Header Navigation - DE
Background image for Was ist Secret Scanning? Funktionsweise und Best Practices
Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Geheimes Scannen

Was ist Secret Scanning? Funktionsweise und Best Practices

In diesem Blogbeitrag diskutieren wir die Bedeutung von Secret Scanning zum Schutz Ihres Codes vor Lecks. Erfahren Sie mehr über verschiedene Best Practices und darüber, wie Sie Ihr Team darin schulen können, Geheimnisse effektiv zu speichern und zu verwenden.

Autor: SentinelOne

Wenn Unternehmen ihre Daten sichern wollen, müssen sie verschiedene Probleme angehen und lösen. Das kritischste davon ist die Offenlegung sensibler Daten wie API-Schlüssel, Passwörter oder Tokens. Um dieses Problem zu lösen, verwenden Unternehmen Secret Scanning, um die offengelegten Geheimnisse zu finden. Aber was ist Secret Scanning? Es handelt sich um einen Prozess, bei dem sensible Daten an Orten wie Codebasen, Konfigurationsdateien oder Collaboration-Tools wie Jira, Confluence usw. gefunden werden.

Das prozentuale Risiko offengelegter Geheimnisse steigt mit der zunehmenden Komplexität von Softwareanwendungen exponentiell an. Secret Scanning ist von größter Bedeutung, da durchgesickerte Passwörter oder API-Schlüssel zu erheblichen finanziellen Verlusten für Unternehmen führen können, da sie Datenverstöße und unbefugten Zugriff zur Folge haben können.

Dieser Blogbeitrag vermittelt Ihnen umfassendes Wissen über das Scannen geheimer Daten und dessen Bedeutung für die Cybersicherheit. Wir werden die besten Vorgehensweisen untersuchen, um durch die Verwaltung geheimer Daten eine starke Sicherheitsposition zu gewährleisten.

Secret Scanning – Ausgewähltes Bild | SentinelOneGeheimnisse verstehen

Lassen Sie uns die Rolle von Geheimnissen für die Sicherheit von Anwendungen und Systemen in der Softwareentwicklung verstehen.

Was sind Geheimnisse?

Um Aktivitäten wie die Einrichtung sicherer Kommunikationskanäle, die Identifizierung von Benutzern, den Schutz persönlicher Geräte oder den Zugriff auf persönliche Daten durchzuführen, benötigt man Zugriff auf vertrauliche Anmeldedaten, die als Geheimnisse bezeichnet werden.

Es gibt verschiedene Arten von Geheimnissen, darunter API-Schlüssel, OAuth-Token, SSH-Schlüssel, Datenbankverbindungszeichenfolgen und Verschlüsselungsschlüssel.

Arten von Geheimnissen, die häufig in Code- und Konfigurationsdateien zu finden sind

Geheimnisse können an verschiedenen Stellen zu finden sein, beispielsweise in Code, Jira-Tickets oder sogar Konfigurationsdateien. Hier sind einige gängige Arten von Geheimnissen und wo sie zu finden sind:

  1. Fest codierte Anmeldedaten: Um es auf den Punkt zu bringen: Wenn es einfach ist, könnte es falsch sein. Das Hardcoding von Geheimnissen oder Anmeldedaten im Code ist für Entwickler eine bequeme Methode, da sie dadurch keine zusätzlichen Konfigurationen und Codes schreiben müssen, aber für das Unternehmen kann dies katastrophale Folgen haben. Wenn sensible Informationen wie Passwörter oder API-Token direkt im Quellcode der Anwendung hardcodiert und der Code im GitHub-Repository veröffentlicht wird, können Angreifer diese Anmeldedaten extrahieren und wiederverwenden.
  2. Konfigurationsdateien Konfigurationsdateien sind eine hervorragende Möglichkeit, alle Daten wie API-Schlüssel, Datenbankpasswörter oder andere für die Ausführung der Anwendung erforderliche Informationen zu speichern, aber sie bergen das gleiche Risiko. Jeder kann auf die Datei zugreifen und alle darin enthaltenen Geheimnisse oder sensiblen Informationen finden, wenn die Datei nicht privat oder auf sichere Weise aufbewahrt wird.
  3. Umgebungsvariablen Die Verwendung von Umgebungsvariablen ist eine bessere und geeignetere Methode zur Speicherung von Geheimnissen als lokale Anwendungen. Dennoch können auch sie zu einer Offenlegung führen, wenn Ihre Laufzeitprotokolle diese Informationen anzeigen.
  4. Tools zur Verwaltung geheimer Informationen Viele Unternehmen verwenden Tools wie HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager oder Azure KeyVault, um ihre geheimen Informationen zu verschlüsseln und zu speichern. Diese Tools bieten sichere Speicherung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen für geheime Informationen. Um diese Tools jedoch mit maximaler Effizienz nutzen zu können, sollten wir weiterhin die richtigen Sicherheitspraktiken anwenden.

Die Risiken offengelegter Geheimnisse

Wenn Geheimnisse nicht ordnungsgemäß geschützt werden, kann dies schwerwiegende Folgen für Unternehmen haben. Es ist sehr wichtig, sich der Risiken bewusst zu sein, die entstehen, wenn Ihre Geheimnisse offengelegt werden.

Folgen von Geheimnisverrat

  1. Unbefugter Zugriff: Angreifer suchen ständig nach Möglichkeiten, ein System auszunutzen, und der einfachste Weg dafür ist, die offengelegten Geheimnisse der Systeme und ihrer Dienste zu finden. Jede Anwendung, Datenbank oder jeder Cloud-Dienst ist durch einen API-Schlüssel oder ein Passwort geschützt, die, wenn sie offengelegt werden, in die falschen Hände geraten und dazu führen können, dass diese (Bedrohungsakteure) unbefugten Zugriff erhalten.
  2. Dienstmissbrauch: In der Vergangenheit gab es weltweit gefährliche DDOS-Angriffe, bei denen ein Dienst missbraucht wurde, um ihn zu stören und zu überlasten, was wiederum dazu führte, dass der Dienst nicht mehr verfügbar war oder die Betriebskosten des Anbieters stiegen. Dies kann passieren, wenn der API-Schlüssel für diesen Dienst offengelegt wird und die Angreifer Zugriff darauf erhalten und ihn missbrauchen, um ständig eine API anzufordern. Dies kann den täglichen Betrieb des Unternehmens stören und auch dessen Ruf schädigen.
  3. Regulatorische Strafen: Wenn die Geheimnisse eines Unternehmens durch eine Datenverletzung kompromittiert werden, kann es zu rechtlichen Problemen kommen und hohe Geldstrafen zahlen müssen. Unternehmen sollten die geltenden Vorschriften befolgen, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
  4. Verlust des Kundenvertrauens: Das Vertrauen der Kunden ist das, was das Unternehmen am Laufen hält. Wenn es in einem Unternehmen zu Datenverstößen kommt, können Kunden ihr Vertrauen verlieren, was wiederum zu Umsatzrückgängen führt.

Wie werden Geheimnisse offengelegt?

Geheimnisse können auf vielfältige Weise ausgenutzt werden, wenn sie in die falschen Hände geraten (Bedrohungsakteure):

  1. Hardcoding: Entwickler schreiben Geheimnisse in den Quellcode, die sichtbar werden können, wenn der Code weitergegeben oder veröffentlicht wird.
  2. Fehlkonfigurationen: Falsche Einstellungen oder Fehlkonfigurationen, wie z. B. öffentliche Cloud-Speicher-Buckets, können unbeabsichtigt Geheimnisse preisgeben.
  3. Unsichere Praktiken: Entwickler können auch leicht Fehler machen und versehentlich Geheimnisse in Chats und Projekt-Tools weitergeben und vergessen, das zu entfernen, was gar nicht erst hätte weitergegeben werden dürfen.
  4. Komplexität von CI/CD: Automatisierte Pipelines benötigen in der Regel Geheimnisse, die verloren gehen können, wenn sie im Build- oder Bereitstellungsprozess nicht ordnungsgemäß behandelt werden.

