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10 Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes 2025

In diesem Leitfaden werden wir uns mit den 10 Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools, ihren Funktionen und Fähigkeiten befassen, die Sie bei der Auswahl des für Sie am besten geeigneten Tools berücksichtigen sollten.

Autor: SentinelOne

Kubernetes-Sicherheitstools, insbesondere solche mit Funktionen zur Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle, sind mittlerweile unverzichtbar geworden. Der Grund dafür: Von zehn Unternehmen, die Cloud-basierte Anwendungen einsetzen, nutzen sechs Kubernetes, während die übrigen dies in Erwägung ziehen. Angesichts seiner Vielseitigkeit, Skalierbarkeit und Selbstheilungsfähigkeit ist die Verbreitung von Kubernetes nicht überraschend.

Trotz oder vielleicht gerade wegen seiner weit verbreiteten Nutzung empfinden mehr als die Hälfte der Unternehmen die Sicherung von Kubernetes als Herausforderung. Um zur Lösung dieses Problems beizutragen, stellt dieser Leitfaden die 10 Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes, ihre Funktionen und Überlegungen zur Auswahl Ihrer idealen Open-Source-Sicherheitslösung für Kubernetes vor.

Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools – Ausgewähltes Bild – | SentinelOneWas ist Open-Source-Kubernetes-Sicherheit?

Open-Source-Kubernetes (K8s)-Sicherheit bezieht sich auf die Praxis, Kubernetes-Cluster, Workloads, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Anwendungen mithilfe von Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools vor Schwachstellen und Cyberangriffen zu schützen. Diese Tools eignen sich hervorragend, um die Open-Source-Komponenten von Kubernetes auf Schwachstellen in der Lieferkette und bösartige Container-Images zu scannen.

Darüber hinaus sind Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes ebenso effektiv, um mit den einzigartigen Sicherheitsrisiken Schritt zu halten, die durch die rasante Skalierung von Kubernetes entstehen. Diese einzigartigen Sicherheitsrisiken, darunter unbefugter Zugriff und Fehlkonfigurationen, können zu äußerst schädlichen Datenverletzungen und Cyberangriffen führen, wenn sie von Angreifern ausgenutzt werden.

Notwendigkeit von Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes

Angesichts eines Anstiegs der Kubernetes-Sicherheitslücken um erschreckende 440 %lt;/a> in nur fünf Jahren gestiegen sind, ist der Bedarf an Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes größer denn je. Der Hauptgrund dafür ist wohl die dynamische, verteilte Natur von Kubernetes, die es ideal für die Entwicklung moderner Anwendungen macht.

Beispielsweise Kubernetes ermöglicht es Backend-Entwicklern, Pods nach Bedarf zu skalieren und gleichzeitig ausgefallene Container selbstständig zu reparieren. (Container sind Softwarepakete, die alles enthalten, was zum Ausführen einer Anwendung erforderlich ist. So großartig dies auch ist, Cyberangreifer können diese Funktionen leicht ausnutzen, um kompromittierte Container-Images zu verbreiten oder verteilte Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) . Auf diese Weise können sie Ressourcen verbrauchen und Geschäftsabläufe zum Erliegen bringen.

Um Unternehmen dabei zu helfen, die vielfältigen Verluste zu vermeiden, die mit solchen Szenarien verbunden sind, haben Cyber-Incident-Response-Unternehmen und Entwickler eine breite Palette von Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes veröffentlicht. Mit diesen Tools können Unternehmen ihre Kubernetes-Workloads sichern, indem sie vor und nach der Bereitstellung der Workloads kontinuierlich kritische Risiken aufdecken.

Sobald Risiken von Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools erkannt werden, übernehmen Tools für die Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle. Dies hilft dabei, Angriffe in Echtzeit zu stoppen, Erkenntnisse zur Behebung von Fehlkonfigurationen und anderen Schwachstellen zu gewinnen und die Sicherheit von Kubernetes zu stärken. Einfach ausgedrückt sind Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools von unschätzbarem Wert für die Erkennung von Sicherheitsrisiken in Kubernetes-Workloads.

Um ihre Wirksamkeit zu gewährleisten, müssen Unternehmen jedoch auch mit Cybersicherheits-Incident-Response-Unternehmen zusammenarbeiten, um identifizierte Risiken schnell zu beheben und Angriffe abzuwehren.

