleisten, können Schwachstellen in die Produktionsphase gelangen. Die Laufzeitsicherheit für Kubernetes stellt sicher, dass solche Schwachstellen sofort erkannt und behoben werden.

Selbst rigoros gescannte Container-Images können Schwachstellen enthalten, die während der Laufzeit Exploits ermöglichen. Ein infizierter Container könnte versuchen, sich innerhalb des Host-Systems Privilegien zu verschaffen, oder böswillige Akteure könnten versuchen, sich zwischen Containern und Knoten seitlich zu bewegen, um den Schaden zu vergrößern. Die Laufzeitsicherheit von Kubernetes ist notwendig, um diese Probleme zu bekämpfen.

Wichtige Schwerpunkte der Kubernetes-Laufzeitsicherheit

  • Dynamischer Umweltschutz: Die Workload-Konfigurationen ändern sich in Kubernetes ständig. Die Laufzeitsicherheit muss sich dieser Dynamik anpassen, um Echtzeitschutz zu bieten.
  • Granulare Netzwerksteuerung: Eine präzise Kontrolle der Containerkommunikation ist erforderlich, um eine laterale Bewegung von Eindringlingen zu verhindern.
  • Verhindern von Angriffen auf die Lieferkette: Das Erkennen von bösartigem Code vor der Bereitstellung und die regelmäßige Sicherheitsbewertung von Images während der Laufzeit ist eines der Ziele der Kubernetes-Laufzeitsicherheitspraxis.
  • Schnelle Reaktion auf Vorfälle: Die Laufzeitsicherheit für Kubernetes muss es Sicherheitsteams oder Geschäftsanwendern ermöglichen, im Falle einer Sicherheitsverletzung schnell auf Vorfälle zu reagieren.

Sicherheitsbedrohungen für die Kubernetes-Laufzeit

Wir haben bereits erläutert, warum die Laufzeitsicherheit von Kubernetes für den Schutz einer Anwendung, die in einem Kubernetes-Cluster ausgeführt wird, unerlässlich ist. In diesem Abschnitt gehen wir auf die verschiedenen Bedrohungsfaktoren ein, die eine Laufzeitsicherheit für Kubernetes erforderlich machen. Die wichtigsten Sicherheitsbedrohungen, denen Anwendungen während ihrer Laufzeit ausgesetzt sind, lassen sich in fünf große Kategorien einteilen.

Bedrohungen auf Containerebene

Dies bezieht sich auf Schwachstellen, die von einem einzelnen Container ausgehen. Diese Schwachstellen können sowohl die Anwendung als auch das Host-System gefährden. Es kann verschiedene Arten von Sicherheitsproblemen auf Containerebene geben.

  1. Image-Schwachstellen: Jeder Fehler im Image oder im Blueprint der Software, der die Sicherheit des Containers oder des Host-Systems gefährden kann, ist eine Image-Schwachstelle. Diese kann durch ein veraltetes Softwarepaket, unsichere Konfigurationen oder bösartigen Code verursacht werden. Schwachstellenscans vor der Bereitstellung decken in der Regel alle Image-Schwachstellen auf, aber es kann Ausnahmen geben.
  2. Privilegieneskalation: Wenn ein böswilliger Akteur Zugriff auf einen Container erhält, kann er versuchen, seine Zugriffsrechte zu erweitern, indem er eine Schwachstelle ausnutzt oder unnötige Privilegien des Containers zu seinem Vorteil nutzt.
  3. Fluchtversuche: Container sind so konzipiert, dass ihr Inhalt vom Hostsystem isoliert bleibt – das ist einer der Hauptgründe für die Verwendung von Containern. Hacker können jedoch Laufzeitschwachstellen auf Containerebene ausnutzen, um zu versuchen, aus der Isolation zu entkommen.
  4. Einschleusen von Schadcode: Angreifer können Schadcode in laufende Container einschleusen, der sich möglicherweise auf andere Teile des Clusters ausbreitet.

Bedrohungen auf Host-Ebene

  1. Kompromittierung des Hosts: Wenn die physische oder virtuelle Maschine, auf der der Container gehostet wird, kompromittiert wird, kann dies Angreifern den notwendigen Zugang verschaffen, um Container anzugreifen.
  2. Missbrauch von Ressourcen: Ein Container, der absichtlich oder unabsichtlich übermäßige Ressourcen verbraucht, kann zu einem Denial-of-Service führen. Ein Container verwendet möglicherweise zu viele CPU-Zyklen oder sendet und empfängt zu viel Netzwerkverkehr. Diese Probleme können zu Systeminstabilität und einem Denial-of-Service führen. Dies kann ein Angriffsvektor in Form eines DDoS-Angriff, Datenexfiltration oder Crypto-Mining.

