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當(dāng)前位置:首頁 > 通信技術(shù) > 云通信與安全
[導(dǎo)讀] 公司的數(shù)據(jù)有多安全?將其放上云端,面臨的風(fēng)險是否差不多?以上問題經(jīng)常令安全領(lǐng)域的專業(yè)人員寢食難安。這也難怪,因?yàn)樵S多企業(yè)認(rèn)為儲存于云端基建內(nèi)的數(shù)據(jù)不會外泄,但事實(shí)證明這種想法是大錯特錯。實(shí)際上,

公司的數(shù)據(jù)有多安全?將其放上云端,面臨的風(fēng)險是否差不多?以上問題經(jīng)常令安全領(lǐng)域的專業(yè)人員寢食難安。這也難怪,因?yàn)樵S多企業(yè)認(rèn)為儲存于云端基建內(nèi)的數(shù)據(jù)不會外泄,但事實(shí)證明這種想法是大錯特錯。實(shí)際上,公共云助長了新的攻擊趨勢,而此前Sophos針對Amazon Web Services (AWS) 數(shù)據(jù)中心進(jìn)行的研究正好印證網(wǎng)絡(luò)罪犯在這方面的行動有多迅速。

公共云的風(fēng)險有多高?

安全研究人員可通過云端蜜罐 (一種網(wǎng)絡(luò)攻擊目標(biāo)模仿系統(tǒng)) 來監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)犯罪行為,于是Sophos便在AWS全球其中10個很受歡迎的數(shù)據(jù)中心設(shè)置蜜罐,結(jié)果完成后不到一分鐘 (52秒) 即有蜜罐遭受攻擊,而且在30日內(nèi),每個蜜罐平均每分鐘被攻擊高達(dá)13次。

我們的研究顯示網(wǎng)絡(luò)罪犯正在積極尋找脆弱或開放的云端目標(biāo)來入侵,甚至多會利用自動化工具以求迅速得手。雖然這并不代表企業(yè)采用公共云就一定會陷入危機(jī),但研究結(jié)果反映出,如企業(yè)要享有公共云帶來的優(yōu)勢,就必須確保轄下數(shù)據(jù)的安全,也即是要注重智能可視性、合規(guī)以及基于人工智能的監(jiān)控

以智能可視性作好準(zhǔn)備

企業(yè)云端基礎(chǔ)設(shè)施的可視性能夠使IT團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)安全問題,并能迅速作出響應(yīng)及解除風(fēng)險。換言之,對云端基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)測也意味著IT團(tuán)隊將能掌握云端環(huán)境的全貌。擁有全面的可視性對企業(yè)的數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要,因?yàn)檫@使企業(yè)能夠及時偵測問題,并依此采取適當(dāng)?shù)男袆?,包括隔離違禁行為以防止它們在網(wǎng)絡(luò)上散播。

遵循法規(guī)不能隨便

遵循本地及國際的法規(guī)是企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急,幸而市場上已有解決方案通過人工智能及自動化技術(shù)協(xié)助IT人員按緩急次序處理問題、分發(fā)工單 (ticket) 及通知開發(fā)商修補(bǔ)漏洞。這不僅大大簡化了IT團(tuán)隊的工作流程,也使他們得以專注于其他更能促進(jìn)公司業(yè)務(wù)的工作。

善用人工智能監(jiān)察找出自身弱點(diǎn)

許多時網(wǎng)絡(luò)內(nèi)發(fā)生的問題都是依靠中央處理器 (CPU) 使用率上升或正常流量模式出現(xiàn)異常而偵測出來。若安全系統(tǒng)配備人工智能監(jiān)察,就可以自動設(shè)立正常流量模式的規(guī)范,一旦察覺有異樣立刻通知管理員。例如一向從澳洲登陸,且在數(shù)小時前才于當(dāng)?shù)厣暇€的員工忽然在英國登陸這個不尋常行為,或顯示有攻擊者正在嘗試入侵。

企業(yè)必須考慮到存放至公共云的數(shù)據(jù),以及理解到相關(guān)決定所涉及的風(fēng)險。正如Sophos的研究指出,黑客一直在網(wǎng)上非?;钴S,并積極尋找有機(jī)可乘的目標(biāo)。因此企業(yè)使用公共云時遇上無法完全消除的風(fēng)險,也應(yīng)采取必需措施,以減低數(shù)據(jù)外泄的機(jī)會。

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