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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Geheime Scanning-Tools

Die besten Secret-Scanning-Tools für 2025

Moderne Secret-Scanning-Tools konzentrieren sich auf die Verwaltung, Rotation und den Schutz von Geheimnissen und Anmeldedaten. Wir stellen Ihnen die besten Lösungen der Cloud-Sicherheitsbranche vor, die sowohl öffentliche als auch private Repositorys scannen. Schützen Sie vergessene oder fest codierte Geheimnisse, bevor sie offengelegt werden.

Autor: SentinelOne

In DevSecOps werden Geheimnisse zur Authentifizierung des Benutzerzugriffs und als Schlüssel zur Sicherung sensibler Daten verwendet. Die Offenheit von Git-Repositorys in Verbindung mit menschlicher Nachlässigkeit und Social-Engineering-Praktiken führt zu einer noch nie dagewesenen Offenlegung von Geheimnissen. Es ist bekannt, dass Hunderte bis Tausende von Geheimnissen durchgesickert sind, und Bedrohungsakteure nutzen konsequent die neuesten Git-Scan-Technologien, um Geheimnisse aus öffentlichen Repositorys zu extrahieren und Schwachstellen auszunutzen.

Angesichts der eskalierenden Bedrohungen für Web-Assets in der Cyberwelt kann die Bedeutung von Secret Scanning Tools gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Entdecken Sie die besten Secret Scanning Tools, die Sie im Auge behalten sollten, um Ihre Assets im Jahr 2025 effektiv zu schützen.

Secret Scanning Tools – Ausgewähltes Bild | SentinelOneWas ist Secret Scanning?

Geheimnisvolles Scannen bezeichnet den Prozess der automatischen Erkennung und Identifizierung sensibler Informationen wie Zugriffstoken, API-Schlüssel und andere vertrauliche Daten in Code-Repositorys und anderen Datenquellen. Es handelt sich um eine Sicherheitsmaßnahme, mit deren Hilfe potenzielle Schwachstellen und Risiken im Zusammenhang mit der unbeabsichtigten Offenlegung von Geheimnissen identifiziert werden können.

Secret-Scanning-Tools und -Dienste dienen dazu, Code-Repositorys, Commit-Historien und andere Quellen zu scannen und zu analysieren, um sensible Informationen zu identifizieren und vor deren Vorhandensein zu warnen. Dieser Prozess hilft Unternehmen, ihre sensiblen Daten proaktiv zu schützen und unbefugten Zugriff oder Missbrauch zu verhindern.

Was sind Tools zum Scannen geheimer Informationen?

Tools zum Scannen geheimer Informationen sind Softwaretools oder Dienste, die dazu dienen, sensible Informationen, sogenannte Geheimnisse, in Code-Repositorys, Konfigurationsdateien und anderen digitalen Assets zu suchen und zu identifizieren. Diese Tools sollen die versehentliche Offenlegung oder den unbefugten Zugriff auf Anmeldedaten, API-Schlüssel, Tokens und andere vertrauliche Informationen verhindern, die von Angreifern ausgenutzt werden könnten.

Notwendigkeit von Secret-Scanning-Tools

Secret-Scanning-Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Sicherheit sensibler Informationen und der Verhinderung potenzieller Sicherheitsverletzungen. Einige wichtige Gründe, die ihre Notwendigkeit unterstreichen, sind:

