托管中的零信任：关键威胁检测工具
对于传统防御无法抵御现代威胁的托管环境而言，零信任安全至关重要。这种方法假设没有经过验证的用户、设备或连接都是安全的，因此对于 云服务、混合基础设施和多租户设置。零信任威胁检测的关键工具包括：
- Zscaler 应用程序细分：通过微分段和 SSL 检查直接连接应用程序。
- SentinelOne 分析：由人工智能驱动的端点保护，防御勒索软件、无文件恶意软件和横向攻击。
- Xcitium 遏制：以最小的资源影响隔离未知进程，阻止零日威胁。
- 服务器 DDoS防护：针对托管服务定制的网络流量多层过滤。
- 思科远程访问：使用行为分析检测无需解密的加密流量中的威胁。
- Palo Alto Prisma 访问：具有应用层安全和统一云策略的人工智能驱动防火墙。
快速比较
| 工具 | 重点领域 | 最佳用例 | 复杂 |
|---|---|---|---|
| Zscaler 应用程序细分 | 特定于应用程序的微分段 | 大型云部署 | 中等的 |
| SentinelOne 分析 | 端点保护 | 混合环境 | 低的 |
| Xcitium 遏制 | 进程隔离 | 端点密集型网络 | 中等的 |
| Serverion DDoS 保护 | 网络流量过滤 | 高容量托管设置 | 低的 |
| 思科远程访问 | 加密流量分析 | 网络中心环境 | 中等的 |
| Palo Alto Prisma | 应用层安全 | 混合云基础设施 | 高的 |
零信任工具组合使用时效果最佳，可确保跨端点、网络流量和应用程序的分层防御。首先将工具与您的托管设置相匹配，并随着基础设施的发展对其进行扩展。
什么是零信任网络访问 (ZTNA)？零信任模型、框架和技术详解
零信任托管基础知识
NIST 零信任架构 (ZTA) 框架基于五个关键组件：
以身份为中心的安全 专注于使用 MFA（多因素身份验证）和动态访问策略。这些策略会根据用户所在位置和访问请求的发出时间等因素进行调整。
微分段 确保多租户托管环境中的资源被划分为隔离区域。此设置可防止攻击者跨区域移动，即使其中一个区域受到攻击，因为每个客户的资源都是分开的。
持续监控 涉及通过自动化工具进行持续验证。这些工具使用行为分析、检查设备健康状况并重新验证会话，以始终保持安全。
数据中心保护 强调保护数据本身，而不仅仅是网络。所有数据都需要加密，无论是存储的还是传输的。访问控制直接应用于数据，确保无论数据位于托管系统中的何处，数据都是安全的。
这些组件支持我们接下来将讨论的威胁检测工具，实现零信任原则的实时、自动实施。
零信任检测的主要元素
零信任威胁检测建立在五个关键要素之上，它们共同协作以提供自动化、实时的安全性。
AI行为分析 是现代零信任检测的核心。通过不断监控用户和系统活动，它使用机器学习来建立正常的行为模式并发现异常活动。与旧方法相比，这种方法可将威胁检测速度提高多达 80%，实时分析模式并根据新出现的威胁做出调整。
高级微分段 通过实时身份映射将传统分段提升到新的水平。它在多租户托管设置中特别有用，事实证明它可以将成功违规行为减少 60%。这是通过精确的工作负载隔离和严格的访问控制实现的。
加密流量检查 解决了在现代托管环境中监控加密数据的挑战。通过在设置的检查点解密 SSL/TLS 流量，它可以实现：
- 深度数据包分析 检测隐藏的恶意软件和威胁
- 数据丢失预防 阻止未经授权的数据泄露
- 政策合规性 执行安全规则的同时尊重隐私
持续认证 确保在整个会话过程中验证用户身份和设备安全。它根据实时风险级别和上下文动态调整访问权限。
政策自动化 通过整合威胁情报和设备健康检查来应用零信任原则，从而做出即时、明智的访问决策。
这些元素在容器化和无服务器环境中尤为重要，因为传统的边界防御措施无法发挥作用。它们共同为实施零信任安全奠定了基础，我们将在下一节中进一步探讨这一点。
1. Zscaler 应用程序细分
Zscaler App Segmentation 通过专注于特定于应用程序的安全性，将零信任原则提升到一个新的水平 零信任交易所 平台。这种基于云的解决方案无需将用户连接到网络，而是直接将用户连接到所需的应用程序。
Zscaler 使用微分段围绕单个应用程序创建安全、隔离的连接。他们的 微隧道技术 确保每个用户请求都得到安全处理，这在多租户托管设置中尤为重要。这种方法可防止共享同一基础架构的客户端之间发生未经授权的访问。该平台拥有超过 150 个全球零信任交易所，提供全面 SSL 检查、AI/ML 驱动的威胁检测和自动化策略等高级功能。
