La plupart des organisations abordent les correctifs cloud de la même manière qu’elles ont toujours corrigé : analysez les vulnérabilités, planifiez une fenêtre de maintenance, déployez des mises à jour, vérifiez les résultats. Le problème est que l’infrastructure cloud n’est pas encore assez longue pour que ce workflow fonctionne. Lorsque l’application de correctifs prend du retard dans les environnements cloud, la fenêtre d’exposition se développe rapidement et est souvent invisible.
Les groupes à mise à l’échelle automatique lancent des instances qui disparaissent avant l’exécution de votre analyse hebdomadaire. Les conteneurs sont remplacés, pas corrigés. Le modèle de responsabilité partagée signifie que votre fournisseur de cloud gère certaines couches tandis que vous en gérez d’autres, et que les limites ne sont pas toujours évidentes. Ces différences structurelles brisent les hypothèses dont dépend la gestion traditionnelle des correctifs.
Cette publication cartographie où ces hypothèses échouent et ce qu’il faut faire pour y remédier, des limites de propriété et de remédiation des conteneurs à l’auditabilité de conformité et aux mesures du programme.
Pourquoi les environnements cloud brisent les hypothèses traditionnelles de gestion des correctifs
Dans les environnements cloud, les actifs sont dynamiques, la propriété est partagée avec les fournisseurs et les workflows d’analyse et de correction conçus pour l’infrastructure sur site manquent souvent entièrement les charges de travail.
La gestion traditionnelle des correctifs suppose quelques éléments qui ne se trouvent pas dans les environnements cloud. Il suppose que les actifs sont persistants, que vous contrôlez la pile complète et qu’un cycle de correctifs hebdomadaire ou mensuel peut tout atteindre.
L’application de correctifs à l’infrastructure cloud remet en question chacune de ces hypothèses, et sans programme structuré de gestion des vulnérabilités , les lacunes qui en résultent peuvent rendre les organisations vulnérables aux cyberattaques pendant des semaines ou des mois.
Dans un centre de données conventionnel, un serveur existe jusqu’à ce que quelqu’un le désactive. Vous pouvez l’analyser, planifier une fenêtre de maintenance, déployer un correctif et vérifier le résultat. L’actif reste en place.
Les charges de travail cloud se comportent différemment. Un groupe à mise à l’échelle automatique peut lancer 50 instances pendant le trafic de pointe et les terminer une heure plus tard. Un microservice conteneurisé peut s’exécuter pendant secondes avant d’être remplacé.
Cette éphémère crée un problème de synchronisation.
Si votre processus de gestion des correctifs s’exécute à une cadence hebdomadaire, il manquera des charges de travail qui n’existent pas pendant une semaine complète. Si votre inventaire d’actifs est actualisé quotidiennement, il ne capturera pas les instances qui ont vécu et sont mortes entre les analyses.
Le modèle de propriété ajoute également une autre couche de complexité. Dans les environnements sur site, votre équipe contrôle tout, du matériel physique au code d’application. Dans le cloud, cette pile est partagée entre vous et votre fournisseur. Les limites varient selon le type de service, et elles ne sont pas toujours évidentes.
Ces différences structurelles ne signifient pas que l’application de correctifs sur le cloud est impossible. Cela signifie que les hypothèses, les outils et les workflows qui fonctionnaient sur site ne se traduisent souvent pas directement. Les sections qui suivent décomposent où ces hypothèses échouent et ce qu’il faut faire pour y remédier.
Le modèle de responsabilité partagée et ce que votre organisation possède réellement
Tous les principaux fournisseurs de cloud fonctionnent selon un modèle de responsabilité partagée. Le fournisseur sécurise l’infrastructure et le client sécurise ce qui s’exécute dessus. La répartition exacte dépend du type de service, et pour les organisations travaillant avec des fournisseurs de services gérés, il est tout aussi essentiel de comprendre où les obligations du fournisseur se terminent et où vous commencez.
Pour l’infrastructure en tant que service (IaaS), comme les instances AWS EC2 ou les machines virtuelles Microsoft Azure, le fournisseur gère le centre de données physique, l’hyperviseur et la structure réseau.
Votre organisation gère le système d’exploitation, le middleware, les applications et les données. Cela signifie que les correctifs du système d’exploitation, les mises à jour pour les applications tierces et le renforcement de la configuration sont de votre responsabilité.