  • Schutz sensibler Daten: Secret Scanning hilft dabei, sensible Informationen wie Zugriffstoken, API-Schlüssel und Anmeldedaten zu identifizieren und zu schützen. Durch die Erkennung und Minderung potenzieller Schwachstellen können Unternehmen unbefugten Zugriff verhindern und ihre Daten vor Kompromittierung schützen.
  • Minderung von Sicherheitsrisiken: Geheimnisse und Anmeldedaten, die versehentlich offengelegt werden oder durchgesickert sind, können erhebliche Sicherheitsrisiken darstellen. Secret Scanning spielt eine entscheidende Rolle bei der frühzeitigen Erkennung von Risiken und ermöglicht es Unternehmen, schnell zu reagieren und potenzielle Bedrohungen zu mindern, bevor sie von böswilligen Personen ausgenutzt werden können.
  • Compliance-Anforderungen: Viele Branchen und regulatorische Rahmenwerke haben spezifische Anforderungen zum Schutz sensibler Daten. Das Scannen geheimer Daten hilft bei der Einhaltung von Compliance-Standards, indem es Schwachstellen in Code-Repositorys und anderen Datenquellen proaktiv identifiziert und behebt.
  • Schutz der Infrastruktur: Wenn Geheimnisse kompromittiert werden, können sie unbefugten Zugriff auf wichtige Systeme und Infrastrukturen ermöglichen. Durch regelmäßiges Secret Scanning können Unternehmen Schwachstellen erkennen und eine sichere und geschützte Umgebung für ihre Infrastruktur aufrechterhalten. Durch die proaktive Identifizierung und Behebung potenzieller Sicherheitsrisiken können Unternehmen ihre sensiblen Informationen schützen und die potenziellen Auswirkungen eines unbefugten Zugriffs mindern.
  • Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens: Der Schutz sensibler Informationen ist für die Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens von entscheidender Bedeutung. Durch die aktive Suche nach Geheimnissen und die Ergreifung notwendiger Maßnahmen zu deren Sicherung demonstrieren Unternehmen ihr Engagement für Datenschutz und -sicherheit und stärken so das Vertrauen der Kunden in ihre Dienstleistungen.

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

Die 10 besten Secret-Scanning-Tools im Jahr 2025

Tools für das Cloud-Sicherheitsmanagement und Cloud-native Anwendungsschutzplattformen verfügen über Funktionen zum Scannen geheimer Daten. Basierend auf den neuesten Bewertungen und Erkenntnissen finden Sie hier eine Liste der besten Secret-Scanning-Tools im Jahr 2025:

#1 SentinelOne

SentinelOne kann über 750 Arten von fest codierten Geheimnissen erkennen, darunter API-Schlüssel, Anmeldedaten, Cloud-Token, Verschlüsselungsschlüssel und mehr – bevor sie überhaupt in die Produktion gelangen. Es kann Cloud-Anmeldedaten und das Durchsickern von Geheimnissen verhindern. Sie können GitHub-, GitLab- und BitBucket-Geheimnisscans durchführen und es kann Ihnen helfen, Ihre geheimen Schlüssel zu rotieren, um sensible Informationen zu schützen. Das agentenlose CNAPP von SentinelOne bietet ganzheitliche Sicherheit und kann auch interne und externe Cloud-Sicherheitsaudits durchführen. Seine patentierte Storylines™-Technologie kann historische Artefakte und Sicherheitsereignisse für eine tiefere Analyse rekonstruieren. Purple AI kann nach der Analyse der über SentinelOne Threat Intelligence gesammelten und bereinigten Daten zusätzliche Sicherheitsinformationen liefern.

SentinelOne kann Fehlkonfigurationen in gängigen Diensten wie GCP, AWS, Azure und Google Cloud Platform (GCP) erkennen. Es lässt sich direkt in Ihre CI/CD-Pipelines integrieren und bietet außerdem eine Snyk-Integration. Sie können Alarmmüdigkeit reduzieren, Fehlalarme eliminieren und Sicherheitslücken schließen. SentinelOne kann die besten DevSecOps-Praktiken für Ihr Unternehmen implementieren und Shift-Left-Sicherheitstests durchsetzen. Sie können die Berechtigungen verschärfen und Cloud-Berechtigungen verwalten.

Sie können agentenlose Schwachstellenscans durchführen und die über 1.000 vorgefertigten und benutzerdefinierten Regeln nutzen. SentinelOne löst auch Probleme im Zusammenhang mit Cloud-Repositorys, Container-Registern, Images und IaC-Vorlagen.