Schauen wir uns nun die Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes an, die 2025 zum Einsatz kommen werden.

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Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools für 2025

Open Source Kubernetes-Sicherheitstools ermöglichen es Unternehmen mit kleinem Budget, weniger auszugeben, Quellcodes nach Bedarf zu ändern und ihre Verwendung auf verschiedene Anwendungsfälle auszuweiten. Da jedoch nicht alle Unternehmen und ihre Anforderungen gleich sind, finden Sie hier unsere 10 Favoriten, die Ihnen bei der Auswahl des für Sie passenden Tools helfen sollen.

1. Checkov

Prisma Cloud unterhält Checkov, ein von BridgeCrew entwickeltes Tool zur statischen Codeanalyse. Es kann Infrastrukturkonfigurationen scannen und Sicherheitsfehlkonfigurationen identifizieren, bevor diese bereitgestellt werden.

Funktionen:

  • Es unterstützt verschiedene IaC-Sprachen und -Vorlagen, darunter CloudFormation, Terraform und Kubernetes-YAML-Dateien.
  • Checkov verfügt über integrierte Richtlinien und hilft Ihnen bei der Umsetzung der besten Kubernetes-Sicherheitspraktiken.
  • Sie können damit auch benutzerdefinierte Richtlinien schreiben.
  • Checkov kann Kubernetes-Manifeste scannen und die Compliance optimieren.
  • Außerdem wendet es Verschlüsselung und Protokollierung für Ihre Speicher-Buckets an.

2. Kube-Bench

Kube-bench ist ein Kubernetes-Sicherheitskonformitätsscanner von Aqua Security. Er führt CIS-Bewertungen durch, um Probleme bei der Pod-Konfiguration, durchgesickerte Geheimnisse, schwache Netzwerkrichtlinien und Fehler bei der Zugriffskontrolle zu identifizieren. Das Tool sucht nicht aktiv nach Bedrohungen.

Funktionen:

  • Bietet umfassende Compliance-Bewertungen und detaillierte Cluster-Sicherheitsberichte
  • Dank der Unterstützung mehrerer Kubernetes-Plattformen, darunter Google Kubernetes Engine (GKE), können Sie mit Kube-bench modulare Compliance-Prüfungen durchführen
  • Erkennt potenzielle Sicherheitsrisiken und schlägt umsetzbare Verbesserungen für Sicherheitskonfigurationen vor
  • Ermittelt die von Ihnen verwendete Kubernetes-Version und führt automatisch die erforderlichen CIS-Tests durch
  • Führt Compliance-Prüfungen mithilfe von einfach zu aktualisierenden YAML-Dateien durch

3. Kubewatch

Kubewatch läuft in Kubernetes-Clustern und überwacht kontinuierlich ungewöhnliche Aktivitäten. Es ermöglicht Administratoren, Basiswerte zu definieren und löst Warnmeldungen aus, sobald Abweichungen festgestellt werden.

Funktionen:

  • Erkennt ungewöhnliche Änderungen an kritischen K8s-Ressourcen wie Jobs, Clustern, Pods, Secrets und ConfigMaps
  • Verfügt über ein schlankes Design, das einen minimalen Ressourcenverbrauch gewährleistet
  • Bietet eine robuste Leistungsüberwachung
  • Sendet bei Erkennung anomaler Ereignisse sofort Benachrichtigungen über Webhooks an Slack, PagerDuty oder Hipchat

4. Istio

Istio ist ein Kubernetes-Tool, das für die Sicherung und Überwachung von Microservices-basierten Anwendungen entwickelt wurde. Es verwendet eine Service-Mesh-Schicht, um sichere TLS-Verbindungen zwischen Diensten zu ermöglichen. Über seinen Sidecar-Proxy Envoy überwacht und sichert Istio den Datenverkehr und wird zusammen mit Service-Instanzen eingesetzt, um Kommunikationssicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung durchzusetzen.

