Kas ir mākoņdatu drošība?

Mākoņa risinājumu apgūšana turpina paātrināties, jo organizācijas izvieto lietojumprogrammas, darbplūsmas un pakalpojumus vairākās platformās. Šī pāreja nodrošina mērogojamību un elastību, taču tā arī ievieš būtiskus riskus jūsu datiem. Dalītās datu krātuves, pakalpojumi, kas pārklājas, un dalītās atbildības modeļu variācijas palielina drošības nepilnību un nepareizu konfigurāciju iespējamību, kas atklāj jūsu sensitīvo un īpašumtiesību informāciju.

Vairāki faktori padara stabilu mākoņdatu drošību par būtisku biznesa prioritāti jebkuras nozares uzņēmumiem:

Datu drošības pārkāpumi. Nesaskaņotas identitātes, atvērtas krātuves konfigurācijas vai nepārraudzīti piekļuves punkti rada ceļus, pa kuriem uzbrucēji var sasniegt regulētus datus.

Mākoņa arhitektūru izvēršana. Vairākmākoņu pakalpojuma izvietojumi un integrētas programmatūras pakalpojuma (SaaS) lietojumprogrammas palielina aizsargājamo pakalpojumu skaitu, tāpēc ir nepieciešama konsekventa pārvaldība visā vidē.

Skaidrība par kopīgo atbildību. Drošības pienākumi atšķiras starp SaaS, platformas kā pakalpojuma (PaaS) un infrastruktūras pakalpojuma (IaaS) mākoņa modeļiem. Bez izpratnes par atšķirībām datu aizsardzības vadīklas var kļūt nekonsekventas, atstājot nenovērstus riskus.

Normatīvā atbilstība. Tādi likumi kā Vispārīgā datu aizsardzības regula (GDPR) un Likums par veselības apdrošināšanas informāciju (HIPAA) nosaka stingras prasības datu konfidencialitātei neatkarīgi no tā, cik sarežģītas kļūst pamatā esošās mākoņa sistēmas.

Paplašinātadraudu ainava. Uz AI balstīti uzbrukumi, izspiedējprogrammatūra, kas vērsti pret mākoņa dublējumiem, un uz API pamatoti uzbrukumi pieprasa proaktīvu drošības dizainu. Ja izmantojat ģeneratīvo mākslīgo intelektu, jūsu mākoņdatu drošības stratēģijai jāaizsargā arī AI apmācību dati, modeļi un secinājumu konveijeri no kiberuzbrukumu vektoriem, piemēram, uzvedņu injekcijām un datu saindēšanas.

Stiprāka aizsardzība nodrošina darbības noturību, vienlaikus ļaujot organizācijām droši ieviest jaunas arhitektūras un samazināt gan normatīvo, gan darbības riskantumu.

Datu aizsardzība mākonī pārsniedz atsevišķu rīku izvietošanu. Nepieciešama integrēta pieeja, kas prioritizē to, kā dati, identitātes un konfigurācijas iestatījumi savstarpēji mijiedarbojas, lai mazinātu ekspozīciju. Nepareizas konfigurācijas, pārmērīgas atļaujas un redzamības trūkums ir vieni no galvenajiem mākoņdrošības incidentu cēloņiem, tādēļ nepārtraukta uzraudzība ir tikpat kritiska kā pašas tehnoloģijas.

Sensitīvu datu atklāšanas identificēšanai un samazināšanai mākoņvidēs ir nepieciešama daudzpusīga pieeja, kas ietver datu klasifikāciju, drošības stāvokļa pārvaldību, atļaujas un draudu noteikšanu. Galvenie komponenti ir:

Identitāšu un piekļuves pārvaldība (IAM). Novērsiet nesankcionētu piekļuvi, ieviešot spēcīgu autentifikāciju, vismazāko privilēģiju atļaujas un piekļuves akreditācijas datu pārvaldību.

Datu klasifikācija un pārvaldība. Identificējiet sensitīvu informāciju un piemērojiet politikas, kas atbilst normatīvajām un darbības prasībām, samazinot pārmērīgas kopīgošanas risku.