Bedrohungen auf Cluster-Ebene

Bedrohungen auf Cluster-Ebene zielen auf einen gesamten Kubernetes-Cluster ab – alle seine Knoten und die darin enthaltenen Anwendungen – und nicht auf einen einzelnen Container. Ein solcher Angriff kann möglicherweise einen Cluster deaktivieren, was dazu führt, dass alle innerhalb des Clusters ausgeführten Anwendungen nicht mehr verfügbar sind.

  1. Unbefugter Zugriff: Böswillige Akteure mit unbefugtem Zugriff auf die Kubernetes-API können die Ressourcen missbrauchen.
  2. API-Missbrauch: Legitime Benutzer können die Kubernetes-API missbrauchen, um Schäden oder Störungen zu verursachen.
  3. Diebstahl geheimer Informationen: Kubernetes Secrets speichern sensible Informationen wie API-Schlüssel, Passwörter, SSH-Schlüssel, OAuth-Token usw. Die Offenlegung dieser geheimen Informationen kann zu einer großen Bedrohung werden.
  4. Seitliche Bewegung: Angreifer können sich zwischen Containern innerhalb eines Clusters bewegen und so die Infektion verbreiten.

Bedrohungen auf Netzwerkebene

Die Schwachstellen in den Kommunikationskanälen zwischen Knoten und externen Systemen können verschiedene Arten von Bedrohungen auf Netzwerkebene darstellen.

  1. Ausgehender Datenverkehr: Unkontrollierter ausgehender Datenverkehr kann zu Datenlecks und -offenlegungen führen, die wiederum unbefugten Zugriff oder Datendiebstahl zur Folge haben können.
  2. Man-in-the-Middle-Angriffe (MitM): Jede unverschlüsselte Netzwerkkommunikation ist anfällig für Man-in-the-Middle-Angriffe.
  3. DoS-Angriffe: Hacker können ein Netzwerk mit gefälschtem Datenverkehr überfluten, um den Clusterbetrieb zu stören.

Weitere Bedrohungen

  1. Angriffe auf die Lieferkette: Ein Angriff auf die Software-Lieferkette kann mehrere Container betreffen. Dies kann beispielsweise durch das Einschleusen von Malware geschehen.
  2. Insider-Bedrohungen: Mitarbeiter mit böswilligen Absichten können ihren privilegierten Zugriff auf den Cluster ausnutzen, um Schaden anzurichten.

Wie kann Kubernetes Runtime Security diese Herausforderungen bewältigen?

Wir haben erläutert, wie verschiedene Bedrohungsfaktoren Container, Cluster und sogar die Host-Computer gefährden, auf denen Kubernetes-Cluster ausgeführt werden. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die Abwehrmechanismen, mit denen Sie die Laufzeitsicherheit von Kubernetes gewährleisten können.

Netzwerksicherheit

  • Netzwerkrichtlinien: Klar definierte und detaillierte Kommunikationsregeln zwischen Pods und Diensten verringern das Risiko von unbefugtem Zugriff, Abhören und Man-in-the-Middle-Angriffen.
  • Netzwerksegmentierung: Sie können die Angriffsflächen einschränken und die potenziellen Auswirkungen einer Sicherheitsverletzung begrenzen, indem Sie Workloads in kleinere Netzwerksegmente isolieren.
  • Eingangs- und Ausgangskontrollen: Die Verwaltung des ein- und ausgehenden Datenverkehrs zum und vom Cluster trägt zum Schutz vor externen Bedrohungen und Datenexfiltration bei.

Erkennung und Abwehr von Bedrohungen

  • Systeme zur Erkennung und Abwehr von Eindringlingen (IDPS): Ein IDPS kann den Netzwerkverkehr auf verdächtige Aktivitäten und Anomalien überwachen und Bedrohungen in Echtzeit blockieren.
  • Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM): Dieses System kann Sicherheitsereignisse im gesamten Cluster korrelieren, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen.

Zugriffskontrolle

  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Durch die Gewährung des Zugriffs nur auf die unmittelbar benötigten Ressourcen mit zeitlichen Parametern wird der privilegierte Zugriff eingeschränkt.
  • Geheimnisverwaltung: Ein verschlüsseltes Repository für Geheimnisse mit zentralisierten Zugriffskontrollen ist für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und Verfügbarkeit erforderlich.

