Kas ir mākoņa drošība?

Efektīva mākoņa drošības stratēģija, kas bieži ietver mākoņa lietojumprogrammu aizsardzības platformu (CNAPP), nodrošina spēcīgu aizsardzību sensitīviem datiem, lietojumprogrammām un infrastruktūrai, lai organizācijas varētu droši lietot mākoņdatošanas mērogojamību, elastību un efektivitāti, vienlaikus mazinot riskus un nodrošinot atbilstību.

Mākoņa drošības ieviešanas priekšrocības ir šādas:

Izmaksu efektivitāte. Samazinot lokālās drošības infrastruktūras nepieciešamību un iespējojot automatizētu draudu noteikšanu, mākoņa drošība samazina darbības izmaksas, vienlaikus maksimizējot efektivitāti.

Uzlabota sadarbība. Drošas piekļuves vadīklas un šifrēti saziņas kanāli veicina nevainojamu sadarbību starp komandām neatkarīgi no atrašanās vietas.

Drošāka izstrāde. Mākoņa drošība novērš ievainojamības, nepareizas konfigurācijas un noslēpumus kodā, vienlaikus nodrošinot programmatūras piegādes ķēdi visā izstrādes dzīves ciklā.

Samazināts risks. Proaktīva pārraudzība un automatizēta riska pārvaldība samazina potenciālos uzbrukumu tvērumus un uzlabo vispārējo drošības stāvokli.

Uzlabota datu aizsardzība. Uzlabotas šifrēšanas un piekļuves vadīklas palīdz aizsargāt sensitīvus datus pret nesankcionētu piekļuvi un pārkāpumiem.

Ātrāka draudu koriģēšana. Automatizēti noteikšanas un reaģēšanas mehānismi organizācijām ļauj identificēt un koriģēt apdraudējumus reāllaikā, samazinot potenciālo ietekmi.

Uzlabotā draudu noteikšana un reaģēšana. Mākslīgā intelekta nodrošināta draudu informācija palīdz organizācijām atklāt un mazināt sarežģītus uzbrukumus, piemēram, nulles dienas ievainojamību un izspiedējprogrammatūru.

Redzamība sensitīvos datos. Mākoņa drošība sniedz padziļinātu ieskatu par sensitīvo datu atrašanās vietām, piekļuves shēmām un iespējamiem ekspozīcijas riskiem labākai pārvaldībai.

Mākoņa drošība ir svarīga, lai aizsargātu sensitīvus datus un lietojumprogrammas, kas tiek viesotas mākoņvidēs. Tā kā uzņēmumi arvien vairāk paļaujas uz mākoņu risinājumiem glabāšanai, apstrādei un sadarbībai, tie saskaras ar riskiem, piemēram, nesankcionētu piekļuvi, datu drošības pārkāpumiem, datu noplūdēm un kiberuzbrukumiem.

Efektīva mākoņu drošība ietver pasākumus, piemēram, šifrēšanu, piekļuves vadīklas un reāllaika draudu noteikšanu un reaģēšanu, lai palīdzētu aizsargāt sensitīvu informāciju un saglabātu kritisko lietojumprogrammu integritāti. Būtiski ir arī visaptveroši risinājumi, kas aizsargā vairākmākoņu vides.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par svarīgu rīku mākoņu drošībā. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts nosaka draudus un reaģē uz tiem reāllaikā, samazinot datu drošības pārkāpumu risku. Tas arī uzlabo draudu informāciju, analizējot lielu datu apjomu, lai noteiktu shēmas un anomālijas, kuras varētu palaist garām tradicionālie drošības pasākumi.

Robusta mākoņu drošība palīdz uzņēmumiem uzlabot redzamību savās vidēs un izvairīties no traucējumiem vai ātri atgūties no tiem, palīdzot samazināt dīkstāvi un saglabāt nepārtrauktu piekļuvi kritiskajām sistēmām un datiem. Šī noturība ir būtiski svarīga, lai uzturētu klientu uzticību un gūtu ilgtermiņa panākumus.

Mākoņa drošība tiek virzīta, iepriekš ieviešot drošību, izmantojot proaktīvu pieeju, lai pastāvīgi samazinātu riskus, un ātrāk veiktu koriģēšanu, izmantojot vienotu drošību.

Mākoņa drošība ir atkarīga no rīku un tehnoloģiju komplekta, kas paredzēts resursu aizsardzībai. Tie ietver ugunsmūrus tīkla aizsardzībai, šifrēšanu, lai aizsargātu pārsūtāmos datus un neaktīvos datus, un identitāšu un piekļuves pārvaldības (IAM) sistēmas, lai kontrolētu lietotāju atļaujas. Ielaušanās atklāšanas un novēršanas sistēmas (IDPS) pārrauga, vai mākoņvidē nav aizdomīgu darbību, bet galapunkta drošība veic pārbaudes, lai pārliecinātos, vai ierīces, kas piekļūst mākonim, ir drošas.