Die Plattform auf einen Blick

  • Singularity™ Cloud Native Security – Sie erhalten vollständige Transparenz über Ihre Cloud-Umgebung und umfassenden Schutz. CNS kann mehr als 750 Arten von Geheimnissen identifizieren, die in Code-Repositorys fest codiert sind. Es kann verhindern, dass diese nach außen gelangen. Seine einzigartige Offensive Security Engine™ kann Angriffe auf die Cloud-Infrastruktur sicher simulieren, um wirklich ausnutzbare Warnmeldungen besser zu identifizieren.
  • Singularity™ Cloud Security Posture Management – SentinelOne CSPM kann Fehlkonfigurationen schnell aufspüren und Risiken mithilfe automatisierter Workflows kontinuierlich bewerten. So können Sie Ihre Cloud-Präsenz sichern. Die Lösung nutzt mehr als 2.000 Richtlinienbewertungen und hilft Ihnen dabei, stets die neuesten Branchen- und Regulierungsstandards einzuhalten. CSPM unterstützt außerdem führende Cloud-Dienstleister wie AWS, Azure, Google Cloud und andere.
  • Singularity™ Cloud Workload Security – SentinelOne CWS kann bekannte und unbekannte Bedrohungen bekämpfen. Es schützt Cloud-Workloads und bietet KI-gestützten Laufzeitschutz. Sie können Bedrohungen ausmerzen und Analysten mit Workload-Telemetrie und KI-gestützten Abfragen in natürlicher Sprache in einem einheitlichen Data Lake unterstützen.

Funktionen:

  • KI-gestützte Laufzeitdetektion: SentinelOne Singularity™ Cloud Workload Security hilft Ihnen, Ransomware, Zero-Day-Angriffe und andere Laufzeitbedrohungen in Echtzeit zu verhindern. Es kann kritische Cloud-Workloads wie VMs, Container und CaaS mit KI-gestützter Erkennung und automatisierten Reaktionen schützen. SentinelOne CWPP unterstützt Container, Kubernetes, virtuelle Maschinen, physische Server und serverlose Umgebungen. Es kann öffentliche, private, hybride und lokale Umgebungen sichern.
  • CIEM: Die CNAPP von SentinelOne kann Cloud-Berechtigungen verwalten. Sie kann Berechtigungen verschärfen und die Offenlegung geheimer Informationen verhindern. Cloud Detection and Response (CDR) bietet vollständige forensische Telemetrie. Außerdem erhalten Sie Incident Response von Experten und eine vorgefertigte, anpassbare Erkennungsbibliothek.
  • DevSecOps: SentinelOne kann die besten DevSecOps-Praktiken für Ihr Unternehmen implementieren und Shift-Left-Sicherheitstests durchsetzen. Sie können agentenlose Schwachstellenscans durchführen und die über 1.000 vorgefertigten und benutzerdefinierten Regeln nutzen. SentinelOne löst auch Probleme im Zusammenhang mit Cloud-Repositorys, Container-Registern, Images und IaC-Vorlagen.
  • Angriffspfade: Singularity™ Cloud Native Security (CNS) von SentinelOne ist eine agentenlose CNAPP mit einer einzigartigen Offensive Security Engine™, die wie ein Angreifer denkt, um das Red Teaming von Cloud-Sicherheitsproblemen zu automatisieren und evidenzbasierte Ergebnisse zu präsentieren. Wir nennen diese Ergebnisse Verified Exploit Paths™. CNS geht über die einfache grafische Darstellung von Angriffspfaden hinaus, findet Probleme, untersucht sie automatisch und harmlos und präsentiert seine Beweise.
  • Purple AI™: Die kontextbezogene Purple AI™ bietet kontextbezogene Zusammenfassungen von Warnmeldungen, Vorschläge für die nächsten Schritte und die Möglichkeit, mithilfe generativer und agentenbasierter KI nahtlos eine eingehende Untersuchung zu starten – alles dokumentiert in einem Untersuchungsnotizbuch.
  • Agentless CSPM: SentinelOne’s Cloud Security Posture Management (CSPM) von SentinelOne unterstützt die agentenlose Bereitstellung innerhalb weniger Minuten. Sie können die Compliance einfach bewerten und Fehlkonfigurationen beseitigen.
  • External Attack and Surface Management (EASM): SentinelOne kann über den CSPM-Schutz hinausgehen. Es führt automatisierte Penetrationstests und Exploit-Pfad-Erkennungen durch. Außerdem hilft es bei der Erkennung unbekannter Clouds und Assets.
  • Offensive Security Engine™: Mit seiner einzigartigen Offensive Security Engine™ mit Verified Exploit Paths™ sind Sie Angreifern immer mehrere Schritte voraus und können deren Schritte vorhersagen, bevor sie diese ausführen können.
  • Geheimes Scannen: Echtzeit-geheimes Scannen kann über 750 geheime Typen und Cloud-Anmeldedaten in öffentlichen Repositorys erkennen. SentinelOne bietet agentenloses Schwachstellenmanagement und verfügt über einen CWPP-Agenten, der verschiedene Laufzeitbedrohungen abwehren kann.
  • Über 2.000 sofort einsatzbereite Prüfungen: Sie können benutzerdefinierte Compliance- und Richtlinienkontrollen definieren und durchsetzen. SentinelOne unterstützt Frameworks wie HIPAA, CIS Benchmark, NIST, ISO 27001, SOC 2 und mehr.
  • KSPM – SentinelOne kann Fehlkonfigurationsprüfungen durchführen und bei der Anpassung an Compliance-Standards für Kubernetes-Umgebungen helfen. Es kümmert sich auch um Ihre Containersicherheit und schützt Kubernetes-Pods und -Cluster.
  • AI-SPM: Die AI Security Posture Management-Funktion von SentinelOne kann Ihnen dabei helfen, AI-Pipelines und -Modelle zu entdecken. Sie kann Überprüfungen von AI-Diensten konfigurieren. Sie können auch Verified Exploit Paths™ für KI-Dienste nutzen.
  • Graph Explorer: Sie können Cloud-, Endpunkt- und Identitätsressourcen visuell abbilden. Der Graph Explorer von SentinelOne hilft dabei, den Ausbreitungsradius und die Auswirkungen von Bedrohungen zu bestimmen. Er kann auch Warnmeldungen aus verschiedenen Quellen verfolgen und korrelieren und führt eine graphbasierte Bestandsverwaltung der Assets durch.

Kernprobleme, die SentinelOne beseitigt

  • Findet unbekannte Cloud-Bereitstellungen und behebt Fehlkonfigurationen. Kann auch Probleme mit Cloud-Workloads lösen.
  • Kann Alarmmüdigkeit verhindern und Fehlalarme eliminieren, indem es Beweise für die Ausnutzbarkeit liefert. SentinelOne kann auch die Offenlegung von Geheimnissen und Cloud-Anmeldedaten verhindern.
  • Behebt den Mangel an Sicherheitskenntnissen durch Purple AI, Ihren generischen KI-Cybersicherheitsanalysten. SentinelOne bietet außerdem aktuelle und globale Bedrohungsinformationen.
  • Bekämpft Ransomware, Zero-Day-Angriffe, Phishing und dateilose Angriffe. Kann gegen Shadow-IT-Angriffe, Social Engineering und Insider-Bedrohungen vorgehen.
  • Verhindert die Verbreitung von Malware und beseitigt fortgeschrittene, hartnäckige Bedrohungen.
  • Behebt ineffiziente Sicherheitsworkflows; kann außerdem Workflows optimieren und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle mit integrierter, codefreier Hyperautomation beschleunigen.
  • Identifiziert Schwachstellen in CI/CD-Pipelines, Container-Registern, Repositorys und mehr.
  • Verhindert unbefugten Datenzugriff, Privilegienerweiterungen und laterale Bewegungen.
  • Beseitigt Datensilos und löst Multi-Cloud-Compliance-Probleme für alle Branchen.

