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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Kubernetes vs Docker

Kubernetes vs. Docker: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Hier ist der ultimative Leitfaden zu Kubernetes vs. Docker. Wir werden ihre Kernfunktionen, Vorteile, Anwendungsfälle und Anwendungen diskutieren und einen umfassenden Vergleich der beiden Lösungen bieten.

Autor: SentinelOne

Entwickler vergleichen ständig Kubernetes mit Docker und fragen sich: Soll ich Kubernetes oder Docker verwenden? Das ist wie die Wahl zwischen roten und grünen Äpfeln. Am besten wäre es, wenn man beides hätte, um sich ausgewogen zu ernähren (oder in diesem Fall, um containerisierte Anwendungen zu entwickeln).

Docker ist portabel, leichtgewichtig und Open Source. Es läuft unter Linux und verwendet eine einfache Client-Server-Architektur, APIs und Automatisierung.

Kubernetes kann Ihnen dabei helfen, mehrere Container zu skalieren, zu planen und zu verwalten. Es verbessert die Kommunikation zwischen ihnen. Sie können Ihre Docker-Images in einer Container-Registry wie Azure Container Registry oder Docker Hub speichern und freigeben. Kubernetes hat jedoch eine steile Lernkurve und kann für neue Benutzer überwältigend sein. In diesem Leitfaden vergleichen wir Kubernetes und Docker und bieten Ihnen eine vollständige Übersicht über beide. Am Ende werden Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Docker und Kubernetes kennen. Außerdem werden Sie wissen, wie und wo Sie sowohl Cloud-native als auch Container-Anwendungen entwickeln können. Lassen Sie uns beginnen.

Kubernetes vs. Docker – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Kubernetes?

Kubernetes ist eine beliebte Open-Source-Plattform, die Container-Laufzeitsysteme über einen Cluster vernetzter Ressourcen hinweg orchestriert. Sie müssen Docker nicht ausführen, um Kubernetes zu verwenden.

Kubernetes kann Gruppen von Containern zusammenfassen und sie auf demselben Rechner verwalten, um Netzwerk-Overheads zu senken und die Effizienz zu steigern. Docker-Container wurden ursprünglich dafür entwickelt, einen Prozess pro Container auszuführen. Ein wichtiger Aspekt bei der Verwendung von Kubernetes ist jedoch die zunehmende Komplexität von Kubernetes-Clustern.

Was sind die wichtigsten Funktionen von Kubernetes?

Kubernetes ist für DevOps-Teams sehr nützlich und bietet Funktionen wie Service Discovery, Lastenausgleich, automatisierte Rollouts, Selbstheilung fehlerhafter Container und Konfigurationsmanagement.

Hier sind die wichtigsten Funktionen von Kubernetes:

  • Kubernetes kann den Zustand und Status Ihrer Container überprüfen. Es bietet Netzwerk-, Sicherheits- und Speicherdienste. Sie können Ihre Ressourcen nicht nur vertikal, sondern auch horizontal skalieren.
  • Kubernetes kann Änderungen an Ihren Anwendungen rückgängig machen, wenn etwas schief geht. Sie können entscheiden, wie und wann. Es weiß auch, wo Ihre Container platziert werden sollen, und findet die besten Standorte für sie.
  • Migrieren Sie Ihre Workloads an einen beliebigen Ort. Verlagern Sie sie in lokale, hybride oder öffentliche Cloud-Infrastrukturen. Sie können auch mehrere Cluster gleichzeitig verwalten und mit mehreren Gruppen von Containern interagieren.

Was ist Docker?

Docker gilt als das meistgenutzte Entwicklertool in der Technologiebranche. Es erstellt und implementiert containerisierte Anwendungen und kann von überall aus ausgeführt werden. Sie können die Entwicklung von Docker-Anwendungen beschleunigen, Images lokal erstellen und ohne lokale Build-Einschränkungen zusammenstellen. Docker lässt sich in Code-Repositorys wie GitHub, CircleCI und VS Code integrieren, um die Build-Zeiten zu verkürzen und die Arbeitsabläufe zu verbessern.

Sie können eine Docker-Datei schreiben und Anwendungen als unveränderliche Container-Images verpacken. Docker eignet sich zwar hervorragend zum Erstellen und Bereitstellen von Container-Images, benötigt jedoch Unterstützung bei Skalierbarkeits- und Wartungsproblemen. Es muss mehr Provisioning in Bezug auf Upgrades geben, und die Architektur kann nicht skaliert werden, während Container verwaltet und Ausfallzeiten vermieden werden müssen.

Was sind die wichtigsten Funktionen von Docker?

Mit Docker können Sie Code mit weniger Zeit- und Arbeitsaufwand bereitstellen und Systeme einfach konfigurieren. Da Docker eine hohe Portabilität bietet, können Sie Ihre Workloads dynamisch verwalten, sie nach oben oder unten skalieren oder sogar die Projektgröße minimieren. Die Kernfunktionen von Docker können Ihnen dabei helfen, den Platzbedarf Ihres Betriebssystems zu reduzieren.

Hier finden Sie eine Liste der wichtigsten Funktionen:

  • Routing-Meshes leiten die eingehenden Anfragen für Ihre veröffentlichten Ports weiter. Sie müssen die Aufgabe nicht auf einem Knoten ausführen.
  • Mit Docker Security Management können Sie Geheimnisse direkt im Swarm speichern. Legen Sie den Status Ihrer Container innerhalb des Clusters fest. Swarm kann Ihre Instanzen über mehrere Knoten hinweg planen.
  • Docker kann Ihre Anwendungen auch isolieren. Sie können verhindern, dass ausgewählte Container miteinander interagieren, und sie so sicherer machen.
  • Sie können virtuelle Container erstellen, Ihre Container und Dienste verbinden und Docker-Datenvolumes verwalten, die zwischen Containern und Hosts gespeichert und gemeinsam genutzt werden.

Kubernetes vs. Docker: Statistiken

Unabhängig davon, ob Sie sich für Kubernetes oder Docker entscheiden, finden Sie hier einige interessante Statistiken, die Sie im Jahr 2025 beachten sollten:

  • Laut globalen Umfragen haben mehr als 60 % der Unternehmen Kubernetes eingeführt, und 96 % der Unternehmen nutzen es. Docker ist heute eines der beliebtesten Tools unter Entwicklern. Über 53 % der Entwickler geben an, dass sie Docker in ihren Arbeitsabläufen verwenden.
  • Betrachtet man die täglichen Aktivitäten, so erhält der Docker Hub täglich über 10 Millionen Pulls von Container-Images. Kubernetes wird vor allem von Fortune-500-Unternehmen bevorzugt, die es bereits für Anwendungen auf Unternehmensebene in ihre Abläufe integriert haben.

