Detekce hrozeb v alokaci hybridních cloudových zdrojů
Hybridní cloudová nastavení jsou výkonná, ale přinášejí jedinečná bezpečnostní rizika. Vzhledem k neustálému přesunu úloh mezi lokálními, soukromými a veřejnými cloudovými prostředími se oblast útoku rychle mění. Největšími výzvami, kterým organizace čelí, jsou nesprávné konfigurace během škálování zdrojů, rizika laterálního přesunu a hrozby zevnitř. Do roku 2025, 99% selhání cloudové bezpečnosti bude pramenit z chybných konfigurací zákazníků, což zdůrazňuje potřebu proaktivních opatření.
Klíčové poznatky:
- Chybné konfigurace: Rychlé škálování často vede k odhaleným API, otevřeným databázím a slabým zásadám IAM.
- Boční pohyb: Útočníci zneužívají mezery mezi prostředími a používají přihlašovací údaje k obcházení detekce.
- Hrozby zevnitř: Vysoce úrovňová oprávnění v hybridních nastaveních zvyšují riziko zneužití a převzetí kontroly nad účty.
Řešení:
- Nepřetržité skenování: Používejte nástroje jako CSPM a CDR k monitorování a opravě chybných konfigurací v reálném čase.
- Behaviorální analýza: Využijte nástroje založené na umělé inteligenci, jako je UEBA, k detekci neobvyklé aktivity a vnitřních hrozeb.
- Monitorování síťového provozu: Zaměřte se na provoz "východ-západ" pro detekci bočního pohybu mezi úlohami.
- Zásady nulové důvěry: Zavést přísné kontroly přístupu a ověřovat všechny požadavky.
- Mikrosegmentace: Izolujte pracovní zátěže, abyste omezili potenciální škody v případě narušení bezpečnosti.
Hybridní cloudové zabezpečení vyžaduje vícevrstvý přístup kombinující pokročilé nástroje, monitorování v reálném čase a přísné kontroly přístupu pro efektivní zmírnění rizik.
Překonání základů v oblasti zabezpečení Azure a hybridního cloudu s Vectra AI
Bezpečnostní hrozby v alokaci hybridních cloudových zdrojů
Hybridní cloudová prostředí s sebou nesou svá vlastní bezpečnostní omezení, a to především kvůli dynamické povaze alokace zdrojů. Tento neustálý vývoj vytváří zranitelnosti, které útočníci rychle zneužívají. Pojďme si rozebrat některé z nejnaléhavějších hrozeb.
Nesprávné konfigurace v škálování zdrojů
Rychlé škálování hybridních cloudových prostředí často koliduje s tradičními bezpečnostními protokoly. Jediné kliknutí nebo rychlá aktualizace kódu může spustit nové zdroje, ale tato rychlost často obchází zavedené procesy správy změn. Když týmy pracují na více platformách, jako jsou Amazon VPC, Azure VNet a Google VPC, jsou chybné konfigurace téměř nevyhnutelné.
Tyto chyby mohou vést k odhaleným API, otevřeným databázím, úložným kontejnerům s příliš volným přístupem a špatně nakonfigurovaným skupinám zabezpečení sítě. A co je horší, bezpečnostní zásady navržené pro lokální systémy se ne vždy bez problémů promítají do veřejných systémů. cloudové služby. Tento nesoulad může způsobit kritické mezery v pravidlech firewallu a systémech detekce narušení. 89% organizací V době, kdy se nyní zavádějí multicloudové strategie, exponenciálně vzrostla složitost správy konzistentních bezpečnostních nastavení napříč platformami, což zvyšuje riziko chyb.
Tyto chybné kroky nejen vytvářejí vstupní body pro útočníky, ale také otevírají dveře pro laterální zneužití, zejména během přenosu pracovní zátěže.
Rizika bočního pohybu během přesunů pracovní zátěže
Přesun úloh mezi lokálními a cloudovými prostředími představuje další vrstvu rizika. Vzhledem k tomu, že se tradiční perimetry stírají, útočníci zneužívají "mezery", kde jsou bezpečnostní kontroly nekonzistentní. Tyto mezery jim umožňují nepozorovaně se přesouvat mezi systémy. Nedávné případy ukazují, že útočníci používají legitimní přihlašovací údaje a krátkodobé úlohy k bočnímu přesunu a obcházejí detekci.