Kundenstimmen

“Bevor wir die Secret-Scanning-Funktion von SentinelOne integriert haben, kämpfte unser Sicherheitsteam ständig mit schlecht verwalteten Geheimnissen und fest codierten Anmeldedaten. Innerhalb weniger Tage nach der Integration dieser Funktion haben wir Hunderte von Schwachstellen in mehreren Repositorys gefunden, darunter API-Schlüssel und Cloud-Zugriffstoken. Wir waren begeistert von der Snyk-Integration und der CI/CD-Pipeline-Sicherheit von SentinelOne. Dadurch konnten wir das Scannen geheimer Daten automatisieren, sodass während der Entwicklung keine Schlüssel versehentlich übertragen werden. Purple AI und Binary Vault haben für uns neue Maßstäbe gesetzt und uns Einblicke verschafft, die uns zuvor gefehlt haben. Das hat uns vor katastrophalen Sicherheitsverletzungen bewahrt.”

Sehen Sie sich die Bewertungen und Rezensionen von Singularity™ Cloud SecurityBewertungen und Rezensionen auf Gartner Peer Insights und PeerSpot an, um weitere Einblicke zu erhalten.

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Entdecken Sie in einer persönlichen Demo mit einem SentinelOne-Produktexperten, wie KI-gestützte Cloud-Sicherheit Ihr Unternehmen schützen kann.

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#2 Spectral Secret Scanning

Tools für die Geheimnisverwaltung eignen sich hervorragend, um alles an einem Ort zu speichern. Dank ihnen haben Entwicklungsteams Zugriff auf eine zentralisierte Ansicht der derzeit verwendeten Geheimnisse. Es ist jedoch nicht ratsam, ausschließlich verdeckte Verwaltungstechniken zu verwenden. Ein sicherer SDLC muss ein Geheimnisscan beinhalten, um Lecks zu verhindern, die Geheimnisverwaltungstools nicht identifizieren können.

Der Spectral Secrets Scanner ist ein Scan-Tool für Geheimnisse, das Sie über alle Geheimnisse oder Schwachstellen in Ihrer Infrastruktur und Software informiert. Damit können Sie Ihre Infrastruktur, Vermögenswerte und Ihren Code im Auge behalten, Ihre Infrastruktur, Ihre Assets und Ihren Code zu überwachen, zu kategorisieren und vor offengelegten API-Schlüsseln, Tokens, Anmeldedaten und hochriskanten Sicherheitslücken zu schützen.

Funktionen:

  • Findet Geheimnisse (wie API-Schlüssel und Anmeldedaten) in Infrastructure-as-Code-Dateien und Code-Repositorys.
  • Anpassbare Richtlinien: Benutzer können ihre eigenen Regeln und Richtlinien für die Erkennung geheimer Informationen erstellen.
  • Automatisiert das Scannen nach Geheimnissen für den Erstellungsprozess und passt das Scannen an unterschiedliche Sicherheitsanforderungen an.

Sie können sich über die Funktionen von Spectral zum Scannen nach Geheimnissen informieren, indem Sie die Bewertungen und Rezensionen auf SourceForge.

#3 AWS Secret Scanner

AWS ist sich bewusst, wie wichtig es ist, die Sicherheit und Kontrolle von Geheimnissen zu gewährleisten. Mit AWS Secrets Manager können Sie Datenbank-Anmeldedaten, API-Schlüssel und Passwörter ganz einfach rotieren, verwalten und abrufen. Die Integration von AWS Secrets Manager in Ihren Workflow ist wesentlich einfacher, wenn Ihre Softwareentwicklungsprozesse und Anwendungen bereits Teil des AWS-Service-Ökosystems sind.

