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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Modell der geteilten Verantwortung in der Cloud

Was ist das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung?

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung definiert Sicherheitsrollen. Erfahren Sie, wie das Verständnis dieses Modells Ihre Cloud-Sicherheitsstrategie verbessern kann.

Autor: SentinelOne

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung ist ein wichtiges Konzept für die Cloud-Sicherheit. Unser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über dieses Modell und erläutert die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud-Anbietern und Kunden bei der Gewährleistung der Sicherheit cloudbasierter Ressourcen.

Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Ebenen des Shared Responsibility Model, darunter physische Infrastruktur, Netzwerkkontrollen und Sicherheit auf Anwendungsebene.

Die wichtigsten Sicherheitsrisiken, denen Kunden im Cloud-Modell der geteilten Verantwortung begegnen müssen

Wenn Unternehmen die Cloud-Sicherheit für ihr Geschäft bewerten, sollten Führungskräfte und technische Leiter die Risiken berücksichtigen, denen sie und ihre Kunden im Rahmen des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung ausgesetzt sind. Diese Risiken lassen sich in folgende Themenbereiche einteilen:

  • Unbefugter Zugriff – Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über starke Authentifizierungs- und Zugriffskontrollen verfügen, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten und Anwendungen zu verhindern. Dazu gehören die Verwaltung von Benutzeridentitäten, die Durchsetzung sicherer Passwörter und Multi-Faktor-Authentifizierung sowie die Beschränkung des Zugriffs auf sensible Daten und Anwendungen auf der Grundlage von Benutzerrollen und Berechtigungen.
  • Datenverletzungen – Durch die Gewährleistung geeigneter Verschlüsselungs- und Datenschutzmechanismen können Unternehmen ihre gespeicherten und übertragenen Daten schützen. Dazu gehören die Verwendung robuster Verschlüsselungsalgorithmen, die Implementierung sicherer Datenübertragungsprotokolle und die Überwachung auf ungewöhnliche Datenzugriffsmuster und -aktivitäten.lt;/li>
  • Malware und Viren – Malware und Viren können Cloud-Umgebungen auf verschiedene Weise infizieren, beispielsweise über E-Mail-Anhänge, Software-Downloads oder kompromittierte Endgeräte. Unternehmen müssen in geeignete Antiviren- und Malware-Schutzmaßnahmen investieren und regelmäßige Software-Updates und Patches durchführen, um Schwachstellen zu vermeiden.
  • Insider-Bedrohungen – Insider-Bedrohungen, wie z. B. Mitarbeiter oder Auftragnehmer mit autorisiertem Zugriff auf Cloud-Ressourcen, können ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellen. Um Insider-Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern, können geeignete Zugriffskontrollen und Überwachungsmechanismen eingerichtet werden. Dazu gehören die Überwachung der Benutzeraktivitäten, die Implementierung von Maßnahmen zur Verhinderung von Datenverlusten (Data Loss Prevention) sowie die Durchführung regelmäßiger Sicherheitsaudits und -bewertungen.
  • Verstöße gegen Compliance-Vorschriften – Cloud-Kunden müssen sich auch über Compliance-Vorschriften im Klaren sein und sicherstellen, dass sie diese einhalten. Dazu gehören Vorschriften wie HIPAA, PCI-DSS und DSGVO. Im Rahmen dieser regulatorischen Rahmenbedingungen sind Unternehmen gesetzlich verpflichtet, sicherzustellen, dass ihre Cloud-Umgebung den Sicherheits- und Datenschutzstandards entspricht und über angemessene Richtlinien für die Datenverwaltung und -aufbewahrung verfügt.

Durch die Berücksichtigung dieser Sicherheitsrisiken können Kunden dazu beitragen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Cloud-Umgebung zu gewährleisten und gleichzeitig die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und ihre sensiblen Daten und Anwendungen zu schützen.

Die Bedeutung des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung ist ein wichtiges Konzept in Cloud-Sicherheit, das die Verantwortlichkeiten sowohl der Cloud-Dienstleister als auch ihrer Kunden festlegt. Dieses Modell stellt sicher, dass beide Parteien ihre Rollen bei der Sicherung von Cloud-Ressourcen verstehen, und verhindert Verwirrung und Missverständnisse.

