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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Shift Left Sicherheit

Was ist Shift-Left-Sicherheit?

Wenn Sie neu in DevOps und agilen Workflows sind, sollte Shift Left Security die erste Sicherheitsmaßnahme sein, die Sie umsetzen. Erfahren Sie im Folgenden, was es ist, wie Sie damit beginnen können und vieles mehr.

Autor: SentinelOne

Shift Left Security geht davon aus, dass Sicherheit nicht der letzte Schritt sein sollte, wenn eine Anwendung die verschiedenen Phasen von Design, Entwicklung, Bereitstellung und Test durchläuft. Sicherheit wird als letztes Element betrachtet, das Anwendungen am Ende ihres Lebenszyklus umgibt, bevor sie für Endbenutzer freigegeben werden. Shift Left Security verschiebt den Blickwinkel und ändert dies, indem es Sicherheitsmaßnahmen während des gesamten Anwendungsentwicklungslebenszyklus an erste Stelle setzt. Es ermöglicht eine engere Integration von Sicherheitsprotokollen während der Entwicklung und sorgt dafür, dass Sicherheitsfunktionen und -releases frühzeitig implementiert werden. Datenschutzaspekte hinsichtlich der Speicherung von personenbezogenen Daten und sensiblen Daten werden ebenfalls berücksichtigt. (PII) und sensiblen Daten werden ebenfalls behandelt.

Indem sie Herausforderungen frühzeitig angehen und zentrale Schwachstellen beheben, bieten Entwickler eine bessere Benutzererfahrung und müssen sich weniger Gedanken über neue Bedrohungen machen. In diesem Blogbeitrag behandeln wir das Thema "Shift Left" in der Sicherheit und führen die Leser durch die folgenden Grundlagen.

Was ist Shift-Left-Sicherheit?

Unternehmen verlieren jedes Jahr Geld, weil sie Sicherheitslücken während des Anwendungsentwicklungszyklus nicht beheben. Dies führt zu neuen Sicherheitsrisiken und gibt Entwicklern eine Liste von Problemen, die behoben werden müssen und die sich schnell verschärfen können. Entwickler benötigen kontinuierliche Unterstützung bei der Konzeption von Sicherheitsmaßnahmen und müssen eng mit Sicherheitsteams zusammenarbeiten.

Shift-Left-Sicherheit verschiebt die Sicherheit nach links und verlagert sie in die frühesten Phasen der Entwicklung. Hacker können Einzigartigkeiten ausnutzen, um Schwachstellen in Systemen auszunutzen und sensible Daten anhand anderer Kontextinformationen neu zu identifizieren. Alle Ausreißer können über eine Vorhersage-API offengelegt werden, und Shift-Left-Sicherheitsmodelle können synthetische Daten generieren, um reale Szenarien für verschiedene Anwendungsfälle darzustellen.

Warum Shift-Left-Sicherheit?

Shift-Left-Sicherheit bewertet potenzielle Anwendungsprobleme in den Anfangsphasen der Entwicklung und macht es kostengünstiger, diese zu beheben. Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Problemen im Software-Design können Unternehmen ihre Lieferungen optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern. DevOps gewinnt zunehmend an Bedeutung, und Unternehmen implementieren weltweit zunehmend verteilte Microservices.

Shift-Left-Sicherheit ist Teil der DevSecOps-Kultur und ermöglicht es Entwicklern, ihre Arbeit sicher zu erledigen, ohne auf zusätzliche Tools angewiesen zu sein oder mehr Arbeit zu haben. Sie integriert Best Practices in die Toolchains der Entwickler und implementiert Continuous-Integration-Pipelines, um automatisierte Schwachstellentests durchzuführen.

Unterschied zwischen Shift-Left- und Shift-Right-Sicherheit

Shift-Left-Tests umfassen das Testen von Anwendungen in den frühen Phasen der Entwicklungspipeline und verlagern die Sicherheit nach links. Es erkennt Fehler und Schwachstellen und isoliert Bedrohungen, bevor sie während der Entwicklung der Anwendung vergrößert werden und später zu einem Problem werden.

Entwickler führen Tests durch, bevor sie einzelne Einheiten in die Versionskontrolle überführen, und priorisieren Anwendungsleistung, End-to-End-Automatisierung sowie TDD- und BDD-gesteuerte Tests.