Geheimnisverschlüsselung, Secrets Manager-APIs und clientseitige Caching-Bibliotheken sind allesamt Funktionen von AWS Secrets Manager. Wenn eine Amazon VPC mit Endpunkten eingerichtet ist, bleibt der Datenverkehr ebenfalls innerhalb des AWS-Netzwerks.

Features:

  • Automatisiertes Scannen
  • Benutzer können individuelle Regeln erstellen, um Scans an bestimmte Anforderungen anzupassen.
  • Hilft dabei, die unbeabsichtigte Offenlegung sensibler Daten zu verhindern.
  • Wendet Sicherheitsautomatisierung an und passt sich selbst an unterschiedliche Sicherheitsanforderungen an.

AWS Security Hub kann auf den Secrets Manager zugreifen und nach Geheimnissen scannen. Wie effektiv das ist, können Sie anhand der Bewertungen und Rezensionen auf PeerSpot sehen.

#4 GitHub Secret Scanning

Für den Code, den Sie auf GitHub erstellen, fungiert GitHub Secret Scanning als automatischer Sicherheitsdienst. Es scannt Ihren Code nach sensiblen Daten wie Schlüsseln oder Passwörtern. Es arbeitet in Echtzeit und benachrichtigt Sie, wenn es etwas findet, was sehr nützlich ist. Allerdings ist es auf GitHub-Projekte beschränkt und könnte einige Geheimnisse übersehen.

Funktionen:

  • Echtzeit-Scan nach offengelegten Geheimnissen
  • Anpassbare Warnmeldungen
  • Nahtlose Integration mit GitHub-Repositorys.

Wie sich GitHub als Lösung zum Scannen geheimer Informationen bewährt und welche Funktionen es bietet, erfahren Sie in den Bewertungen auf PeerSpot.

#5 GitGuardian

Ein Programm namens GitGuardian scannt Ihren Code nach versteckten Informationen, insbesondere in Git-Projekten, so als würde ein Privatdetektiv Ihre Geheimnisse untersuchen. Es kann auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden und ist äußerst detailliert. Es ist jedoch nicht kostenlos und gelegentlich könnte es etwas als Geheimnis annehmen, das keines ist.

Funktionen:

  • Geheimniserkennung
  • Anpassbare Richtlinien
  • Integrationen mit gängigen Entwicklungsplattformen
  • Ausreichende Abdeckung und anpassbare Regelsätze

Bewerten Sie die Fähigkeiten von GitGuardian als Geheimnis-Scanner, indem Sie die PeerSpot Bewertungen.

#6 Gitleaks

Gitleaks ist das Äquivalent eines Geheimnis-Suchroboters für Ihren Git-Code. Durch die Festlegung von Regeln können Sie ihm beibringen, wie er Geheimnisse aufspüren kann. Es kann sogar offline verwendet werden, was sehr nützlich ist. Die Konfiguration kann jedoch etwas schwierig sein, und gelegentlich kann es zu Fehlern kommen, sodass etwas als geheim eingestuft wird, obwohl es kein Geheimnis ist.

Funktionen:

  • Anpassbare Regeln
  • Offline-Scan
  • Plattformübergreifende Unterstützung

Gitleaks ist Teil von GitHub. Erfahren Sie mehr über diese Lösung zum Scannen geheimer Daten und ihre Funktionen, indem Sie die Bewertungen auf PeerSpot.

#7 Git-Secrets

Git-secret ist ein Tool zur Verwaltung von API-Geheimnissen, beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Verwaltung von API-Schlüsseln. Mit dieser Git-Erweiterung können Sie alle Dateien verschlüsseln/entschlüsseln, die Sie in die Quellcodeverwaltung übertragen oder aus dieser abrufen.