In diesem Modell sind die Verantwortlichkeiten für die Sicherung und Verwaltung von Cloud-Umgebungen klar umrissen:

  • Cloud-Dienstleister sind im Allgemeinen für die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur verantwortlich, einschließlich der physischen Rechenzentren, Netzwerke und Server-Hardware.
  • Kunden sind für die Sicherheit ihrer Anwendungen, Daten und Betriebssysteme verantwortlich, die auf der Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden.

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung ist für die Cloud-Sicherheit von entscheidender Bedeutung, da es klarstellt, wer für was verantwortlich ist, und so eine umfassende und effektive Cloud-Sicherheit gewährleistet. Ohne dieses Modell ist es für die Beteiligten sehr schwierig zu bestimmen, wer für die Cloud-Sicherheit verantwortlich ist, was zu Lücken in der Sicherheitsabdeckung oder Doppelarbeit führen kann.

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Unterschiede zwischen Cloud-Service-Modellen

Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) sind die drei wichtigsten Cloud-Service-Modelle, die heute von Cloud-basierten Unternehmen häufig verwendet werden. Sie unterscheiden sich hinsichtlich des Kontrollumfangs und der Verantwortung, die der Kunde für die Cloud-Ressourcen trägt.

Infrastructure as a Service (IaaS)

In einem IaaS-Modell bietet der Cloud-Anbieter eine virtualisierte Infrastruktur, die als Ersatz für physische Hardware genutzt werden kann. Kunden können Rechenressourcen wie virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerkkomponenten mieten und diese zum Ausführen ihrer Anwendungen oder Dienste nutzen. Der Kunde hat die vollständige Kontrolle über das Betriebssystem, die Middleware und die Anwendungen, die auf dieser Infrastruktur ausgeführt werden, und ist für deren Verwaltung verantwortlich.

In einem IaaS-Modell ist der Kunde jedoch für die Sicherheit seiner Anwendungen und Daten sowie für die Verwaltung von Backups, Disaster Recovery und anderen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Betriebssystem und den Anwendungen verantwortlich. Dies kann erhebliche Fachkenntnisse und Ressourcen erfordern und für einige Unternehmen eine Herausforderung darstellen.

Platform as a Service (PaaS)

In einem PaaS-Modell bietet der Cloud-Anbieter eine Plattform für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen. Die Plattform umfasst eine Laufzeitumgebung, Entwicklungstools und vorgefertigte Komponenten, die zur Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen verwendet werden können. Dadurch kann sich der Kunde auf die Entwicklung und Bereitstellung seiner Anwendungen konzentrieren, wenn er die zugrunde liegende Infrastruktur verwaltet. Der Anbieter kümmert sich um die Infrastruktur, wie Server, Speicher und Netzwerk, sowie um das Betriebssystem und die Middleware. Der Kunde verwaltet seine Anwendungen und Daten, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.

PaaS bietet ein Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Komfort. Es ermöglicht Kunden, sich auf die Entwicklung und Bereitstellung ihrer Anwendungen zu konzentrieren, während der Anbieter die zugrunde liegende Infrastruktur verwaltet. Außerdem bietet es eine standardisierte Entwicklungsumgebung, die dazu beitragen kann, die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Produktivität zu steigern. Allerdings kann PaaS einige Einschränkungen hinsichtlich der Anpassung und Integration mit anderen Systemen aufweisen.

Software as a Service (SaaS)

In einem SaaS-Modell bietet der Cloud-Anbieter Softwareanwendungen über das Internet an, auf die Kunden über einen Webbrowser oder eine Client-Anwendung zugreifen und diese nutzen können. Der Anbieter kümmert sich um die zugrunde liegende Infrastruktur, das Betriebssystem und die Anwendungssoftware, während der Kunde für die Konfiguration und Nutzung der Software entsprechend seinen Anforderungen verantwortlich ist. Dadurch muss sich der Kunde nicht um die Verwaltung der Infrastruktur oder Software-Updates kümmern.

