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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/DSPM

Was ist DSPM (Data Security Posture Management)?

Die Umstellung auf die Cloud hat viele globale Unternehmen dazu veranlasst, in führende Lösungen für das Data Security Posture Management zu investieren. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Cyber-Resilienz stärken, kritische Lücken schließen und Datenklassifizierungs-Zugriffskontrollen implementieren können, um Bedrohungen zu minimieren.

Autor: SentinelOne

Heutzutage werden sensible Daten nicht mehr in gesicherten Datenbanken gespeichert. Der Aufstieg der Cloud-nativen Softwareentwicklung, die Einführung und Migration zu Cloud-Diensten machen Unternehmen anfälliger denn je. Datenschutz ist eine gemeinsame Verantwortung, und eine Datenverletzung kann für jedes Unternehmen eine Katastrophe bedeuten.

Die jüngsten Nachrichten über eine Sicherheitsverletzung bei WazirX und den Hackerangriff auf Disney durch eine russische Hacktivisten-Gruppe zeigen, wie es um das Datenrisikomanagement in Unternehmen steht. Berichten zufolge haben 47 % der Unternehmen mindestens einen Speicher-Bucket oder eine Datenbank, die im Internet zugänglich sind. DSPM-Lösungen (Data Security Posture Management) nutzen intelligente Sicherheitsautomatisierung und decken Bereiche ab, die CSPM nicht abdeckt.

Was ist DSPM – Ausgewähltes Bild | SentinelOne

In diesem Leitfaden behandeln wir alles, was Sie über Data Security Posture Management wissen müssen. Wir werden seine Vorteile untersuchen, DSPM mit CSPM vergleichen und uns mit den Details befassen. Am Ende dieses Beitrags werden Sie wissen, ob DSPM oder CSPM für Sie das Richtige ist und ob Sie beides für Ihr Unternehmen benötigen. Lassen Sie uns beginnen.

Was ist DSPM (Data Security Posture Management)?

Data Security Posture Management (DSPM) bietet Transparenz über die Infrastruktur, in der sensible Daten gespeichert oder aufbewahrt werden. Es soll Unternehmen dabei helfen, ihre Cloud-Sicherheit, den Datenverkehr in der Cloud und den Schutz von Cloud-Daten zu verbessern. DSPM stellt sicher, dass sensible Daten nur an autorisierte Empfänger weitergegeben werden, und identifiziert potenzielle Schwachstellen im Zusammenhang mit der Speicherung, Übertragung und Abruf von Daten. Es mindert diese Schwachstellen, sobald sie entdeckt werden, und hilft Unternehmen dabei, einen ganzheitlichen Überblick über ihre gesamten Datenbestände zu erhalten.

Warum brauchen wir DSPM?

DSPM ist ein kontinuierlicher Prozess, der die Überwachung und Kontrolle von Datentransaktionen sowie die Sicherstellung der Einhaltung regionaler Datenschutzbestimmungen umfasst. Eine DSPM-Lösung kann Datensilos beseitigen und verschiedene Datensicherheitsmaßnahmen für SaaS-Anwendungen und Cloud-Workloads vereinheitlichen. Mit Data Security Posture Management können Sicherheitsexperten Cloud-Daten zuverlässig kategorisieren, klassifizieren und effektiv schützen. Es bietet Klarheit darüber, wie Datenzugriffskontrollen verwendet werden, wo sensible Daten fließen und wie Unternehmen mit Fehlkonfigurationen umgehen oder diese verwalten.

DSPM verbessert das Datenmanagement-Risikomanagement und gibt geeignete Empfehlungen zur Behebung potenzieller Sicherheitsprobleme.

Wie und wann wird DSPM eingesetzt?

Die Aufrechterhaltung einer robusten Cloud-Sicherheitslage ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, und DSPM ist der erste Schritt dazu. Angenommen, Sie haben sensible Daten, die zwischen Cloud-Diensten und Anwendungen ausgetauscht werden. Sie wissen jedoch nicht, woher die Daten stammen oder wie duplizierte Daten später verwendet werden, nachdem ein Mitarbeiter das Unternehmen verlassen hat.