Funktionen:

  • Einfacher Einrichtungsprozess
  • Community-gesteuerte Entwicklung:
  • Benutzerfreundlichkeit, Open Source und Beiträge der Community.

#8 Whispers

Whispers ist ein Open-Source-Tool zur statischen Codeanalyse, das nach riskanten Routinen und fest codierten Anmeldedaten sucht.

Es kann in Ihre CI/CD-Pipeline integriert oder als Befehlszeilentool verwendet werden. YAML, JSON, XML, npmrc, .pypirc, .htpasswd, .properties, pip.conf, conf / ini, Dockerfile, Shell-Skripte, Python3 (als AST) sowie Deklarations- und Zuweisungsformate für Javascript, Java, GO und PHP können von dem Tool geparst werden.

Funktionen:

  • Leichtgewichtig, Open Source und von der Community mitgestaltet.
  • Einfache Benutzeroberfläche, Open Source und gemeinschaftlich vorangetriebene Verbesserungen.

#9 HawkScan

HawkScan ist ein Sicherheitsscan-Tool, das speziell für containerisierte Systeme entwickelt wurde. Eine seiner Funktionen ist das Scannen nach Geheimnissen. Der Schwerpunkt liegt auf der Sicherheit von Container-Images, wobei Schwachstellen und offengelegte Geheimnisse überprüft werden.

Funktionen:

  • Container-Image-Scanning
  • CI/CD-Integration
  • Erkennung geheimer Informationen
  • Ganzheitliche Containersicherheit

#10 TruffleHog

Ein Open-Source-Programm namens TruffleHog durchsucht Ihre Umgebung nach versteckten Informationen wie privaten SSH-Schlüsseln, API-Schlüsseln, Datenbankkennwörtern, Authentifizierungs-/Zugriffstoken, Cloud-Anmeldedaten und vielem mehr. Bei jeder Änderung führt es kontinuierlich Scans im Hintergrund durch und benachrichtigt Sie, wenn Geheimnisse entdeckt werden. Mit über 600 Detektoren für verschiedene Arten von Geheimnissen und automatischer API-Validierung ist TruffleHog v3 eine komplette Neugestaltung in Go, die das Tool schneller und effektiver macht.

Funktionen:

  • Einfachheit
  • Open-Source-Codebasis
  • Anpassbar und adaptiv

Wie wählt man das richtige Tool zum Scannen geheimer Informationen aus?

So wählen Sie das beste Secret-Scanning-Tool für Ihr Unternehmen aus:

  • Kosten: Berücksichtigen Sie die Erschwinglichkeit der in die engere Wahl gekommenen Secret-Scanning-Tools für die Online-Sicherheitsanforderungen Ihres Unternehmens. Suchen Sie nach Unternehmen, die flexible, auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Preisoptionen anbieten oder budgetfreundliche Pakete bereitstellen, die für Ihre Unternehmensgröße geeignet sind.
  • Funktionen: Bewerten Sie die Funktionen der in Frage kommenden Secret-Scanning-Tools, um die am besten geeignete Wahl zu treffen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
    • Genaue Erkennung von Schwachstellen: Die Secret-Scanning-Tools sollten verschiedene Arten von Assets, darunter Web- oder mobile Apps, APIs, Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen, auf eine Vielzahl von Schwachstellen.
    • Kontinuierliches Scannen: Stellen Sie sicher, dass die Secret-Scanning-Tools kontinuierliche Überwachungs- und Scan-Funktionen bieten, um versteckte oder neu auftretende Schwachstellen zu identifizieren.
    • Schwachstellenmanagement: Vergewissern Sie sich, dass die Secret-Scanning-Tools eine umfassende Schwachstellenverwaltung bieten, die sowohl die Erkennung als auch die Behebung von Schwachstellen abdeckt.
    • Skalierbarkeit: Wählen Sie Secret-Scanning-Tools, die sich effektiv skalieren lassen, um den Scan-Anforderungen Ihrer Assets gerecht zu werden.
  • Compliance: Berücksichtigen Sie die Compliance-Anforderungen, die von den betreffenden Tools zum Scannen geheimer Daten erfüllt werden. Bieten sie Compliance-spezifische Scans und angepasste Compliance-Berichte auf der Grundlage der Vorschriften, die Sie testen müssen? Wichtige Compliance-Standards, die zu berücksichtigen sind, sind PCI-DSS, HIPAA, SOC2, DSGVO und ISO 27001.