SaaS bietet ein Höchstmaß an Komfort, da der Anbieter sich um alles kümmert, was mit der Softwareanwendung zu tun hat. Der Kunde kann sich auf die Nutzung der Software und deren Anpassung an seine Bedürfnisse konzentrieren. Allerdings kann SaaS nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten bieten, und der Kunde ist für Support und Updates auf den Anbieter angewiesen.

Insgesamt hängt die Wahl des Cloud-Service-Modells von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen des Unternehmens ab. IaaS bietet ein Höchstmaß an Flexibilität und Kontrolle, erfordert jedoch mehr Fachwissen und Ressourcen. PaaS bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Flexibilität und Komfort, während SaaS den höchsten Komfort bietet, jedoch möglicherweise nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten bietet.

Die verschiedenen Ebenen des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung verstehen

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung umfasst drei Ebenen: Infrastruktur, Plattform und Anwendung. Jede Ebene steht für ein unterschiedliches Maß an Verantwortung und erfordert ein einzigartiges Maß an Beteiligung von Cloud-Dienstleistern und ihren Kunden.

Infrastrukturebene

Die Infrastrukturebene ist die Grundlage des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung. Sie umfasst die physischen und virtuellen Komponenten der Cloud-Infrastruktur, wie Server, Speicher und Netzwerkgeräte. Darüber hinaus sind Cloud-Dienstleister für die Sicherheit der Infrastruktur-Ebene verantwortlich, einschließlich der physischen Sicherheit, der Netzwerksicherheit und der Zugriffskontrollen.

Kunden sind für die Sicherheit ihrer Daten und Anwendungen auf der Infrastruktur-Ebene verantwortlich. Sie müssen sicherstellen, dass sie sichere Protokolle verwenden und angemessene Zugriffskontrollen implementieren. Sie sind auch dafür verantwortlich, dass ihre Anwendungen und Daten sicher gespeichert werden und bei Bedarf verschlüsselt werden.

Plattformschicht

In der Plattformschicht stellt der Cloud-Dienstanbieter eine Plattform bereit, auf der Kunden ihre Anwendungen erstellen und bereitstellen können. Die Plattformschicht umfasst Betriebssysteme, Laufzeitumgebungen und Datenbanken. Cloud-Dienstanbieter sind für die Sicherheit der Plattformschicht, das Patchen und Aktualisieren der Software, die Gewährleistung einer sicheren Konfiguration und die Bereitstellung von Zugriffskontrollen verantwortlich.

Die Kunden sind für die Sicherheit ihrer Anwendungen und Daten auf der Plattformschicht verantwortlich. Sie müssen sicherstellen, dass ihre Anwendungen sicher sind, dass sie sichere Protokolle verwenden und dass sie bei Bedarf Verschlüsselung einsetzen. Sie sind auch dafür verantwortlich, ihre Anwendungen korrekt zu konfigurieren und geeignete Zugriffskontrollen zu implementieren.

Anwendungsschicht

Die Anwendungsschicht ist der Bereich, in dem Kunden ihre Anwendungen auf der Plattform des Cloud-Dienstanbieters bereitstellen. Cloud-Dienstanbieter sind nicht für die Sicherheit der Anwendungsschicht verantwortlich; dies liegt in der Verantwortung des Kunden. Kunden müssen jedoch sicherstellen, dass ihre Anwendungen sicher sind und dass sie sichere Protokolle verwenden. Sie sind auch für die Implementierung geeigneter Zugriffskontrollen und die Sicherung ihrer Daten verantwortlich.

Verantwortlichkeiten von Cloud-Dienstanbietern und Kunden

Cloud-Dienstanbieter und ihre Kunden haben je nach Ebene des Cloud Shared Responsibility Model unterschiedliche Verantwortlichkeiten. Unter Bezugnahme auf die drei Ebenen im letzten Abschnitt dieses Blogs finden Sie hier eine Aufschlüsselung der Verantwortlichkeiten nach Ebenen.

