Rilevamento delle minacce nell'allocazione delle risorse del cloud ibrido
Le configurazioni di cloud ibrido sono potenti, ma presentano rischi per la sicurezza unici. Con carichi di lavoro in costante movimento tra ambienti on-premise, cloud privati e pubblici, la superficie di attacco cambia rapidamente. Errori di configurazione durante il ridimensionamento delle risorse, rischi di spostamento laterale e minacce interne sono le principali sfide che le organizzazioni devono affrontare. Entro il 2025, 99% di fallimenti nella sicurezza del cloud deriveranno da configurazioni errate dei clienti, evidenziando la necessità di misure proattive.
Punti chiave:
- Configurazioni errate: Un rapido ridimensionamento spesso comporta API esposte, database aperti e policy IAM deboli.
- Movimento laterale: Gli aggressori sfruttano le lacune tra gli ambienti, utilizzando le credenziali per eludere il rilevamento.
- Minacce interne: Le autorizzazioni di alto livello nelle configurazioni ibride aumentano i rischi di uso improprio e di furto di account.
Soluzioni:
- Scansione continua: Utilizzare strumenti come CSPM e CDR per monitorare e correggere le configurazioni errate in tempo reale.
- Analisi comportamentale: Sfrutta strumenti basati sull'intelligenza artificiale come UEBA per rilevare attività insolite e minacce interne.
- Monitoraggio del traffico di rete: Concentrarsi sul traffico "est-ovest" per rilevare lo spostamento laterale tra i carichi di lavoro.
- Politiche Zero Trust: Applicare rigorosi controlli di accesso e verificare tutte le richieste.
- Microsegmentazione: Isolare i carichi di lavoro per limitare i potenziali danni in caso di violazioni.
La sicurezza del cloud ibrido richiede un approccio a più livelli che combini strumenti avanzati, monitoraggio in tempo reale e rigorosi controlli di accesso per mitigare efficacemente i rischi.
Oltre le basi della sicurezza di Azure e del cloud ibrido con Vectra AI
Minacce alla sicurezza nell'allocazione delle risorse del cloud ibrido
Gli ambienti cloud ibridi presentano una serie di ostacoli alla sicurezza, dovuti in gran parte alla natura dinamica dell'allocazione delle risorse. Questo flusso costante crea vulnerabilità che gli aggressori sono rapidi a sfruttare. Analizziamo alcune delle minacce più urgenti.
Errori di configurazione nel ridimensionamento delle risorse
La rapida scalabilità degli ambienti cloud ibridi spesso si scontra con i protocolli di sicurezza tradizionali. Un singolo clic o un rapido aggiornamento del codice possono lanciare nuove risorse, ma questa velocità spesso bypassa i processi di change management consolidati. Quando i team lavorano su più piattaforme come Amazon VPC, Azure VNet e Google VPC, gli errori di configurazione sono quasi inevitabili.
Questi errori possono portare ad API esposte, database aperti, bucket di archiviazione con accesso eccessivamente permissivo e gruppi di sicurezza di rete mal configurati. Quel che è peggio, le policy di sicurezza progettate per i sistemi on-premise non sempre si traducono in modo fluido in quelle pubbliche. servizi cloud. Questa discrepanza può lasciare lacune critiche nelle regole del firewall e nei sistemi di rilevamento delle intrusioni. Con 89% di organizzazioni Con l'adozione di strategie multicloud, la complessità della gestione di impostazioni di sicurezza coerenti su tutte le piattaforme è cresciuta in modo esponenziale, aumentando il rischio di errori.
Questi passi falsi non solo creano punti di ingresso per gli aggressori, ma aprono anche la porta a exploit laterali, soprattutto durante i trasferimenti del carico di lavoro.
Rischi di movimento laterale durante i trasferimenti del carico di lavoro
Lo spostamento dei carichi di lavoro tra ambienti on-premise e cloud presenta un ulteriore livello di rischio. Con la progressiva perdita di definizione dei perimetri tradizionali, gli aggressori sfruttano le "giunzioni" in cui i controlli di sicurezza risultano incoerenti. Queste lacune consentono loro di spostarsi tra i sistemi senza essere rilevati. Casi recenti mostrano aggressori che utilizzano credenziali legittime e carichi di lavoro di breve durata per spostarsi lateralmente, aggirando il rilevamento.
Gruppi come il La banda del ransomware Rhysida hanno fatto un ulteriore passo avanti integrandosi in sistemi di identità cloud come Azure AD. Combinando una compromissione iniziale degli endpoint con la persistenza nei servizi di directory, possono accelerare il movimento laterale su piattaforme IaaS e SaaS. Inoltre, disabilitano le difese dall'interno, facendo apparire le loro azioni come normali comportamenti degli utenti. L'uso di indirizzi IP riciclati e carichi di lavoro temporanei complica il monitoraggio continuo, fornendo agli aggressori la copertura di cui hanno bisogno per operare senza controllo.
