怎么建立云安全架构,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
云安全为组织带来了独特的挑战。以下是您在设计云安全架构时应考虑的一些主要挑战:
身份和访问:云系统默认不安全,员工很容易在云上创建资源而无人看管。所有云提供商都提供强大的身份和访问管理 (IAM) 功能,但由组织来正确设置它们并将它们一致地应用于所有工作负载。
不安全的 API:云中的一切都有一个 API,这既强大又极其危险。未充分保护或使用弱身份验证的 API 可能允许攻击者访问和控制整个环境。API 是通向云的前门,它通常是敞开的。
错误配置:云环境有大量移动部件,包括计算实例、存储桶、数据库、容器和无服务器功能。其中大部分都是短暂的,每天都有新实例启动和关闭。这些资源中的任何一个都可能被错误配置,从而允许攻击者通过公共网络访问它们、泄露数据并对关键系统造成损害。
合规风险:您必须确保您的云提供商支持所有相关的合规要求,并了解您可以使用哪些控制和服务来满足您的合规义务。
隐形控制平面:在云中,控制平面不受组织控制。虽然云提供商负责其基础设施的安全,但他们不提供有关数据流和内部架构的信息,这意味着安全团队在盲目飞行。
这里有一些技巧可以帮助您构建可靠的云安全架构。
在迁移到云提供商或将云部署扩展到其他云提供商之前,组织应仔细调查整个云提供商的安全性和弹性属性以及他们打算使用的特定服务。
尽职调查过程应包括:
根据来自同行业组织的数据定义安全性和可用性基准
发现云提供商的安全最佳实践及其对组织的影响
尝试云提供商的安全功能,例如加密、日志记录以及身份和访问管理 (IAM)
了解云提供商如何帮助满足您的合规义务以及它获得认证的标准
了解您的云提供商的责任共担模型的细节以及您的组织负责哪些安全元素
评估第一方安全服务(由云平台提供)并将它们与第三方替代产品进行比较
评估现有的安全工具是否与新的云环境相关
对于大多数组织而言,对所有数据应用严格的安全措施是不可行的。某些数据可能仍然不安全,但您必须确定必须保护哪些数据类别以防止违规和违反合规性。使用数据检测和分类了解您需要保护的内容至关重要。
这通常是使用自动数据分类引擎来实现的。这些工具旨在跨网络、端点、数据库和云查找敏感内容,使组织能够识别敏感数据并建立必要的安全控制。
仅仅因为您拥有企业云安全策略并不意味着员工会遵守它。在使用常见的云服务(例如 Dropbox 或基于网络的电子邮件)之前,员工很少咨询 IT 部门。
组织的Web代理,防火墙和SIEM日志是衡量员工对云的影子使用情况的良好资源。这些可以提供有关正在使用哪些服务以及由哪些员工使用的全面视图。在发现影子云使用情况时,您可以根据服务带来的风险评估服务的附加价值。您可以选择“合法化”影子云服务,也可以进行打击并采取措施禁止它们。
影子使用的另一个方面是从不受信任的端点设备访问合法的云资源。由于连接到 Internet 的任何设备都可以访问任何云服务,因此个人移动设备可能会在您的安全策略中造成差距。为了防止数据从受信任的云服务逃逸到不受管理的设备,在启用访问之前需要设备安全验证。
许多组织正在部署具有多层保护的端点保护平台,包括端点检测和响应(EDR),下一代防病毒(NGAV)以及用户和实体行为分析(UEBA)。
端点保护在云中更为重要。在云中,端点是计算实例、存储卷和存储桶以及 Amazon RDS 等托管服务。
云部署有大量端点,它们的变化比本地更频繁,因此需要更高级别的可见性。端点保护工具可以帮助组织控制其云工作负载并保护其安全状况中最薄弱的环节。
请记住,合规性最终是您组织的唯一责任。无论您将多少业务功能转移到云端,您都可以选择一个云架构平台来帮助您遵守适用于您所在行业的所有监管标准,无论是 PCI DSS、GDPR、HIPAA、CCPA 还是任何其他标准或法规。
了解您的云提供商提供的工具和服务以确保合规性,以及您可以使用哪些第三方工具来创建合规且可以通过审计证明合规的云系统。
看完上述内容,你们掌握怎么建立云安全架构的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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