Shift Right Security ist das andere Extrem, bei dem die Sicherheit ganz nach rechts verschoben wird. Dabei werden Anwendungen getestet, nachdem sie für Endbenutzer freigegeben wurden. Teams können APIs überwachen und anhand des Betriebs der Software Einblicke in die Benutzerfreundlichkeit und die Ressourcennutzung gewinnen. Außerdem können Entwickler neue Funktionen optimieren oder hinzufügen, indem sie kontinuierlich Verbesserungen vornehmen und die Sicherheitsgrenzen erweitern. Shift-Right-Sicherheit überwacht auch, wie viel tatsächlichen Datenverkehr und wie viele Benutzeranfragen Anwendungen verarbeiten können, was ein Aspekt ist, der in Vorproduktionsumgebungen nicht getestet werden kann.

Arten von Shift-Left-Sicherheit

Zu den Standardtools für die Shift-Left-Sicherheit gehören Compliance-Scans, Abhängigkeits-Scans, Container-Scans, dynamische Anwendungssicherheitstests (DAST) und statische Anwendungssicherheitstests (SAST).

Die vier Hauptarten von Shift-Left-Sicherheit sind:

  1. Traditionelles Shift-Left-Testing
  2. Inkrementelles Shift-Left-Testing
  3. Agile/DevOps Shift-Left-Sicherheit
  4. Modellbasierte Shift-Left-Sicherheit

1. Traditionelles Shift-Left-Testing

Traditionelles Shift-Left-Testing legt den Schwerpunkt auf das Testen von unten nach oben und konzentriert sich auf die Durchführung von Integrations- und Komponententests.

2. Inkrementelles Shift-Left-Testing

Inkrementelles Shift-Left-Testing folgt dem Wasserfall-Entwicklungszyklus und unterteilt komplexe Projekte in kleinere Inkremente. Außerdem werden operative Tests und Entwicklungstests für Unternehmen nach links verschoben.

3. Agile/DevOps Shift-Left-Sicherheit

Agile/DevOps Shift-Left-Sicherheit verfolgt einen testgetriebenen Entwicklungsansatz und ist eine weit verbreitete und kontinuierliche Teststrategie. Sie blockiert wesentliche Anforderungen und umfasst keine Betriebstests für ihre Phasen.

4. Modellbasierte Shift-Left-Sicherheit

Im Gegensatz zu den anderen drei Arten von Shift-Left-Tests konzentriert sich die modellbasierte Shift-Left-Sicherheit auf die Aufdeckung von Codefehlern. Sie beseitigt Verzögerungen in der Architekturleistung, verhindert Ausfallzeiten von ausführbaren Komponenten und vieles mehr.

Schritte zur Implementierung von Shift-Left-Sicherheit

So können Unternehmen Shift-Left-Sicherheit in ihre Geschäftsabläufe implementieren:

  • 1. Strategie definieren
  • 2. Dokumentation zur Shift-Left-Softwareentwicklung erstellen
  • 3. Entwicklungsteams schulen

1. Definieren Sie die Strategie

Unternehmen erstellen ein einseitiges Dokument, in dem Shift-Left-Sicherheitsinitiativen definiert werden. Darin werden die Ziele, Personen, Tools und Prozesse detailliert beschrieben. Die Dokumentation muss Angaben dazu enthalten, wer die Gesamtverantwortung trägt und wie die Rollen den Sicherheitsteams zugewiesen werden. Außerdem werden darin wichtige Leistungsindikatoren und kritische Shift-Left-Sicherheitsmetriken erfasst.

2. Erstellen Sie eine Dokumentation zur Shift-Left-Softwareentwicklung

Eine gute Shift-Left-Sicherheit berücksichtigt die aktuellen Softwareentwicklungsprozesse. Es ist unerlässlich, die Abläufe, Managementmethoden, CI/CD-Tools und die Art und Weise, wie Artefakte von der ersten Entwicklung bis zur Produktion codiert werden, zu identifizieren. Die Dokumentation listet die aktuellen Sicherheitsmaßnahmen auf und erläutert deren Wirksamkeit in der Reihenfolge ihrer Rangfolge.

3. Entwicklungsteams schulen

Schulen Sie Entwicklungsteams im sicheren Umgang mit Code und in der Umsetzung der besten Cyber-Hygiene-Praktiken in der Cloud. Entwickler können ein hohes Bewusstsein für Sicherheitsmaßnahmen entwickeln, indem sie entsprechende Schulungen absolvieren und ihr Verständnis für neue Cyber-Bedrohungen in Cloud-Umgebungen verbessern. Dies reduziert die Betriebskosten, mindert Risiken und minimiert die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Datenverstöße, da sie besser darauf vorbereitet sind, mit ihnen umzugehen.

Was sind die Vorteile von Shift-Left-Sicherheit?