Skupiny jako Gang ransomwaru Rhysida posunuli situaci ještě o krok dále a integrovali se do cloudových systémů identity, jako je Azure AD. Kombinací počátečního kompromitování koncového bodu s perzistencí v adresářových službách mohou urychlit laterální pohyb napříč platformami IaaS i SaaS. Také deaktivují obranu zevnitř, takže jejich akce se jeví jako normální chování uživatelů. Používání recyklovaných IP adres a dočasných úloh komplikuje nepřetržité monitorování a poskytuje útočníkům krytí, které potřebují k nekontrolovanému fungování.
Anomální provoz a hrozby ze strany interních osob
Hrozby z vnitřních zdrojů se stávají ještě nebezpečnějšími v hybridních cloudech, kde jsou pro alokaci zdrojů často vyžadována oprávnění na vysoké úrovni. Zlomyslní insideři mohou úmyslně vytvářet nezabezpečené konfigurace, které splývají s rutinním provozem, a využívat tak složitosti těchto systémů. Alarmující statistiky ukazují Útoky na převzetí účtů prudce vzrostly o 250% v roce 2024, což útočníkům umožnilo používat ukradené přihlašovací údaje k napodobování legitimních uživatelů a zároveň kradou data nebo zneužívají zdroje pro aktivity, jako je těžba kryptoměn nebo DDoS útoky.
Monitorování hrozeb z vnitřních zdrojů je obzvláště náročné v hybridních prostředích. Tradiční nástroje se zaměřují na provoz "sever-jih" – data vstupující do sítě nebo ji opouštějící – ale hybridní prostředí vyžadují přehled o provozu "východ-západ", který se pohybuje mezi interními úlohami a cloudovými úrovněmi. Stínové IT přidává další vrstvu rizika. Vývojáři často zvyšují úlohy pomocí osobních účtů, aby obešli administrativní překážky, a vytvářejí tak nespravovaná aktiva s výchozími hesly a skrytými zranitelnostmi. Tyto podvodné zdroje jsou hlavním cílem jak externích útočníků, tak i škodlivých insiderů, kteří vědí, jak tyto slepé skvrny efektivně využít.
Techniky detekce hrozeb pro alokaci hybridních cloudových zdrojů
Porovnání vrstev detekce hrozeb v hybridním cloudu a bezpečnostních nástrojů
Vzhledem k tomu, že hybridní cloudová prostředí se stávají stále dynamičtějšími, vyžaduje detekce a zmírňování hrozeb odklon od tradičních bezpečnostních metod. Fluidní povaha alokace zdrojů – kdy se pracovní zátěže mohou objevit a zmizet během několika sekund – vyžaduje nástroje, které dokáží držet krok s rychlými změnami a zároveň analyzovat obrovské objemy dat napříč platformami.
Nepřetržité skenování zranitelností
Základem hybridní cloudové bezpečnosti je pravidelné skenování. Nástroje jako Správa cloudového zabezpečení (CSPM) Neustále monitorujte svá cloudová aktiva a identifikujte chybné konfigurace, zastaralý software a slabé kontroly přístupu dříve, než je útočníci mohou zneužít. Tyto nástroje také nabízejí okamžité rady k řešení problémů, jako jsou slabé zásady IAM nebo odhalená API.
Zde je zarážející statistika: Očekává se, že do roku 2025 bude 99% selhání cloudové bezpečnosti způsobeno chybnou konfigurací zákazníků. To zdůrazňuje, proč je nepřetržité skenování nezbytné. Moderní Detekce a reakce na cloud (CDR) Nástroje vylepšují tento proces analýzou cloudové aktivity v reálném čase, čímž zkracují dobu detekce z typických více než 15 minut dávkového zpracování protokolů na pouhé sekundy. Tato rychlost je klíčová, protože útočníci často zneužívají zranitelnosti během několika minut od jejich objevení.
"Zabezpečení v reálném čase je rozdílem mezi zastavením narušení bezpečnosti a nutností reakce na incident – každá vteřina se počítá. Dnešní útočník se pohybuje rychle a napříč doménami a obránci si nemohou dovolit ztrácet čas čekáním na zpracování cloudových protokolů nebo na naplnění detekcí."