Traffico anomalo e minacce interne
Le minacce interne diventano ancora più pericolose nei cloud ibridi, dove spesso sono richieste autorizzazioni di alto livello per l'allocazione delle risorse. Gli insider malintenzionati possono creare intenzionalmente configurazioni non sicure che si insinuano nelle operazioni di routine, sfruttando la complessità di questi sistemi. Statistiche allarmanti mostrano gli attacchi di acquisizione di account sono aumentati del 250% nel 2024, consentendo agli aggressori di utilizzare credenziali rubate per imitare gli utenti legittimi, rubando dati o dirottando risorse per attività come il mining di criptovalute o attacchi DDoS.
Il monitoraggio delle minacce interne è particolarmente impegnativo nelle configurazioni ibride. Gli strumenti tradizionali si concentrano sul traffico "nord-sud" – dati in entrata o in uscita dalla rete – ma gli ambienti ibridi richiedono visibilità sul traffico "est-ovest", che si sposta tra carichi di lavoro interni e livelli cloud. Lo shadow IT aggiunge un ulteriore livello di rischio. Gli sviluppatori spesso creano carichi di lavoro utilizzando account personali per aggirare gli ostacoli amministrativi, creando risorse non gestite con password predefinite e vulnerabilità nascoste. Queste risorse non autorizzate sono obiettivi primari sia per gli aggressori esterni che per gli utenti interni malintenzionati che sanno come sfruttare efficacemente questi punti ciechi.
Tecniche di rilevamento delle minacce per l'allocazione delle risorse del cloud ibrido
Confronto tra livelli di rilevamento delle minacce e strumenti di sicurezza del cloud ibrido
Con la crescente dinamicità degli ambienti cloud ibridi, il rilevamento e la mitigazione delle minacce richiedono un abbandono dei metodi di sicurezza tradizionali. La natura fluida dell'allocazione delle risorse, in cui i carichi di lavoro possono apparire e scomparire in pochi secondi, richiede strumenti in grado di tenere il passo con i rapidi cambiamenti, analizzando al contempo enormi volumi di dati su più piattaforme.
Scansione continua delle vulnerabilità
La pietra angolare della sicurezza del cloud ibrido è la scansione regolare. Strumenti come Gestione della postura di sicurezza del cloud (CSPM) Monitora costantemente le tue risorse cloud, identificando configurazioni errate, software obsoleti e controlli di accesso deboli prima che gli aggressori possano sfruttarli. Questi strumenti offrono anche una guida immediata per risolvere problemi come policy IAM deboli o API esposte.
Ecco una statistica sorprendente: Si prevede che entro il 2025 il 99% dei fallimenti nella sicurezza del cloud saranno causati da configurazioni errate dei clienti. Ciò evidenzia perché la scansione continua non è negoziabile. Moderno Rilevamento e risposta al cloud (CDR) Gli strumenti migliorano questo processo analizzando l'attività del cloud in tempo reale, riducendo i tempi di rilevamento dai tipici 15+ minuti dell'elaborazione batch dei log a pochi secondi. Questa velocità è fondamentale, poiché gli aggressori spesso sfruttano le vulnerabilità entro pochi minuti dalla loro scoperta.
""La sicurezza in tempo reale fa la differenza tra fermare una violazione e richiedere una risposta agli incidenti: ogni secondo è prezioso. Gli avversari di oggi si muovono rapidamente e su più domini, e chi si occupa della sicurezza non può permettersi di perdere tempo aspettando che i log del cloud vengano elaborati o che i rilevamenti vengano completati.""
- Elia Zaitsev, Direttore tecnico, CrowdStrike
Integrare la sicurezza nelle prime fasi del ciclo di sviluppo, una pratica nota come sicurezza shift-left, migliora ulteriormente la protezione. Strumenti come Trivy e Docker Security Scanning controllano le immagini dei container alla ricerca di vulnerabilità durante lo sviluppo, mentre Static Application Security Testing (SAST) identifica i difetti del codice prima della distribuzione. Queste misure proattive aiutano a proteggere le risorse prima ancora che vengano messe in funzione.
Oltre alla scansione, il monitoraggio di sottili cambiamenti comportamentali aggiunge un ulteriore livello di difesa.
Rilevamento delle anomalie comportamentali
Mentre gli strumenti tradizionali si concentrano sulle minacce note, l'analisi comportamentale individua attività insolite. Analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA) Sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per stabilire linee di base per le normali operazioni a livello di identità, rete e dati. Eventuali deviazioni, come l'accesso di un utente a una quantità di dati molto maggiore del solito o l'accesso da due continenti diversi nell'arco di un'ora, vengono segnalate immediatamente.