Pour Platform as a Service (PaaS), comme Azure App Service ou AWS Elastic Beanstalk, le fournisseur en assume plus. Ils gèrent généralement le système d’exploitation et l’environnement d’exécution. Vous êtes toujours responsable de votre code d’application et de toutes les dépendances que vous déployez.
Dans les services PaaS gérés, les fournisseurs peuvent corriger le système d’exploitation sous-jacent ou l’exécution selon leurs propres calendriers, parfois avec un contrôle limité du client sur le calendrier. Les organisations restent responsables de la compatibilité des applications, de la gestion des dépendances et de la confirmation que les correctifs axés sur les fournisseurs n’introduisent pas de régressions.
Pour le logiciel en tant que service (SaaS), le fournisseur gère presque tout. Votre responsabilité se limite aux données, aux contrôles d’accès et aux paramètres de configuration.
| Modèle de service | Responsabilité du fournisseur | Responsabilité du client |
|---|---|---|
| IaaS | Infrastructure physique, hyperviseur, réseau | Système d’exploitation, middleware, applications, données |
| PaaS | Infrastructure plus système d’exploitation et durée d’exécution | Code d’application, dépendances, données |
| SaaS | Pile complète | Données, contrôles d’accès, configuration |
Le défi est que de nombreuses organisations gèrent un mélange des trois. Une seule application peut utiliser des machines virtuelles IaaS pour les composants existants, des services PaaS pour les API et des outils SaaS pour la surveillance. Chaque couche a des obligations d’application de correctifs différentes, et aucun outil unique du fournisseur de cloud ne les couvre toutes.
C’est là qu’émergent les lacunes. Les équipes supposent que le fournisseur applique des correctifs lorsqu’il ne l’est pas. Ou ils corrigent le système d’exploitation et manquent une bibliothèque vulnérable dans la couche applicative. Le modèle de responsabilité partagée n’est pas un problème ponctuel à résoudre. Il s’agit d’une limite que vous mappez en continu à mesure que votre empreinte cloud change. La mauvaise lecture de cette limite est l’une des sources les plus fréquentes de défaillances de sécurité du cloud.
Une fois que vous savez ce que vous possédez, la question suivante est la manière dont vous le corrigez réellement. Cela dépend si vous travaillez avec des instances traditionnelles ou des charges de travail conteneurisées.
Deux paradigmes d’application de correctifs : mises à jour sur place et remédiation basée sur l’image
Les environnements cloud prennent en charge deux approches fondamentalement différentes de l’application de correctifs. Le bon choix dépend de votre architecture de charge de travail.
Correctif sur place pour les instances persistantes
Pour les machines virtuelles et les instances de longue durée, l’application de correctifs sur site fonctionne comme sur site. Vous identifiez les systèmes vulnérables, déployez des correctifs pendant une fenêtre de maintenance, redémarrez si nécessaire et vérifiez la mise à jour de sécurité. L’instance persiste avant et après le correctif.
Cette approche s’adapte aux charges de travail qui s’exécutent en continu : serveurs de base de données, hôtes d’applications ou systèmes existants qui n’ont pas été conteneurisés. L’outillage est familier. Le défi est l’évolutivité et la coordination. Lorsque les instances couvrent plusieurs comptes cloud ou régions, la planification des créneaux de maintenance est très importante, et tout délai de glissement crée un risque d’arrêt pour les services critiques pour l’entreprise.
Remédiation basée sur l’image pour les conteneurs et l’infrastructure immuable
Les conteneurs ne sont pas corrigés en place. Un conteneur en cours d’exécution est traité comme immuable. Si une vulnérabilité existe dans l’image du conteneur, vous la corrigez en reconstruisant l’image avec des dépendances mises à jour et en la redéployant.
Cela déplace les correctifs restants dans le pipeline CI/CD. Votre équipe de sécurité identifie une image ou une bibliothèque de base vulnérable. Votre équipe de développement met à jour le Dockerfile ou la configuration de build. Le pipeline crée une nouvelle image, la pousse vers le registre et des outils d’orchestration tels que Kubernetes déploient les conteneurs mis à jour.
L’avantage est la cohérence : chaque instance exécute la même image corrigée.
Le compromis est la coordination : l’application de correctifs implique désormais des développeurs, pas seulement des opérations, et nécessite une intégration à vos outils de construction et de déploiement, pas seulement à votre plateforme de gestion des correctifs.