- Elia Zaitsev, technický ředitel, CrowdStrike
Integrace zabezpečení v rané fázi vývojového cyklu, postup známý jako zabezpečení s posunem doleva, dále zvyšuje ochranu. Nástroje jako Trivy a Docker Security Scanning kontrolují image kontejnerů během vývoje, zda neobsahují zranitelnosti, zatímco Static Application Security Testing (SAST) identifikuje chyby v kódu před nasazením. Tato proaktivní opatření pomáhají zabezpečit zdroje ještě před jejich spuštěním.
Kromě skenování přidává další vrstvu obrany sledování jemných změn v chování.
Detekce behaviorálních anomálií
Zatímco tradiční nástroje se zaměřují na známé hrozby, behaviorální analýza identifikuje neobvyklé aktivity. Analýza chování uživatelů a entit (UEBA) Využívá umělou inteligenci a strojové učení k nastavení základních linií pro běžný provoz napříč vrstvami identity, sítě a dat. Odchylky, jako například přístup uživatele k mnohem většímu množství dat než obvykle nebo přihlášení ze dvou kontinentů během hodiny, jsou okamžitě signalizovány.
Tato metoda je obzvláště účinná proti hrozbám z vnitřních zdrojů a útokům založeným na přihlašovacích údajích, které jsou hlavními příčinami narušení cloudových služeb. Například společnost poskytující finanční služby s 8 000 zaměstnanci použila Microsoft Entra ID Protection a Sentinel k detekci útoků typu "password spray" – definovaných jako více než 50 neúspěšných pokusů o přihlášení na více než 10 účtech z jednoho zdroje. Nastavením analytických pravidel zkrátili dobu detekce z více než 30 dnů na pouhé minuty.
Rozšířená detekce a reakce (XDR) jde o krok dále korelací behaviorálních signálů napříč koncovými body, e-mailem, identitou a cloudovou infrastrukturou. Například výrobní společnost použila behaviorální analýzu k propojení anomálií v přístupu k úložišti se změnami schématu SQL a rychle identifikovala pokročilou perzistentní hrozbu (APT).
Efektivní behaviorální monitorování zahrnuje několik vrstev: výpočetní (k detekci únosů zdrojů, jako je těžba kryptoměn), úložiště (k zachycení hromadné extrakce dat) a identitu (k odhalení zneužití přihlašovacích údajů). Bez takových nástrojů mohou sofistikované hrozby zůstat neodhalené déle než 30 dní – což představuje nebezpečné zpoždění v zabezpečení cloudu.
Monitorování síťového provozu
Monitorování síťového provozu, které doplňuje skenování zranitelností a behaviorální analýzu, poskytuje zásadní přehled o laterálním pohybu. V hybridních cloudových prostředích to znamená zaměřit se nejen na provoz "sever-jih" (data vstupující do sítě nebo ji opouštějící), ale také na provoz "východ-západ" – laterální pohyb mezi úlohami. Útočníci tyto cesty často zneužívají po získání počátečního přístupu, zejména na průsečíku místních a cloudových systémů.
Detekce a reakce v síti (NDR) Nástroje analyzují zdroje dat, jako jsou protokoly VPC Flow, protokoly DNS a události firewallu, aby detekovaly potenciální hrozby. Například Amazon GuardDuty zpracovává miliardy událostí pomocí strojového učení a analýzy hrozeb. Navzdory tomu, že 771 TP3T lídrů v oblasti kybernetické bezpečnosti monitoruje provoz mezi východem a západem, 401 TP3T těchto dat stále postrádá kontext potřebný pro efektivní detekci hrozeb.
Centralizované protokolování je klíčové pro praktické poznatky. Streamováním síťových protokolů na platformu SIEM (Security Information and Event Management), jako je Microsoft Sentinel, Splunk nebo IBM QRadar, mohou organizace korelovat data v celém svém hybridním prostředí. Povolení protokolů VPC Flow v AWS nebo protokolů Network Security Group (NSG) Flow v Azure zachycuje metadata o IP provozu, což pomáhá stanovit základní linii pro běžné síťové interakce. Odchylky od této základní linie mohou signalizovat škodlivou aktivitu.