Wie funktionieren Tools zum Scannen von Geheimnissen?

Die Tools zum Scannen geheimer Informationen dazu entwickelt, vertrauliche Informationen in Code-Repositorys oder anderen Datenquellen zu scannen und zu erfassen, darunter Passwörter, API-Schlüssel, Zugriffstoken usw. Diese Tools analysieren Text oder Code und identifizieren Muster, die bekannten geheimen Formaten ähneln.

Der erste Schritt des Scans besteht darin, die Zielcodebasis oder Datenquelle zu durchsuchen. Anschließend wird jede Datei Zeile für Zeile durchsucht und nach bestimmten Mustern gesucht. Zur Spezifizierung dieser Muster werden viele reguläre Ausdrücke verwendet, bei denen es sich um Zeichenfolgen handelt, die ein Suchmuster bilden.

Die Algorithmen, die beim Secret Scanning verwendet werden, sind in der Regel Musterabgleich und Entropieanalyse. Beim Musterabgleich wird der Text (der Wert eines Geheimnisses) mit verschiedenen typspezifischen regulären Ausdrücken verglichen.

Zufällig generierte Geheimnisse (Zeichenfolgen mit hoher Entropie) werden mit der Entropieanalyse erkannt. Die Zufälligkeit wird anhand der Verteilung der Zeichen berechnet und gilt als sicherer als andere Techniken, da sie Unvorhersehbarkeit bietet.

Einschränkungen von Secret-Scanning-Tools

Secret-Scanning-Tools stehen vor mehreren Herausforderungen. Eine davon sind Fehlalarme, bei denen das Tool nicht geheime Zeichenfolgen als Geheimnisse erkennt. Dies kann zu falschen Warnmeldungen und einer Verschwendung von Zeit und Ressourcen führen.

Die nächste Einschränkung tritt auf, wenn das Geheimnis fest codiert und verschlüsselt ist. Entwickler könnten Geheimnisse sogar in verschiedene Teile aufteilen, die in separaten Variablen gespeichert sind, oder Verschlüsselungstricks verwenden, die für Scan-Tools schwer zu erkennen sind.

Geheimnis-Scanning in verschiedenen Umgebungen

Geheimnis-Scanning ist eine wichtige Sicherheitsmaßnahme, die in modernen Tools funktionieren sollte. Jedes Tool oder jede Plattform hat ihre eigenen Herausforderungen und erfordert einen anderen Ansatz, um Geheimnisse zu erkennen.

Versionskontrollsysteme

  1. GitHub: Integriert in GitHub Erweiterte Sicherheit, Secret Scanning identifiziert bekannte geheime Formate wie Anmeldedaten und kann Ihre Repositorys automatisch scannen.
  2. GitLab: GitLab bietet Secret Detection als Teil seiner CI/CD-Pipeline an. Sie können Pipelines über die Weboberfläche für Commits, Merge-Anfragen oder geplante Pipelines einrichten, was Ihnen eine große Flexibilität hinsichtlich des Zeitpunkts und der Art und Weise der Durchführung dieser Scans bietet.
  3. BitBucket: BitBucket stützt sich mehr oder weniger auf Produkte wie Nightfall oder GitGuardian, bei denen es sich um Integrationen von Drittanbietern handelt, die Repositorys kontinuierlich überwachen. Der größte Vorteil besteht darin, dass diese Tools anpassbar sind und auf die spezifischen Anforderungen und Sicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens zugeschnitten werden können.

Das Schwierigste bei der Verwendung von Geheimnissen in Versionskontrollsystemen ist der Umgang mit der Geheimnis-Historie. Nachdem ein Geheimnis committet und gepusht wurde, bleibt es auch dann in der Historie dieses Repositorys erhalten, wenn der Entwickler es später entfernt.