Zscaler 与 SWG、DLP 和 CASB 等工具无缝集成，创建统一的安全系统。它获得了 Gartner 安全服务边缘类别的认可，支持多云环境，同时保持一致的策略。其基于代理的架构可检查所有流量，而无需更改现有基础架构，使其成为保护多样化分布式托管环境的理想选择。
2. SentinelOne 分析平台
SentinelOne 的分析平台凭借其 奇点 XDR 平台，利用人工智能实时发现异常。这种方法与 Zscaler 的应用层保护配合使用，专门解决端点风险。
该平台与关键零信任检测领域的一致性如下：
| 检测区域 | 能力 |
|---|---|
| 勒索软件 | 在数据加密之前检测并阻止攻击 |
| 无文件恶意软件 | 识别不留磁盘痕迹的基于内存的威胁 |
| 横向移动 | 跟踪并阻止跨系统传播的攻击 |
| 供应链攻击 | 发现供应链中受损的软件组件 |
这些功能通过在威胁评估期间验证设备健康状况来强化零信任的持续身份验证原则。
该平台基于云原生架构构建，使用边缘计算进行本地威胁分析。即使在高密度环境中，它也能轻松扩展，同时保持代理占用空间小。 Gartner Peer Insights 评分为 4.9/5 根据超过 1,000 条评论[1]，SentinelOne 还通过单一仪表板简化了混合设置中新云工作负载的保护。
2022 年，一家使用该平台的《财富》500 强公司报告称 58% 更快的威胁遏制 在全球运营中[1]。SentinelOne 以端点为中心的方法反映了 Xcitium 的主动遏制策略，我们将在下文中进行探讨。
3. Xcitium 遏制系统
Xcitium 的遏制系统建立在 SentinelOne 的端点保护和 Zero Trust 的持续监控等安全策略之上。它使用 “默认拒绝”姿态，在安全的虚拟环境中隔离未知应用程序。令人印象深刻的是，其自动化遏制使用 系统资源占用低于 1%，确保托管性能不受影响。
| 特征 | 执行 | 安全效益 |
|---|---|---|
| 自动遏制 | 隔离未知进程 | 拦截零日攻击 |
| 行为分析 | 机器学习监控 | 检测新的威胁模式 |
| 资源管理 | 优化资源配置 | 保持托管效率 |
| 全球威胁情报 | 基于云的判决系统 | 提供实时更新 |
举个例子，一个大型 托管服务提供商 面临复杂的无文件恶意软件攻击。Xcitium 的系统自动遏制了威胁，使安全团队能够在数小时内消除威胁，而不会中断服务。这凸显了零信任的核心理念：“永不信任，始终验证”，在多租户环境中得到有效应用。
该系统还通过隔离流程来增强微分段，并与 cPanel、Plesk、API 和虚拟化平台等工具无缝集成。它确保 99.99%正常运行时间 并在几分钟内提供快速威胁分析。
这个基于容器的解决方案与 Serverion 的网络级 DDoS 保护相辅相成，我们将在下文中讨论。
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4. 服务器 DDoS防护
Serverion 的 DDoS 保护基于 Xcitium 的进程隔离，通过应用零信任原则来分析网络流量。它使用针对各种托管服务量身定制的多层过滤系统，包括 网站托管 和 区块链节点. 秉承零信任“永不信任”的理念，所有流量都被视为潜在有害流量。
| 保护层 | 安全功能 |
|---|---|
| 应用（L7） | 交通模式分析 |
| 网络层 | 攻击流量过滤 |
| DNS 基础设施 | 查询监控 |
| 语音服务 | 异常检测 |
系统会根据新的攻击模式不断更新过滤规则。无论来自何处，每一次连接尝试都会受到严格检查，确保提供强有力的保护，同时不会中断服务可用性。
对于 RDP 和区块链节点等关键服务，系统会根据其特定的流量行为进行调整。这可确保阻止特定于协议的威胁，同时保持合法访问。这种详细的流量分析与思科的加密流分析配合得很好，我们将在下文中进行探讨。
5.思科ETA系统
思科的加密流量分析 (ETA) 系统通过识别加密流量中的威胁，将零信任安全性提升到新的水平 没有 需要解密。这对于处理大量加密数据的环境尤其重要。它与零信任的核心思想完美契合： 验证一切，包括加密流量.