Dans la pratique, les équipes peuvent occasionnellement modifier un conteneur en cours pour le débogage d’urgence ou l’atténuation à court terme, mais cela n’est pas considéré comme une stratégie de correction durable ou vérifiable et doit être réconcilié dans le pipeline d’images.
Conseil : analysez les images de conteneur dans votre registre avant le déploiement, pas seulement en production. Tester les correctifs et les mises à jour d’images dans un environnement de préproduction avant de les promouvoir en production réduit l’urgence de la remédiation, minimise le risque de régressions et simplifie la restauration en cas de problèmes.
Les services PaaS nécessitent souvent une planification des réponses plutôt qu’une exécution directe des correctifs, car les clients peuvent avoir besoin de valider le comportement des applications après les mises à jour initiées par le fournisseur plutôt que de déployer eux-mêmes des correctifs.
De nombreuses organisations exécutent les deux paradigmes simultanément. Les machines virtuelles hébergent des charges de travail à état tandis que les conteneurs gèrent des microservices sans état. Votre approche de gestion des correctifs sera différente pour chacun, avec différents workflows, différents propriétaires et différentes méthodes de vérification.
Maintenir la visibilité des correctifs sur les charges de travail éphémères et à mise à l’échelle automatique
Les inventaires d’actifs traditionnels supposent que les endpoints persistent suffisamment longtemps pour être découverts, analysés et suivis. Les charges de travail cloud ne coopèrent souvent pas.
Un groupe à mise à l’échelle automatique peut lancer des instances en réponse aux pics de trafic et les mettre fin lorsque la demande baisse. Un déploiement Kubernetes peut remplacer les pods toutes les quelques heures dans le cadre du fonctionnement normal. Une fonction sans serveur peut s’exécuter pendant des millisecondes. Aucun de ces éléments ne rentre parfaitement dans une analyse hebdomadaire des actifs.
Cela crée deux problèmes connexes. Vous ne pouvez pas corriger ce que vous ne voyez pas, et les correctifs manquants sur les charges de travail éphémères sont particulièrement dangereux car ils peuvent ne jamais être détectés avant que l’instance ne soit terminée et remplacée par une autre copie vulnérable. Et vous ne pouvez pas prouver la conformité des actifs qui n’existent plus lorsque l’auditeur le demande.
Plusieurs approches aident à traiter la visibilité éphémère :
- Balise au lancement : utilisez le balisage et les métadonnées natifs du cloud pour capturer les informations pertinentes pour les correctifs lorsque les instances démarrent. Les étiquettes peuvent indiquer la version de l’image de base, la date du dernier correctif ou le statut de conformité au moment de la création.
- Vérification de quart gauche : pour les charges de travail conteneurisées, vérifiez le statut du correctif dans l’image avant le déploiement plutôt que dans le conteneur en cours d’exécution. Si l’image est propre, les conteneurs lancés à partir de celle-ci héritent généralement de ce statut au moment du déploiement.
- Utilisez l’inventaire en temps réel : des analyses périodiques manquent des actifs à court terme. La découverte en temps réel permet de réduire les angles morts en capturant ce qui est en cours d’exécution, même si ces actifs n’existeront pas lors de la prochaine analyse planifiée.
- Enregistrer les événements du cycle de vie : les fournisseurs de cloud émettent des événements lorsque les instances se lancent et se terminent. La capture de ces événements crée une piste d’audit même pour les actifs qui n’existent plus.
L’objectif n’est pas de corriger chaque instance éphémère individuellement. Il s’agit de s’assurer que les images, les modèles et les configurations à partir desquels ces instances sont lancées sont déjà corrigés. Si votre image AMI dorée ou de conteneur de base est actuelle, les instances lancées à partir de celle-ci héritent de cette posture de sécurité. Votre posture de conformité reflète ensuite l’état de ces artefacts sources, et non les instances transitoires s’exécutant à un moment donné.
La visibilité est un problème technique, mais c’est également un problème organisationnel. Qui est responsable de la correction des charges de travail cloud lorsque trois équipes différentes touchent la même application ?
Gouvernance et propriété : alignement de la sécurité, des opérations informatiques et du DevOps
L’application de correctifs cloud expose les lacunes de coordination que les environnements sur site ont tendance à cacher. Dans un datacenter traditionnel, les opérations informatiques sont responsables de l’application des correctifs de bout en bout. Dans le cloud, cette propriété fragmente la sécurité, les opérations informatiques et DevOps. Les équipes informatiques qui contrôlaient autrefois l’ensemble du cycle de vie des correctifs le partagent désormais, et les points de transfert entre elles sont là où la remédiation cale.