Um dieses Problem zu lösen, verwenden viele Unternehmen Push-Schutz und Pre-Commit-Hooks, um Geheimnisse vor dem Committen zu scannen, wodurch eine Sicherheitsüberprüfung der Geheimnisse erzwungen wird.

Tools für die Zusammenarbeit

Plattformen für die Zusammenarbeit wie Jira, Confluence und Slack bringen eine Reihe weiterer Herausforderungen mit sich. Geheimnisse können in Jira und Confluence in Problembeschreibungen, Kommentaren oder Wiki-Seiten usw. weitergegeben werden. Um die Sicherheit der Umgebung zu gewährleisten, verfügen einige Unternehmen über APIs, die geplante Scans von Inhalten ermöglichen, um nach neuen Geheimnissen zu suchen.

Geheimnisse können über einen Chat/eine Gruppennachricht oder einen Datei-Upload auf Slack und ähnlichen Messaging-Plattformen weitergegeben werden. Das größte Problem dieser Plattformen ist der dynamische Inhalt. Die Informationen ändern sich täglich, da ständig neue Beiträge hinzugefügt, bearbeitet oder gelöscht werden.

Wie soll man auf gefundene Geheimnisse reagieren?

Wenn ein Unternehmen Geheimnisse in seinem Code entdeckt, muss es zunächst feststellen, wie ernst die Situation ist. Finden Sie heraus, um welche Art von Geheimnis es sich handelt (z. B. API-Schlüssel oder Passwort) und welche Auswirkungen dies auf Ihr System haben könnte. Die Beantwortung dieser Frage erleichtert die Erstellung Ihres IR-Plans (Incident Response) zu erstellen und gibt Aufschluss darüber, wie schlimm die Lage tatsächlich ist.

Ergreifen Sie dann unverzüglich Maßnahmen, um das offengelegte Geheimnis zu widerrufen oder zu deaktivieren, um weitere unbefugte Zugriffe zu verhindern. Widerrufen Sie das alte Geheimnis und vergeben Sie ein neues. Dieser Vorgang wird als Rotation bezeichnet. Überprüfen Sie gleichzeitig Ihre Protokolle und Systeme auf unbefugte Zugriffe oder ungewöhnliche Aktivitäten, die darauf hindeuten könnten, dass jemand das Geheimnis missbraucht hat.

Zuletzt sollte ein ausführlicher Vorfallsbericht erstellt werden, in dem beschrieben wird, wie das Geheimnis offengelegt wurde und welche Maßnahmen zu seiner Behebung ergriffen wurden. Aus diesen Informationen können Sie lernen und Ihr Geheimnismanagement verbessern.

Umgang mit False Positives und False Negatives

False Positives liegen vor, wenn ein Tool das Vorhandensein eines Geheimnisses im Code meldet, obwohl kein Geheimnis vorhanden ist. Falsch-Negative hingegen treten auf, wenn ein Tool ein tatsächlich vorhandenes Geheimnis nicht erkennt. Dies sind Probleme, die die Wirksamkeit von Tools zum Scannen von Geheimnissen beeinträchtigen können.

Falsch-Positive verschwenden die Zeit der Entwickler durch Nicht-Probleme, während Falsch-Negative das Risiko erhöhen, durch unbemerkte Probleme gehackt zu werden.

Unternehmen können einige Maßnahmen ergreifen, um diese Probleme auf ein Minimum zu reduzieren. Die Genauigkeit muss auf verschiedene Weise verbessert werden, darunter die regelmäßige Aktualisierung von Konfigurationen und Tools für das Scannen. Maschinelles Lernen hilft, die Falsch-Positiv-Rate zu reduzieren, da es aus früheren Scans lernen und die Erkennung verbessern kann. Kontextanalysen, wie z. B. der Speicherort des verwendeten Codes, können zusätzlich dabei helfen, zwischen geheimen und nicht geheimen Informationen zu unterscheiden.

