数据安全知识：什么是云数据安全？

云数据安全是指确保在云环境中存储或处理的数字信息安全的做法。它使用云工具、安全规则和访问控制来保护数据免受威胁、人为错误和未经授权的访问。这包括保护静态和动态数据，最大限度地减少数据盗窃和损坏，并在仅允许授权用户访问数据的同时保持机密性。

为什么组织应该优先考虑云数据安全？

转向基于云的存储和服务的组织必须优先考虑云数据安全，以便妥善保护关键信息。由于数据分布在众多云环境中，并通过各种设备进行访问，因此云原生安全解决方案可确保强大的保护，同时促进灵活创新和遵守法规。

Gartner预计，到2025年，IT投资将大幅转向公共云，高于2022年的 41%，这凸显了云解决方案的可扩展性和灵活性，可以保护企业免受日益增加的数据丢失威胁。数据密集型和动态的企业设置使得云数据安全对于防范新旧网络威胁至关重要，同时还能保持信任、运营完整性和法规遵从性。

如果公司属于以下情况，请考虑云数据安全：

• 处理不断增加的数据量和复杂性：当跨多个平台和云设置管理大量数据时，有效保护敏感信息变得更加重要。

• 迁移到云或混合环境：在迁移到云或混合采用时，确保您的安全性跟上基于云的服务、应用程序和快速业务流程的性质。

• 支持远程和混合劳动力：云数据安全实践允许从多个位置和设备安全访问数据，同时保留远程和混合劳动力模型的可访问性。

云数据安全的工作原理

云数据安全通过结合加密、身份验证、访问控制、数据屏蔽、监控和事件响应措施来保护在云环境中存储和处理的敏感信息。这些预防措施可保护数据的安全性、完整性和可用性，同时限制未经授权的访问、数据泄露和网络攻击的风险。

安全团队通过六个通用但关键的步骤共同开发和维护有效的云数据安全：加密、身份验证、访问控制、数据屏蔽、监控和事件响应。云数据安全的有效性在很大程度上取决于这些安全团队的技能和努力。

团队可以采取以下方式实现云数据安全：

1. 加密：初始步骤要求IT安全团队使用加密工具通过强大的算法对静态和传输中的数据进行编码，以便只有拥有解密密钥的授权个人才能访问敏感信息。

2. 身份验证：接下来，IT安全团队负责使用身份和访问管理 (IAM) 系统实施身份验证机制，例如密码、生物识别和多因素身份验证 (MFA)。

3. 访问控制： IT安全团队然后使用基于角色的访问控制 (RBAC) 和基于属性的访问控制 (ABAC) 根据组织要求和监管标准设计和实施访问控制策略。

4. 数据屏蔽和混淆：数据隐私官和信息技术安全专家使用策略来隐藏敏感数据片段，即用假名或代理字符替换可识别信息。

5. 监控和审计： IT安全团队定期检查日志和审计线索，以尽快发现可疑活动、异常或潜在的安全漏洞。这可确保尽早发现并解决云存储数据的风险。

6. 事件响应和恢复：最后，事件响应团队和IT运营团队定义控制安全事件、研究根本原因以及快速恢复数据完整性和系统功能的协议。

通过共享责任方法，可以了解不同安全团队在保护云数据方面所扮演的角色。该模型阐明了云服务提供商 (CSP) 和消费者的基本云安全责任。CSP 保护基础设施和服务，而消费者控制数据、应用程序和访问。这种方法提供了全面的保护，减少了安全漏洞，并鼓励问责制。