DSPM (Data Security Posture Management) bietet Einblicke in den Schutz Ihrer kritischen Informationen und analysiert, wie diese verwendet werden. Es ermittelt, wo sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten befinden, und verschafft Unternehmen so Möglichkeiten zur Datenermittlung. DSPM hilft Unternehmen beim Umgang mit Rechenzentren, die über mehrere Standorte und Formate verteilt sind. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Risikokorrelation hilft DSPM Unternehmen dabei, versteckte Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Alarmmüdigkeit, Reputationsschäden und Compliance-Verstöße sind allesamt auf mangelnde Datenintegrität und -genauigkeit zurückzuführen. DSPM-Lösungen reduzieren Datenrisiken in der sich ständig weiterentwickelnden Datenrisikolandschaft von heute. Modernes Datenmanagement ist für jedes Unternehmen unverzichtbar geworden, daher wird DSPM überall dort eingesetzt, wo Unternehmen Lösungen für Cybersicherheit und Cloud Security Posture Management (CSPM) implementieren.

Unterschied zwischen DSPM und CSPM

Obwohl DSPM und CSPM auf den ersten Blick ähnlich aussehen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. CSPM konzentriert sich auf die Sicherung der Cloud-Infrastruktur und -Ressourcen, während DSPM den Schwerpunkt auf den Schutz sensibler Daten legt. Das eine kann ohne das andere nicht existieren, weshalb DSPM eine hervorragende Ergänzung zu CSPM-Lösungen darstellt.

Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Unterschiede zwischen DSPM und CSPM:

DSPM (Data Security Posture Management)CSPM (Cloud Security Posture Management)
DSPM schützt sensible Daten in Cloud-Umgebungen. Es identifiziert und klassifiziert sensible Daten, wendet Verschlüsselung und Zugriffskontrollen an und verfolgt die Datennutzung.CSPM konzentriert sich auf die kontinuierliche Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Cloud-Sicherheit eines Unternehmens.
DSPM bietet mehr Transparenz in Bezug auf sensible Datenspeicher und identifiziert potenzielle Angriffsvektoren.CSPM identifiziert Angriffsflächen im gesamten Cloud-Umfeld und zielt darauf ab, diese zu minimieren.
DSPM befasst sich speziell mit datenbezogenen Themen und behandelt Fälle wie Klassifizierung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.CSPM deckt ein breites Spektrum an Themen im Zusammenhang mit Netzwerksicherheit, Fehlkonfigurationen von Workloads, Cloud-Einstellungen und mehr ab.
Unternehmen, die sensible Daten wie geistiges Eigentum, Marken und personenbezogene Daten (PII) speichern, sollten den Einsatz von DSPM-Lösungen in Betracht ziehen.CSPM-Tools sind ideal für Unternehmen, die Plattformen wie GCP, Azure, AWS und andere verwenden.
DSPM findet und behebt Schwachstellen auf DatenebeneCSPM behebt Schwachstellen auf der Ebene der Cloud-Infrastruktur, z. B. bei virtuellen Maschinen, Containern und PaaS-Implementierungen
DSPM verhindert nur den unbefugten Zugriff auf sensible DatenbeständeCSPM verhindert den unbefugten Zugriff auf Cloud-Infrastruktur-Assets

6 Schlüsselkomponenten von DSPM

DSPM ermöglicht einen tiefen Einblick in Ihre sensiblen Daten und zeigt, wie auf diese zugegriffen wird. DSPM-Lösungen enthalten mehrere Komponenten, die Ihnen dabei helfen. Diese sind wie folgt:

1. Datenerkennung

Finden Sie fehlende und versteckte sensible Daten in Einzel-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Die Datenerkennungsfunktion von DSPM kombiniert Machine Learning und KI-Technologien, um sensible Daten automatisch dort zu finden, wo sie sich befinden. Sie werden sogar Daten an Orten entdecken, an denen Sie nie gedacht hätten, dass sie existieren!