Funktionen:

  • Bietet erweiterte Datenverkehrsweiterleitung für neue K8s-Versionsrollouts und verwendet automatisch Techniken wie Canary-Deployments und Circuit Breaking, um die Ausfallsicherheit des Systems zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig, wenn neue Versionen oder Bereitstellungen Malware oder Fehler enthalten.
  • Setzt Sicherheits- und Datenverkehrsmanagementrichtlinien mit robusten Routing-Regeln, Failovers, Wiederholungsversuchen und mehr durch.
  • Sammelt Telemetriedaten, die zur weiteren Verarbeitung an Observability-Plattformen wie Prometheus und Grafana gesendet werden
  • Automatisiert den Lastausgleich, wodurch das Risiko von DDoS-Angriffen begrenzt wird
  • Implementiert die gegenseitige TLS-Authentifizierung (Transport Layer Security) innerhalb des Clusters, um eine sichere Kommunikation zu gewährleisten
  • Verfolgt Identitäten und Zugriffsmuster, um unbefugten Zugriff auf Cluster zu verhindern

5. Falco

Falco wurde von Sysdig entwickelt und ist ein Tool zur Erkennung von Laufzeitbedrohungen, das als Daemonset auf Kubernetes-Knoten bereitgestellt wird. Es überwacht Netzwerk- und Anwendungsaktivitäten, um potenzielle Anomalien zu identifizieren. In Verbindung mit Falcosidekick kann es Warnmeldungen zur weiteren Analyse an Überwachungs- und SIEM-Tools senden.

Funktionen:

  • Korreliert Kontextdaten und verknüpft App-Aktivitäten mit Kubernetes-Ereignissen für eine störungsfreie Erkennung von Bedrohungen und Alarmierung
  • Verfolgt Systemaufrufe auf Kernel-Ebene, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und zu melden
  • Setzt integrierte und benutzerdefinierte Richtlinien durch
  • Benachrichtigt Administratoren bei Verstößen gegen Richtlinien

6. Open Policy Agent

Open Policy Agent (OPA) ist eine Richtlinien-Engine, mit der detaillierte, kontextbezogene Zugriffsregeln für APIs, Container, Hosts, Kubernetes und CI/CD-Umgebungen zu definieren und durchzusetzen. Die Richtlinien werden in Rego geschrieben, einer deklarativen Sprache, die auf Klarheit und Präzision ausgelegt ist.

Funktionen:

  • Ermöglicht die Definition von Rollen und Zugriffsrichtlinien als Code, anstatt komplexe Beziehungen zu verwenden, die bald hinfällig werden könnten
  • Die Richtliniensprache Rego ermöglicht eine detaillierte Definition von Zugriffsrichtlinien unter Berücksichtigung kontextbezogener Variablen wie Ressourcenkonfigurationen, CPU-Beschränkungen und mehr.
  • Bietet über 150 vorgefertigte Kubernetes-Sicherheitsrichtlinien.
  • Ermöglicht es Ihnen, einen einzigen Satz von Richtlinien zu definieren und diese konsistent in mehreren Umgebungen anzuwenden
  • Erzwingt nur vorab festgelegte Regeln für jeden Pod

7. Calico

Calico ist ein Netzwerk-Toolkit für die Sicherheit und die Durchsetzung von Netzwerkrichtlinien in Kubernetes. Es wendet eine Container-Firewall auf Workloads an, um Zugriffskontrollen durchzusetzen. Calico lässt sich in die NetworkPolicy-API von Kubernetes integrieren und unterstützt benutzerdefinierte Richtlinien mit detaillierten Spezifikationen zur Verwaltung des Datenverkehrs.

Funktionen:

  • Leitet den Datenverkehr zu und von Pods mithilfe des Border Gateway Protocol (BGP) weiter
  • Verwendet einen eBPF-Agenten für minimalen Ressourcenverbrauch und hohe Leistung
  • Ermöglicht die Definition detaillierter Zugriffsrichtlinien für Pods, Container, Netzwerke, Hosts und virtuelle Maschinen mithilfe von RBAC und ABAC
  • Da Calico mit anderen Plattformen wie Docker, Kubernetes und OpenStack kompatibel ist, sorgt es für einheitliche Richtlinien in verschiedenen Umgebungen
  • Sorgt für die Einhaltung wichtiger gesetzlicher Vorschriften durch Unternehmensrichtlinien
  • Erhält die Kompatibilität mit Altsystemen aufrecht

8. Kubeaudit

Kubeaudit ist ein statischer Compliance-Analysator für Kubernetes-Umgebungen. Er erfasst, überprüft und protokolliert Kubernetes-Cluster auf Governance- und Compliance-Verstöße und erkennt gleichzeitig Probleme wie Fehlkonfigurationen, schwache Zugriffskontrollen und inkonsistente Netzwerkrichtlinien.

