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保護虛擬機、主機、Kubernetes 和云服務

云計算
第 48 屆 IT Press Tour 有機會與Sysdig的首席執行官Suresh Vasudevan會面。他們的使命是加速和保護云創新。
通過關注運行時的活動包來確定重要事項的優先級。

第 48 屆 IT Press Tour 有機會與Sysdig的首席執行官Suresh Vasudevan會面。他們的使命是加速和保護云創新。

Falco 是云原生威脅檢測的開源標準。它監視來自內核的系統事件,并支持主機、容器和 Fargate。基于 Falco 構建的工作負載安全解決方案包括 Microsoft Defender for Cloud、StackRox、Sumo Logic、Giant Swarm 等。

Sysdig 提供深度容器取證和故障排除。借助 Falco,他們通過識別軟件漏洞、運行時威脅、配置風險和合規性差距,提供從源到運行的云到容器的安全性。

云規模的安全挑戰

有四個關鍵的關注領域和要問的問題:

  1. 漏洞管理:如何在不壓倒開發人員的情況下減少漏洞積壓和管理風險?
  2. 身份和訪問管理:誰有權訪問哪些資源,實際使用了哪些權限?
  3. 配置管理:如何盤點云資源并確保配置安全合規?
  4. 威脅檢測和響應:哪些數據和上下文對于檢測和響應云中的異常和事件至關重要?

供應鏈安全合規

Sysdig 通過代碼提供供應鏈安全合規性,旨在運行和響應。

他們通過以下方式做到這一點:

  • 基礎架構即代碼驗證,用于防止漂移和阻止有風險的配置。
  • 使用 CI/CD 管道、注冊表和主機進行漏洞管理,并根據使用中的漏洞確定優先級。
  • CPSM 和云錯誤配置的配置管理,以及云庫存。
  • 針對 CIEM 最小權限和基于使用中權限的優先級的身份和訪問管理 (IAM) 。
  • 針對云和工作負載運行時安全的威脅檢測。
  • 事件響應捕獲詳細記錄以供取證并阻止惡意容器和進程。

運行時洞察力增強了左移安全性,從而可以在源頭上對使用中的暴露進行優先級修復。

威脅研究

Sysdig 將多層方法應用于威脅研究,包括客戶和高級威脅情報、公共存儲庫的主動掃描、漏洞研究、基于行為的檢測和基于機器學習(ML) 的檢測。

他們有十幾位威脅研究和 ML 專家研究不良行為者和活動。此外,他們還使用 Falco 支持的沙箱技術主動掃描公共存儲庫以查找容器鏡像注冊表、GitHub 和暗網。

他們使用自動化取證和大數據分析為數十個地區的所有主要云供應商創建了一個多云、容器原生蜜罐網絡,用于數百個暴露的應用程序。

他們不斷研究云原生技術的漏洞并提供負責任的披露。此外,一旦使用開箱即用的檢測規則識別出可疑行為,它們就會保護用戶。

機器學習最適合解決特定領域的檢測問題,例如比特幣礦工。他們目前正在使用機器學習以 99% 的精度早期檢測加密礦工。此外,進程活動遙測提供了準確檢測惡意行為所需的粒度級別。

優先考慮使用中的風險暴露

只有 15% 的漏洞在運行時被利用。通過使用使用中的風險暴露過濾器來監控漏洞、配置、權限和Kubernetes網絡連接,用戶可以識別最重要的風險。用戶不必在未使用軟件包時進行調查,因此每個漏洞可以節省 1.5 小時。

風險聚光燈通過識別少數構成實際風險的漏洞來消除噪音。這些是在運行時綁定到活動包的那些。這可將漏洞噪聲降低多達 95%。

客戶用例

雅虎日本擁有超過 40,000 個 Kubernetes 節點。他們使用 Sysdig 在其 CI/CD 管道和運行時環境中進行漏洞分析,并檢測和防止偏差并跟蹤合規性。

全球支付處理器使用AWS 和 GCP 云。他們使用 Sysdig 提供 Kubernetes 運行時安全以及基于用戶云活動日志的實時異常和威脅檢測。

Goldman Sachs擁有超過 140,000 個 Kubernetes 節點和數千個應用程序。他們使用 Sysdig 為 Linux VM 和容器提供端點檢測和響應,并提取關鍵運行時數據以提供威脅檢測和安全分析。

FINRA擁有超過 3,000 個 Fargate 任務和 EC2 主機。他們使用 Sysdig 對基于 Fargate 的應用程序進行管道和運行時圖像掃描以及威脅檢測和響應。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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