2. Datenklassifizierung

DSPM hilft Ihnen dabei, unorganisierte Daten zu bereinigen, zu strukturieren und zu transformieren. Dies geschieht durch Datenklassifizierung. Die Datenklassifizierung über DSPM-Lösungen kann auf der Grundlage des Sensibilitätsgrades erfolgen, z. B. öffentlich, intern, vertraulich oder eingeschränkt. Es gibt verschiedene Klassifizierungsmodi, und viele DSPM-Lösungen bieten geeignete Zugriffssicherheitskontrollen oder Zugriffsbeschränkungen für Ihre sensiblen Daten.

3.  Zugriffskontrolle

DSPM erzwingt automatisch die Zugriffskontrolle mit geringsten Rechten und erlaubt nur autorisierten Benutzern den Zugriff auf sensible Daten. Es scannt nach verdächtigen Zugriffsmustern, überwacht kompromittierte Anmeldedaten und sucht nach Insider-Bedrohungen. Da es KI-gesteuert ist und auf intelligenter Automatisierung basiert, müssen Sie sich keine Sorgen machen, dass Daten unerwartet abgefangen werden oder in die falschen Hände geraten.

4.  Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) + Endpoint Detection and Response (EDR)

DSPM kann in IAM integriert werden, um Cloud-Identitäten und Benutzerzugriffsberechtigungen zu verwalten. Endpoint Detection and Response (EDR) nutzt Echtzeit-Datenanalysen und KI-gesteuerte Automatisierung, um Endpunkte zu überwachen und vor verschiedenen Cyber-Bedrohungen zu schützen. DSPM gewährleistet Konsistenz in Bezug auf Datensicherheit, Compliance-Richtlinien und Endpunktsicherheit. Es kann mit SIEM integriert werden, um zusätzlichen Kontext für die Analyse zu gewinnen und Einblicke in die Datenbestände eines Unternehmens zu gewinnen.

5.  Verhinderung von Datenverlusten (DLP)

Verhinderung von Datenverlusten (DLP) ist genauso wichtig wie Datensicherheit. Es ist der Goldstandard zur Verhinderung von Datenverletzungen. Unternehmen können Exfiltrationsversuche verhindern, detaillierte Sicherheitsrichtlinien durchsetzen und Datenlecks verhindern. DLP-Technologie mit DSPM kann die Datenflussanalyse bereichern und eignet sich hervorragend zur Identifizierung von Datensicherheitsrisiken und Angriffspfaden.

6.  Bedrohungsbeseitigung

Die Beseitigung von Bedrohungen umfasst die Eliminierung aller Risiken im Zusammenhang mit der Speicherung, Verwaltung und Übertragung von Daten. DSPM überwacht Ihre Datensicherheitsumgebungen kontinuierlich in Echtzeit und behebt Verstöße gegen Richtlinien. Es eignet sich hervorragend für die Durchführung regelmäßiger Risikobewertungen und kann unnötige Benutzerzugriffsrechte widerrufen. DSPM verschlüsselt automatisch sensible Daten, schützt anfällige Systeme und behebt einfache Sicherheitsprobleme, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Wie funktioniert Data Security Posture Management (DSPM)?

DSPM ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten-Governance und Compliance-Standards zu verbessern, indem es Risiken in Multi-Cloud-Umgebungen reduziert. In der heutigen Welt wird DSPM eingesetzt, um Daten und Finanzen zu schützen und Unternehmen vor verschiedenen Reputationsrisiken zu bewahren. Die kontinuierliche Überwachung von Daten kann dazu beitragen, Datenverstöße frühzeitig zu verhindern.

DSPM funktioniert in drei Stufen:

  1. Datenidentifizierung und -klassifizierung
  2. Erkennung von Datenrisiken
  3. Behebung und Prävention von Datenbedrohungen

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Was sind die Vorteile von DSPM?