Ressourcenschutz

  • Ressourcenquoten und -beschränkungen: Es ist wichtig, Beschränkungen für die Nutzung von CPU, Arbeitsspeicher und anderen Ressourcen festzulegen, um eine Erschöpfung der Ressourcen und DoS-Angriffe zu verhindern.
  • Überwachung: Die kontinuierliche Verfolgung der Ressourcennutzung und ein Warnmechanismus tragen dazu bei, den Missbrauch von Ressourcen zu verhindern.

Bild- und Abhängigkeitssicherheit

  • Bild-Scanning: Die kontinuierliche Analyse von Container-Images auf Schwachstellen verhindert die Bereitstellung kompromittierter Software und schützt auch vor Laufzeitbedrohungen.
  • Abhängigkeitsmanagement: Veraltete oder kompromittierte Abhängigkeiten können ausnutzbare Sicherheitslücken verursachen. Durch die Sicherstellung, dass Abhängigkeiten auf dem neuesten Stand sind, werden solche Probleme verhindert.

Reaktion auf Vorfälle

  • Plan zur Reaktion auf Vorfälle: Ein vordefinierter Plan zur Eindämmung von Sicherheitsvorfällen und zur schnellen Beseitigung von Bedrohungen kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren und Sicherheitsvorfälle effektiv zu beheben.
  • Sicherheitsautomatisierung: Die Automatisierung der Routineschritte von Incident Response kann die Reaktionszeit verkürzen, menschliche Fehler beseitigen und den Behebungsprozess verbessern.

5 Best Practices für die Implementierung von Kubernetes-Laufzeitsicherheit

Neben Flexibilität und Skalierbarkeit bringt Kubernetes auch einige einzigartige Sicherheitsherausforderungen mit sich. Wir haben bereits die wichtigsten Komponenten der Kubernetes-Sicherheit besprochen. Die folgenden Best Practices helfen Ihnen dabei, eine robuste Laufzeitsicherheit für Ihre Kubernetes-Umgebung zu implementieren.

1. Setzen Sie das Prinzip der geringsten Privilegien durch

Das Prinzip der geringsten Privilegien basiert darauf, Benutzern und Dienstkonten nur die minimal notwendigen Zugriffsrechte und Berechtigungen zu gewähren. Die beste Möglichkeit, dies umzusetzen, ist die Einführung einer Zero-Trust-Architektur, die einem einfachen Motto folgt: Niemals vertrauen, immer überprüfen. Dadurch werden Überprüfungen auf breiter Ebene eingeführt, unabhängig davon, ob Sie sich innerhalb oder außerhalb des Unternehmensnetzwerks befinden.

2. Fokus auf Bildsicherheit

Der Zustand von Container-Images und Abhängigkeiten muss jederzeit überwacht werden. Regelmäßige Schwachstellenscans mit einem robusten Korrekturzyklus sind erforderlich. Die Verwendung unveränderlicher Container-Images zur Verhinderung von Laufzeitänderungen ist eine gute Idee.

3. Verwenden Sie Runtime Application Self-Protection (RASP)

RASP bietet einen detaillierten Einblick in das Anwendungsverhalten in Echtzeit. Es kann Anomalien erkennen und die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um den Bedrohungselementen entgegenzuwirken, indem es böswillige Eingaben blockiert oder die Sitzung beendet.

RASP ist in der Lage, zwischen legitimen und böswilligen Aktivitäten zu unterscheiden, sodass Fehlalarme reduziert werden. Die Einrichtung eines RASP kann von großem Nutzen sein.

4. Starke Netzwerksicherheitsmaßnahmen

Maßnahmen wie Netzwerksegmentierung, Implementierung von Ingress- und Egress-Kontrollen und Verschlüsselung des Netzwerkverkehrs können für den Schutz der Netzwerkkommunikation von entscheidender Bedeutung sein.

5. Sicherheitskultur aufbauen

Integrieren Sie Sicherheit mit einer zuverlässigen CI/CD-Integration in den SDLC. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Zyklus von Schwachstellenanalysen. Die Bereitstellung rollenbasierter Schulungen für Mitarbeiter ist ebenso wichtig wie die Durchführung regelmäßiger interner und externer Audits zur Messung der Sicherheitsbereitschaft. Diese Praktiken führen zu einer besseren Laufzeitsicherheit.

