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Cybersecurity 101/Cloud-Sicherheit/Elastischer Kubernetes-Dienst (EKS)

Was ist Elastic Kubernetes Service (EKS)?

Elastic Kubernetes Service (EKS) bietet eine verwaltete Lösung für Kubernetes. Erfahren Sie, wie Sie Ihre auf EKS ausgeführten Anwendungen effektiv schützen können.

Autor: SentinelOne

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) ist ein verwalteter Kubernetes-Dienst, der die Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen auf AWS vereinfacht. In unserem Leitfaden werden die wichtigsten Funktionen und Vorteile von EKS erläutert, darunter die Bereitstellung hochverfügbarer und sicherer Kubernetes-Cluster, die Integration mit anderen AWS-Diensten und flexible Skalierungsoptionen.

Erfahren Sie, wie Sie mit EKS Ihre Container-Orchestrierung optimieren, den Betriebsaufwand reduzieren und eine hohe Verfügbarkeit für Ihre Cloud-nativen Anwendungen sicherstellen können. Bleiben Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus und schöpfen Sie mit unseren Experteneinblicken das volle Potenzial von EKS aus.

Was ist Kubernetes?

Bevor wir uns mit Elastic Kubernetes Service befassen, wollen wir zunächst verstehen, was Kubernetes ist. Kubernetes ist ein Open-Source-Container-Orchestrierungssystem, das die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisiert. Es wurde ursprünglich von Google entwickelt und später an die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) gespendet. Kubernetes bietet eine Plattform zur Verwaltung von Containern über mehrere Hosts hinweg und stellt Funktionen wie Lastenausgleich, Speicherorchestrierung, automatisierte Rollouts und vieles mehr bereit.

Was ist Elastic Kubernetes Service (EKS)?

Elastic Kubernetes Service (EKS) ist ein vollständig verwalteter Kubernetes-Dienst, der auf AWS ausgeführt wird. Mit EKS verwaltet AWS die Bereitstellung, Skalierung und den Betrieb von Kubernetes-Clustern, sodass Sie sich auf die Ausführung Ihrer Anwendungen konzentrieren können.

EKS ist auf hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit ausgelegt. Es bietet alle Vorteile von Kubernetes, einschließlich automatischer Skalierung, Selbstheilung und rollierender Updates, ohne den Betriebsaufwand, der mit der Verwaltung eines Kubernetes-Clusters verbunden ist.

Wie funktioniert EKS?

EKS ist ein äußerst widerstandsfähiger und effizienter Elastic Kubernetes Service. Unter seinen vielen lobenswerten Funktionen zeichnet er sich durch seine Fähigkeit aus, mehrere Kubernetes-Kontrollflächeninstanzen über verschiedene Verfügbarkeitszonen hinweg auszuführen. Diese Funktionalität garantiert ein Höchstmaß an Hochverfügbarkeit und unübertroffener Ausfallsicherheit.

Wenn Sie einen EKS-Cluster erstellen, vertrauen Sie darauf, dass AWS die Kubernetes-Steuerungsebene automatisch für Sie verwaltet und betreibt. Die Integration mit Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) und AWS Fargate ermöglichen es Ihnen, dem Cluster auf einfache Weise Worker-Knoten hinzuzufügen, sodass Sie die Bereitstellung flexibel an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können.

EKS ist von Haus aus mit verschiedenen anderen AWS-Diensten kompatibel, darunter Amazon Elastic File System (EFS), Amazon Relational Database Service (RDS) und Amazon Simple Storage Service (S3). Die nahtlose Integration dieser Dienste in den gesamten Bereitstellungsprozess sorgt für eine einheitliche und hocheffiziente Erfahrung bei der Verwaltung und Bereitstellung Ihrer containerisierten Anwendungen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie die Singularity Cloud Security in Verbindung mit EKS funktioniert, um die Sicherheit Ihres Unternehmens zu gewährleisten.


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Vorteile von EKS

Die Verwendung von EKS für Ihre containerisierten Anwendungen bietet mehrere Vorteile:

1. Vollständig verwalteter Kubernetes-Dienst

Mit EKS verwaltet AWS die Bereitstellung, Skalierung und den Betrieb von Kubernetes-Clustern für Sie. Dadurch entfällt der Betriebsaufwand für die Verwaltung eines Kubernetes-Clusters, sodass Sie sich auf die Ausführung Ihrer Anwendungen konzentrieren können.

2. Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit

EKS ist auf hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit ausgelegt. Es führt Kubernetes-Kontrollflächeninstanzen über mehrere Verfügbarkeitszonen hinweg aus, wodurch Ausfallsicherheit gewährleistet und das Risiko von Ausfallzeiten verringert wird. Mit EKS können Sie Ihre Anwendungen außerdem je nach Bedarf horizontal und vertikal skalieren.

3. Sicherheit

EKS wurde unter Berücksichtigung von Sicherheitsaspekten entwickelt. Es bietet mehrere Sicherheitsfunktionen, darunter VPC-Isolation, IAM-Rollen für Kubernetes-Dienstkonten und die Integration von AWS Key Management Service (KMS) zur Verschlüsselung von Geheimnissen.

4. Benutzerfreundlichkeit

EKS ist auch für Kubernetes-Neulinge einfach zu bedienen. Es bietet eine einfache Schnittstelle für die Bereitstellung und Verwaltung Ihrer containerisierten Anwendungen und lässt sich nahtlos in andere AWS-Services integrieren.

5. Kosteneffizienz

EKS ist eine kostengünstige Lösung für die Ausführung Ihrer containerisierten Anwendungen. Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Sie tatsächlich nutzen, und es fallen keine Vorabkosten oder langfristigen Verpflichtungen an.

Anwendungsfälle für EKS

EKS eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:

1. Webanwendungen

EKS ist eine ausgezeichnete Wahl für die Bereitstellung und Verwaltung von Webanwendungen in großem Maßstab. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Anwendung je nach Traffic-Anforderungen einfach zu skalieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.

2. Microservices

Als Architekturstil beinhalten Microservices die Zerlegung monolithischer Anwendungen in kleinere, in sich geschlossene Dienste, die unabhängig voneinander entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden können. Die Herausforderung liegt in der Verwaltung des komplexen Netzwerks dieser Dienste, aber mit EKS ist diese Aufgabe ein Kinderspiel geworden.

EKS bietet eine leistungsstarke Plattform für die Verwaltung von Microservices, indem es jedem Dienst ermöglicht, in seinem eigenen Container zu laufen, was Updates, Skalierung und Verwaltung vereinfacht. EKS lässt sich nahtlos in beliebte Microservices-Tools wie Istio integrieren und ermöglicht so ein verbessertes Traffic-Management und erweiterte Service-Mesh-Funktionen.

3. Maschinelles Lernen

EKS kann für die Bereitstellung und Verwaltung von Workloads für maschinelles Lernen in großem Maßstab verwendet werden. Sie können Kubernetes zum Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen verwenden und AWS-Services wie Amazon SageMaker zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen Ihrer Modelle nutzen.

4. Gaming-Anwendungen

EKS ist eine geeignete Wahl für die Ausführung von Gaming-Anwendungen, die eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit erfordern, um plötzliche Traffic-Spitzen bewältigen zu können. EKS kann zum Bereitstellen und Verwalten von Spielservern sowie zum Verwalten von Spielstatusdaten verwendet werden.

5. DevOps

EKS kann Teil einer DevOps-Pipeline sein und bietet eine Plattform für die kontinuierliche Bereitstellung und Auslieferung containerisierter Anwendungen. Mit EKS können Sie Ihre Anwendungen mithilfe von Kubernetes-Tools und AWS-Services schnell bereitstellen, aktualisieren und zurücksetzen.

EKS ist nur eine Komponente, die zur Sicherheit Ihres Unternehmens beiträgt. Erfahren Sie, wie die Plattform Singularity Cloud Security von SentinelOne Ihr Unternehmen vor sich ständig weiterentwickelnden Cyberangriffen schützen kann.


