"Das Mondoo Agentic Vulnerability Patching mit Ansible, integriert in unsere GitHub-Umgebung, hebt unsere Infrastructure-as-Code-Strategie auf ein neues Niveau. Durch das kontinuierliche Scannen unserer Assets und die automatisierte Erstellung von Remediation-Pull-Requests können wir Schwachstellen nun ohne großen Aufwand beheben. Der Ansatz im Stil des ‚Renovate Bots‘ fügt sich nahtlos in unsere bestehenden Workflows ein und reduziert den Wartungsaufwand auf einen einzigen Klick."
Alexander Voss, DevOps Engineer bei Agido
Auch wenn Anbieter scheinbar identische Prozesse und Technologien beschreiben, gibt es unter der Oberfläche wichtige Unterschiede zwischen den Systemen. Mehrere Faktoren heben Mondoo von anderen Lösungen ab: (1) Datenqualität: Breite und Tiefe der Mondoo-Insights zur IT-Infrastruktur, (2) Vorgeprüft: Sämtlicher Remediation-Code ist von Menschen vorgeprüft, (3) Kontrollen: Granulare Ausnahmen, Scoping und verschiedene Stufen menschlicher Kontrolle, (4) Transparenz: Nutzung von Policy as Code und Open-Source-Technologien wie Ansible und Terraform, (5) Rollback: Die Remediation-Pipeline umfasst Versionierung und Rollback.
Die Vorteile sind sowohl operativ als auch strategisch: deutlich verkürzte MTTR, höhere Genauigkeit im Triage-Prozess, bessere Skalierbarkeit, 24/7-Betrieb, weniger Reibung zwischen Security- und IT-Teams sowie eine gestärkte Compliance-Position.
Der Wechsel zu Agentic Vulnerability Management ist ein schrittweiser Prozess. Beginnen Sie mit Systemen niedriger Priorität und gehen Sie anschließend zu spezifischen Use Cases mit menschlicher Aufsicht über. Überwachen Sie die Ergebnisse. Wenn alles wie vorgesehen funktioniert, erweitern Sie den Anwendungsbereich. Achten Sie darauf, dass das Agentic-System transparent ist und bei Bedarf ein Rollback ermöglicht.
Kein Problem. Mondoo übernimmt das komplette GitOps-Setup und erstellt den gesamten Ansible-, Terraform- und Intune-Code für Sie.
Kein Problem. Mondoo übernimmt das komplette GitOps- und Ansible-Setup. Vorkenntnisse in Ansible sind nicht erforderlich.
Wie bei allen Systemen ist es auch beim Einsatz von AI wichtig, eine sichere und transparente Architektur zu nutzen, umfassendes Logging zu aktivieren und Ereignisse zu überwachen. Indem die Berechtigungen von Agents auf das für ihre Aufgaben absolut Notwendige beschränkt werden, lassen sich Risiken auf ein Minimum reduzieren. Weitere Kontrollen, wie die Möglichkeit für Nutzer, Agentic-AI-Systeme bei Bedarf zu unterbrechen oder abzuschalten, sowie regelmäßige Audits der Agents und ihrer Aktionen, schaffen zusätzlich Vertrauen und Sicherheit.