Hier sind die Vorteile von Shift-Left-Sicherheit:

  • Shift-Left-Security entdeckt Schwachstellen in frühen Phasen des Anwendungsentwicklungszyklus. Es identifiziert potenzielle Sicherheitsrisiken und behebt diese Probleme.
  • Shift-Left-Security stärkt die allgemeine Cloud-Sicherheit von Unternehmen und senkt die Betriebskosten. Es gewährleistet optimale Lieferzeiten und optimiert die Sicherheitsintegrationen, wodurch Erfolgsraten erzielt werden.
  • Optimierte Sicherheitsprozesse führen zu erhöhter Zuverlässigkeit und Leistung. Shift-Left-Sicherheitsansätze können den Unternehmensumsatz verbessern und die Zusammenarbeit mit Dritten und externen Akteuren bei verschiedenen Projekten verbessern.

Was sind die Best Practices für Shift-Left-Sicherheit?

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Best Practices für Shift-Left-Sicherheit in Unternehmen:

  • Sicherheitsrichtlinien definieren

Die Definition von Sicherheitsrichtlinien kann die Shift-Left-Sicherheit verbessern, indem automatisch Grenzen durchgesetzt und kritische Informationen geschützt werden. Dadurch werden DevSecOps-Prozesse effizienter, agiler, skalierbarer und schneller.

  • Transparenz in die Unternehmenskultur integrieren

Ein vorrangiges Ziel der Shift-Left-Sicherheit ist es, sicherzustellen, dass der Code während und nach der Veröffentlichung sicher bleibt. Dazu benötigen Sicherheitsteams kontinuierliche Transparenz hinsichtlich der Anwendungssicherheit, damit sie Probleme bei Bedarf sofort beheben können, indem sie die neuesten Updates veröffentlichen.

  • Automatisierung hinzufügen

Automatisierung kann Shift-Left-Sicherheitsworkflows beschleunigen, Schwachstellen identifizieren und potenzielle Korrekturen anwenden. Sie kann auch externe Bedrohungen für Cloud-Anwendungen und -Systeme bekämpfen und die Markteinführungszeit für die Softwareentwicklung und -bereitstellung verkürzen.

  • Sicherheitskorrekturen während der Codeerstellung implementieren

Entwickler können sich der besten Codierungspraktiken bewusst werden, indem sie während der Codeerstellung Shift-Left-Sicherheitskorrekturen implementieren. Dadurch werden Fehler frühzeitig erkannt und es wird so schnell wie möglich Feedback gegeben, um die beste Leistung und die besten Ergebnisse zu erzielen.

  • Bewerten Sie, wie Software hergestellt wird

Das Verständnis, wie Software hergestellt wird, kann dabei helfen, Lücken in Shift-Left-Sicherheitsmaßnahmen zu schließen. Dazu gehört es, den SDLC zu überprüfen und zu bestimmen, welche Tools für Codebasen relevant sind.

Fazit

Die Art der Shift-Left-Sicherheitslösung, für die sich ein Unternehmer für sein Unternehmen entscheidet, hängt von seinem Budget und seinen Anforderungen ab. Eine gute Shift-Left-Sicherheit bekämpft die kritischsten Schwachstellen und gewährleistet eine kontinuierliche Compliance in großem Maßstab für Unternehmen. Unternehmen können durch den Einsatz dieser innovativen Lösungen auch Fehlalarme in Echtzeit erkennen, die Alarmmüdigkeit reduzieren und die Zeit bis zur Veröffentlichung verkürzen.

Shift-Left-Sicherheit wird nicht als letzter Ausweg angesehen, sondern als proaktiver Ansatz zur Verbesserung der Anwendungssicherheit. Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, die mit der Entwicklung cloud-nativer Anwendungen verbundenen Probleme deutlich zu reduzieren, und die Einführung von Shift-Left-Sicherheit ist eine hervorragende Möglichkeit, die Zeit zwischen den Releases zu verkürzen. Kontinuierliche Tests bedeuten auch, dass DevOps-Teams viel Zeit und Geld sparen und nahtlos die neuesten Funktionen in die Anwendung integrieren können, die die Benutzererfahrung erheblich verbessern.

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Häufig gestellte Fragen zu Shift-Left-Sicherheit

Shift Left Security verlagert Sicherheitsprüfungen in die frühesten Phasen der Softwareentwicklung. Anstatt bis zum Testen oder zur Bereitstellung zu warten, definieren Entwickler bereits während der Planung Sicherheitsanforderungen, wenden sichere Codierungspraktiken an und führen automatisierte Scans in CI/CD-Pipelines durch.

Auf diese Weise werden Schwachstellen bereits bei der Codeüberprüfung oder in der Build-Phase erkannt, wodurch kostspielige Korrekturen später vermieden werden und die Sicherheit vom ersten Tag an in die Verantwortung aller fällt.