DSPM bietet Unternehmen die folgenden Vorteile:

  • Aufbau einer Zero-Trust-Sicherheitsarchitektur (ZTA) und reibungsloser Geschäftsbetrieb. DSPM klassifiziert sensible Daten und identifiziert sofort kritische Datensicherheitsrisiken. Nach einem Sicherheitsvorfall stellt es Anwendungen und Workloads schnell wieder her, sodass Unternehmen ihren Geschäftsbetrieb ohne Einschränkungen wieder aufnehmen können.
  • DSPM lässt sich automatisch in Sicherheits- und Datenmanagementsysteme integrieren, um die Cyberabwehr zu verbessern. Unternehmen können Cyber-Vaulting implementieren und sich besser auf zukünftige Bedrohungen vorbereiten. DSPM bietet umfassende Funktionen zur Datenwiederherstellung.
  • Es identifiziert Schutzlücken für kritische Workloads und erstellt umsetzbare Berichte zu Cyber-Wiederherstellungsrisiken, die alle direkt an die Compliance-Teams übermittelt werden.

Herausforderungen beim Data Security Posture Management

Die häufigsten Herausforderungen beim Data Security Posture Management, mit denen globale Unternehmen konfrontiert sind, sind:

  1. Zunehmende Datenkomplexität

Die Einrichtung der richtigen Tools, die Anpassung von Konfigurationen und die Integration neuer Technologien in Ihre aktuelle Infrastruktur können kostspielig sein. Die Cloud wird ständig erweitert, wodurch neue Datenmengen und -formate hinzukommen. Unternehmen haben Schwierigkeiten, hier Schritt zu halten.

2.   Begrenzte Abdeckung

Die meisten DSPM-Lösungen bieten keine umfassende Abdeckung aller Angriffsflächen und -vektoren. Die Sichtbarkeit ist begrenzt, und DSPM-Lösungen verfügen nicht über Funktionen für Bedrohungsinformationen, Analyse des Benutzerverhaltens und Penetrationstests.

3.   Anpassung

Gebrauchsfertige DSPM-Tools bieten nicht genügend Spielraum für die Anpassung der Datenverwaltung. Automatisierte Datensicherheitsplattformen sind dafür bekannt, dass sie Fehlalarme generieren und die Alarmmüdigkeit erhöhen.

Was sind die DSPM-Best Practices?

Hier sind die wichtigsten DSPM-Best Practices für CISOs in jedem Unternehmen:

  1. Katalogisierung von Datenbeständen 

Als zentraler Bestandteil Ihrer DSPM-Strategie ist es wichtig, alle Ihre Datenbestände zu katalogisieren. Die Katalogisierung von Datenbeständen erstellt einen umfassenden Katalog aller Ihrer Bestände, einschließlich Schatten-Datenbeständen. Ob es sich um Duplikate, private Backups oder Daten in Multi-Cloud-, Hybrid-, privaten oder SaaS-Anwendungen handelt – die Katalogisierung von Datenressourcen findet und katalogisiert Ressourcen, Instanzen und Workloads, in denen Daten vorhanden sind.

2.  Datenlandschaftsanalyse

Die Datenlandschaftsanalyse umfasst das Auffinden und Klassifizieren sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, die in verschiedenen Formaten verfügbar sind. Hohe Datenmengen, die unorganisiert sind, verursachen beispiellose Probleme, und die Datenlandschaftsanalyse kümmert sich darum. Unternehmen müssen KI, NLP und fortschrittliche Technologien einsetzen, um ihre Datenlandschaft abzubilden und sich einen ganzheitlichen Überblick über den Bestand zu verschaffen.

3.  Kontinuierliche Risikobewertung und -prüfung

Eine effektive Konfigurationsverwaltung und -planung für DSPM erfordert die Durchführung kontinuierlicher Risikobewertungen und -prüfungen. Überwachen Sie regelmäßig Datenspeicher und überprüfen Sie deren Aktivitäten anhand der neuesten Branchenvorschriften und -standards. Kontinuierliche Risikobewertungen helfen Fachleuten außerdem dabei, über die neuesten Risiken auf dem Laufenden zu bleiben, die Zusammenarbeit zu verbessern, die Datengenauigkeit zu erhöhen und die Stakeholder zufrieden zu stellen.