Šifrēšana. Aizsargājiet neaktīvos datus, kā arī datus pārsūtīšanas un lietošanas laikā, nodrošinot konfidencialitāti pat tad, ja fiziskā drošība nav organizācijas kontrolē.

Tīkla drošība. Droši savienojumi starp darba slodzēm un pakalpojumiem, lai samazinātu ielaušanās risku.

Apdraudējumu noteikšana un reaģēšana. Uzraugiet darbību, lai atklātu anomālijas, un nekavējoties koriģējiet problēmas, lai ierobežotu iespējamo pārkāpumu ietekmi.

Datu zuduma novēršana (DLP). Palīdziet novērst nesankcionētu konfidenciālas informācijas pārsūtīšanu.

Mākoņa drošības stāvokļa pārvaldība (CSPM). Nepārtraukti izvērtējiet konfigurācijas un atļaujas, lai identificētu ievainojamības, pirms tās rada riskantumu.

Risinot identitātes, datu un konfigurācijas jautājumus kopā — un visiem trim piemērojot konsekventu uzraudzību — organizācijas var samazināt reālo ekspozīciju, nevis koncentrēties tikai uz atbilstības kontrolsarakstiem.

Mākoņdrošība darbojas saskaņā ar kopīgās atbildības modeli, kurā gan mākoņpakalpojumu sniedzējam, gan klientam ir noteiktas lomas darba slodžu un datu aizsardzībā. Svarīgi ir saprast šīs lomas, lai novērstu nepareizas konfigurācijas un nepilnības, kas varētu novest pie pārkāpumiem.

Mākoņpakalpojumu sniedzēja atbildība: pamata infrastruktūras aizsardzība, tostarp fiziskie datu centri, aparatūra un virtualizācijas slāņi, kas nodrošina mākoņpakalpojumu darbību.

Klienta atbildība: aizsargājiet to, kas darbojas jūsu mākoņvidē, piemēram, datus, lietojumprogrammas, identitātes un konfigurācijas. Tas ietver piekļuves vadīklu nodrošināšanu, šifrēšanas lietošanu un lietojuma uzraudzību.

SaaS. Pakalpojumu sniedzējs pārvalda lietojumprogrammu grēdu un infrastruktūru. Jūs pārvaldāt identitātes, piekļuves atļaujas un datu praksi.

PaaS. Pakalpojumu sniedzējs nodrošina izpildlaiku un infrastruktūru. Jūs aizsargājat savas lietojumprogrammas, kodu un pamatā esošos datus.

IaaS. Pakalpojumu sniedzējs nodrošina aizsardzību resursdatora līmenī. Jūs pārvaldāt operētājsistēmas, izvietošanu un pilnu lietojumprogrammu drošību.

Riski bieži rodas jau izstrādes un izvietošanas procesa sākumā nedrošu konfigurāciju, pārāk plašu atļauju vai nepietiekamas šifrēšanas prakses dēļ. Šīs nepilnības var saglabāties ražošanas vidē un izpausties kā izpildlaika ievainojamības. Drošības nodrošināšana no projektēšanas līdz izvietošanai garantē, ka vadīklas ir iestrādātas visā dzīves ciklā, samazinot ekspozīcijas risku aktīvās darba slodzēs.

Mākoņdatu drošība organizācijām nodrošina lielāku redzamību, kontroli un noturību sensitīvas informācijas pārvaldībā sadalītās vidēs. Ja tā tiek ieviesta efektīvi, tā palīdz samazināt darbības riskus un atbalsta atbilstību normatīvajām prasībām, vienlaikus nodrošinot elastīgu piekļuvi mūsdienu darbaspēkam.

Galvenie ieguvumi ir:

• Uzlabota datu aizsardzība. Spēcīga šifrēšana, identitātes pārvaldība un uzraudzība ierobežo nesankcionētu piekļuvi un samazina pārkāpuma risku.
• Atbilstības prasību ievērošana. Uzlaboti risinājumi palīdz izpildīt tādu struktūru prasības kā VDAR un HIPAA, samazinot juridisko riskantumu.
• Darbības efektivitāte. Automatizētas politikas un integrēta aizsardzība samazina piepūli, kas nepieciešama, lai plašā mērogā uzraudzītu mākoņa darba slodzes.
• Izmaksu optimizācija. Centralizēta drošības pārvaldība un mazāki ar incidentiem saistīti darbības pārtraukumi laika gaitā samazina izmaksas.