Komplexní přístup kombinuje CSPM, CDR, UEBA a NDR, jak je shrnuto níže:
| Detekční vrstva | Co monitoruje | Klíčový přínos |
|---|---|---|
| CSPM | Konfigurace a shoda | Identifikuje odhalené úložiště, slabé IAM a nesprávné konfigurace API |
| CDR | Detekce hrozeb za běhu | Detekuje aktivní narušení v reálném čase |
| UEBA | Chování uživatelů a entit | Detekce anomálií signalizuje hrozby ze strany interních osob a zneužití přihlašovacích údajů |
| NDR | Vzory síťového provozu | Monitoruje boční pohyb pro detekci škodlivé aktivity |
Automatizace je klíčem k efektivnímu monitorování sítě. Skriptováním prahových hodnot a automatizací nápravných opatření mohou organizace zajistit, aby cyklus "monitorování-detekce-akce" probíhal bez lidského zásahu. To zkracuje dobu prodlevy – dobu, po kterou útočníci zůstávají ve vašem systému nedetekováni – a minimalizuje potenciální škody.
sbb-itb-59e1987
Nejlepší postupy pro zabezpečení alokace hybridních cloudových zdrojů
Zabezpečení alokace zdrojů v hybridním cloudovém prostředí vyžaduje vícevrstvý přístup k blokování potenciálních hrozeb. Začleněním více obranných mechanismů výrazně ztížíte útočníkům zneužití zranitelností během alokace zdrojů.
Implementace politik nulové důvěry
Zero Trust obrací tradiční přístup k bezpečnosti tím, že každý požadavek považuje za podezřelý, dokud není ověřen. To je obzvláště důležité při alokaci zdrojů, kdy se pracovní zátěž neustále zvyšuje nebo škáluje v rámci lokálních i cloudových prostředí.
Jádrem nulové důvěry je průběžné ověřování. Každý požadavek na přístup je kontrolován a znovu kontrolován, bez ohledu na to, odkud pochází. Přechod od zabezpečení založeného na síti k zabezpečení založenému na identitě je klíčovým krokem. Nástroje jako SPIFFE (Rámec zabezpečené produkční identity pro každého) přiřazovat službám konzistentní identity, což vám umožňuje založit zásady přístupu na SZO spíše než kde.
Dalším klíčovým prvkem je Přístup Just-In-Time (JIT), která poskytuje dočasná oprávnění pro konkrétní úkoly pouze v nezbytných případech. Vývojáři mohou například získat krátkodobý přístup ke konkrétním zdrojům, čímž se minimalizuje riziko zneužití přihlašovacích údajů.
Chcete-li začít, zmapujte všechna aktiva ve vašem hybridním cloudu a identifikujte, kdo k čemu potřebuje přístup a proč. Použijte nástroje cloudového zabezpečení k vynucení přísných zásad "denimovat ve výchozím nastavení", které zajistí, že jakékoli neoprávněné vytváření zdrojů bude zablokováno dříve, než se stane problémem. Tento přístup nejen minimalizuje chyby v konfiguraci, ale také položí základy pro další strategie izolace.
Mikrosegmentace pro izolaci pracovní zátěže
Mikrosegmentace rozděluje vaši síť na menší, lépe spravovatelné zóny až na úroveň jednotlivých úloh. Tím je zajištěno, že pokud je jeden segment napaden, útočník se nemůže volně pohybovat po celém prostředí. To je obzvláště důležité při alokaci zdrojů, kdy nové úlohy mohou mít dočasně zvýšená oprávnění nebo neúplná bezpečnostní opatření.
Na rozdíl od širší segmentace se mikrosegmentace zaměřuje na izolaci jednotlivých úloh. Každé spojení mezi segmenty vyžaduje explicitní autentizaci a autorizaci, což omezuje vystavení citlivých zdrojů.
"Izolace sítě již není volitelná – je to nezbytná kontrola pro ochranu cloudových a hybridních prostředí."