ETA 的工作原理是分析网络元数据和行为模式。它不会解密敏感流量，而是检查数据包长度、时间和通信模式等细节以发现潜在风险。这种方法可以在保证安全性的同时保持网络性能完好无损。
| 成分 | 功能 | 安全效益 |
|---|---|---|
| 隐形监视 | 收集并分析流量数据 | 提供实时威胁监控 |
| ML 模型 | 识别模式 | 检测不断演变的威胁 |
| 全球威胁情报 | 汇总威胁数据 | 提供最新见解 |
| SecureX 集成 | 提供统一管理 | 简化集中控制 |
在实践中，ETA 已证明其价值。例如，一家金融服务提供商使用它来阻止 37 次高级恶意软件攻击，将检测时间从 3 天缩短至仅 4 小时。
该系统在识别恶意软件通信、命令和控制流量以及数据泄露尝试等威胁方面特别有效。它不断适应新的攻击方法和模式。
当与 Serverion 等阻止明显攻击的工具结合使用时，ETA 可以发现隐藏的危险。它们共同创建了一种符合零信任原则的分层防御策略，确保在加密流量中防御可见和隐蔽的威胁。
“ETA 改变了我们检测加密流量中的威胁的能力，同时又不损害隐私”
6. Palo Alto Prisma 访问
Palo Alto Prisma Access 不仅能分析加密流量模式（如 Cisco ETA），还通过其基于云的零信任平台关注应用程序行为。这款由 AI 驱动的防火墙可与威胁预防工具配合使用，有效保护托管环境。
该平台使用微分段来增强应用程序级安全性。例如，一家托管服务提供商在 2023 年的压力测试中将误报率降低了 40%，同时仍实现了全面威胁检测。
| 安全功能 | 功能 | 零信任优势 |
|---|---|---|
| 云 SWG | Web 威胁防护 | 实时拦截恶意网站 |
| 加拿大航空安全局 | SaaS 可见性 | 防止未经授权的应用程序使用 |
| 数字流程处理 | 数据保护 | 阻止数据泄露 |
Prisma Access 利用 Palo Alto Networks 的全球威胁情报系统（如 AutoFocus 和 WildFire）来识别新出现的威胁。
对于结合专用服务器和云实例的环境，Prisma Access 提供单一、统一的视图。它可确保跨裸机和虚拟主机的策略一致、自动执行策略设置并防止内部威胁蔓延。
这种对应用层安全的关注补充了 Serverion 的网络防御和思科的流量分析，形成了完整的零信任检测框架。
工具比较
选择正确的零信任威胁检测工具在很大程度上取决于您的特定需求和操作设置。以下是主要工具及其优势的细分：
| 工具 | 可扩展性 | 零信任实施复杂性 | 最佳用例 |
|---|---|---|---|
| Zscaler 应用程序细分 | 高（云原生） | 中等的 | 适合大型云部署 |
| SentinelOne 分析 | 高的 | 低的 | 适用于混合环境 |
| Xcitium 遏制 | 缓和 | 中等的 | 适合端点密集型设置 |
| Serverion DDoS 保护 | 高的 | 低的 | 专为高容量零信任环境而设计 |
| 思科远程访问 | 高的 | 中等的 | 专注于网络基础设施 |
| Palo Alto Prisma | 高的 | 高的 | 最适合混合环境 |
每种工具都有针对特定零信任场景量身定制的优势。云原生工具在大规模设置中大放异彩，而混合解决方案则可满足更多样化的基础设施需求。
结论
我们介绍的六种工具（从 Zscaler 的应用程序细分到 Palo Alto 的云防火墙）展示了零信任检测如何在不同层级上发挥作用。选择合适的工具意味着要使其功能与托管环境的需求保持一致。
为了有效部署零信任，将我们讨论过的分层保护与您的基础设施相匹配至关重要。专注于选择适合您系统要求并能与您现有设置良好集成的工具。
强大的实施将网络级防御与基础设施优化相结合。使用端点遏制、流量分析和应用程序安全工具的组合，同时定期检查和更新访问控制。
常见问题解答
什么是最有效的零信任框架？
最佳零信任框架因您的托管环境和基础设施需求而异。这些框架与检测工具配合使用，为实施安全策略提供基础。
热门企业解决方案:
| 框架 | 主要特点 | 最适合： |
|---|---|---|
| Palo Alto Prisma | 以云为中心的安全性和人工智能驱动的洞察力 | 混合云设置 |
| 思科远程访问 | 分析加密流量，检测威胁 | 网络中心环境 |
| 哨兵一号 | 基于 AI 的端点保护、XDR 支持 | 多样化的基础设施设置 |
| 激肽 | 进程隔离、自动化威胁遏制 | 端点密集型网络 |
选择框架时要考虑的因素:
- 它与你当前系统的集成程度如何
- 随着需求增长而扩展的能力
- 对系统性能的影响
- 遵守行业标准
为了加强您的零信任方法，将用于网络遏制的微分段等工具与分析平台配对，以监控和验证每次访问尝试，无论其来源如何。