Der globale Kubernetes-Markt wird bis 2030 voraussichtlich ein Volumen von 7,8 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 2022 und 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,40 % wachsen. 56 Millionen Entwickler weltweit nutzen Kubernetes bereits, 31 % davon in Backend-Entwicklungsprojekten. Docker dominiert weiterhin den Containerisierungsbereich mit einem beeindruckenden Marktanteil von rund 83,18 % und über 55.887 Kunden.

5 entscheidende Unterschiede zwischen Kubernetes und Docker

Kubernetes und Docker sind Open-Source-Technologien, funktionieren jedoch grundlegend unterschiedlich.

Im Folgenden werden die fünf wesentlichen Unterschiede zwischen Kubernetes und Docker erläutert:

#1. Funktionalität und Umfang

Docker ist eine Containerisierungsplattform für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung einzelner Container. Es "verpackt" Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in diese "Container", die überall ausgeführt werden können, da sie standardisiert sind.

Kubernetes hingegen ist eine Methode zur Orchestrierung von Containern oder einfach ein Tool zur Verwaltung einer Gruppe von Containern. Es koordiniert die Platzierung, Skalierung und Wiederherstellung von Anwendungscontainern über einen Cluster von Hosts hinweg. Kubernetes bietet Entwicklern eine Plattform, auf der sie auf einfache Weise äußerst komplexe Anwendungen erstellen und verwalten können, die aus Hunderten von kommunizierenden Microservices bestehen können.

#2. Skalierbarkeit und Lastenausgleich

Docker kann seine Container ausgleichen, ist jedoch auf einen einzelnen Rechner beschränkt. Es verfügt standardmäßig nicht über die Möglichkeit, diese Container zu skalieren. Entwickler sind gezwungen, andere Tools wie Docker Swarm für die Orchestrierung zu verwenden, die in den meisten Unternehmen nicht vorhanden sind. Kubernetes ist gut, weil es skalierbar ist. Es kann die Anzahl der zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführten Container je nach Bedarf erhöhen oder verringern. Diese Elastizität stellt sicher, dass Anwendungen auch bei Traffic-Spitzen reaktionsfähig bleiben, ermöglicht aber auch eine effiziente Nutzung der Ressourcen durch Herunterskalierung in Zeiten geringer Nachfrage. Kubernetes verfügt über eine eigene Lastverteilung, sodass kein Container mit Netzwerkverkehr überlastet wird und alle mit optimaler Kapazität laufen.

#3. Selbstheilungsfähigkeiten

Docker verfügt über keine nativen Selbstheilungsfähigkeiten. Wenn ein Container ausfällt oder abstürzt, ist ein manueller Eingriff erforderlich, oder es müssen Tools von Drittanbietern ihn neu starten oder ersetzen.

Kubernetes verfügt jedoch über robuste Selbstheilungsfunktionen. Es überwacht den Status von Containern und startet sie bei einem Ausfall automatisch neu oder plant sie neu ein. Dies ermöglicht eine sehr hohe Verfügbarkeit und geringe Ausfallzeiten für Anwendungen. Es bleibt in den Zuständen bestehen, in denen die Benutzer verbleiben möchten.

#4. Netzwerk und Service Discovery

Docker-Container können nur miteinander und mit dem Host kommunizieren. Die Verwaltung komplexer Netzwerkszenarien ist jedoch sehr aufwendig.

Kubernetes verfügt über hervorragende integrierte Netzwerkfunktionen wie Service Discovery und Lastenausgleich. Seine Microservices-Architektur vereinfacht die Kommunikation zwischen den Diensten, da sie den gesamten Datenverkehr zu den Containern verwaltet.

#5. Benutzerfreundlichkeit

Benutzer haben sich darüber beschwert, dass die Dokumentation von Docker aktualisiert werden muss und dass man bei Plattform-Updates leicht den Anschluss verliert. Docker ist leicht zu erlernen, aber es fehlt ihm an Segmentierung, wodurch seine Container anfällig für verschiedene Schwachstellen sind. Mit Container-Orchestrierung können Sie nicht mehrere Docker-Container gleichzeitig verwalten. Kubernetes ist teuer in der Betrieb und kann zu unvorhersehbaren Cloud-Ausgaben führen. Es hat eine steile Lernkurve, was bedeutet, dass Anfänger viel Zeit investieren müssen, um es zu erlernen. Um auf die erweiterten Funktionen zugreifen zu können, müssen Sie für zusätzliche Dienste bezahlen. Kubernetes ist auch für seine zunehmende Komplexität bekannt, aber Docker unterliegt Kubernetes in Bezug auf Anpassungs- und Automatisierungsfunktionen.

Kubernetes vs. Docker: Die wichtigsten Unterschiede

Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Kubernetes und Docker:

KubernetesDocker
Kubernetes ist ein Open-Source-Tool zur Container-Orchestrierung für Entwickler.Docker stapelt verschiedene Container-Technologien, um Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.
Mit Kubernetes können Sie mehrere Container über mehrere Server hinweg koordinieren.Mit Docker können Sie Ihre Anwendungen in Bibliotheken und Laufzeitumgebungen in Container-Images verpacken.
Mit Kubernetes können Sie containerisierte Anwendungen in großem Maßstab definieren und ausführen.Docker liefert Ihren Code schnell aus und standardisiert den Anwendungsbetrieb.

Was sind die wichtigsten Vorteile von Kubernetes und Docker?

Hier sind die wichtigsten Vorteile von Kubernetes für Unternehmen im Jahr 2025:

  • Nutzen Sie Ihre Infrastruktur-Hardware effizienter und sparen Sie Geld bei der Ressourcennutzung
  • Koordinieren Sie Ihre Container über mehrere Hosts hinweg und skalieren Sie sowohl Ressourcen als auch Anwendungen in Echtzeit
  • Testen und korrigieren Sie containerisierte Anwendungen automatisch
  • Organisieren Sie Ihre Container in "Pods" und verhindern Sie deren unkontrollierte Verbreitung

Mit Docker profitieren Unternehmen von folgenden Vorteilen:

  • Sie können Anwendungen zwischen verschiedenen Umgebungen migrieren. Mit Docker-Containern können Sie Anwendungen und deren Abhängigkeiten kapseln. Außerdem erhalten Sie einen hohen Isolationsgrad für alle Ihre Anwendungen und Abhängigkeiten.
  • Im Gegensatz zu herkömmlichen virtuellen Maschinen verbraucht Docker weniger Ressourcen. Auf einem einzigen Rechner können mehr Anwendungen ausgeführt werden, was die Kosten erheblich senkt.
  • Docker kann Ihre Container-Workloads effizient verteilen und mehrere Instanzen erstellen. Außerdem kann es die Kapazität Ihrer Apps nach Bedarf anpassen. Docker ermöglicht Entwicklern das Arbeiten in lokalen Umgebungen, reduziert Kompatibilitätsprobleme und beschleunigt Entwicklungszyklen.