Mikrosegmentaci můžete vynutit pomocí nástrojů, jako je Skupiny síťové bezpečnosti (NSG) a Seznamy řízení přístupu (ACL), které vám umožňují aplikovat pravidla přístupu s nejnižšími oprávněními. Například seskupení všech komponent jedné aplikace v rámci jedné hranice zjednodušuje monitorování a usnadňuje odhalování anomálií.
Dále zakažte výchozí odchozí přístup pro cloudové prostředky. Mnoho z nich má ve výchozím nastavení neomezený přístup k internetu, což může vést k zbytečným rizikům. Použitím přísných pravidel pro odchozí přístup zajistíte, že úlohy budou komunikovat pouze se schválenými cíli.
Přehnaná segmentace však může vést ke zbytečné složitosti.
"Mikrosegmentace nad rámec rozumného limitu ztrácí výhodu izolace. Když vytvoříte příliš mnoho segmentů, je obtížné identifikovat komunikační body."
Abyste to vyřešili, automatizujte správu síťových prostředků, abyste předešli chybám v konfiguraci, které by útočníci mohli zneužít.
Informace o hrozbách řízené umělou inteligencí
Informace o hrozbách řízené umělou inteligencí zpracovávají obrovské množství bezpečnostních dat v reálném čase, což z nich činí nezbytný nástroj pro identifikaci a řešení hrozeb během alokace zdrojů.
S Analýza chování uživatelů a entit (UEBA), AI stanoví základní linii pro normální aktivitu a signalizuje neobvyklé chování. Pokud se například servisní účet během operace škálování zdrojů začne chovat nepředvídatelně, UEBA dokáže tuto anomálii detekovat a upozornit vás na ni.
Umělá inteligence také umožňuje automatizovaná náprava, což dokáže rychle opravit nezabezpečené konfigurace dříve, než se stanou zneužitelnými. To je obzvláště důležité, protože dynamická povaha cloudových prostředí často představuje hrozby, které by manuální monitorování mohlo přehlédnout.
Centralizované protokolování je další klíčovou součástí. Agregací protokolů z místních i cloudových prostředí může umělá inteligence korelovat data a identifikovat hrozby napříč prostředími. Pokud je například místní server napaden a útočník použije tyto přihlašovací údaje k alokaci cloudových zdrojů, může jednotný systém protokolování pomoci propojit všechny body.
Konečně, adaptivní zpevnění sítě využívá umělou inteligenci k analýze vzorců provozu a doporučování přísnějších bezpečnostních zásad. Vytváří se tak zpětná vazba, která neustále posiluje vaši obranu a zkracuje dobu, po kterou se útočníci mohou ve vašem prostředí zdržovat.
Serverion‘Bezpečnostní funkce pro hybridní cloudová nasazení
Serverion spojuje proaktivní detekci hrozeb s pokročilými bezpečnostními opatřeními a zajišťuje tak bezpečnost hybridních cloudových nasazení během alokace zdrojů.
Ochrana před DDoS útoky a zabezpečení dat
Serverion's Dokonalá ochrana proti DDoS útokům dokáže zvládnout útoky až 4 polévkové lžíce, čímž se zajistí hladký chod operací i během škálování nebo přenosu pracovní zátěže. Pro ochranu dat jsou všechny uložené informace šifrovány a systém pravidelně dostává aktualizace zabezpečení. Vícevrstvé hardwarové a softwarové firewally přidávají další vrstvu obrany. To je obzvláště důležité při alokaci zdrojů, protože nové úlohy mohou mít zvýšená oprávnění nebo dočasné nastavení zabezpečení.
Spravované služby pro monitorování hrozeb
Nabídky Serverionu Monitorování sítě 24/7, kombinující automatizované systémy s odborníky na místě pro rychlé řešení neobvyklých problémů s provozem nebo přístupem během škálování zdrojů. S Garance provozuschopnosti 99,91 TP3T, jejich monitorování zajišťuje spolehlivost.
Jejich spravované služby pokrývají správa serveru pro Windows i Linux, včetně úkolů, jako jsou aktualizace operačního systému, opravy a posílení konfigurace. Aby se zabránilo ztrátě dat během přechodů zdrojů, automatizované zálohy a snapshoty se provádějí několikrát denně, což umožňuje rychlou obnovu v případě hrozby. Tyto služby se bezproblémově integrují se škálovatelným hostingem Serverion a poskytují nepřetržitou ochranu v každé fázi nasazení.