Verantwortlichkeiten auf der Infrastrukturebene

Cloud-Dienstleister sind auf der Infrastrukturebene für Folgendes verantwortlich:

  • Physische Sicherheit des Rechenzentrums, in dem die Infrastruktur untergebracht ist
  • Netzwerksicherheit, einschließlich Firewalls und Intrusion-Detection-Systemen
  • Patching und Aktualisierung der Infrastrukturkomponenten
  • Bereitstellung von Zugriffskontrollen und Überwachung auf ungewöhnliche Aktivitäten

Kunden sind in der Infrastruktur-Ebene für Folgendes verantwortlich:

  • Sicherung ihrer Daten und Anwendungen
  • Sicherstellung, dass sie sichere Protokolle wie SSL/TLS verwenden
  • Implementierung geeigneter Zugriffskontrollen für ihre Anwendungen und Daten
  • Verwendung von Verschlüsselung, wo dies erforderlich ist

Verantwortlichkeiten auf der Plattformebene

Cloud-Dienstleister sind auf der Plattformebene für Folgendes verantwortlich:

  • Patching und Aktualisierung des Betriebssystems und der Softwarekomponenten
  • Sichere Konfiguration der Plattform, z. B. durch Deaktivierung unnötiger Dienste und Implementierung von Zugriffskontrollen
  • Bereitstellung von Zugriffskontrollen für die Plattform

Kunden sind in der Plattformschicht für Folgendes verantwortlich:

  • Sichern ihrer Anwendungen und Daten
  • Sicherstellen, dass sie sichere Protokolle wie SSH verwenden
  • Korrekte und sichere Konfiguration ihrer Anwendungen
  • Implementierung geeigneter Zugriffskontrollen für ihre Anwendungen und Daten

Verantwortlichkeiten auf Anwendungsebene

Kunden sind auf Anwendungsebene für Folgendes verantwortlich:

  • Sicherung ihrer Anwendungen und Daten
  • Sicherstellen, dass sie sichere Protokolle wie HTTPS verwenden
  • Implementieren geeigneter Zugriffskontrollen für ihre Anwendungen und Daten
  • Sichern ihrer Daten durch Verschlüsselung sensibler Informationen

Eine alternative Methode zum Verständnis der Verantwortlichkeiten in der Cloud

Es gibt ein weiteres Modell, um die verschiedenen Ebenen des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung zu skizzieren. Anstelle der drei Ebenen Infrastruktur, Plattform und Anwendung gruppiert dieses Modell die Verantwortlichkeiten in breitere Themenbereiche.

  • Physische Sicherheit – Der Cloud-Dienstanbieter ist für die Sicherheit der physischen Rechenzentren und der Hardware verantwortlich, auf denen die Cloud-Infrastruktur läuft. Dazu gehören physische Sicherheitsmaßnahmen wie Zugangskontrollen, Videoüberwachung und Einbruchmeldesysteme.
  • Netzwerksicherheit – Der Cloud-Dienstanbieter ist für die Sicherheit der Cloud-Netzwerkinfrastruktur verantwortlich, einschließlich Firewalls, Routern und Switches. Er muss sicherstellen, dass die Netzwerkinfrastruktur vor unbefugtem Zugriff und Cyberangriffen geschützt ist.
  • Sicherheit der Host-Infrastruktur – Der Cloud-Dienstanbieter ist für die Sicherheit der zugrunde liegenden Host-Infrastruktur verantwortlich, einschließlich Hypervisor, virtueller Maschinen und Betriebssystem. Dazu gehört auch, dass die Host-Infrastruktur gepatcht und auf dem neuesten Stand ist und dass etwaige Schwachstellen umgehend behoben werden.
  • Anwendungssicherheit – Der Kunde ist für die Sicherheit der Anwendungen verantwortlich, die auf der Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden. Dazu gehören die Konfiguration von Zugriffskontrollen, die Implementierung von Verschlüsselung und die Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften.
  • Datensicherheit – Der Kunde ist für die Sicherheit der auf der Cloud-Infrastruktur gespeicherten Daten verantwortlich. Dazu gehören die Implementierung von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen sowie Maßnahmen zur Datensicherung und -wiederherstellung.

Die unterschiedlichen Ansätze für das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung bei Amazon AWS, Google Cloud und Microsoft Azure

Amazon AWS, Google Cloud und Microsoft Azure sind die führenden Cloud-Dienstleister auf dem Markt. Jeder von ihnen zeichnet sich durch einen einzigartigen Ansatz für das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung aus.