Les équipes de sécurité identifient les vulnérabilités en suivant les CVE pertinents et en définissant des délais de remédiation. Les opérations informatiques gèrent l’infrastructure et les créneaux de maintenance. Les équipes DevOps contrôlent le pipeline CI/CD et les images de conteneur. L’ingénierie de plateforme peut posséder les clusters Kubernetes. Chaque groupe a différents outils, différentes priorités et différentes définitions de « terminé ». Sans coordination, les efforts de correction calment aux points de transfert entre ces équipes plutôt que de passer sans heurts de l’identification à la remédiation.
Cette fragmentation crée des frictions. La sécurité signale une vulnérabilité critique. Les opérations informatiques affirment qu’il s’agit d’un problème de conteneur, et non de leur responsabilité. DevOps dit qu’ils y remédieront lors du prochain sprint. Pendant ce temps, la vulnérabilité n’est pas corrigée.
« Il y a dix ans, les violations dues à une mauvaise configuration du cloud n’étaient même pas une menace catégorisée. Aujourd’hui, le cloud et les données qu’il contient sont une cible principale. »Rapport sur le coût d’une violation de données 2025 d’IBM
Définir des limites de propriété claires
Commencez par cartographier qui est propriétaire de quoi. Pour chaque type de charge de travail, documentez qui identifie les vulnérabilités de sécurité, qui approuve la remédiation, qui exécute la mise à jour du correctif ou de l’image et qui vérifie la correction.
Ce mappage sera différent pour les machines virtuelles par rapport aux conteneurs par rapport aux services PaaS. C’est attendu. L’objectif est la clarté, et non l’uniformité. Une fois la propriété établie, documentez-la officiellement dans vos politiques de gestion des correctifs afin que les attentes soient cohérentes entre les équipes et puissent être référencées lors des audits ou des examens d’incident.
Intégration à la gestion des modifications existante
Les correctifs cloud bénéficient toujours de la gouvernance. Les correctifs qui contournent la gestion des modifications créent des risques, même s’ils corrigent les vulnérabilités. L’intégration des workflows de correctifs cloud aux processus existants de gestion des services informatiques (ITSM) permet de maintenir la supervision.
Les équipes n’ont pas besoin d’utiliser les mêmes outils, mais elles bénéficient du partage des mêmes données. Une vue unifiée de l’état des actifs, de l’état des vulnérabilités et de l’historique des correctifs réduit le pointage des doigts et accélère la remédiation.
Auditabilité de la conformité lorsque votre infrastructure change quotidiennement
Les auditeurs attendent des preuves : ce qui a été corrigé, quand et sur quels systèmes. Dans des environnements statiques suffisamment difficiles. Les environnements cloud rendent les choses plus difficiles. L’instance qui était vulnérable mardi dernier pourrait ne pas exister aujourd’hui.
L’instance qui était vulnérable la semaine dernière pourrait ne pas exister aujourd’hui. Le conteneur qui s’est exécuté pendant la période d’audit a été remplacé trois fois. Le groupe de mise à l’échelle automatique qui a géré le trafic de pointe est revenu à zéro.
Créer une piste d’audit pour l’infrastructure dynamique
Plusieurs pratiques aident à maintenir la vérifiabilité dans des environnements dynamiques :
- État de capture au déploiement : enregistrez le niveau de correctif, la version de l’image et le statut de conformité lors du lancement des charges de travail. Cela crée un enregistrement ponctuel même si la charge de travail est ultérieurement résiliée.
- Conserver les journaux de cycle de vie : les fournisseurs de cloud enregistrent la création, la résiliation et les modifications de configuration des instances. Conservez ces journaux pendant votre période de conservation de conformité.
- Utiliser des artefacts immuables : les images de conteneur dans un registre sont immuables. Si vous pouvez prouver que l’image a été analysée et corrigée avant le déploiement, vous pouvez démontrer la conformité de chaque conteneur lancé à partir de celui-ci.