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Was sind die Einschränkungen von Kubernetes und Docker?

Hier sind einige häufige Einschränkungen bei der Verwendung von Docker:

  • Docker kann im Laufe der Zeit viel Speicherplatz beanspruchen. Es ist ressourcenintensiv und verwendet ein mehrschichtiges Dateisystem.
  • Die Container-Isolationsfunktion von Docker ist nicht immun gegen Sicherheitslücken. Es besteht die Möglichkeit einer Privilegieneskalation im Zusammenhang mit gemeinsam genutzten Kernel-Abhängigkeiten, und jede Fehlkonfiguration von Container-Images kann zu Datenverletzungen führen.
  • Das Docker-Netzwerk kann sehr komplex werden, insbesondere in verteilten oder hybriden Cloud-Umgebungen. Der Standard-Netzwerkmodus bietet möglicherweise andere Netzwerkfunktionen als die, die Sie benötigen. Der Support von Docker ist für Linux-basierte Container hervorragend, für Windows jedoch sehr eingeschränkt.

Kubernetes unterliegt den folgenden Einschränkungen:

  • Die Verwaltung von Kubernetes-Clustern kann unglaublich komplex werden. Es erfordert spezielle Fähigkeiten und Fachkenntnisse, und Teams mit begrenzten Budgets können Schwierigkeiten haben, sie einzurichten. Ressourcenbeschränkungen sind ein echtes Problem, und Kubernetes ist dafür bekannt, sehr ressourcenintensiv zu sein.
  • Kubernetes-Container erfordern eine kontinuierliche Wartung, um Sicherheit und Stabilität zu gewährleisten. Es kann schwierig sein, mit den neuesten Releases Schritt zu halten, und das Patchen ist in komplexen Bereitstellungsumgebungen eine Herausforderung.
  • Nicht alle Anwendungen können auf Kubernetes ausgeführt werden. Legacy-Anwendungen und monolithische Anwendungen erfordern zahlreiche Änderungen, um eine effektive Kubernetes-Containerisierung und -Bereitstellung zu ermöglichen. Kubernetes kann aufgrund seiner Migrations- und Orchestrierungsebenen auch zu Leistungsüberlastungen führen.

Wann sollte man sich für Kubernetes und wann für Docker entscheiden?

Ob Sie Docker oder Kubernetes benötigen, hängt davon ab, ob Sie Cloud-native Funktionen benötigen. Sie müssen auch die Komplexität Ihrer Anwendung und die Anzahl der Workloads berücksichtigen, die Sie darauf ausführen möchten. Docker eignet sich am besten für die Erstellung einfacher und schlanker Anwendungen. Kubernetes ist eine ausgezeichnete Wahl für anspruchsvolle Produktionsumgebungen und kann mehrere Container auf mehreren Maschinen verwalten. Wenn Sie Ihre Infrastruktur verwalten können und keine Kubernetes-spezifischen Funktionen benötigen, können Sie Docker Swarm verwenden.

Für erweiterte Funktionen sollten Sie jedoch Kubernetes verwenden. Denken Sie daran, dass die Einrichtung zwar etwas Zeit in Anspruch nimmt, Sie aber nach der Inbetriebnahme sofort loslegen können.

Kubernetes vs. Docker: Anwendungsfälle

Sie können sich immer noch nicht zwischen Docker und Kubernetes entscheiden? Hier sind einige beliebte Anwendungsfälle für Kubernetes und Docker:

  • Mit Kubernetes können sich Entwickler auf Innovationen konzentrieren und müssen sich nicht mehr um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern. Es bietet hervorragende Unterstützung für Microservices-Architekturen und automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Ein weiterer Vorteil von Kubernetes ist die Möglichkeit, Dienste am Netzwerkrand für IoT-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
  • Enterprise DevOps Teams können Kubernetes nutzen, um CI/CD-Pipeline-Prozesse zu optimieren. Sie können die Phasen der Erstellung, des Testens und der Bereitstellung automatisieren. Kubernetes bietet nahtlose Bereitstellungen für Cloud-native Anwendungen in verschiedenen Cloud-Umgebungen. Da es plattformunabhängig ist, werden Herstellerabhängigkeiten vermieden und Multi-Cloud-Bereitstellungen erleichtert.
  • Mit Docker können Sie Ihre Anwendungen in kleinere und besser verwaltbare Komponenten aufteilen. Sie können Anwendungsabhängigkeiten für Ihre Container kapseln und deren Konsistenz über mehrere Umgebungen hinweg sicherstellen.
  • Docker verbessert die Skalierbarkeit, Portabilität und Verwaltungsfreundlichkeit für den Umgang mit Legacy-Anwendungen. Sie können diese problemlos in containerisierte Umgebungen migrieren.

Warum benötigen Unternehmen sowohl Kubernetes als auch Docker?

Um die besten Ergebnisse bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Anwendungen zu erzielen, sollten Sie sowohl Kubernetes als auch Docker einsetzen. Als Entwickler können Sie mit Docker eine solide Grundlage für Ihre Anwendung schaffen. Anschließend können Sie die Bereitstellung und Verwaltung dieser Anwendung mit Kubernetes vereinfachen. Sowohl Kubernetes als auch Docker können verwendet werden, um ein vollständiges Ökosystem für Ihre Anforderungen an die Entwicklung containerisierter Anwendungen zu schaffen. Außerdem werden Sie weniger Störungen in der Sicherheit von Containeranwendungen erleben. Die Kombination der Automatisierungsfunktionen von Kubernetes und Docker kann auch Ihre Gesamteffizienz und Produktivität verbessern und die Entwicklung beschleunigen. Außerdem werden Malware oder Schwachstellen, die mit der Verwendung unsicherer Container-Images verbunden sind, durch deren Behebung gemindert.

Fazit

Es geht nicht darum, ob Sie nur Kubernetes oder nur Docker verwenden sollten. Tatsache ist, dass Sie beides brauchen. Es gibt einige Lücken, die Kubernetes füllen kann, die Docker nicht füllen kann, und umgekehrt. Angesichts der Diversifizierung der Märkte und der wachsenden Anforderungen der Kunden unterstützen Docker und Kubernetes Sie bei Ihren Entwicklungsbemühungen. So können Sie auf die neuesten Marktanforderungen reagieren und mit den Trends Schritt halten.