团队的专业知识以及最佳实践的正确实施可确保基于云的数据在利用安全云计算的优势的同时，免受云安全挑战的影响。

保护云数据的好处

实施强大的云数据安全措施可保护敏感信息，同时提供多种运营优势。安全措施确保企业能够自信地获得云计算的好处，同时遵守法规、优化资源并提高整体效率。

以下是云数据安全的十大主要优势：

• 更强的数据加密：使用现代加密技术在传输和存储过程中保护敏感数据。可以使用加密工具来加强机密性和安全性，防止未经授权的访问。

• 更轻松地管理数据合规性：通过跟踪数据存储、访问、处理和保护来遵守法规。应用数据丢失防护工具来降低违反合规性的可能性。

• 高级事件检测和响应：通过人工智能驱动的安全分析和自动扫描可疑活动，快速识别和响应安全事件，减少潜在损害。

• 提高云资产可见性：监控并深入了解您的云资产、用户活动和数据访问模式，以确保透明度并加强对数据环境的控制。

• 更高效的资源管理：将基础设施维护分配给CSP，以节省IT成本并让员工专注于客户服务和现代化等重要业务领域。

• 可扩展适应：快速调整云资源以满足公司日益增长的需求。云数据安全工具可实现高效的活动管理和经济高效的扩展。

• 简单的备份和恢复：自动化备份解决方案并标准化恢复程序以减少人工监督并允许快速恢复数据和应用程序，从而提高业务连续性。

• 降低成本：通过消除对昂贵的内部部署基础设施的需求并采用云提供商的最新安全特性和能力来降低总体拥有成本 (TCO)。

• 增强访问控制：确保授权用户可以从任何具有互联网连接的设备和地点访问云托管数据库，满足当今数字化劳动力的需求。

• 改善协作：提供安全、集中的数据交换和通信平台，以便团队成员可以无缝协作，提高生产力和协作。

云数据安全的常见挑战

随着企业采用云和混合环境，它们面临着各种数据保护挑战。确保强大的云数据安全需要在充满潜在风险和合规性挑战的复杂环境中导航。以下是企业在保护云数据时遇到的常见问题：

• 覆盖范围不一致：多个云和混合环境中的覆盖范围和功能级别不同，导致保护不一致。
• 网络安全威胁日益增加：云数据库和存储是威胁行为者的热门目标，尤其是当企业采用新的数据管理技术时。
• 严格的要求：在各种环境中实施安全策略以满足严格的数据保护法规可能很复杂。
• 分散数据存储：国际数据存储不仅可以减少延迟、增加灵活性，而且还会产生数据主权问题。

• 增加攻击面：灵活且可扩展的云基础设施经常导致配置错误和资产超出安全策略范围。

云数据安全的9个最佳实践

有效的云数据安全实践包括识别和分类数据、应用统一的可视性、规范资源访问、加密数据、部署DLP、增强数据态势、监控风险以及使用单一平台进行文档记录。通过遵循这些最佳实践，您可以构建一个强大的云数据安全架构来保护敏感信息。它们增强了云基础设施的可靠性和完整性。

确定敏感数据

识别并分类来自公共云平台、虚拟化环境、数据分析平台和数据库的敏感数据。这包括查找“影子数据”。使用自动发现技术检查整个环境，确保不会遗漏任何数据。定期审核可以帮助保持数据清单的最新状态。

按上下文对数据进行分类

按类型、敏感度和控制规则对数据进行分类。考虑数据在公司内的流通方式和使用方式。实施数据分类政策和工具来标记和跟踪数据。定期审查数据分类，以验证其是否最新并符合合规标准。

提供统一的可视性

使用统一的发现和可见性来检测私有云、混合云和多云系统中的错误配置、漏洞和威胁。采用集中式仪表板和监控技术来获得完整的可见性。确保持续监控，以便在问题出现时识别和响应。

规范资源访问

应用基于角色的访问控制 (RBAC) 和基于属性的访问控制 (ABAC)，为用户提供其职位职责所需的最少访问权限。定期检查和更新访问权限。使用身份和访问管理 (IAM) 技术提供严格的访问限制。

加密传输中的数据和静态数据

为防止未经授权的访问，请在传输和存储期间加密敏感数据。对传输中的数据使用TLS等强加密技术，对静态数据使用AES-256。为保持安全，请确保定期更新加密密钥和协议。

部署数据丢失预防工具

DLP解决方案可以检测并防止在合作、系统被入侵或内部人员恶意攻击期间发生数据泄露或丢失。实施DLP工具来监控数据传输并执行策略。为了减少无意的数据泄露，请培训人员了解正确的数据处理方法。

增强数据状况

可以利用数据安全态势管理 (DSPM) 工具来检测静态威胁，包括配置错误、加密失效、版本问题和未经授权的访问。定期扫描和评估您的云基础设施。使用自动化方法发现和弥补安全漏洞，同时确保政策合规性。

实时监控数据风险

动态云系统的实时监控可以检测新的数据资产、正在发展的威胁和新颖的攻击策略。使用现代威胁检测和响应工具（如SIEM 解决方案）来评估和管理风险。为了跟上新威胁，请定期更新威胁情报。

实施单一监控和文档平台

将监控、补救和记录整合到一个平台中，以提供对云安全问题的完整可见性和自动响应。使用统一的安全管理系统整合所有安全活动。维护广泛的日志记录和报告，以用于审计和合规性目的。

除了上面列出的针对云数据安全的特定措施之外，关于云安全最佳实践的综合指南和清单。

哪些解决方案有助于保护云数据？

CWPP、CSPM、CNAPP、IAM和DLP解决方案通过解决漏洞、执行访问规则和保护应用程序来提高云数据安全性。它们保护跨云基础设施的敏感数据。将这些解决方案集成到您的云数据安全框架中，可以限制风险，同时增强云数据的安全性。

云工作负载保护平台 (CWPP)

CWPP 用于保护云原生应用和工作负载。它们通过检测漏洞和管理各种平台（包括 Kubernetes、无服务器架构和传统虚拟机）上的风险来提供对云系统的可见性。CWPP 通过持续监控威胁并确保遵守安全法规来降低与基于云的应用程序部署相关的风险。

往期回顾