- Intégration à SIEM et CMDB : intégrez les données des actifs cloud dans votre base de données de gestion des systèmes et des configurations (CMDB) de gestion des événements et des informations de sécurité (SIEM). Cela crée un enregistrement centralisé qui persiste au-delà de la durée de vie des actifs individuels.
| Exigence d’audit | Approche de l’environnement statique | Approche de l’environnement cloud |
|---|---|---|
| Inventaire des actifs | Analyse périodique | Découverte en temps réel avec journalisation du cycle de vie |
| Historique des correctifs | Enregistrements par endpoint | Enregistrements au niveau de l’image plus journaux de déploiement |
| Preuves de conformité | Rapports ponctuels | Capture d’état continue au lancement |
| Rétention | Basé sur les endpoints | Artefact et basé sur les journaux |
Le passage du suivi des endpoints individuels au suivi des artefacts et des configurations qui les définissent. De nombreux cadres d’audit ont été conçus pour l’infrastructure statique et peuvent toujours s’attendre à des preuves centrées sur les endpoints. Les organisations doivent souvent traduire les contrôles au niveau des artefacts et des pipelines en récits et rapports conviviaux pour les auditeurs, même lorsque l’infrastructure sous-jacente est entièrement dynamique.
Si vos images de base, modèles de lancement et pipelines de déploiement sont alignés sur vos exigences de conformité, les charges de travail qu’ils produisent sont généralement mieux positionnées pour soutenir ces efforts. Cela n’élimine pas la nécessité d’une préparation d’audit continue, mais réduit le volume de rapprochement manuel requis.
Mesurer la maturité du programme de gestion des correctifs cloud
Les mesures vous indiquent si votre programme fonctionne. Sans eux, vous devinez. Commencez par établir une base de référence, un instantané ponctuel de votre conformité actuelle aux correctifs, de votre couverture et du temps moyen de correction, afin d’avoir un point de référence pour mesurer l’amélioration. Les mesures appropriées pour la gestion des correctifs cloud diffèrent légèrement des environnements traditionnels, car la population d’actifs est dynamique.
Bien que les environnements cloud puissent permettre une remédiation plus rapide, la vitesse réelle des correctifs dépend de la maturité du workflow, de la clarté de la propriété et de la discipline de gestion des images plutôt que de l’infrastructure seule. Les mesures aident à distinguer la vitesse perçue et les performances durables et reproductibles.
Indicateurs de base pour l’application de correctifs sur le cloud
- Délai moyen d’application des correctifs (MTTP) par gravité : délai entre la divulgation des vulnérabilités et la remédiation confirmée. Suivez séparément les résultats critiques, élevés et moyens pour comprendre si vos délais de réponse répondent aux SLA internes ou aux attentes du cadre réglementaire .
- Taux de conformité des correctifs par classe d’actifs : quel pourcentage de vos machines virtuelles, conteneurs et services PaaS sont à jour ? Décomposez cela par type de charge de travail. Un taux de conformité de 95 % pour les machines virtuelles signifie peu si vos conteneurs sont à 60 %. Le suivi de la conformité par classe d’actifs vous aide également à évaluer si vos workflows d’application de correctifs évoluent à mesure que votre empreinte cloud augmente ou se diversifie.
- Devise de l’image : pour les charges de travail conteneurisées, suivez le nombre de conteneurs en cours d’exécution qui utilisent des images plus anciennes qu’un seuil défini. Les images obsolètes contiennent souvent des vulnérabilités non corrigées.
- Respect du SLA pour les vulnérabilités critiques : respectez-vous vos délais internes ou réglementaires pour les correctifs critiques ? Suivez les exceptions et les causes profondes.
- Taux de couverture : quel pourcentage de vos actifs cloud est réellement géré par votre processus de gestion des correctifs ? Les actifs non gérés représentent des angles morts.
Ces mesures servent différents publics.
Le respect des MTTP et SLA est important pour le leadership en matière de sécurité. Les taux de conformité sont importants pour les auditeurs. Les taux de couverture comptent pour les équipes opérationnelles qui tentent de combler les lacunes.
Examinez régulièrement les mesures. Un seul instantané vous indique où vous vous trouvez. Les tendances vous indiquent si vous vous améliorez.
Le rôle de l’automatisation dans la gestion des correctifs cloud
À mesure que les organisations développent leurs pratiques de correctifs cloud, des workflows de correctifs automatisés sélectifs peuvent aider à faire évoluer la remédiation sans sacrifier le contrôle.