Schulung von Entwicklern zum Thema Geheimnisverwaltung

Schulen Sie Entwickler stets darin, wie sie sicheren Code schreiben können, ohne ihre Geheimnisse preiszugeben. Jede dieser Schulungen sollte sich auf wesentliche Aspekte konzentrieren, wie das Auffinden von Geheimnissen, das Erkennen der Risiken einer Offenlegung von Geheimnissen und die Anwendung von Best Practices für die Passwortverwaltung.

Das Gleiche gilt für die Schaffung einer Kultur des Sicherheitsbewusstseins innerhalb der Entwicklungsteams. Zu diesem Zweck können Führungskräfte ein Umfeld für offene Gespräche über Sicherheitsgewohnheiten und -erfahrungen schaffen und für kontinuierliche Weiterbildung sorgen.

Was sind die Best Practices für das Management von Geheimnisscans?

Ein effektives Secret-Scanning-Management ist für die Aufrechterhaltung der Sicherheit sensibler Informationen eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Hier sind fünf wichtige Best Practices, mit denen Sie die Effektivität Ihrer Secret-Scanning-Maßnahmen verbessern können:

1. Implementieren Sie eine umfassende Richtlinie für das Scannen geheimer Daten

Die Richtlinie für das Scannen geheimer Daten muss definieren, was als geheim gilt, und festlegen, welche Umgebungen gescannt werden müssen und wie oft sie mit den Tools zum Scannen geheimer Daten überprüft werden. Sie sollte beschreiben, wie das Scannen geheimer Daten innerhalb des Unternehmens verwaltet werden soll, Richtlinien zu dieser Praxis durchsetzen und neue Rollen definieren. Die Richtlinie sollte überprüft und aktualisiert werden, um neuen Arten von Geheimnissen oder Bedrohungen Rechnung zu tragen.

2. Integrieren Sie das Scannen von Geheimnissen in den Entwicklungslebenszyklus

Durch frühzeitiges Scannen von Geheimnissen sowie das Scannen aller Bereiche des Entwicklungsprozesses werden Unternehmen niemals Geheimnisse preisgeben. Dies kann in Form von Pre-Commit-Hooks in Versionskontrollsystemen erfolgen, um Geheimnisse vor dem Commit zu erfassen, oder als Teil von CI/CD-Pipelines.

3. Priorisieren und verwalten Sie Warnmeldungen effektiv

Zu viele Warnmeldungen von Tools zum Scannen von Geheimnissen können zu einer Warnmüdigkeit führen, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden. Verwenden Sie ein System, um Warnmeldungen anhand ihres Schweregrads und ihrer potenziellen Auswirkungen zu triagieren. Sie können Geheimnisse anhand ihres Schweregrads und ihrer Sensibilität in Kategorien einteilen. Verwenden Sie Automatisierung, um Warnmeldungen zu triagieren und sie zur Lösung an verschiedene Teams weiterzuleiten. Echtzeit-Warnmeldungen gewährleisten eine sofortige Reaktion auf risikoreiche Gefährdungen und beseitigen das Problem, dass Sicherheitsteams mit Daten überfordert sind.

4. Führen Sie regelmäßige Audits und Penetrationstests durch

Neben automatisierten Scans sollten auch manuelle Audits und Penetrationstests durchgeführt werden, da diese Geheimnisse aufdecken können, die einem automatisierten Tool möglicherweise entgehen. Durch manuelle Audits kann außerdem sichergestellt werden, dass die Richtlinien zum Scannen geheimer Informationen im gesamten Unternehmen einheitlich befolgt werden.