Kubernetes-Laufzeitsicherheitstools

Es gibt eine Reihe verschiedener kommerzieller und Open-Source-Tools, die Ihnen bei der Implementierung der Laufzeitsicherheit für Ihre Kubernetes-Umgebung helfen können. In diesem Abschnitt werden wir einige dieser Tools vorstellen.

1. SentinelOne

SentinelOne verfügt über eine umfassende Cloud-Sicherheitsplattform namens Singularity. Kubernetes Sentinel ist eine Komponente dieser Plattform. Es ersetzt Container-Scans vor der Produktion durch eine Laufzeitüberwachung für Container. Dies ist eine der besten Optionen für die Automatisierung der Kubernetes-Laufzeitsicherheit.

2. Falco

Falco ist ein Open-Source-Tool, das die Erkennung von Anomalien in Containern und Hosts ermöglicht. Es überwacht die Laufzeit von Kubernetes und gibt Warnmeldungen aus, sobald es anomales Verhalten feststellt.

3. Kube-hunter

Kube-Hunter ist ein weiteres Open-Source-Tool, das speziell für die Identifizierung von Schwachstellen in der Clusterkonfiguration entwickelt wurde.

4. Kube-bench

Dieses Tool überprüft Ihren Kubernetes-Cluster anhand von Sicherheits-Best-Practices, die auf dem CIS Kubernetes Benchmark basieren.

Darüber hinaus gibt es beliebte kommerzielle Tools wie Armo, Palo Alto Networks usw., mit denen Sie Ihre Kubernetes-bezogenen Sicherheitsprobleme lösen können.

Kubernetes-Laufzeitsicherheit mit SentinelOne

SentinelOne konzentriert sich darauf, seinen Kunden eine wirklich umfassende Cloud-native Sicherheitsplattform zur Verfügung zu stellen. Die Kubernetes-Laufzeitsicherheit und die Containersicherheit im Allgemeinen sind ein sehr wichtiger Teil dieser Agenda.

SentinelOne verfügt über einen speziellen Agenten für Cloud-Workloads, der die Kubernetes-Cluster in der Laufzeit in Echtzeit überwacht. Durch kontinuierliche Schwachstellenanalysen stellt SentinelOne sicher, dass die Sicherheitslage Ihrer Anwendung in der Produktion gut ist. Die Sicherung von Kubernetes-Clustern spielt eine wichtige Rolle für die Anwendungssicherheit, und SentinelOne macht das richtig. Singularity Cloud Workload Security von SentinelOne schützt containerisierte Workloads vor Laufzeitbedrohungen wie Zero-Day-Angriffen, Ransomware und mehr.

SentinelOne Singularity Data Lake bietet Sicherheitsanalysten die erforderliche Transparenz, um Vorfälle zu untersuchen, die Reaktionszeit zu verkürzen und die Suche nach Bedrohungen zu optimieren.

Wichtige Funktionen des Cloud Workload Agent für Container

  • Unterstützt 14 führende Linux-Distributionen, darunter Amazon Linux 2023
  • Snyk-Integration (muss separat erworben werden)
  • Unterstützt Docker, Container und cri-o-Laufzeiten
  • Keine Kernel-Modelle erforderlich, automatischer Skalierungsschutz und Echtzeit-CWPP
  • Selbstverwaltete und verwaltete K8s-Dienste
  • eBPF-Architektur für Stabilität und Leistung
  • Beschleunigt Untersuchungen und IR (Incident Response) und unterstützt die Suche nach Bedrohungen mit Workload Flight Data Recorder™

Allgemeine geschäftliche Vorteile der Einführung von SentinelOne für die Kubernetes-Sicherheit

  • Optimierte Sicherheitsabläufe reduzieren Ausfallzeiten
  • Optimierte Ressourcennutzung
  • Unterstützt die Einhaltung von Branchenvorschriften und Compliance-Anforderungen

Eine kurze Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir uns mit der entscheidenden Bedeutung der Laufzeitsicherheit von Kubernetes befasst.

  • Wir haben Bedrohungen diskutiert, die containerisierte Umgebungen gefährden können, von Image-Schwachstellen bis hin zu Angriffen auf Netzwerkebene.
  • Wir haben erörtert, wie die Laufzeitsicherheit von Kubernetes diese Bedrohungsfaktoren bekämpfen kann.
  • Wir haben wichtige Best Practices wie die Implementierung strenger Zugriffskontrollen, robuster Netzwerkrichtlinien und den Aufbau einer Sicherheitskultur erörtert.
  • Wir haben über kontinuierliche Überwachung und Laufzeit-Alarmmanagement mit Hilfe von SentinelOne gesprochen.