4.  Integrationen mit anderen Technologien

Ein gutes DPSM umfasst die nahtlose Integration in Ihre bestehenden Sicherheitstechnologien. Ihre DSPM-Strategie wird andere Technologien wie CASBs, SIEM, IDPs und Sicherheitsanalysen. All diese Lösungen arbeiten zusammen, um unbefugten Datenzugriff zu beschränken, Reaktionen und Warnmeldungen einzurichten und Richtlinien für den Umgang mit Daten durchzusetzen, um Fehler und den Missbrauch von Anmeldedaten zu minimieren.

Anwendungsfälle für Data Security Posture Management (DSPM)

Hier sind die fünf wichtigsten Anwendungsfälle für das Data Security Posture Management:

1. Sicherheitsmanagement für den Datenlebenszyklus

DSPM-Lösungen übertragen kontinuierlich Daten von Systemen zu Diensten und Cloud-nativen Anwendungen. Die Übertragung großer Datenmengen kann Sicherheitsherausforderungen und -risiken mit sich bringen, da Daten ständig übertragen werden.

Mit DSPM-Lösungen können Unternehmen eine optimale Sicherheit während des gesamten Datenlebenszyklus gewährleisten. Durch Datenzuordnung und das Verständnis der Datenherkunft werden die Ursprünge der Daten zurückverfolgt und analysiert, wie Informationen über verschiedene Systeme und Lösungen hinweg fließen. Dazu gehört auch die Verfolgung von Änderungen, Duplikaten und allen größeren Datenumwandlungen. Unternehmen erhalten außerdem Einblicke in ihre Kontrollen zur Datenzugriffssteuerung und ihre Workflows zum Datenschutzmanagement.

2.  Behebung von Fehlkonfigurationen

Falsch konfigurierte Datenbestände können Ihre Datensicherheit gefährden und sind die Hauptursache für Datenverstöße. Daher kann es hilfreich sein, Probleme mit Fehlkonfigurationen zu beheben und strenge Regeln für die Datensicherheit durchzusetzen.

DSPM-Lösungen helfen dabei, Fehlalarme zu vermeiden, den Fokus auf sensible Datenressourcen zu beschränken und Sicherheitsverstöße automatisch zu beheben.

3.  Unbefugten Datenzugriff verhindern

DSPM-Lösungen verhindern Datenlecks und die unbefugte Zuweisung von Rollen, Zugriffsberechtigungen und anderen Privilegien. Sie ermöglichen die Überwachung von Zugriffsberechtigungen, die Zugriffssteuerung und helfen bei der Umsetzung sicherer Datenzugriffsrichtlinien. Unternehmen können über DSPM regulatorische Informationen und Zugriffsinformationen kombinieren, um zusätzliche Einblicke in ihre Cloud-Infrastruktur zu gewinnen. Darüber hinaus helfen sie bei der Umsetzung des Prinzips der geringsten Zugriffsrechte und der Isolierung inaktiver oder überprivilegierter Konten.

Warum SentinelOne für Data Security Posture Management (DSPM)?

SentinelOne ist die weltweit fortschrittlichste autonome, KI-gesteuerte Cybersicherheitsplattform, die entwickelt wurde, um die Datensicherheit Ihres Unternehmens zu verbessern. Singularity™ Identity bietet proaktiven, intelligenten und Echtzeit-Schutz für die Angriffsfläche Ihrer Identitätsinfrastruktur. SentinelOne spielt eine entscheidende Rolle bei der Verhinderung des Missbrauchs von Active Directory, baut Cyber-Resilienz auf und verhindert die Ausbreitung von Angriffen.

Es verfügt über eine einzigartige Offensive Security Engine, die Lücken in Entra ID schließt, die von den meisten Angreifern ausgenutzt werden, und bietet Verified Exploit Paths™. Singularity™ Cloud Security (CNS) von SentinelOne ist eine agentenlose CNAPP-Lösung, die das Red Teaming von Sicherheitsproblemen automatisiert und evidenzbasierte Ergebnisse präsentiert.