5. Kontinuierliche Schulungen und Weiterbildungen anbieten

Das Scannen geheimer Informationen ist nur so effektiv wie das Bewusstsein und die Mitarbeit aller Mitarbeiter, insbesondere derjenigen in der Entwicklung oder im Betrieb. Die meisten Mitarbeiter, die mit Geheimnissen arbeiten, verstehen oft nicht die Notwendigkeit eines guten Geheimnismanagements oder wissen nicht, wie schwerwiegend es sein kann, wenn eigene Schlüssel verloren gehen. Geheimnisscans, Alarmschulungen und sichere Methoden zum Austausch sensibler Informationen sollten Teil dieser Schulungen sein.


CNAPP-Marktführer

In diesem Gartner Market Guide für Cloud-Native Application Protection Platforms erhalten Sie wichtige Einblicke in den Zustand des CNAPP-Marktes.

Leitfaden lesen

Zukünftige Trends im Bereich Secret Scanning

Secret Scanning hat sich aufgrund technologischer Fortschritte und der zunehmenden Komplexität von Sicherheitsbedrohungen im Bereich Cybersicherheit rasant weiterentwickelt. Fünf wichtige Trends, die wir in Zukunft im Bereich Secret Scanning beobachten könnten, sind:

  1. Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen: Mit den richtigen KI- und ML-Algorithmen können Secret-Scanning-Tools Fehlalarme reduzieren, einzigartige Geheimnis-Muster finden und sich agiler als regelbasierte Techniken an neue Geheimnisse anpassen. Sie können auch historische Daten verwenden, um vorherzusagen, ob die Geheimnisse offengelegt worden wären.
  2. Shift-Left-Sicherheitspraktiken: Geheimnis-Scans und andere Sicherheitspraktiken werden zunehmend früher in den Entwicklungsprozess integriert. Unternehmen sollten den "Shift-Left"-Ansatz verfolgen, um Lecks oder den Missbrauch von Geheimnissen im Code zu erkennen, bevor dieser überhaupt bereitgestellt wird.
  3. Automatisierte Behebung: Zusätzlich zur Erkennung können bestehende Tools so verbessert werden, dass sie automatisch Maßnahmen ergreifen können. Dies umfasst beispielsweise die automatische Rotation kompromittierter Anmeldedaten oder die vorübergehende Verweigerung des Zugriffs auf kompromittierte Geheimnisse, wodurch die Zeit zwischen Erkennung und Behebung verkürzt wird.

Fazit

Unternehmen legen im digitalen Zeitalter mittlerweile großen Wert auf die Sicherung aller sensiblen Informationen. Offengelegte Geheimnisse können zu unbefugtem Zugriff, Datenverletzungen und erheblichen Reputationsschäden führen. Es ist sehr wichtig zu verstehen, wie Geheimnisse offengelegt werden, und sie effektiv zu verwalten.

Sichere Praktiken wie die Verwendung von Tools zur Geheimnisverwaltung wie HashiCorp Vault sind wirklich wichtig, um die Geheimnisse zu schützen. Ebenso fördert dies eine Kultur des Sicherheitsbewusstseins innerhalb der Entwicklungsteams, um Risiken im Zusammenhang mit Geheimnissen leicht zu identifizieren und zu beheben.

Indem Sie Geheimnisse als eine Ebene behandeln und Ihre Teams kontinuierlich in sicheren Codierungsstandards schulen, machen Sie Ihr Unternehmen sicherer. Angesichts immer raffinierterer Bedrohungen sorgt eine proaktive Strategie zum Geheimnismanagement dafür, dass sensible Informationen sicher bleiben und das Vertrauen von Kunden und anderen Stakeholdern gewahrt bleibt.

"

FAQs

API-Schlüssel, Passwörter und andere Anmeldedaten können im Quellcode und in Konfigurationsdateien fest codiert sein, was zu ihrer Offenlegung führt. Der Prozess der Erkennung dieser sensiblen Anmeldedaten wird als Secret Scanning bezeichnet. Unternehmen sollten bewährte Verfahren befolgen, um sicherzustellen, dass Geheimnisse nicht unbeabsichtigt in öffentlichen Repositorys offengelegt werden, um Datenverletzungen und unbefugten Zugriff zu vermeiden.