L’automatisation peut rationaliser des tâches telles que la création de tickets, le suivi des approbations et la documentation des résultats, en particulier dans les environnements où les populations d’actifs et les volumes de correctifs changent rapidement.
Cependant, l’automatisation n’est pas une fonctionnalité inhérente aux correctifs cloud. Utilisée sans gouvernance, elle peut réduire le temps moyen de remédiation tout en augmentant le risque opérationnel, renforçant ainsi la nécessité d’une propriété clairement définie, de workflows d’approbation et de validation avant que l’automatisation ne soit étendue.
Comment Tanium aide à la gestion des correctifs cloud d’entreprise
Une gestion efficace des correctifs cloud commence par savoir ce qui est réellement en cours d’exécution, et non ce que votre dernière analyse a rapporté. Dans les environnements cloud et hybrides, les machines virtuelles sont fréquemment créées, modifiées et retirées. S’appuyer sur des données d’inventaire obsolètes dans ce contexte signifie que les systèmes vulnérables passent inaperçus ou non corrigés.
Tanium prend en charge les charges de travail cloud en fournissant une visibilité en temps réel sur l’applicabilité, le statut et le déploiement des correctifs sur les endpoints hébergés dans le cloud et hybrides, y compris les systèmes Windows, Linux et macOS. Cela permet aux équipes d’évaluer la préparation actuelle aux correctifs, de suivre la progression du déploiement et de confirmer les résultats de l’installation, y compris les exigences de redémarrage, en fonction de l’état en temps réel des endpoints plutôt que des cycles de reporting périodiques.
Au-delà du déploiement, Tanium étend les workflows d’application de correctifs pour inclure la validation et la collecte de preuves. En reliant l’identification des vulnérabilités aux actions de remédiation et à la confirmation post-déploiement au sein d’un workflow opérationnel unique, les équipes peuvent mieux gérer les correctifs dans les environnements cloud dynamiques, réduire les frictions de transfert entre la sécurité et les opérations, et maintenir une supervision cohérente à mesure que l’infrastructure évolue entre les régions et les plateformes.
Tanium prend en charge l’ensemble du cycle d’application des correctifs en le centralisant dans un workflow opérationnel unique, de l’évaluation au déploiement, en passant par la vérification post-déploiement :
- Informations en temps réel sur les endpoints : informations actuelles sur l’état des correctifs sur Windows, Linux et macOS sans dépendre uniquement d’analyses périodiques ou de données d’inventaire obsolètes.
- Déploiement progressif basé sur l’anneau : déploiements progressifs qui commencent petit, valident les résultats et évoluent lorsque les critères de réussite sont satisfaits, avec des endpoints critiques corrigés ultérieurement pour réduire le risque opérationnel.
- Manuels d’automatisation gouvernés : une automatisation à faible code et sans code qui maintient les opérateurs au courant, avec une autorisation au niveau des étapes et une surveillance en temps réel de l’exécution du manuel.
- Validation en boucle fermée : vérification post-déploiement du statut des correctifs, détection des exceptions et mises à jour du tableau de bord en temps réel sur les endpoints gérés.
- Hiérarchisation basée sur les menaces : possibilité de prendre en compte les informations externes sur les menaces dans la hiérarchisation des correctifs pour aider à concentrer la remédiation sur les vulnérabilités activement exploitées dans la nature.
- Évaluation intégrée des vulnérabilités : Tanium Comply connecte l’identification des vulnérabilités à l’action de remédiation au sein de la même plateforme, avec des mises à jour quotidiennes de la bibliothèque de contenus.
- Rapports de conformité : évaluations compatibles SCAP conçues pour prendre en charge les programmes de conformité PCI, HIPAA et SOX, dans le cadre d’un cadre de conformité plus large.
- Planification de la fenêtre de maintenance : workflows de planification et d’approbation des correctifs qui s’alignent sur les processus de gestion des modifications existants pour minimiser l’impact commercial.
- Intégration ITSM et CMDB : données d’actifs en temps réel fournies dans ServiceNow et d’autres outils, avec des workflows de correctifs connectés aux systèmes de billetterie et d’approbation existants.
Ensemble, ces capacités sont destinées à aider les organisations à réduire les angles morts liés aux correctifs, à coordonner la remédiation entre les équipes et à maintenir des preuves prêtes pour l’audit à mesure que les environnements évoluent et changent.