SentinelOne bietet Ihnen einen detaillierten Überblick über Ihre Cloud-Ressourcen innerhalb seiner nativen Cloud-Service-Provider-Konsole. Je nach Art der Fehlkonfiguration generiert es Auswirkungsberichte und ermöglicht es Sicherheitsteams, datenzentrierte Bedrohungen effektiv zu priorisieren und zu beheben.

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

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Wie wählt man ein DSPM-Tool aus?

Hier sind die wichtigsten Überlegungen für die Auswahl des richtigen DSPM-Tools, das Ihren Cloud-Sicherheitsanforderungen entspricht:

  1. Lernkurve – Das von Ihnen ausgewählte DSPM-Tool muss eine flache Lernkurve aufweisen. Ist es schwer zu bedienen, kann es neue Benutzer oder solche ohne technischen Hintergrund überfordern.
  2. Compliance-Unterstützung – Compliance-Management ist heutzutage ein wichtiger Aspekt des Datensicherheitsmanagements. Moderne DSPM-Tools sollten die Einhaltung verschiedener Standards wie PCI-DSS, HIPAA, NIST, CIS Benchmark und anderer unterstützen.
  3. Cloud-native Anwendungssicherheit – Gute DSPM-Tools sind auch hochmoderne Cloud-native Anwendungssicherheitsplattformen (CNAPP). Da DSPM mit CSPM zusammenarbeitet, umfassen diese Lösungen verschiedene Aspekte der Cloud-Sicherheit, wie z. B. Cloud-Workload-Schutz, Infrastructure as Scanning (IaC), Schwachstellenbewertungen und andere Funktionen. SentinelOne ist in dieser Hinsicht führend im DSPM-Segment und deckt alle Ihre Anforderungen ab.
  4. Budget, Skalierbarkeit und Flexibilität – Die meisten Unternehmen bevorzugen bei der Investition in eine DSPM-Lösung keine Herstellerabhängigkeit. DSPM-Anbieter sollten eine kostenlose Testversion anbieten und den Benutzern die Möglichkeit geben, verschiedene Funktionen auszuprobieren. Auf diese Weise können Sie herausfinden, welche Lösung für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist. Ihr Budget und die Flexibilität, DSPM an sich ändernde Arbeitsumgebungen anzupassen, sind ebenfalls wichtige Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt.

Fazit

Die Implementierung von DSPM ist kein einheitlicher Ansatz, da die Anforderungen jedes Unternehmens unterschiedlich sind. Indem Sie die Vor- und Nachteile der einzelnen Tools abwägen, können Sie diese bewerten und herausfinden, welche für Sie am besten geeignet ist. Die richtige DSPM-Lösung kann jedoch Ihre Cloud-Sicherheit erheblich verbessern und Sie auf Erfolgskurs bringen. Sie versetzt Ihr Unternehmen in die Lage, sich sicher in der komplexen Cloud-Sicherheitslandschaft zu bewegen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und Fallstricke zu vermeiden, indem Ihre Cloud-Daten mit maximaler Präzision und Effizienz geschützt werden.

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FAQs

DSPM steht für Data Security Posture Management und umfasst die Überprüfung und Verwaltung all Ihrer Datenbestände. DSPM-Sicherheit beinhaltet die Überwachung der Sichtbarkeit sensibler Daten, die Ermittlung der Personen, die Zugriff auf gesicherte Daten haben, und die Verfolgung von Datenflüssen.

Der wichtigste Anwendungsfall von DSPM ist die Unterstützung von Sicherheitsteams bei der Klassifizierung, Identifizierung, Priorisierung und Behebung verschiedener Datensicherheitsbedrohungen. Damit können sie sicher und frei mit öffentlichen und privaten Cloud-Daten arbeiten, ohne Assets im Detail verwalten zu müssen.

Die fünf besten DSPM-Tools, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind (Stand 2025), sind:

  1. SentinelOne CNAPP
  2. Wiz DSPM mit erweiterter Lizenz
  3. Sentra Cloud Native Data Security
  4. Symmetry Systems DataGuard
  5. Varonis Data Security

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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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