Das Scannen geheimer Daten besteht meist aus statischer und dynamischer Analyse. Wenn der Code im Ruhezustand gescannt wird, um durch Musterabgleich nach geheimen Daten zu suchen, spricht man von statischer Analyse, während man von dynamischer Analyse spricht, wenn die Tools die geheimen Daten während der Laufzeit identifizieren. Angesichts der Fortschritte der KI in der Cybersicherheitsbranche gibt es mittlerweile einige Tools, die mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens die Erkennungsgenauigkeit durch den Abgleich mit früheren Scans verbessern, wodurch weniger Fehlalarme auftreten.

Warnmeldungen zum Scannen geheimer Daten werden generiert, sobald Tools auf eine mögliche Gefährdung geheimer Daten stoßen. Die Verantwortung für die Reaktion auf eine Warnmeldung liegt sowohl beim Entwicklungsteam als auch beim Sicherheitsteam. Die Entwickler beheben das Problem, und das Sicherheitsteam berät sie dabei und überprüft anschließend die Korrektheit der Korrekturmaßnahmen.

Um Git Secrets Scan zu verwenden, installieren Sie zunächst Git Secrets mit einem Paketmanager wie Homebrew oder laden Sie es aus dem offiziellen GitHub-Repository herunter. Initialisieren Sie Git Secrets nach der Installation, indem Sie git secrets –install in Ihrem Repository ausführen, um Hooks einzurichten, die bei jedem Commit nach Geheimnissen suchen. Mit dem Befehl git secrets –scan können Sie Ihre Codebasis manuell auf offengelegte Geheimnisse überprüfen. Überprüfen Sie abschließend alle Warnmeldungen und ergreifen Sie geeignete Maßnahmen, z. B. das Widerrufen offengelegter Geheimnisse und deren Ersetzen.

Erfahren Sie mehr über Cloud-Sicherheit

Was ist Jailbreaking?: Mehr als iPhone-Cracking und Android-RootingCloud-Sicherheit

Was ist Jailbreaking?: Mehr als iPhone-Cracking und Android-Rooting

Erfahren Sie in diesem umfassenden Leitfaden mehr über Jailbreaking, seine Ursprünge, Beweggründe, Methoden, Gerätetypen, Vorteile und Risiken. Finden Sie heraus, wie sicher Geräte mit Jailbreak gegenüber modernen Bedrohungen sind.

Mehr lesen
Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender LeitfadenCloud-Sicherheit

Container-Schwachstellenscan: Ein umfassender Leitfaden

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."

Mehr lesen
Sicherheit in privaten und öffentlichen Clouds: 10 wesentliche UnterschiedeCloud-Sicherheit

Sicherheit in privaten und öffentlichen Clouds: 10 wesentliche Unterschiede

Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Sicherheit von privaten und öffentlichen Clouds, die wesentlichen Unterschiede und die wichtigsten Best Practices für moderne Unternehmen. Erfahren Sie, wie Sie Cloud-Bereitstellungen gegen sich ständig weiterentwickelnde Bedrohungen absichern können.

Mehr lesen
Was ist Cloud-Infrastruktursicherheit?Cloud-Sicherheit

Was ist Cloud-Infrastruktursicherheit?

Die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur ist die Praxis, die virtuelle und physische Infrastruktur von Cloud-Ressourcen durch den Einsatz von Tools, Technologien und Richtlinien vor externen und internen Bedrohungen zu schützen.

Mehr lesen
Sind Sie bereit, Ihre Sicherheitsabläufe zu revolutionieren?

Sind Sie bereit, Ihre Sicherheitsabläufe zu revolutionieren?

Entdecken Sie, wie SentinelOne AI SIEM Ihr SOC in ein autonomes Kraftpaket verwandeln kann. Kontaktieren Sie uns noch heute für eine persönliche Demo und erleben Sie die Zukunft der Sicherheit in Aktion.

Demo anfordern