Comment Tanium Cloud Workloads connecte la visibilité de la posture au niveau de l’image au contexte du conteneur d’exécution
Cette courte vidéo d’aperçu fournit un aperçu de haut niveau de la manière dont Tanium Cloud Workloads met en évidence les vulnérabilités du registre d’images, analyse les conteneurs en cours d’exécution et applique les politiques d’exécution de Kubernetes pour aider les équipes à mieux comprendre l’exposition dans les environnements conteneurisés dynamiques.
FAQ sur la gestion des correctifs cloud
Le correctif cloud introduit des questions opérationnelles qui n’ont pas toujours des réponses évidentes.
Vous trouverez ci-dessous les questions courantes que les équipes d’entreprise posent lorsqu’elles étendent leurs programmes de gestion des correctifs aux environnements cloud.
Comment puis-je corriger les charges de travail qui évoluent automatiquement tout au long de la journée ?
Vous ne corrigez pas les instances individuelles dans les groupes à mise à l’échelle automatique. Au lieu de cela, vous corrigez le modèle de lancement ou l’AMI que le groupe utilise. Lorsque de nouvelles instances démarrent, elles se lancent à partir de l’image mise à jour. Les instances existantes peuvent être supprimées par cycle via un remplacement continu.
Quelle est la différence entre appliquer des correctifs à une machine virtuelle et appliquer des correctifs à un conteneur ?
Les machines virtuelles reçoivent des correctifs sur place comme les serveurs traditionnels. Les conteneurs sont immuables. Vous reconstruisez l’image du conteneur avec des dépendances mises à jour et vous redéployez. Le conteneur en cours d’exécution est remplacé, non modifié.
Qui est propriétaire des correctifs cloud lorsque plusieurs équipes touchent la même charge de travail ?
La propriété varie selon l’organisation, mais la clarté est plus importante que l’uniformité. Mappez chaque type de charge de travail à des propriétaires spécifiques pour l’identification des vulnérabilités, l’approbation des mesures correctives, l’exécution et la vérification. Documentez ces limites et examinez-les à mesure que votre empreinte cloud évolue.
Comment prouver la conformité des correctifs pour les actifs qui n’existent plus ?
Capturez l’état de conformité au moment du déploiement. Utilisez le balisage, la journalisation du cycle de vie et les artefacts immuables tels que les images de conteneur pour créer des enregistrements qui persistent au-delà de la durée de vie des actifs individuels. Intégrez ces données à votre SIEM et CMDB pour une conservation centralisée.
Puis-je utiliser mes outils de gestion des correctifs existants dans le cloud ?
Un logiciel traditionnel de gestion des correctifs a été conçu pour les environnements sur site, de sorte que la compatibilité avec les charges de travail cloud varie considérablement. Cela dépend de l’outil spécifique et du type de charge de travail. De nombreux outils traditionnels prennent en charge les machines virtuelles hébergées dans le cloud. Moins de conteneurs de gestion ou de services PaaS nativement. Évaluez si votre solution actuelle de gestion des correctifs offre une visibilité en temps réel, prend en charge vos fournisseurs de cloud et s’intègre à votre pipeline CI/CD.
Ressources supplémentaires pour l’application de correctifs
Explorez les conseils d’application de correctifs par plateforme, type de charge de travail ou domaine de processus :
- Gestion des correctifs Windows pour les ordinateurs de bureau et les serveurs d’entreprise
- Gestion des correctifs Linux sur les distributions et les instances hébergées dans le cloud
- Gestion des correctifs tiers pour les navigateurs, les outils et les applications commerciales
- Correctifs de sécurité et comment ils réduisent les chemins d’exploitation connus
- Correctifs logiciels expliqués : mises à jour, correctifs et versionnage
- Gestion des correctifs Mac dans les environnements informatiques d’entreprise
- Gestion des correctifs de serveur pour l’infrastructure sur site et cloud
- Conception et gouvernance de la politique de gestion des correctifs
- Meilleures pratiques de gestion des correctifs pour une mise à l’échelle sécurisée
La gestion des correctifs cloud n’est pas une extension mineure de ce que vous faites déjà. Il s’agit d’un modèle opérationnel différent avec différentes hypothèses, différentes limites de propriété et différentes méthodes de vérification. Les organisations qui font les choses correctement le traitent comme une refonte de programme, à partir de ce qu’elles peuvent réellement voir, qui est réellement propriétaire de chaque charge de travail et de la preuve dont elles auront besoin lorsqu’un auditeur le demande.
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