Pastāv daudzi veidi, kā sensitīvi mākoņdati var tikt atklāti, taču lielākā daļa incidentu rodas dažu biežāk sastopamu drošības nepilnību dēļ. Tā kā dati kļūst arvien sadalītāki starp lietotājiem, lietojumprogrammām, mākoņpakalpojumiem un trešo pušu integrācijām, redzamības un kontroles uzturēšana kļūst arvien sarežģītāka. Lietojiet risinājumus, kas palīdz samazināt datu ekspozīcijas risku, ko izraisa:

• Nepareizas konfigurācijas, kas atklāj krātuves resursus, datu bāzes vai sensitīvus datus neparedzētai auditorijai.
• Pārmērīgas vai nepareizi pārvaldītas atļaujas, kas lietotājiem, lietojumprogrammām vai pakalpojumiem nodrošina plašāku piekļuvi, nekā nepieciešams.
• Nesankcionēta piekļuve, ko izraisa vāji, nozagti vai apdraudēti akreditācijas dati un identitātes.
• Iekšējie riski, ko izraisa pārāk plaša koplietošana, cilvēka kļūdas vai nepietiekama pārvaldība un piekļuves vadīklas.
• Nedrošas API un trešo pušu integrācijas, kas rada papildu ceļus datu atklāšanai un kompromitēšanai.
• Ēnu IT un nepārvaldītas lietojumprogrammas, kas ievieš slēptas ievainojamības un rada aklās zonas drošības komandām.
• Vairākmākoņu pakalpojuma un hibrīdās vides sarežģītība, kas apgrūtina konsekventu drošības un piekļuves politiku ieviesi.

Kad organizācijas izmanto AI un ģeneratīvā mākslīgā intelekta darba slodzes, mākoņdatu drošība kļūst arvien kritiski svarīgāka. Sensitīva informācija var tikt iekļauta mācību datos vai netīši atklāta uzvednēs un ģenerētajās atbildēs. Pārāk plašas koplietošanas riski, īpaši izmantojot trešo pušu integrācijas, prasa pastiprinātu kontroli, stingras piekļuves politikas un automatizētu datu klasifikāciju, lai aizsargātu intelektuālo īpašumu un regulēto saturu.

Efektīva mākoņdatu drošības pieeja nosaka vairāku slāņu vadīklas, kas novērš ievainojamības identitātēs, lietojumprogrammās un infrastruktūrā. Šādas labākās prakses ieviešana stiprina noturību un atbilstību normatīvo aktu prasībām:

Šo prakšu apvienošana palīdz organizācijām uzlabot drošību, nesamazinot mākoņa apgūšanas tempu vai inovācijas.

Mākonī veidotas arhitektūras paļaujas uz dinamiskām tehnoloģijām, piemēram, konteineriem, Kubernetes, mikropakalpojumiem, API un mākslīgā intelekta pakalpojumiem, lai paātrinātu lietojumprogrammu piegādi. Lai gan šie sadalītie komponenti palielina elastību un mērogojamību, tie arī ievieš papildu apsvērumus sensitīvu datu aizsardzībai. Dati var pārvietoties starp lietojumprogrammām, pakalpojumiem, API, modeļiem un mākoņvidēm, radot vairāk nejaušas ekspozīcijas iespēju, ja drošības vadīklas netiek konsekventi lietotas.

Galvenās datu aizsardzības prakses mākonī pamatotās vidēs ietver:

• Konteineru drošība. Lietojiet ievainojamību skenēšanu, nodrošiniet vismazāko privilēģiju piekļuvi un uzraugiet konteineru krātuves, lai novērstu nesankcionētas izmaiņas.
• Noslēpumu pārvaldība. Glabājiet akreditācijas datus, marķierus un šifrēšanas atslēgas drošās glabātuvēs, nevis lietojumprogrammas kodā vai konfigurācijas failos.
• Pakalpojuma tīkla drošība. Lietojiet šifrēšanu austrumu–rietumu trafikam starp mikropakalpojumiem un definējiet skaidras saziņas politikas.
• Uz drošību balstīti dizaina modeļi. Iekļaujiet izolācijas, autentifikācijas un atbilstības vadīklas arhitektūras projektēšanas laikā, lai samazinātu riskus pirms izvietošanas.
• API un AI darba slodzes drošība. Aizsargājiet API ar spēcīgu autentifikāciju, autorizāciju un uzraudzības vadīklām, kā arī ieviesiet drošības pasākumus, lai novērstu sensitīvu datu atklāšanu, izmantojot AI uzvednes, modeļa mijiedarbību, apmācības datus vai integrācijas ar ārējiem pakalpojumiem.