Amazon AWS-Modell der geteilten Verantwortung

Amazon AWS bietet seinen Kunden ein umfassendes Modell der geteilten Verantwortung. Laut AWS ist das Unternehmen für die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur verantwortlich, während die Kunden für die Sicherheit der Cloud verantwortlich sind. AWS ist für die Sicherheit der zugrunde liegenden Infrastruktur wie physische Server, Netzwerke und Hypervisoren verantwortlich. Die Kunden hingegen sind für die Sicherheit ihrer Anwendungen, Daten und Betriebssysteme verantwortlich.lt;/p>

Im Rahmen des AWS-Modells der geteilten Verantwortung haben Kunden die vollständige Kontrolle über ihre Daten und Anwendungen. Sie sind für die Konfiguration ihrer Sicherheitsgruppen, Netzwerkzugriffskontrolllisten und Firewalls verantwortlich. Darüber hinaus können Kunden AWS-Dienste wie AWS Identity and Access Management (IAM), AWS CloudTrail und AWS Config nutzen, um ihre Umgebung zusätzlich zu sichern.

Google Cloud Shared Responsibility Model

Google Cloud verfolgt einen anderen Ansatz für das Modell der geteilten Verantwortung. Laut Google Cloud ist das Unternehmen für die Sicherheit der Infrastruktur verantwortlich, während die Kunden für die Sicherheit ihrer Anwendungen und Daten verantwortlich sind. Dieser Ansatz überträgt dem Kunden mehr Verantwortung als dem Cloud-Dienstanbieter.

Im Rahmen des Google Cloud-Modells der geteilten Verantwortung sind die Kunden für die Konfiguration ihrer Firewalls, die Einrichtung von Zugriffskontrollen und die Sicherung ihrer Anwendungen und Daten verantwortlich. Darüber hinaus stellt Google Cloud mehrere Tools zur Verfügung, die Kunden bei der Sicherung ihrer Umgebung unterstützen, darunter Google Cloud IAM, Google Cloud Security Command Center und Google Cloud DLP.

Microsoft Azure Shared Responsibility Model

Microsoft Azure bietet ein Shared Responsibility Model, das dem von Amazon AWS ähnelt. Laut Microsoft ist das Unternehmen für die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur verantwortlich, während die Kunden für die Sicherheit in der Cloud verantwortlich sind. Dieser Ansatz überträgt dem Cloud-Dienstanbieter mehr Verantwortung als dem Kunden.

Im Rahmen des Microsoft Azure Shared Responsibility Model sind die Kunden für die Sicherheit ihrer Anwendungen, Daten und Zugriffskontrolle verantwortlich. Sie können Azure Security Center, Azure Active Directory und Azure Security and Compliance Tools nutzen, um ihre Umgebung zusätzlich zu sichern.

Bewährte Verfahren für die Umsetzung des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung

Die Umsetzung des Cloud-Modells der geteilten Verantwortung erfordert Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Cloud-Dienstanbietern und ihren Kunden. Verwenden Sie diese bewährten Verfahren als Ausgangspunkt für die Umsetzung des Modells:

  • Verstehen Sie Ihre Verantwortlichkeiten – Verschaffen Sie sich ein klares Verständnis aller Verantwortlichkeiten hinsichtlich der Sicherheit aller Anwendungen, Daten und Betriebssysteme, die auf der Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden.
  • Befolgen Sie bewährte Sicherheitsverfahren – Befolgen Sie bewährte Verfahren nach Industriestandard, wie z. B. die Verwendung sicherer Passwörter, die Aktivierung der Multi-Faktor-Authentifizierung und die Implementierung von Verschlüsselung sorgen für langfristigen Erfolg bei der Nutzung der Cloud.
  • Implementieren Sie Zugriffskontrollen – Der Zugriff auf sensible Daten und Anwendungen sollte auf der Grundlage von Benutzerrollen und Berechtigungen gewährt werden.
  • Sicherheitsmaßnahmen regelmäßig überwachen und aktualisieren – Beauftragen Sie Sicherheitsteams mit der genauen Überwachung der Bedrohungslage hinsichtlich zunehmender Risiken in der Cloud. Stellen Sie sicher, dass Sicherheitsmaßnahmen rechtzeitig aktualisiert werden, um Schwachstellen oder neue Bedrohungen zu beheben.
  • Halten Sie Vorschriften ein – Arbeiten Sie mit Rechtsexperten zusammen, um alle geltenden Vorschriften wie HIPAA, PCI-DSS und DSGVO zu verstehen.