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FAQs

Kubernetes kann Docker nicht vollständig ersetzen, ist jedoch für bestimmte Anwendungsfälle hilfreich. Sie benötigen Docker nicht, um Kubernetes zu verwenden.

Ja. Kubernetes und Docker können zusammenarbeiten, um Ihnen ein vollständiges Ökosystem zu bieten. Sie können Docker zum Verpacken Ihrer Anwendungen und Kubernetes zum Verwalten, Skalieren und Weiterleiten von Containern verwenden. Docker ist auch eine Container-Laufzeitumgebung, die von Kubernetes unterstützt wird.

Kubernetes befasst sich eher mit der Containerverwaltung, während Docker zum Erstellen und Bereitstellen von Containern verwendet wird.

Sowohl Kubernetes als auch DevOps können viele DevOps-Toolchains erheblich verbessern. Sie können sie verwenden, um Container-Images zu erstellen, bereitzustellen und alle ihre Abhängigkeiten in jeder Umgebung zu verwalten.

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Es besteht kein Zweifel daran, dass die Containertechnologie dazu beiträgt, die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen. Allerdings stellen fehlerhafte Images oder falsch konfigurierte Container mittlerweile ein erhebliches Sicherheitsrisiko für Unternehmen dar. Untersuchungen zeigen, dass ganze 75 % der Container-Images potenziell risikobehaftet sind und hohe oder kritische Schwachstellen aufweisen, was eine ständige Überwachung erforderlich macht. Durch das Scannen von Containern auf Schwachstellen werden diese Probleme während der Erstellung und zur Laufzeit identifiziert, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung minimiert wird. Um das Konzept besser zu verstehen, wollen wir uns damit befassen, wie das Scannen funktioniert, warum es so wichtig ist und welche Lösungen zum Schutz containerisierter Workloads es gibt. Dieser Artikel befasst sich mit den Grundlagen des Scannens von Container-Schwachstellen und der Notwendigkeit, sowohl Images als auch laufende Instanzen zu scannen. Wir untersuchen Best Practices für das Scannen von Container-Schwachstellen, die das Scannen mit DevOps-Zyklen, Codeänderungen und schnellen Patches in Einklang bringen. Sie erfahren mehr über wichtige Scan-Komponenten, von der Analyse von Basis-Images bis hin zur Behebung von Konfigurationsfehlern, sowie über die Bedeutung des Managements von Container-Schwachstellen für große Containerflotten. Der Artikel beschreibt auch typische Container-Bedrohungen, z. B. veraltete Betriebssystemebenen oder unsichere Docker-Konfigurationen, und wie das Scannen zur Lösung dieser Probleme beiträgt. Abschließend untersuchen wir, wie die KI-gestützte Plattform von SentinelOne die Prozesse zum Scannen von Schwachstellen in Containern stärkt und einen einheitlichen Ansatz für die Containersicherheit fördert. Was ist das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist der Prozess des Scannens von Container-Images und den Instanzen, auf denen sie ausgeführt werden, auf Sicherheitsprobleme wie veraltete Bibliotheken, falsche Berechtigungen oder neu entdeckte CVEs. Auf diese Weise können DevOps-Teams Probleme beheben, die wahrscheinlich in Images zu finden sind, bevor diese in die Produktionsumgebung ausgeliefert werden. Während das Konzept des herkömmlichen Server-Scannings realisierbar ist, ist das Scannen von kurzlebigen Containern oder Microservices nur mit dynamischen, ereignisbasierten Methoden möglich. Einige Tools arbeiten mit Container-Registries, und CI/CD-Pipelines scannen jede neue Version auf Probleme, die noch nicht gemeldet wurden. Dieser Ansatz ermöglicht es, Images von bekannten Risiken fernzuhalten und so die Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung zu verringern. Langfristig trägt das Scannen dazu bei, ein effektives Schwachstellenmanagementprogramm zu gewährleisten, das gesunde und sichere Containerumgebungen aufrechterhält. Notwendigkeit des Scannens von Container-Schwachstellen Laut dem Google Cloud Bericht glauben 63 % der Sicherheitsexperten, dass KI die Erkennung und Bekämpfung von Bedrohungen grundlegend verändern wird. Bei Containern sind Anwendungen nur von kurzer Dauer, und Workloads werden schnell gestartet oder beendet, was Cyberkriminellen kurze Gelegenheiten bietet, wenn die Bedrohungen bestehen bleiben. Das Scannen von Container-Schwachstellen stellt sicher, dass ständig Scans durchgeführt werden, die das Versenden von Schwachstellen verhindern, die mit kurzlebigen Containern verbunden sind. Hier sind fünf Gründe, warum das Scannen wichtig ist: Fehler frühzeitig erkennen: In DevOps-Pipelines werden Images oft innerhalb weniger Stunden vom Entwicklungsteam an das Testteam und dann an das Produktionsteam übertragen. Während der Build-Zeit können durch Scans anfällige Pakete oder Fehlkonfigurationen identifiziert werden, die vom Entwicklungsteam übersehen wurden, und vor der Veröffentlichung behoben werden. Dieser Schritt fördert das Management von Container-Schwachstellen und verhindert, dass bekannte CVEs in Live-Umgebungen gelangen. Die Kombination aus DevOps und Scans hilft, Situationen zu vermeiden, in denen sich im letzten Moment herausstellt, dass nicht alle Schwachstellen abgedeckt sind. Gemeinsam genutzte Infrastruktur schützen: Container laufen oft auf demselben Kernel und haben Zugriff auf dieselbe Hardware, was bedeutet, dass bei einer Kompromittierung eines Containers auch andere betroffen sein können. Das Scannen von Images verringert durch seine sorgfältige Umsetzung auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner fehlerhafter Container den gesamten Cluster beeinträchtigt. Multi-Tenant-Entwicklungscluster oder große Produktionsorchestrierungen sind auf das Scannen angewiesen, um die allgemeine Integrität sicherzustellen. Dies steht im Einklang mit Strategien zum Cloud-Schwachstellenmanagement, die stabile und gemeinsam genutzte Plattformen ermöglichen. Umgang mit schnellen Code-Updates: Einer der Vorteile der Verwendung eines Prime-Containers ist die schnelle Iterationsrate, bei der Teams täglich oder wöchentlich Änderungen veröffentlichen. Diese Agilität