Šo pasākumu iegulšana mākoņa darbplūsmās palīdz samazināt datu ekspozīcijas risku augsti sadalītās sistēmās, lietojumprogrammās, API un mākslīgā intelekta darba slodzēs.

Praktiski piemēri var palīdzēt ilustrēt, kā vairāku slāņu drošības vadīklas samazina risku un uztur atbilstību mākoņvidēs:

• Finanšu pakalpojumu. Banka, kas ievieš stingru identitātes un piekļuves pārvaldību kopā ar nepārtrauktu uzraudzību, konstatē neparastu aktivitāti no ārējas IP adreses. Automatizētie brīdinājumi un reaģēšanas protokoli novērš nesankcionētu piekļuvi klientu kontu datiem visā to vairākmākoņu pakalpojuma infrastruktūrā.
• Veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējs. Šifrēšanas un datu klasifikācijas politikas tiek piemērotas pacientu ierakstiem migrācijas laikā uz mākoņplatformu. Šie pasākumi nodrošina atbilstību HIPAA un samazina ekspozīciju, ja tiek konstatēts un novērsts nepareizi konfigurēts krātuves konteiners, pirms datiem var piekļūt.
• Programmatūras izstrādes organizācija. DevSecOps prakses izmantošana iespējo iekodēto akreditācijas datu agrīnu noteikšanu lietojumprogrammas kodā. Noņemot šos slepenos datus pirms izvietošanas, organizācija novērš risku, kas ražošanas vidē būtu atklājis sensitīvus klientu datus.

Šie scenāriji parāda, kā preventīvi pasākumi, nepārtraukta pārraudzība un iegultas drošības prakses aizsargā kritiski svarīgu informāciju dažādās nozarēs.

Datu aizsardzība mākonī ir nepārtraukta disciplīna, kurai nepieciešama redzamība un kontrole hibrīdā, vairākmākoņu pakalpojuma un mākoņa vidēs. Organizācijām paplašinoties un ieviešot jaunas darba slodzes, drošības komandām ir nepieciešams vienots skats uz riskiem visā datu, identitāšu, lietojumprogrammu un infrastruktūras līmenī, lai noteiktu vissvarīgākās ekspozīcijas un efektīvi reaģētu. Integrēti risinājumi palīdz samazināt pārkāpuma ietekmi, stiprināt pārvaldību un nodrošināt, ka drošība ir saskaņota ar lietojumprogrammu inovācijām.

Vienota pieeja, piemēram, mākoņa lietojumprogrammu aizsardzības (CNAPP) risinājums, apvieno vairākas iespējas, tostarp mākoņa darba slodzes aizsardzību, konfigurācijas novērtēšanu un datu drošību, vienuviet. CNAPP risinājumi vienkāršo mākoņa drošību, korelējot informāciju, samazinot rīku sadrumstalotību un nodrošinot konsekventas politikas visā vairākmākoņu pakalpojuma vidē. Tie arī palīdz organizācijām aizsargāt sensitīvus datus visos krātuves pakalpojumos, datu bāzēs, API un jaunās mākslīgā intelekta darba slodzēs.

Microsoft Defender for Cloud nodrošina CNAPP iespējas, lai palīdzētu organizācijām atklāt ievainojamības, ieviest atbilstību un uzraudzīt izpildlaika riskus, nepalēninot izvietošanas ciklus. Šo integrēto aizsardzību lietošana palīdz organizācijām saglabāt redzamību, vienlaikus nosakot prioritātes un samazinot riskus mainīgās mākoņvidēs. Samazinot datu ekspozīciju, organizācijas var drošāk ieviest inovācijas.