Funktionen:

  • Scant Code vor dem Push auf Geheimnisse und Schwachstellen
  • Verfolgt Sicherheitsvorfälle in Kubernetes-Ressourcen, -Konfigurationen und -APIs
  • Die umfassenden Protokolle eignen sich hervorragend für die forensische Untersuchung von Sicherheitsvorfällen und Compliance-Verstößen
  • Bietet Audit-Trails, die für den Nachweis der Einhaltung interner Richtlinien und externer Frameworks unerlässlich sind
  • Regelmäßige Beiträge und Unterstützung durch die große Entwickler-Community

9. KubeLinter

KubeLinter ist ein statisches Analyse-Tool, das in Go lang geschrieben und von StackRox entwickelt wurde. Die Spezialität von KubeLinter ist das Aufdecken von Fehlkonfigurationen und Sicherheitsrisiken in Kubernetes-YAML-Dateien und Helm-Charts. Es hilft auch bei der Bewertung der Einhaltung von regulatorischen Standards und bewährten Verfahren der Branche.

Funktionen:

  • Verfügt über 19 Prüfungen und Optionen zum Hinzufügen benutzerdefinierter Regeln für die Sicherung von Kubernetes-Umgebungen
  • Lässt sich in CI/CD-Pipelines integrieren
  • Ist ein leichtgewichtiges Tool, das nur minimale Konfiguration erfordert
  • Seine umfassenden Berichte über erkannte Probleme erleichtern die schnelle Problemlösung
  • Automatisiert Sicherheitsprüfungen und Codeüberprüfungen

10. Kubescape

Kubescape wurde von ARMO entwickelt und ist ein Tool zur Erkennung von Exploits. Es nutzt die Frameworks MITRE ATT&CK, NSA und SOC2, um Kubernetes-Workloads auf Risiken, Fehlkonfigurationen und laufende Angriffe zu analysieren.

Funktionen:

  • Integration mit führenden IDE- und CI/CD-Pipelines
  • Erkennung von Schwachstellen im Softwarecode vor der Bereitstellung
  • Bietet Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen zur Laufzeit
  • Verwendet CIS-Benchmarks zur Durchsetzung der Einhaltung von Standards

Wie wählt man das richtige Open-Source-Sicherheitstool für Kubernetes aus?

Obwohl wir die zehn Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes vorgestellt haben, müssen Sie Ihre Sicherheitsanforderungen kennen, um das für Sie ideale Tool aus der obigen Liste auszuwählen. Darüber hinaus sollten Sie auf die folgenden wichtigen Funktionen achten.