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Konkurrenten von Elastic Kubernetes Service (EKS)

Elastic Kubernetes Service (EKS) ist bei Unternehmen beliebt geworden, die containerisierte Anwendungen einfach verwalten und skalieren möchten. Wie jede Technologie hat auch EKS seine Konkurrenten. In diesem Abschnitt werden wir die wichtigsten Alternativen zu GKE und vergleichen ihre Funktionen, Vorteile und Nachteile, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

  • Azure Kubernetes Service (AKS) – Azure Kubernetes Service (AKS) ist ein weiterer führender GKE-Konkurrent. Esist ein verwalteter Kubernetes-Dienst, der auf Microsoft Azure läuft und Benutzern eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Plattform für die Container-Orchestrierung bietet. AKS verfügt über viele der gleichen Funktionen wie GKE, darunter automatische Skalierung, Selbstheilung und effiziente Ressourcennutzung. AKS wurde jedoch ausdrücklich für Azure-Benutzer entwickelt und ist möglicherweise nicht die beste Wahl für diejenigen, die andere Cloud-Anbieter nutzen.
  • Google Kubernetes Engine (GKE) – Google Kubernetes Engine (GKE) ist ein weiterer führender Konkurrent von AKS. Es handelt sich um einen verwalteten Kubernetes-Dienst, der auf der Google Cloud Platform (GCP) ausgeführt wird und Benutzern eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Plattform für die Container-Orchestrierung bietet. GKE verfügt über viele der gleichen Funktionen wie AKS, darunter automatische Skalierung, Selbstheilung und effiziente Ressourcennutzung. GKE wurde jedoch ausdrücklich für GCP-Nutzer entwickelt und ist möglicherweise nicht die beste Wahl für diejenigen, die andere Cloud-Anbieter nutzen.
  • Red Hat OpenShift – Red Hat OpenShift ist eine leistungsstarke und flexible Kubernetes-Plattform, die Benutzern eine Komplettlösung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Anwendungen bietet. OpenShift basiert auf Kubernetes und bietet viele zusätzliche Funktionen, darunter eine integrierte Container-Registry, eine CI/CD-Pipeline und vieles mehr. OpenShift ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die eine robustere und anpassungsfähigere Lösung als AKS benötigen.
  • Docker Enterprise – Docker Enterprise ist eine umfassende Containerplattform, die Benutzern eine Komplettlösung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Anwendungen bietet. Sie umfasst Docker Swarm, eine native Clustering- und Orchestrierungslösung, sowie Kubernetes, das als alternative Orchestrierungsplattform verwendet werden kann. Docker Enterprise ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die bereits Docker einsetzen und ihre containerbezogenen Workflows konsolidieren möchten.
  • Rancher – Rancher ist eine vollständige Container-Management-Plattform, die Benutzern eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Verwaltung und Bereitstellung von Containern über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bietet. Rancher bietet integrierte Unterstützung für Kubernetes und Docker Swarm und ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die eine flexiblere und skalierbarere Lösung als AKS benötigen.

Fazit

Elastic Kubernetes Service (EKS) ist ein vollständig verwalteter Kubernetes-Dienst, der auf AWS ausgeführt wird. EKS vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen, sodass Sie sich auf die Ausführung Ihrer Anwendungen konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.

EKS bietet mehrere Vorteile, darunter einen vollständig verwalteten Kubernetes-Dienst, hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz. EKS eignet sich für verschiedene Anwendungsfälle, darunter Webanwendungen, Microservices, maschinelles Lernen, Gaming-Anwendungen und DevOps.

EKS bietet zwar zahlreiche Vorteile für die Verwaltung containerisierter Anwendungen, doch sollte die Sicherheit für Unternehmen immer oberste Priorität haben. Angesichts der zunehmenden Häufigkeit und Schwere von Cyberangriffen kann eine Sicherheitslösung wie Singularity Cloud Unternehmen dabei helfen, sich vor modernen Bedrohungen zu schützen.

Singularity Cloud bietet fortschrittlichen Endpunktschutz und Echtzeit-Bedrohungsschutz und nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies hilft Unternehmen, Datenverstöße zu verhindern, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und die Einhaltung verschiedener Vorschriften und Standards sicherzustellen.