CNAPP Buyer’s Guide

Learn everything you need to know about finding the right Cloud-Native Application Protection Platform for your organization.

Read Guide

Fazit

In diesem Artikel haben wir einen umfassenden Überblick über die 10 besten Secret Scanning Tools gegeben. Wir haben ihre Funktionen, Vor- und Nachteile erläutert. Darüber hinaus haben wir wichtige Faktoren aufgeführt, die bei der Auswahl von Secret Scanning Tools zu berücksichtigen sind. Wenn Sie diese Schritte befolgen und die bereitgestellten Informationen berücksichtigen, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen, um die für Ihre spezifischen Anforderungen am besten geeigneten Secret Scanning Tools auszuwählen.

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FAQs

Geheimnis-Scan-Tools scannen Code-Repositorys, Konfigurationen und andere Speicherorte, um sensible Informationen wie API-Schlüssel, Passwörter und Tokens zu identifizieren. Ein Unternehmen kann solche Geheimnisse entfernen oder verschlüsseln, bevor ein böswilliger Akteur diese Schwachstellen ausnutzen kann, und so Sicherheitsverletzungen verhindern.

Viele Secret-Scanning-Tools lassen sich problemlos in CI/CD-Pipelines integrieren, um Codes in Echtzeit zu scannen. Sie sind so geschrieben und implementiert, dass sie auf Schwachstellen in offengelegten Geheimnissen hinweisen, ohne die Entwicklung zu verlangsamen.

Um das richtige Tool zum Scannen geheimer Daten auszuwählen, sollten Sie die folgenden wichtigen Eigenschaften berücksichtigen:

  • Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Das Tool sollte in der Lage sein, eine große Anzahl von Geheimnissen mit minimalen Fehlalarmen zu erkennen.
  • Integrationsfähigkeiten: Es sollte sich leicht in Ihre bestehenden Entwicklungstools und Workflows integrieren lassen, einschließlich CI/CD-Pipelines und Ihrer Code-Repositorys.
  • Kontinuierliche Überwachung: Bietet Echtzeit-Scans, um Geheimnisse so früh wie möglich aufzudecken.
  • Anpassung: Hier können Sie benutzerdefinierte Muster und Regeln festlegen, die speziell auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
  • Warnmeldungen und Berichterstellung: Klare Benachrichtigungen und detaillierte Berichte ermöglichen eine schnelle Behebung von Problemen.
  • Support und Wartung: Regelmäßige Updates und Support bei allen auftretenden Problemen.

Die meisten Open-Source-Tools zum Scannen geheimer Informationen sind kostenlos, lassen sich jedoch in der Regel individuell anpassen. Daher eignen sie sich gut für kleine oder weniger komplexe Unternehmen, die nur über begrenzte finanzielle Mittel verfügen und die Kompetenz zum Betrieb und zur Wartung ihres Tools mitbringen. Allerdings können zusätzliche Funktionen, umfassender Support und Updates einen höheren Aufwand erfordern.

Secret-Scanning-Tools für Unternehmen sind teurer, bieten aber mehr Funktionen: dedizierter Kundensupport, regelmäßige Updates, Skalierbarkeit für große Unternehmen, erweiterte Integrationsoptionen und Funktionen für das Compliance-Management. Außerdem sind sie einfacher zu implementieren und zu verwalten, sodass sie sich besser für Unternehmen eignen, die eine schlüsselfertige Lösung mit professionellem Support benötigen.

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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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