Škálovatelná hostingová řešení pro hybridní prostředí
S 37 datových center po celém světě, včetně Amsterdamu, New Yorku a Haagu, vám Serverion umožňuje nasazení Virtuální privátní servery (VPS) nebo dedikované servery blízko vaší stávající infrastruktury. Toto nastavení snižuje latenci a zároveň zachovává konzistentní zabezpečení během alokace zdrojů. VPS tarify sahají od $11/měsíc (1 jádro, 2 GB RAM, 50 GB SSD) až $220/měsíc (12 jader, 64 GB RAM, 1 000 GB SSD, šířka pásma 100 TB).
Serverion nabízí možnosti spravovaného i nespravovaného hostingu, což vám dává flexibilitu při výběru úrovně dohledu, která vyhovuje vašim potřebám. Pro náročné úkoly, jako je Zpracování velkých dat nebo hosting blockchainu, jejich specializovaná infrastruktura podporuje provoz náročný na zdroje bez kompromisů v oblasti bezpečnosti. plný root přístup U instancí VPS a profesionálních služeb správy si můžete přizpůsobit konfigurace zabezpečení a zároveň se spolehnout na robustní základní ochranu.
Závěr
Jak již bylo zmíněno, hybridní cloudová prostředí přinášejí jedinečné výzvy, které vyžadují flexibilní a dobře koordinovaná bezpečnostní opatření. Způsob, jakým jsou v těchto nastaveních alokovány zdroje, představuje rizika, jako jsou nesprávné konfigurace, laterální přesun a útoky založené na identitě. Tyto zranitelnosti často zůstávají bez povšimnutí celé týdny, což útočníkům dává dostatek času k eskalaci oprávnění a krádeži citlivých dat.
Aby se tyto problémy vyřešily, měly by se organizace zaměřit na centralizaci bezpečnostních dat prostřednictvím jednotného protokolování, behaviorální analýzy a pokročilého monitorování s využitím umělé inteligence. Tento přístup může drasticky zkrátit dobu detekce – z týdnů na pouhé minuty. Implementace systémů rozšířené detekce a reakce (XDR) pomáhá propojit body napříč koncovými body, systémy identity a infrastrukturou. Zavedení principů nulové důvěry (Zero Trust), mikrosegmentace a automatizovaných procesů nápravy navíc zajišťuje silnější obranu před potenciálními hrozbami. Je také důležité pochopit model sdílené odpovědnosti: poskytovatelé cloudu zabezpečují infrastrukturu, ale je na zákaznících, aby chránili své aplikace, data a konfigurace.
Klíčové věci
- Centralizujte bezpečnostní data a používejte behaviorální analýzySloučení protokolů z vrstev identity, sítě a aplikace do jediné platformy pro správu bezpečnostních informací a událostí (SIEM). Sledování změn v rovinách správy, vzorcích ověřování, tocích provozu a datových operacích. Využití umělé inteligence a strojového učení k odhalování anomálií, jako jsou neobvyklá místa přihlášení nebo špičky v přenosech dat. Věnování zvýšené pozornosti aktivitám souvisejícím s identitou, jako je ověřování a eskalace oprávnění, protože se jedná o běžné vektory útoku. Automatizované nástroje pro nápravu jsou nezbytné pro rychlou opravu chybných konfigurací dříve, než je lze zneužít.
- Sjednocení bezpečnostních kontrol napříč prostředímiStandardizujte bezpečnostní postupy pro lokální i cloudové systémy. Používejte mikrosegmentaci k monitorování provozu mezi hranicemi podsítí a detekci laterálního pohybu během přechodů mezi pracovními zátěžemi. Začněte s modelováním hrozeb v rané fázi procesu návrhu pomocí frameworků, jako je "4 Question Frame", abyste proaktivně řešili zranitelnosti před nasazením. Integrací těchto strategií mohou být hybridní cloudová prostředí bezpečná i flexibilní a zajišťovat tak, aby bezpečnostní opatření držela krok s požadavky moderních cloudových operací.
Nejčastější dotazy
Jaké jsou hlavní bezpečnostní výzvy v hybridních cloudových prostředích?