Wenn Sie bis zur Veröffentlichung warten, um Fehler zu finden, führt dies zu teuren Nacharbeiten, verzögerten Markteinführungen und einem höheren Risiko für Sicherheitsverletzungen. Durch die Verlagerung der Sicherheit nach links werden Codierungsfehler und Fehlkonfigurationen bereits während der Entwicklung entdeckt, wenn ihre Behebung noch am kostengünstigsten ist.

Durch frühzeitige Tests bleiben die Teams auch in Bezug auf die Sicherheitsziele aufeinander abgestimmt, es gibt weniger Überraschungen in letzter Minute und es werden von Grund auf sicherere Anwendungen entwickelt, sodass Sie nicht in letzter Minute Live-Systeme patchen müssen.

Fügen Sie zunächst Sicherheitsanforderungen in die Designdokumente ein und schulen Sie die Entwickler in bewährten Verfahren für die Codierung. Integrieren Sie SAST, DAST und Secrets Scanning in Ihre CI/CD-Pipeline, damit bei jedem Commit Überprüfungen durchgeführt werden. Verwenden Sie IAST-Tools in Testumgebungen, um tiefere Einblicke zu erhalten.

Ermutigen Sie Entwickler, Sicherheitsbefunde neben funktionalen Fehlern zu überprüfen, und halten Sie während der Feature-Planung regelmäßig Sitzungen zur Bedrohungsmodellierung ab.

Tools für statische Anwendungssicherheitstests (SAST) scannen den Quellcode auf SQL-Injection, XSS und fest codierte Geheimnisse. Dynamic Application Security Testing (DAST) simuliert Angriffe auf laufende Builds. Interactive AppSec Testing (IAST) kombiniert beide Ansätze, indem es den Code zur Laufzeit überwacht.

Software Composition Analysis (SCA) spürt anfällige Open-Source-Bibliotheken auf. Tools zur Erkennung geheimer Informationen markieren offengelegte Anmeldedaten, bevor sie in Repositorys gelangen

Shift Left Security kann unsichere Codierungsmuster wie Injektionsfehler, Cross-Site-Scripting, fehlerhafte Authentifizierung und offengelegte Geheimnisse finden. Außerdem markiert es veraltete oder anfällige Bibliotheken in Open-Source-Abhängigkeiten.

Automatisierte Scans erkennen falsch konfigurierte Infrastructure-as-Code, fehlende Verschlüsselung und fest codierte Anmeldedaten, bevor sie in die Produktion gelangen, und reduzieren so die Angriffsfläche vom ersten Tag an .

Es senkt das Risiko für die Lieferkette, indem es Abhängigkeiten durch Software Composition Analysis scannt, um bösartige oder veraltete Pakete zu kennzeichnen. Durch die frühzeitige Integration von Sicherheitsmaßnahmen können Sie Bibliotheken von Drittanbietern überprüfen, bevor sie eingebaut werden.

Zwar kann damit nicht jede manipulierte Komponente gestoppt werden, doch durch das Aufspüren von riskantem Code in CI/CD und die Durchsetzung strenger Versionskontrollen wird es für versteckte Hintertüren viel schwieriger, sich einzuschleichen

Sie wenden weniger Zeit und Geld für die Behebung von Fehlern auf, da Probleme frühzeitig erkannt werden. Releases werden schneller und mit weniger Fehlern in der Endphase ausgeliefert, und die Teams erwerben im Laufe der Zeit Sicherheitskompetenzen. Anwendungen starten mit einer stärkeren Sicherheitsposition, wodurch der Aufwand für Live-Patching und die Reaktion auf Vorfälle reduziert wird. Insgesamt sorgt Shift Left für reibungslosere Arbeitsabläufe und weniger Notfallkorrekturen im weiteren Verlauf.

Messen Sie den Prozentsatz der vor dem Merge und nach der Veröffentlichung entdeckten Schwachstellen, um die Früherkennung zu verbessern. Verfolgen Sie die durchschnittliche Zeit bis zur Behebung (MTTR) für Ergebnisse in der Code-Phase. Beobachten Sie die Falsch-Positiv-Raten, um die Scanner zu optimieren und die Entwickler zu motivieren. Überwachen Sie auch die Anzahl der anfälligen Open-Source-Komponenten, die zum Zeitpunkt der Erstellung blockiert wurden, im Vergleich zu denen, die später gefunden wurden.

Eine Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) bündelt Codesicherheit, Infrastruktur-Posture-Checks und Schwachstellenscans unter einem Dach. Sie bettet SAST-, SCA- und IaC-Sicherheit in Toolchains ein und bietet so einen einheitlichen Überblick über Risiken vor der Produktion.

CNAPPs optimieren die Durchsetzung von Richtlinien und das Schwachstellenmanagement, sodass Sie ohne den Einsatz separater Punkt-Tools oder Dashboards nach links verschieben können.

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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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