  1. Stellen Sie sicher, dass das Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstool bekannte und unbekannte Bedrohungen und Schwachstellen in Ihren K8s-Workloads in Echtzeit erkennt. Überprüfen Sie darüber hinaus, ob das Tool eine autonome Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle bietet, um Angriffe ohne menschliches Eingreifen schnell einzudämmen.
  2. Wählen Sie eine Lösung, die sowohl statische als auch Laufzeit-Schwachstellenerkennung bietet, um Bedrohungen vor und nach der Bereitstellung immer einen Schritt voraus zu sein.&
  3. Achten Sie auf vorgefertigte und benutzerdefinierte Richtlinienvorlagen. Vorgefertigte Richtlinien verkürzen die Einrichtungszeit und sorgen dafür, dass das Tool schneller einsatzbereit ist. Benutzerdefinierte Richtlinien stellen sicher, dass Sie das Tool an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können.
  4. Ein ideales Tool sollte Zugriffs- und Konfigurationsrichtlinien durchsetzen und darüber hinaus die Konformität Ihrer Kubernetes-Umgebung mit den erforderlichen regulatorischen Rahmenbedingungen gewährleisten.
  5. Wählen Sie eine Open-Source-Sicherheitslösung für Kubernetes, die regelmäßig aktualisiert wird, über eine aktive Community verfügt und eine leicht verständliche Dokumentation bietet. Regelmäßige Updates stellen sicher, dass Ihr Tool auch bei sich ändernden Bedrohungslagen effektiv bleibt. Eine aktive Community ist vergleichbar mit dem 24/7-Helpdesk kommerzieller Tools und bietet Ihnen Unterstützung, wenn Sie bei der Bereitstellung oder Verwendung des Tools auf Probleme stoßen.
  6. Balance zwischen Benutzerfreundlichkeit und Effizienz: Beispielsweise sind Tools mit grafischer Benutzeroberfläche benutzerfreundlicher, während solche mit Befehlszeilenschnittstelle fortgeschrittenen Benutzern die Ausführung automatisierter, komplexer Skripte für tiefgreifendere Scans ermöglichen.
  7. Vergewissern Sie sich, dass das Open-Source-Sicherheitstool für Kubernetes eine nahtlose Multi-Cloud-Unterstützung für verschiedene Kubernetes-Distributionen bietet.
  8. Achten Sie auf ein Tool, das sich in IDEs, CI-Pipelines und andere DevOps-Workflows integrieren lässt, um die Sicherheit nach links zu verlagern. Wählen Sie ein Tool, das die Netzwerkkommunikation zwischen Pods, Clustern, APIs und Diensten sichert.
  9. Wählen Sie ein Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstool, das anomale Aktivitäten in Ihrer K8s-Umgebung erkennt, indem es diese mit der Verhaltensbasislinie Ihres Stacks und sich weiterentwickelnden Bedrohungsdaten vergleicht.

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Fazit

Open-Source-Sicherheitstools für Kubernetes bieten wichtige Funktionen für die Sicherung von Kubernetes-Workloads und modernen Anwendungen. Mit ihren statischen Scans verhindern sie, dass DevOps-Teams versehentlich anfällige Container-Images bereitstellen. Ihre Laufzeitschutzfunktionen verbessern KSPM, setzen bewährte Sicherheitsverfahren durch, bieten Einblicke in den Zustand von Pods und Clustern und gewährleisten die Einhaltung von Standards.

Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools lassen sich gleichermaßen in Cyber-Incident-Response-Unternehmen integrieren, um K8s-Workloads in Echtzeit vor Bedrohungen und Angriffen zu schützen. Sie können Ihre Sicherheitslage verbessern, indem Sie diese Tools optimal nutzen.

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FAQs

Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools sind kostenlose Software-Kits, die entwickelt wurden, um Kubernetes-Workloads vor sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen zu schützen und gleichzeitig die Einhaltung von Standards sicherzustellen.

Aufgrund ihrer Kosteneffizienz und Erweiterbarkeit eignen sich Open-Source-Tools hervorragend für die Sicherung von Kubernetes-Workloads. Sie ermöglichen es Administratoren, ihre Quellcodes an unternehmensspezifische Anwendungsfälle anzupassen, verfügen über robuste, von der Community entwickelte Funktionen und lassen sich oft problemlos in andere Tools integrieren.

Beide bieten neben der Sicherung von Kubernetes-Workloads deutliche Vorteile. Während Open-Source-Kubernetes-Tools Transparenz, Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten bieten, verfügen kostenpflichtige Tools über ein breiteres Spektrum an Kubernetes-Sicherheitsfunktionen und bieten einen besseren Support.

Ja, Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools wie Falco bieten Laufzeitsicherheit.

Ja, große Unternehmen können Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools verwenden. Es gibt jedoch einige potenzielle Nachteile zu beachten. Erstens bieten Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools nicht den gesamten Funktionsumfang, der zur Sicherung von Kubernetes-Umgebungen erforderlich ist. Darüber hinaus kann der Support ohne vorherige Ankündigung eingestellt werden, sodass Unternehmen sich hastig nach Ersatz umsehen müssen.

Die meisten Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools werden dank ihrer aktiven Entwickler-Community regelmäßig aktualisiert.

Open-Source-Kubernetes-Sicherheitstools, die Laufzeitsicherheit bieten und in Lösungen für die Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle integriert sind, können Bedrohungen in Echtzeit stoppen.

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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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