Hybridní cloudová prostředí kombinují místní infrastrukturu s veřejnými cloudovými službami, ale toto nastavení s sebou přináší jedinečné bezpečnostní překážky. S tím, jak se data mezi těmito prostředími přesouvají, se zvyšují rizika… úniky dat a úniky růst, zejména pokud nejsou šifrovací metody a přenosové protokoly sladěny. Navíc rozdíly v bezpečnostních nástrojích a zásadách v hybridním nastavení mohou vést k chybné konfigurace a politický posun, čímž jsou odhaleny kritické zdroje.
Další významnou výzvou je mezery ve viditelnosti. Monitorovací nástroje se často potýkají s poskytováním jednotného pohledu na lokální a cloudové systémy, což ztěžuje identifikaci hrozeb a reakci na ně. Tento nedostatek přehledu může odhalit nezabezpečená API a integrační body, které by útočníci mohli zneužít. Správa přihlašovacích údajů v těchto prostředích přidává další vrstvu složitosti a zvyšuje pravděpodobnost rizika privilegovaného přístupuDále, požadavky na shodu se stávají obtížnějšími, když data překračují regionální nebo národní hranice.
Aby se tato rizika zmírnila, měly by organizace zavést jednotné bezpečnostní zásady, zajistit šifrování typu end-to-end, centralizovat protokolování a automatizovat kontroly konfigurace. Serverion’Řešení spravovaného hybridního cloudu od společnosti zjednodušují zabezpečení hybridních architektur tím, že nabízejí integrované monitorování, konzistentní vynucování zásad a zabezpečené brány API – což organizacím pomáhá udržovat výkon i zabezpečení.
Jak mohou organizace monitorovat a zastavit laterální pohyb v hybridních cloudových prostředích?
Aby se udržel laterální pohyb v hybridních cloudových prostředích pod kontrolou, přijetí Nulová důvěra Přístup je zásadní. Tato strategie považuje každého uživatele, pracovní zátěž a segment sítě za nedůvěryhodný, dokud není důkladně ověřen. Implementací mikrosegmentace a vynucováním přísných kontrol přístupu založených na identitě mohou organizace omezit přístup k prostředkům a zabránit útočníkům ve volném pohybu mezi systémy. Spojte to se zásadami nejnižších oprávnění a průběžným ověřováním identity, abyste čelili hrozbám, jako je krádež přihlašovacích údajů nebo zneužití tokenů.
Zvýšení přehlednosti je dalším klíčovým krokem. Shromažďujte a analyzujte protokoly, telemetrii a behaviorální data z cloudových API, lokálních systémů a virtuálních sítí. Centralizace těchto dat v bezpečnostní platformě umožňuje rychlou detekci neobvyklé aktivity, jako je eskalace oprávnění nebo podezřelé vzorce provozu, a tím i rychlejší reakci.
A konečně, a hloubková obrana Strategie je zásadní. To zahrnuje kombinaci segmentace sítě, detekce narušení a automatizovaného vynucování zásad. Pravidelné modelování hrozeb, udržování aktuálního inventáře aktiv a zavedení jednotného plánu reakce na incidenty mohou výrazně snížit rizika. Tato opatření zajišťují, že laterální pohyb je identifikován a zastaven dříve, než ohrozí kritické pracovní zátěže.
Jak umělá inteligence zlepšuje detekci hrozeb v hybridních cloudových prostředích?
Umělá inteligence transformuje detekci hrozeb v hybridních cloudových prostředích využitím strojové učení a hluboké učení procházet obrovské datové sady z veřejných i soukromých cloudových systémů. Tyto pokročilé technologie včas identifikují potenciální rizika a zastavují je dříve, než se rozvinou v plnohodnotné útoky.
Díky analýze v reálném čase automatizuje umělá inteligence identifikaci složitých a neustále se měnících vzorců hrozeb, čímž zvyšuje rychlost a přesnost bezpečnostních opatření. Tato proaktivní strategie bez nutnosti interakce umožňuje organizacím chránit svá hybridní cloudová nastavení před pokročilými kybernetickými hrozbami a zároveň snižuje potřebu neustálého manuálního dohledu.