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Fazit

Das Cloud Shared Responsibility Model ist ein wichtiges Konzept für die Cloud-Sicherheit. Es verdeutlicht die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud-Dienstleistern und ihren Kunden bei der Sicherung von Cloud-Ressourcen. Durch das Verständnis der verschiedenen Ebenen des Modells und ihrer jeweiligen Verantwortlichkeiten können Cloud-Dienstleister und Kunden zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass ihre Cloud-Umgebungen sicher und effektiv sind.

Häufig gestellte Fragen zum Cloud-Modell der geteilten Verantwortung

Das Cloud-Modell der geteilten Verantwortung legt fest, wer bei der Nutzung von Cloud-Diensten welche Sicherheitsaufgaben übernimmt. Der Anbieter sichert die physischen Rechenzentren, Netzwerke und Virtualisierungsschichten, während Sie sich um alles kümmern, was Sie in der Cloud erstellen und speichern – Ihre Betriebssysteme, Anwendungen und Daten. Diese Aufteilung hilft beiden Seiten, sich auf das zu konzentrieren, was sie kontrollieren, und sorgt so für eine sichere und zuverlässige Cloud-Umgebung.

Klare Rollen sorgen dafür, dass beide Seiten ihrer Verantwortung nachkommen und Sicherheitslücken vermieden werden. Ohne dieses Modell könnten Sie davon ausgehen, dass der Anbieter für die Datenverschlüsselung oder Zugriffskontrollen zuständig ist, obwohl dies eigentlich Ihre Aufgabe ist, oder umgekehrt. Durch die Festlegung von Grenzen wird sichergestellt, dass nichts übersehen wird, Doppelarbeit reduziert wird und Audits reibungsloser verlaufen, da genau angegeben wird, wer für welche Sicherheitskontrolle zuständig ist.

Cloud-Anbieter kümmern sich um die Infrastruktur. Sie sichern die physischen Rechenzentren – Stromversorgung, Kühlung und Gebäude –, verwalten Netzwerkverteidigungen wie Firewalls und Intrusion-Systeme, warten und patchen Server und Hypervisoren und gewährleisten eine hohe Verfügbarkeit der Hardware.

Außerdem erfüllen sie Branchenzertifizierungen (ISO 27001, SOC 2) und weisen die Konformität der zugrunde liegenden Cloud-Plattform nach.

Der Umfang der Kundenpflichten ändert sich mit IaaS, PaaS und SaaS. Bei IaaS mieten Sie reine Rechenleistung, sodass Sie für die Sicherheit des Betriebssystems, der Middleware, der Anwendungen und der Daten sorgen müssen. Bei PaaS erhalten Sie eine verwaltete Laufzeitumgebung, sodass Sie sich auf Code und Konfigurationen konzentrieren können, während der Anbieter sich um die Betriebssystem- und Plattform-Updates kümmert.

Bei SaaS werden die meisten Pflichten auf den Anbieter verlagert – Sie konfigurieren und nutzen lediglich die Anwendung, während dieser sich um alles darunter liegende kümmert.

Die Verantwortlichkeiten lassen sich in der Regel in drei Ebenen unterteilen:

  • Infrastrukturebene: Hardware, Virtualisierung und Netzwerkgeräte, die vom Anbieter gesichert werden; Sie sichern Ihre Daten auf diesen Systemen.
  • Plattformebene: Betriebssysteme, Laufzeitumgebungen und Datenbanken, die vom Anbieter gepatcht und konfiguriert werden; Sie sperren Ihre Anwendungen und deren Einstellungen.
  • Anwendungsschicht: Sie kümmern sich um Anwendungscode, Zugriffskontrollen und Datenverschlüsselung; der Anbieter sichert Ihre benutzerdefinierte Logik oder Geschäftsdaten nicht.

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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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