Cita pieeja ietver ģeneratīvā mākslīgā intelekta mākonī izvietotu lietojumprogrammu aizsardzības platformu (CNAPP). CNAPP darbojas kā vienots komandu centrs, kur vairāki mākoņu drošības risinājumi tiek apvienoti zem viena lietussarga. Tie ietver mākoņa drošības stāvokļa pārvaldību (CSPM), vairāku konveijeru DevOps drošību, mākoņu darba slodzes aizsardzības platformas (CWPP), mākoņu atklāšanu un reaģēšanu (CDR), mākoņu infrastruktūras pilnvaru pārvaldību (CIEM) un mākoņpakalpojumu tīkla drošību (CSNS). CNAPP nosaka un novērš ievainojamības visā programmatūras dzīves ciklā, nodrošinot stabilu drošību pret mainīgajiem apdraudējumiem. CNAPP izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai nodrošinātu reāllaika ieskatus, automatizētu draudu noteikšanu un proaktīvu risku pārvaldību, samazinot uzbrukumu tvērumu un uzlabojot noturību dinamiskās mākoņvidēs.

Mākoņa drošībai ir nepieciešamas skaidras politikas un procedūras. Organizācijām ir jāizveido datu piekļuves, glabāšanas un koplietošanas kārtulas, lai darbinieki un partneri ievērotu paraugpraksi. Regulāri drošības novērtējumi un auditi identificē ievainojamības, bet atbildes uz incidentu plāni atbalsta ātru darbību pārkāpumu laikā. Politikas ietver arī atbilstības pasākumus, lai izpildītu juridiskos un regulatīvos standartus, kā arī procedūras regulārām dublēšanām, lai palīdzētu datu atkopšanā uzbrukuma vai kļūmes gadījumā.

Mākoņa drošība ir balstīta uz kopīgas atbildības modeli, kas sadala drošības pienākumus starp mākoņpakalpojumu sniedzēju (CSP) un klientu. CSP parasti ir atbildīgs par infrastruktūras drošību, tostarp aparatūru, tīklošanu un fiziskajiem datu centriem. Klienti, no otras puses, ir atbildīgi par savu datu, lietojumprogrammu un lietotāju piekļuves nodrošināšanu. Piemēram, programmatūras pakalpojuma (SaaS) vidē pakalpojumu sniedzējs nodrošina pašu lietojumprogrammu drošību, bet klientam ir jāpārvalda lietotāju atļaujas un jādrošina savi dati lietojumprogrammā. Šī sadarbības pieeja ļauj abām pusēm veicināt stabilu drošības stāvokli.

Integrējot mūsdienīgas tehnoloģijas, ieviešot visaptverošas politikas un ievērojot kopīgās atbildības modeli, mākoņa drošība veido elastīgu vidi, kas aizsargā pret moderniem kiberdraudiem.

Lai gan hibrīdās un vairākmākoņu vides piedāvā mērogojamību un elastību, tās arī rada drošības riskus un draudus. Tālāk ir aprakstīti daži bieži sastopami izaicinājumi.

Izvērsts uzbrukumu tvērums. Galvenokārt mākoņos balstīta izstrāde nozīmē, ka dati, programmas un infrastruktūra tiek arvien vairāk izkliedēta, kas rada vairāk ieejas punktu, ko uzbrucēji var izmantot.

Jauni uzbrukumu tvērumi, kas rodas no ģeneratīvā mākslīgā intelekta. Lai gan tas var dramatiski palielināt produktivitāti, ģeneratīvais mākslīgais intelekts arī var radīt drošības riskus, tostarp nejaušu datu ekspozīciju. Personas, kas augšupielādē sensitīvu informāciju, lai apmācītu ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļus, var netīši izpaust kritiskus datus.

Datu drošības pārkāpumi un noplūdes. Mākoņkrātuve un datu bāzes ir kopīgi mērķi uzbrucējiem. Nepareiza konfigurācija, piemēram, sensitīvu datu atstāšana publiski pieejamos segmentos, vāja šifrēšana vai apdraudēti akreditācijas dati, var izraisīt datu drošības pārkāpumus vai nejaušas noplūdes.

Mainīgi atbilstības noteikumi. Nespēja izpildīt mainīgos noteikumus var radīt lielus naudas sodus, juridiskus sodus un klientu uzticības zudumu. Vairākmākoņu vides palielina sarežģītību ar kopīgiem atbildības modeļiem un dažādiem drošības standartiem visos CSP.

Mākoņa konfigurācijas kļūdas. Nepareizas konfigurācijas mākoņpakalpojumos — nepareizas piekļuves vadīklas vai zināšanu vai pārraudzības trūkums — var izraisīt datu drošības un atbilstības pārkāpumus. Konfigurācijas kļūdu piemēri ietver neaizsargātus krātuves segmentus, pārāk atļaujošas IAM politikas vai atklātas pārvaldības konsoles.

