Sicherheitslecks in Amazon Machine Images
Wissenschaftler des Darmstädter Forschungszentrums CASED haben Sicherheitslecks in zahlreichen virtuellen Maschinen in der Amazon-Cloud entdeckt. Von 1100 untersuchten öffentlichen Amazon Machine Images (AMIs), auf denen Cloud-Dienste basieren, waren nach ihren Angaben rund 30 Prozent so verwundbar, dass Angreifer teilweise Webservices oder virtuelle Infrastrukturen hätten manipulieren oder übernehmen können.
Dank steigender Popularität, einfacher Benutzbarkeit und großen Preisvorteilen bieten immer mehr Firmen und private Nutzer zahlreiche Dienste in der Cloud an. Während Experten die Sicherheitsaspekte der Cloud-Infrastruktur bereits ausgiebig diskutieren, werden die Fehler beim Aufbau solcher Dienste häufig noch stark unterschätzt. Wie schwerwiegend die Folgen mangelnder Sorgfalt von Cloud-Kunden sein kann, zeigt eine aktuelle Untersuchung der Forschungsgruppe um Prof. Ahmad-Reza Sadeghi am Center for Advanced Security Research Darmstadt (CASED).
Bild: obs/Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT
Die Forscher des Fraunhofer SIT in Darmstadt und des System Security Labs der TU Darmstadt untersuchten Dienste, die von Kunden des Cloud-Anbieters Amazon Web Services (AWS) veröffentlicht wurden. Obwohl AWS auf ihren Webseiten ausführliche Sicherheitsempfehlungen geben, fanden die Forscher in mindestens einem Drittel der Fälle fehlerhafte Konfigurationen und sicherheitskritische Daten wie Passwörter, kryptographische Schlüssel und Zertifikate. Mit diesen Informationen können Angreifer etwa kriminelle virtuelle Infrastrukturen betreiben, Webdienste manipulieren oder Sicherheitsmechanismen wie Secure Shell (SSH) aushebeln.
Ursache ist der fahrlässige Umgang der Kunden mit AMIs. “Das Problem liegt klar auf Kundenseite und nicht bei den Amazon Web Services”, sagte Prof. Sadeghi. “Wir gehen davon aus, dass auch Kunden anderer Cloud-Anbieter sich und andere durch ihre Unwissenheit und Nachlässigkeit gefährden”. In Abstimmung mit dem Sicherheitsteam von Amazon Web Services wurden die betroffenen Kunden informiert. Zur Prüfung solcher Maschinen haben die Wissenschaftler einen Schwachstellenscanner entwickelt, der im Internet kostenlos heruntergeladen werden kann.