Durch die Integration von SentinelOne Cloud in ihre Kubernetes-Umgebungen können Unternehmen ihre containerisierten Anwendungen um eine zusätzliche Sicherheitsebene erweitern und sich vor Cyber-Bedrohungen schützen. Dadurch können Kunden sicher sein, dass ihre Anwendungen und Daten sicher und geschützt sind, sodass sie sich auf das Erreichen ihrer Geschäftsziele konzentrieren können, ohne sich um Cybersicherheitsprobleme sorgen zu müssen. Fordern Sie eine Demo an, um mehr zu erfahren.

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Häufig gestellte Fragen zu Elastic Kubernetes Service

Elastic Kubernetes Service (EKS) ist das vollständig verwaltete Kubernetes-Angebot von Amazon. Sie starten einen Cluster, und AWS übernimmt die Steuerungsebene – Master-Knoten, API-Server und etcd – über mehrere Verfügbarkeitszonen hinweg. Sie starten weiterhin Worker-Knoten in EC2 oder Fargate, müssen jedoch Kubernetes selbst nicht installieren oder patchen.

EKS bietet Ihnen Standard-Kubernetes-APIs und ermöglicht Ihnen die Ausführung von Pods, ohne sich mit der Orchestrierungsebene auseinandersetzen zu müssen.

Mit EKS erhalten Sie Kubernetes ohne den damit verbundenen Betriebsaufwand. AWS verwaltet hochverfügbare Steuerungsebenen, Patches und Upgrades, sodass Sie sich auf Ihre Anwendungen konzentrieren können. Es ist mit IAM für die Authentifizierung, VPC-Netzwerke, Load Balancer und CloudWatch-Protokollierung verbunden.

Cluster werden automatisch skaliert und erstrecken sich über mehrere Zonen, wodurch Ausfallsicherheit gewährleistet ist. Sie können auch AWS-Services nutzen – Fargate für serverlose Pods, ECR für die Speicherung von Images und KMS für Geheimnisse –, während Sie die vertrauten Kubernetes-Tools verwenden.

EKS ist ideal, wenn Sie containerisierte Workloads in großem Maßstab oder in hybriden Umgebungen ausführen müssen. Es eignet sich hervorragend für Microservices-Backends, Webanwendungen hinter Load Balancern und CI/CD-Pipelines. Auch maschinelles Lernen oder Inferenz auf GPU-fähigen Knoten ist möglich.

Sie können Batch-Jobs mit Spot-Instanzen automatisieren, um Kosten zu sparen, über EKS Anywhere vor Ort bereitstellen oder von selbstverwalteten Rechenzentren aus in die Cloud wechseln. EKS eignet sich für alle Workloads, die Kubernetes-Konsistenz erfordern.

Die Sicherung von EKS bedeutet, sowohl die Steuerungs- als auch die Datenebene zu schützen. Falsch konfigurierte IAM-Rollen oder zu weit gefasste Kubernetes-RBAC können Angreifern Angriffsflächen bieten. Öffentliche API-Endpunkte oder offene Worker-Knoten erhöhen das Risiko. Fehler in der Lieferkette von Container-Images können Malware einschleusen. Netzwerkrichtlinien müssen Namespaces isolieren.

Sie müssen das Betriebssystem der Knoten und die Kubernetes-Versionen regelmäßig patchen. Ohne ordnungsgemäße Protokollierung übersehen Sie verdächtige Pod-Ausführungen oder Privilegienerweiterungen. EKS folgt einem gemeinsamen Modell: AWS sichert die Steuerungsebene, Sie sind für den Rest verantwortlich.

SentinelOne Singularity Cloud Workload Security bietet Echtzeit-Schutz für EKS-Cluster auf Basis künstlicher Intelligenz. Sie stellen einen leichtgewichtigen Agenten als DaemonSet auf Worker-Knoten oder Fargate bereit. Dieser nutzt eBPF, um das Verhalten von Containern zu überwachen, Ransomware oder Cryptomining zu blockieren und Bedrohungen mit Maschinen-Geschwindigkeit zurückzudrängen.

Durch die Integration mit AWS Marketplace und der EKS-Steuerungsebene erhalten Sie eine einzige Konsole für EDR, CWPP und die Suche nach Bedrohungen in EC2-, ECS- und EKS-Workloads.

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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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