kann auch zur Wiederholung einiger Probleme führen, wenn die Basisimages nicht aktualisiert werden. Durch automatisiertes Scannen wird die Pipeline sofort angehalten, sobald ein kritischer Fehler entdeckt wird, der einen Patch oder eine neue Bibliothek erfordert. Mit der Zeit wird das Scannen in die Entwicklungszyklen integriert, um sicherere Releases zu liefern, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Erfüllung von Compliance- und regulatorischen Anforderungen: Jedes Unternehmen, das bestimmten Standards wie HIPAA, PCI-DSS oder DSGVO unterliegt, muss den Nachweis erbringen, dass es in angemessenen Abständen Scans und Patches durchführt. Container für Schwachstellenscans zeigen, dass kurzlebige Workloads denselben Sicherheitsregeln unterliegen wie ältere Server. Detaillierte Protokolle zeichnen die identifizierten Mängel, die Zeit, die zu ihrer Behebung benötigt wurde, und das Endergebnis auf, um den Auditprozess zu vereinfachen. Dies schafft Vertrauen bei Kunden, Lieferanten und auch bei den Aufsichtsbehörden. KI für Geschwindigkeit und Effizienz: Moderne Tools verwenden KI oder ML, um mögliche Schwachstellen in Containern oder laufenden Prozessen innerhalb von Images zu identifizieren. Dieser fortschrittliche Ansatz identifiziert neue Muster, die von einfachen Signaturen nicht erkannt werden. Da DevOps-Pipelines Code in einem so schnellen Tempo bereitstellen, reduziert das fortschrittliche Scannen die Zeit zwischen Erkennung und Behebung. In der heutigen Zeit ist das KI-basierte Scannen ein entscheidender Faktor, der zeitnahe und genaue Sicherheitsentscheidungen ermöglicht. Wichtige Komponenten des Scannens von Container-Schwachstellen Eine starke Scan-Strategie umfasst mindestens die folgenden Schritte: Scannen während der Erstellungsphase, Scannen der Container-Registries, Scannen der kurzlebigen Ausführungszustände und erneutes Scannen gepatchter Images. Jeder dieser Aspekte sorgt dafür, dass Schwachstellen nur selten über einen längeren Zeitraum hinweg ausgenutzt werden können. Im Folgenden werden die wichtigsten Komponenten erläutert, die die Grundlage für Container-Schwachstellen-Scans bilden: Basis-Image-Analyse: Die meisten Container weisen eine Vielzahl von Schwachstellen auf, die auf veraltete Bibliotheken oder Betriebssystemschichten im Basisimage zurückzuführen sind. Sie scannen jede Schicht nach bekannten Schwachstellen gemäß CVEs und identifizieren, welche Pakete aktualisiert werden müssen. Durch die Sauberhaltung und Aktualisierung des Basisimages wird die Angriffsfläche minimiert. Durch gründliches Scannen wird auch die Möglichkeit ausgeschlossen, dass Schwachstellen, die zuvor in älteren Strukturen ausgenutzt wurden, in den neuen Konstruktionen erneut auftreten. Registry-Scanning: Die meisten Teams speichern Container-Images in privaten oder öffentlichen Registries, sei es Docker Hub, Quay oder eine andere gehostete oder selbst gehostete Lösung. Durch regelmäßiges Scannen dieser Registries wird festgestellt, ob Images, die einst akzeptabel waren, im Laufe der Zeit Schwachstellen enthalten. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass zuvor verwendete Images nicht erneut in der Produktion verwendet werden. Die Integration des Scannens in CI/CD garantiert, dass die neu gepushten Images sicher und auf dem neuesten Stand sind. Überprüfungen der Laufzeitumgebung: Obwohl das Image zum Zeitpunkt der Erstellung sauber war, können Fehlkonfigurationen bei den Orchestratoren oder sogar bei den Umgebungsvariablen auftreten. Das Scannen laufender Container zeigt Privilegieneskalationen, unsachgemäße Dateiberechtigungen oder offene Ports auf. In Verbindung mit einer Echtzeit-Erkennung verhindert dies Einbruchsversuche, die auf kurzlebige Container abzielen. Dieser Schritt steht im Einklang mit der Container-Schwachstellenverwaltung und stellt sicher, dass kurzlebige Zustände weiterhin abgedeckt sind. Automatisierte Patch-Vorschläge: Sobald ein Scan-Prozess Probleme identifiziert hat, schlägt eine gute Lösung Korrekturen in Form von Patches oder besseren Bibliotheken vor. Einige Tools werden mit DevOps-Pipelines verwendet, um Images mit korrigierten Paketen automatisch neu zu erstellen. Im Laufe der Zeit fördert die teilweise oder vollständige Automatisierung eine konsistente und schnelle Behebung der entdeckten Mängel. Durch die Einbindung dieser Vorschläge in die Entwicklungsaufgaben gehen die Ergebnisse eines Scans nicht so leicht verloren. Compliance und Durchsetzung von Richtlinien: Unternehmen können interne Richtlinien haben, wie z. B. "Es dürfen keine Images mit kritischen CVE eingesetzt werden." Das Scansystem vergleicht Images mit diesen Regeln und lässt die Erstellung des Images nicht zu, wenn ein Verstoß vorliegt. Diese Synergie stellt sicher, dass Entwicklungsteams Probleme, die sie an der Weiterarbeit hindern, so schnell wie möglich beheben können. Langfristig sorgt die Einhaltung dieser Richtlinien dafür, dass Basisbilder nur minimale Inhalte haben und Patches für bekannte Probleme regelmäßig bereitgestellt werden. Wie funktioniert das Scannen von Container-Schwachstellen? Das Scannen von Container-Schwachstellen ist in der Regel ein systematischer Prozess, bei dem Container von der Build-Phase bis zur Laufzeitphase gescannt werden. Durch die Integration von DevOps-Pipelines, Container-Registern und Orchestrierungsebenen stellt das Scannen sicher, dass die vorübergehenden Workloads genauso sicher sind wie die dauerhaften. Hier finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Scan-Phasen und wie sie einen kohärenten Sicherheitszyklus bilden: Image-Abruf und -Analyse: Wenn DevOps einen Build oder einen Abruf aus einem Repository initiiert, scannen Scanner Betriebssystempakete, Bibliotheken und Konfigurationsdateien. Sie greifen auf bekannte CVE-Datenbanken zurück und suchen nach Übereinstimmungen im Basis- oder Layered-Image. Wenn kritische Elemente vorhanden sind, lassen die Dev-Pipelines keinen Fortschritt zu. Dieser Schritt unterstreicht auch die Notwendigkeit, frühzeitig mit dem Scannen zu beginnen – "Shift Left" –, um Probleme zu erkennen, bevor sie die Produktionsinstanzen erreichen. On-Push- oder On-Commit-Scans: Einige der Lösungen werden durch Versionskontrollereignisse oder Container-Registry-Pushes ausgelöst. Jedes Mal, wenn ein Entwickler Code kombiniert oder ein Image ändert, wird ein Scanvorgang initiiert. Das bedeutet, dass alle Änderungen, die aufgrund von Ereignissen vorgenommen werden, sofort nach dem Ereignis überprüft werden. Wenn die Ergebnisse auf schwerwiegende Probleme hinweisen, stoppt die Pipeline die Bereitstellung, bis diese durch neue Patches behoben sind. Registry-Rescans: Im Laufe der Zeit können neue CVEs auftreten, die sich auf Images auswirken, die zuvor als sicher galten. Registry-Rescans werden in regelmäßigen Abständen durchgeführt, um den Inhalt alter Images zu überprüfen, die remote gespeichert sind. Wenn das Image, das im Vormonat als sauber eingestuft wurde, eine neue Schwachstelle aufweist, die nun erkannt wird, informiert das System die Entwickler- oder Sicherheitsteams. Diese Synergie trägt dazu bei, dass ältere Images nicht mit der Abhängigkeit von der älteren Version in die Produktionsumgebung zurückkehren. Laufzeitüberwachung: Auch wenn ein Image als sicher gekennzeichnet ist, kann seine Ausführung zu Live-Fehlkonfigurationen oder gefährlichen Umgebungsvariablen führen. Laufzeitscans oder aktive Instrumentierung überwachen Container auf Aktivitäten wie ungewöhnliche Prozesse, übermäßige Berechtigungen oder bekannte Exploits. Auf diese Weise bleiben Zero-Days oder unerwartete Fehler nicht unentdeckt und werden in Echtzeit erkannt. Dieser Ansatz ist Teil des Schwachstellen-Scans von Containern, der über die statische Analyse hinausgeht. Berichterstellung und Behebung: Nach Abschluss des Scanvorgangs fasst das System die Ergebnisse in nach Risikostufen geordneten Listen zusammen. Administratoren oder Entwicklerteams können kritische Probleme beheben, beispielsweise durch Anwenden von Hotfixes auf Bibliotheken oder Ändern der Dockerfiles. Diese Aufgaben werden in DevOps-Boards oder IT-Ticketingsystemen nachverfolgt. Sobald die aktualisierten Images gescannt wurden, werden sie zur Archivierung an das Repository zurückgesendet, wodurch der Image-Aktualisierungszyklus abgeschlossen ist. Häufige Schwachstellen in Containern Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, können Container trotz ihrer Leichtigkeit zahlreiche Probleme mit sich bringen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden: veraltete Betriebssystemschichten, missbräuchlich verwendete Anmeldedaten oder zu freizügige Konfigurationen. Hier finden Sie eine Liste häufiger Probleme, die mit dem Scan identifiziert werden können, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie die kurzlebige Landschaft solche Probleme verschärft. Regelmäßige Scans und ein klar definierter Ansatz für das Scannen von Schwachstellen in Containern sorgen dafür, dass diese Fallstricke selten übersehen werden. Veraltete Basisimages: Eine zugrunde liegende Betriebssystemschicht kann veraltete Pakete oder Bibliotheken enthalten. Wenn diese nie aktualisiert werden, bleiben diese Schwachstellen in jedem Container erhalten. Bei regelmäßigen Scans wird geprüft, ob neu veröffentlichte CVEs vorhanden sind, die sich auf diese älteren Schichten beziehen. Langfristig ist es vorteilhaft, das Basisimage häufiger zu aktualisieren, um den Code auf dem neuesten Stand zu halten und weniger anfällig für Angriffe zu machen. Offene Ports: Manchmal öffnen Entwickler Ports, die nicht benötigt werden, oder sie vergessen, diese beim Schreiben von Dockerfiles zu blockieren. Das Netzwerk ist für Angreifer anfällig, da diese leicht offene und ungeschützte Ports identifizieren können, die ihnen Zugriff gewähren. Diese fragwürdigen Schwachstellen werden durch die Tools, die sich auf Best Practices beziehen, gut veranschaulicht. Das Schließen unnötiger Ports oder die Anwendung von Firewall-Regeln ist eine der gängigsten Lösungen. Falsch konfigurierte Benutzerrechte: Einige Container sind privilegiert und können als Root ausgeführt werden oder verfügen über Rechte, die nur in sehr seltenen Fällen benötigt werden. Im Falle einer Kompromittierung des Hosts können Angreifer jederzeit leicht entkommen oder die Kontrolle über den Host übernehmen. Ein gut strukturierter Scan-Ansatz identifiziert Container, die keine Konten mit geringeren Berechtigungen verwenden. Die Umsetzung des Prinzips der geringsten Berechtigungen reduziert die Anzahl der Möglichkeiten für Angreifer, Schwachstellen auszunutzen, erheblich. Nicht gepatchte Bibliotheken von Drittanbietern: In vielen Docker-Images gibt es Frameworks oder Bibliotheken von Drittanbietern, die möglicherweise mit bekannten CVEs in Verbindung stehen. Cyberkriminelle suchen häufig nach Exploits für häufig heruntergeladene Pakete. Software zum Scannen von Container-Images auf Schwachstellen deckt diese Bibliotheksversionen auf und ermöglicht es den Entwicklerteams, sie zu aktualisieren. Wenn die früheren Schwachstellen nicht gescannt werden, tauchen sie wahrscheinlich in den nachfolgenden Builds wieder auf. Anmeldedaten oder Geheimnisse in Images: Einige Entwickler fügen versehentlich Schlüssel, Passwörter oder Tokens in die Dockerfiles oder Umgebungsvariablen ein. Angreifer, die diese Images abrufen, können sie lesen, um sich lateral zu bewegen. In diesem Fall gibt es Scanner, die nach Geheimnissen oder anderen verdächtigen Dateimuster suchen können, um ein Durchsickern von Anmeldedaten zu vermeiden. Die beste Lösung, die manchmal möglich ist, besteht darin, externe Geheimnismanager zu verwenden und den Build-Prozess in Bezug auf Bilder zu verbessern. Unsichere Docker-Daemons oder -Einstellungen: Wenn der Docker-Daemon offen zugänglich ist oder über ein schwaches TLS verfügt, können Angreifer die Kontrolle über die Erstellung von Containern erlangen. Ein offener Daemon kann potenziell für Cryptomining oder Datenexfiltration genutzt werden. Diese Versäumnisse lassen sich mit Tools erkennen, die die Einstellungen des Host-Betriebssystems und die Docker-Konfigurationen scannen. Aus diesem Grund sollte der Daemon ausschließlich mit SSL und IP-basierten Regeln verwendet werden. Privilegiertes Host-Netzwerk: Einige Container arbeiten im "Host-Netzwerk"-Modus, wodurch sie den Netzwerkstack des Host-Systems gemeinsam nutzen können. Wenn der Datenverkehr auf Host-Ebene zum Ziel eines Angreifers wird, kann dieser den Datenverkehr abfangen oder sogar verändern. Diese Einstellung wird für die meisten Anwendungen nicht häufig verwendet, da sie dazu führt, dass Container beim Scannen erkannt werden und Administratoren zur besseren Isolierung auf Standard-Bridging umsteigen müssen. Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen Bewährte Verfahren für das Scannen von Container-Schwachstellen vereinheitlichen Scan-Intervalle, die Abstimmung mit DevOps und strenge Patch-Prozesse. Auf diese Weise verhindern Teams potenzielle Ausnutzungen, indem sie sich gründlich mit kurzlebigen Container-Images oder Laufzeitstatus befassen. Hier sind fünf bewährte Verfahren, die befolgt werden sollten, um die Konsistenz und Nützlichkeit des Scannens über Microservices in großem Maßstab aufrechtzuerhalten: Integrieren Sie das Scannen in CI/CD: DevOps arbeitet nach dem Prinzip häufiger Code-Zusammenführungen, daher ist die Integration des Scannens in die Pipeline-Schritte von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Build eine veraltete Bibliothek enthält, schlägt der Job fehl oder es wird zumindest eine Warnung an die Entwickler ausgegeben. Außerdem wird so sichergestellt, dass keine neuen Images die letzten Gates erreichen, wenn sie nicht von schwerwiegenden Fehlern befreit wurden. Langfristig betrachten Entwicklerteams das Sicherheitsscannen als einen regulären Bestandteil des Code-Review-Prozesses. Minimale Basis-Images verwenden: Durch Distributionen wie Alpine oder distroless wird die Anzahl der Pakete minimiert. Denn weniger Bibliotheken bedeuten weniger Möglichkeiten für CVEs. Das Scannen von Containern auf Schwachstellen liefert gezieltere Listen mit zu installierenden Patches und führt zu einer schnelleren Behebung. Langfristig reduzieren kleine Images auch die Build-Zeiten und Patch-Prüfungen, wodurch die Entwicklungszyklen effizienter werden. Registries regelmäßig scannen: Auch wenn ein Image zu einem bestimmten Zeitpunkt als sauber getestet wurde, können einige Monate später neue CVEs entdeckt werden. Eine neue Reihe von Images sollte regelmäßig überprüft werden, um das Risiko zu verringern, dass neu identifizierte Fehler übersehen werden. Durch diesen Ansatz wird vermieden, dass ältere Images verwendet werden, die Schwachstellen enthalten könnten, die erneut bereitgestellt würden. Einige Scan-Tools können Images in den Registries in bestimmten Zeitintervallen oder bei Verfügbarkeit neuer CVE-Feeds erneut scannen. Konsistenz in Patch-Zyklen gewährleisten: Es ist wichtig, einen regelmäßigen Zeitplan für die Aktualisierung von Basis-Images, Bibliotheken und benutzerdefiniertem Code einzuhalten. Dadurch werden Patches besser vorhersehbar und es ist weniger wahrscheinlich, dass eine bekannte Schwachstelle über einen längeren Zeitraum bestehen bleibt. Langfristig ermöglicht die Integration von geplanten Updates mit ereignisgesteuerten Scans regelmäßige Überprüfungen und die Erkennung von Bedrohungen. Denn ein gut dokumentiertes Patch-Verfahren trägt auch zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben bei. Echtzeitüberwachung implementieren: Während Container noch ausgeführt werden, enthält das ursprüngliche saubere Image möglicherweise keine Schwachstellen, aber im Laufe der Zeit können neue entstehen. Tools, die das Systemverhalten zur Laufzeit überwachen, erkennen solche Prozesse oder Privilegieneskalationen. Wenn solche Situationen auftreten, verringert entweder eine automatisierte oder eine manuelle Reaktion das Risiko. Durch die Kopplung von Scans mit Echtzeit-Erkennung gewährleisten Sie eine robuste Schwachstellenüberprüfung für Container vom Build bis zur Laufzeit. Herausforderungen beim Scannen von Container-Schwachstellen Die kontinuierliche Durchführung von Scans auf Containern und Microservices kann jedoch gewisse Herausforderungen mit sich bringen. Es gibt einige Herausforderungen, die einen reibungslosen Ablauf erschweren: Reibungsverluste in der DevOps-Pipeline, Scan-Overhead usw. Im Folgenden untersuchen wir fünf zentrale Herausforderungen, denen Sicherheitsteams häufig bei der Implementierung oder Skalierung des Container-Schwachstellenmanagements gegenüberstehen: Kurzlebige und kurzzeitige Container: Container können innerhalb weniger Minuten oder sogar Stunden erstellt und wieder gelöscht werden. Wenn die Scans täglich oder wöchentlich durchgeführt werden sollen, erfassen sie möglicherweise keine temporären Bilder. Stattdessen können ereignisbasierte Scans oder die Einbindung in Orchestrierungsprogramme verwendet werden, um Schwachstellen zum Zeitpunkt der Erstellung der Container zu identifizieren. Dieser ereignisbasierte Ansatz erfordert eine umfassende Pipeline-Integration, was sowohl für Entwicklungs- als auch für Sicherheitsteams eine neue Herausforderung darstellen kann. Mehrschichtige Abhängigkeiten: Container-Images basieren oft auf vielen Schichten von Dateisystemen, von denen jede über einen eigenen Satz von Bibliotheken verfügt. Manchmal ist es nicht einfach zu bestimmen, welche Schicht zur Einführung eines Fehlers oder einer Bibliothek beigetragen hat. Einige Scan-Tools zerlegen die Unterschiede der einzelnen Schichten, jedoch besteht die Gefahr von Fehlalarmen und Duplikaten. Im Laufe der Zeit müssen die Mitarbeiter diese mehrschichtigen Ergebnisse entschlüsseln, um den richtigen Patch in der richtigen Schicht anzuwenden. Widerstand der Entwickler: Sicherheitsscans, insbesondere Gating-Merges, können für DevOps zu einem Problem werden, wenn sie häufig durchgeführt werden und Probleme erkennen. Einige Entwickler betrachten Scans möglicherweise als Unannehmlichkeit, die potenzielle Gefahren für die "Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen" mit