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Fazit

Kubernetes-Cluster bilden den Kern der meisten modernen Anwendungen, die Containerisierung nutzen. Böswillige Akteure greifen häufig Container an, um sich unbefugten Zugriff zu verschaffen und sich lateral über die Cluster zu bewegen. Die Laufzeitsicherheit von Kubernetes stellt sicher, dass Container-Images frei von Sicherheitslücken sind, Container unveränderlich sind und keine Laufzeitsicherheitsbedrohungen oder Laufzeitsicherheitsrisiken für die Anwendungen bestehen.

Ein vielschichtiger Ansatz für die Kubernetes-Laufzeitsicherheit umfasst Netzwerksicherheit, Zugriffsüberwachung und Sicherheitskontrollen, Image-Sicherheit usw. Der Einsatz eines hochwertigen RASP-Mechanismus erleichtert Sicherheitsfachleuten die Arbeit. Schließlich nimmt ein Tool wie SentinelOne den Stress aus der Containersicherheit und die Cloud-Sicherheit insgesamt.

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Häufig gestellte Fragen zur Sicherheit der Kubernetes-Laufzeitumgebung

Die Kubernetes-Laufzeitsicherheit schützt containerisierte Anwendungen und den Cluster während ihrer Ausführung, nicht nur während der Erstellung oder Bereitstellung. Sie überwacht ungewöhnliches Verhalten – wie unerwartete Prozesse, Dateiänderungen oder Netzwerkverbindungen – und blockiert oder warnt in Echtzeit vor Bedrohungen.

Diese Ebene fängt Angriffe ab, die an Image-Scans oder Fehlkonfigurationen vorbeikommen, und sorgt dafür, dass Live-Workloads sicher bleiben, während sie in dynamischen Umgebungen skaliert werden und sich ändern

Selbst mit Image-Scans und strengen Konfigurationen können Bedrohungen erst nach dem Start von Containern auftreten. Angreifer können Malware in ein Image einschleusen oder sich über einen falsch konfigurierten Pod Zugang verschaffen und sich dann seitlich bewegen oder ihre Berechtigungen erweitern. Die Laufzeitsicherheit ist die letzte Schutzbarriere, die diese aktiven Bedrohungen erkennt und stoppt, sobald sie auftreten, und so Datendiebstahl, Dienstausfälle und eine umfassendere Kompromittierung des Clusters verhindert.

Die Laufzeitsicherheit in Kubernetes umfasst den Schutz von Workloads – die Überwachung von Pods und Containern auf ungewöhnliches Verhalten –, Netzwerksicherheit mit Richtlinien zur Kontrolle des Datenverkehrs und die Verwaltung von Geheimnissen zum Schutz von Anmeldedaten. Dazu gehören auch Audit-Protokollierung für forensische Analysen, Echtzeit-Bedrohungserkennungs-Engines und Tools zur Durchsetzung von Richtlinien, die verdächtige Aktivitäten automatisch blockieren oder isolieren, bevor sie sich ausbreiten können.

Zu den typischen Laufzeitbedrohungen gehören Angriffe zur Rechteausweitung, bei denen ein Container ausbricht, um auf Host-Ressourcen zuzugreifen, versteckte Malware, die innerhalb eines Images aktiviert wird, nicht autorisierte Container, die durch API-Missbrauch gestartet werden, und der Diebstahl von Geheimnissen aus falsch konfigurierten Pods. Angreifer nutzen auch Kernel- oder Laufzeitfehler aus, um sich zwischen Containern zu bewegen oder Knoten mit ressourcenintensiven Prozessen zu überlasten.

Führen Sie Container ohne Root-Rechte aus und vermeiden Sie das –privileged-Flag. Setzen Sie Netzwerkrichtlinien durch, um die Pod-Kommunikation einzuschränken. Aktivieren Sie Audit-Protokolle und überwachen Sie diese auf Anomalien. Verwenden Sie eBPF-basierte oder agentenlose Tools für eine leichtgewichtige Echtzeit-Anomalieerkennung.

Überprüfen Sie regelmäßig die Laufzeitrichtlinien und testen Sie die Playbooks für die Reaktion auf Vorfälle. Isolieren Sie schließlich kritische Workloads und stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Pods auf Geheimnisse zugreifen können.

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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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