Iekšējie draudi. Iekšēji draudi — ļaunprātīgi vai nejauši — rada būtiskus riskus. Darbinieki, līgumdarbinieki vai partneri ar privileģētu piekļuvi mākoņvidēm var apzināti vai neapzināti atklāt sensitīvus datus, nepareizi konfigurēt iestatījumus vai radīt ievainojamības.

Mākoņa drošībai ir nepieciešami dažādi specializēti rīki un tehnoloģijas, lai novērstu apdraudējumus dažādās vidēs. Tālāk ir sniegts pārskats.

Mākoņa lietojumprogrammu aizsardzības platforma (CNAPP). CNAPP ir vienota struktūra, kas integrē vairākus drošības komponentus, lai nodrošinātu visaptverošu aizsardzību mākoņa vidēs no izstrādes līdz izpildlaikam. CNAPP ietver:

• Mākoņa drošības stāvokļa pārvaldība (CSPM), lai identificētu un koriģētu nepareizas konfigurācijas, atbilstības problēmas un riskus mākoņa infrastruktūrā, lai uzturētu drošas vides.
• Infrastruktūras kā koda drošība, kas atbalsta drošas konfigurācijas veidnēs, nosakot ievainojamības un ieviešot politikas pirms izvietošanas.
• Datu drošības stāvokļa pārvaldība (DSPM), kas koncentrējas uz sensitīvu datu atklāšanu, klasificēšanu un aizsardzību mākoņu vidēs, lai novērstu nesankcionētu piekļuvi un noplūdes.
• DevOps drošība ar nepārtrauktu integrāciju un nepārtrauktu piegādes (CI/CD) konveijeru nostiprināšanu, lai nodrošinātu programmatūras izstrādes dzīves ciklu, integrējot drošības pārbaudes CI/CD konveijeros, tostarp atkarību skenēšanu un izpildlaika ievainojamības novērtējumus ievainojamības pārvaldībai.
• Mākslīgā intelekta atbalstīta drošības stāvokļa pārvaldība (AI-SPM), kas izmanto mākslīgo intelektu, lai prognozētu, identificētu un reaģētu uz draudiem reāllaikā, sniedzot uzlabotu risku analīzi un automatizētu koriģēšanu.
• Mākoņa infrastruktūras pilnvaru pārvaldība (CIEM) un ekspozīcijas pārvaldība, lai pārvaldītu un ierobežotu pārmērīgas atļaujas mākoņvidēs, samazinot uzbrukumu tvērumu, piešķirot tikai vismazāko privilēģiju piekļuvi.
   

Drošības informācijas un notikumu pārvaldība (SIEM). SIEM apkopo, analizē un korelē žurnālus un drošības notikumus no vairākiem avotiem, lai nodrošinātu reāllaika pārraudzību, incidentu noteikšanu un atbilstības pārskatus.

Paplašinātā atklāšana un reaģēšana (XDR). XDR apvieno draudu noteikšanu, reaģēšanu un koriģēšanu galapunktos, tīklos un mākoņvidēs, nodrošinot visaptverošu uzbrukumu skatu un ātrākus reaģēšanas laikus.

Ielaušanās atklāšanas un novēršanas sistēmas (IDPS). IDPS uzrauga un analizē trafiku, lai identificētu aizdomīgas aktivitātes, atklājot potenciālu ielaušanos vai politikas pārkāpumus. Novēršanas mehānismi bloķē apdraudējumus reāllaikā.

Galapunkta aizsardzības platformas (EPP). EPP aizsargā ierīces, kas ir savienotas ar mākoņvidēm, aizsargājot pret ļaunprogrammatūru, izspiedējprogrammatūru un nesankcionētu piekļuvi. Uzlabotās platformas ietver uzvedības analīzi un mašīnmācīšanos, lai uzlabotu aizsardzību.

Datu zuduma novēršana (DLP). DLP rīki neļauj nesankcionēti piekļūt, koplietot vai pārsūtīt sensitīvus datus. Tie ievieš politikas attiecībā uz datiem, kas ir neaktīvi, tiek pārvietoti vai tiek lietoti, veicina atbilstību un mazina pārkāpumus.

Galapunktu atklāšana un reaģēšana (EDR). EDR ir drošības risinājums, kas reāllaikā pārrauga un analizē galapunktu darbības, lai noteiktu, izmeklētu un reaģētu uz draudiem, piemēram, ļaunprogrammatūru, izspiedējprogrammatūru un nesankcionētu piekļuvi.

Drošības riskantuma pārvaldība (SEM). SEM bagātina līdzekļu informāciju ar drošības kontekstu, kas palīdz proaktīvi pārvaldīt uzbrukumu tvērumus, aizsargāt kritiskos līdzekļus, kā arī pārlūkot un mazināt ekspozīcijas risku.