sich bringt. Durch die Herstellung eines Gleichgewichts zwischen Scan-Richtlinien und Entwicklungs-Workflow sowie durch das Aufzeigen, wie Workarounds zukünftige Probleme verhindern, fördern Teams die Zusammenarbeit. Messbare Werte wie die Zeit, die zur Erledigung einer Aufgabe benötigt wird, oder die Anzahl der verhinderten Verstöße können die Akzeptanz fördern. Hoher Aufwand: Auf Unternehmensebene kann es Hunderte oder sogar Tausende verschiedener Container-Images geben. Das vollständige Scannen jedes Builds kann sehr kostspielig und zeitaufwändig sein. Einige Tools, beispielsweise solche mit Teil-Scan- oder Caching-Mechanismen, tragen dazu bei, den Aufwand zu reduzieren. Wenn sie nicht gut verwaltet werden, können diese groß angelegten Scans die CI-Pipeline beeinträchtigen oder die Mitarbeiter mit Tausenden von trivialen Schwachstellen überfluten. Konsistente Patch-Zeitpläne: Es ist üblich, dass Container neu erstellt werden, anstatt sie vor Ort zu patchen. Wenn DevOps-Teams diesen Zyklus nicht einhalten oder Images nur gelegentlich aktualisieren, können Probleme unentdeckt bleiben. Ein Nachteil der kurzlebigen Natur ist, dass es durchaus möglich ist, zu einer früheren Version zurückzukehren, die möglicherweise weniger sicher ist. Dieser Ansatz bedeutet, dass Basis-Images nicht veralten und keine ständigen Patches in das System eingeführt werden müssen. Wie verbessert SentinelOne das Scannen von Container-Schwachstellen mit KI-gestützter Sicherheit? SentinelOne Singularity™ Cloud Security nutzt Bedrohungsinformationen und KI, um Container von der Entwicklung bis zur Produktion zu schützen. Durch die Integration fortschrittlicher Analyse- und Scan-Funktionen deckt es kurzlebige Container-Images oder dynamische Orchestrierungen umfassend ab. Hier sind die wichtigsten Komponenten, die ein zuverlässiges Scannen von Containern und eine schnelle Behebung von Schwachstellen gewährleisten: Echtzeit-CNAPP: Es handelt sich um eine Cloud-native Anwendungsschutzplattform, die Container-Images und Laufzeitbedingungen proaktiv scannt und analysiert. Die Plattform umfasst auch Funktionen wie CSPM, CDR, AI Security Posture Management und Schwachstellenscans. Durch die Integration von Scans in Build-Pipelines wird verhindert, dass fehlerhafte Images veröffentlicht werden. In der Produktion erkennen lokale KI-Engines verdächtiges Verhalten und verhindern das Entstehen von ausnutzbaren Sicherheitslücken. Einheitliche Sichtbarkeit: Unabhängig davon, ob Entwicklungsteams Docker, Kubernetes oder andere Orchestrierungen verwenden, bietet Singularity™ Cloud Security eine zentrale Kontrollstelle. Administratoren können temporäre Containerstatus, geöffnete Schwachstellen und vorgeschlagene Korrekturen an einem Ort einsehen. Dieser Ansatz steht im Einklang mit dem Container-Schwachstellenmanagement und verbindet Scan-Ergebnisse mit Echtzeit-Erkennung. Im Laufe der Zeit fördert diese Synergie eine konsistente Abdeckung, selbst über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg. Hyperautomatisierung und Reaktion auf Bedrohungen: Zu den Automatisierungsschritten kann das Neuerstellen von Images gehören, sobald kritische Probleme auftreten oder wenn Konfigurationsregeln geändert werden, um eine bestimmte CVE zu beheben. Wenn die Scandaten in Orchestrierungen integriert sind, erfolgen automatische Patch-Zyklen oder die Durchsetzung von Richtlinien in einem schnelleren Tempo. Diese Synergie garantiert, dass die kurzlebigen Container stets den geltenden Sicherheitsstandards entsprechen. Andererseits ist die KI-basierte Bedrohungserkennung in der Lage, Zero-Day- oder neue Exploits umgehend zu behandeln. Compliance und Geheimnisscan: Unternehmen benötigen kontinuierliche Compliance-Prüfungen. Die Plattform garantiert, dass die Container mit Frameworks wie PCI-DSS oder HIPAA konform sind. Darüber hinaus sucht das System nach weiteren versteckten Informationen im Image und blockiert versehentliche Offenlegungen. Die Suche nach Geheimnissen oder verdächtigen Umgebungsvariablen hindert Angreifer daran, sich lateral zu bewegen. Diese Abdeckung festigt einen umfassenden Ansatz für Cloud-Sicherheit Schwachstellenmanagement. Fazit Das Scannen von Containern auf Schwachstellen ist in einer Umgebung, in der Microservices, kurzlebige Anwendungen und umfangreiche DevOps-Integrationen die neue Normalität sind, von entscheidender Bedeutung. Container sind zwar leichtgewichtig und hochgradig portabel, doch jede der kurzlebigen Instanzen oder gemeinsam genutzten Basisimages kann erhebliche Schwachstellen enthalten, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden. Das parallele Scannen mit den DevOps-Pipelines, die Verwendung minimaler Basisimages und die Überwachung der kurzlebigen Cluster tragen zur Aufrechterhaltung der Stabilität bei. Sicherheitsaufgaben beschränken sich nicht auf die Suche nach älteren Bibliotheken, sondern umfassen auch die Suche nach Geheimnissen, Fehlkonfigurationen und neuen Schwachstellen. Auf diese Weise sorgen Unternehmen für die Sicherheit und einfache Skalierbarkeit ihrer Container-Ökosysteme, indem sie die Scan-Ergebnisse mit nachfolgenden Patch-Zyklen korrelieren. Darüber hinaus minimiert diese Kombination aus kontinuierlichem Scannen und Integration in die DevOps-Pipeline den Zeitrahmen, in dem Angreifer entdeckte Schwachstellen ausnutzen können. Im Laufe der Zeit verbessert ein systematischer Ansatz für das Scannen, Patchen und Verifizieren von Container-Images die Containersicherheit. Wenn Sie Ihr Container-Ökosystem weiter stärken möchten, können Sie eine Demo für die Singularity™ Cloud Security-Plattform von SentinelOne anfordern. Erfahren Sie, wie die Plattform KI-gestütztes Scannen, schnelle Bedrohungserkennung und automatisierte Patch-Routinen für ein optimiertes Container-Schwachstellenmanagement kombiniert. Die Integration dieser Funktionen schafft eine dynamische, kontinuierlich geschützte Umgebung, die geschäftliche Innovationen ermöglicht und gleichzeitig vor Bedrohungen schützt."

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