Questo metodo è particolarmente efficace contro le minacce interne e gli attacchi basati sulle credenziali, che sono le principali cause di violazioni del cloud. Ad esempio, un'azienda di servizi finanziari con 8.000 dipendenti ha utilizzato Microsoft Entra ID Protection e Sentinel per rilevare gli attacchi "password spray", definiti come oltre 50 tentativi di accesso non riusciti su oltre 10 account da un'unica fonte. Impostando regole di analisi, ha ridotto i tempi di rilevamento da oltre 30 giorni a pochi minuti.
Rilevamento e risposta estesi (XDR) Un ulteriore passo avanti è rappresentato dalla correlazione tra segnali comportamentali tra endpoint, e-mail, identità e infrastruttura cloud. Ad esempio, un'azienda manifatturiera ha utilizzato l'analisi comportamentale per collegare anomalie di accesso allo storage con modifiche allo schema SQL, identificando rapidamente una minaccia persistente avanzata (APT).
Un monitoraggio comportamentale efficace si estende a più livelli: elaborazione (per rilevare il dirottamento di risorse come il cryptomining), archiviazione (per intercettare estrazioni di dati in massa) e identità (per scoprire l'uso improprio delle credenziali). Senza questi strumenti, minacce sofisticate possono passare inosservate per oltre 30 giorni, un pericoloso ritardo nella sicurezza del cloud.
Monitoraggio del traffico di rete
A complemento della scansione delle vulnerabilità e dell'analisi comportamentale, il monitoraggio del traffico di rete fornisce una visibilità essenziale sui movimenti laterali. Negli ambienti cloud ibridi, ciò significa concentrarsi non solo sul traffico "nord-sud" (dati in entrata o in uscita dalla rete), ma anche sul traffico "est-ovest", ovvero i movimenti laterali tra i carichi di lavoro. Gli aggressori spesso sfruttano questi percorsi dopo aver ottenuto l'accesso iniziale, soprattutto all'intersezione tra sistemi on-premise e cloud.
Rilevamento e risposta della rete (NDR) Gli strumenti analizzano fonti di dati come i log di flusso VPC, i log DNS e gli eventi del firewall per rilevare potenziali minacce. Ad esempio, Amazon GuardDuty elabora miliardi di eventi utilizzando l'apprendimento automatico e l'intelligence sulle minacce. Tuttavia, nonostante 77% di leader della sicurezza informatica monitorino il traffico est-ovest, 40% di questi dati non dispongono ancora del contesto necessario per un rilevamento efficace delle minacce.
La registrazione centralizzata è fondamentale per ottenere informazioni fruibili. Trasmettendo i log di rete a una piattaforma SIEM (Security Information and Event Management) come Microsoft Sentinel, Splunk o IBM QRadar, le organizzazioni possono correlare i dati nell'intero ambiente ibrido. Abilitando i log di flusso VPC in AWS o i log di flusso dei gruppi di sicurezza di rete (NSG) in Azure, è possibile acquisire metadati sul traffico IP, contribuendo a stabilire una base di riferimento per le normali interazioni di rete. Eventuali deviazioni da questa base di riferimento possono segnalare attività dannose.
Un approccio completo combina CSPM, CDR, UEBA e NDR, come riassunto di seguito:
| Livello di rilevamento | Cosa monitora | Vantaggio chiave |
|---|---|---|
| CSPM | Configurazione e conformità | Identifica storage esposto, IAM debole e configurazioni API errate |
| CDR | Rilevamento delle minacce in fase di esecuzione | Rileva le violazioni attive in tempo reale |
| UEBA | Comportamento dell'utente e dell'entità | Segnala minacce interne e abusi di credenziali tramite il rilevamento delle anomalie |
| NDR | Modelli di traffico di rete | Monitora il movimento laterale per rilevare attività dannose |
L'automazione è fondamentale per un monitoraggio efficace della rete. Grazie alla programmazione di soglie e all'automazione delle azioni correttive, le organizzazioni possono garantire che il ciclo "monitoraggio-rilevamento-azione" avvenga senza l'intervento umano. Questo riduce il tempo di permanenza (dwell time), ovvero il periodo in cui gli aggressori rimangono inosservati nel sistema, e riduce al minimo i potenziali danni.
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Best practice per proteggere l'allocazione delle risorse del cloud ibrido
Proteggere l'allocazione delle risorse in una configurazione cloud ibrida richiede un approccio a più livelli per bloccare potenziali minacce. Incorporando più difese, si rende notevolmente più difficile per gli aggressori sfruttare le vulnerabilità durante l'allocazione delle risorse.
Implementazione di politiche Zero Trust
Zero Trust capovolge la tradizionale mentalità sulla sicurezza, trattando ogni richiesta come sospetta finché non viene verificata. Questo è particolarmente importante durante l'allocazione delle risorse, dove i carichi di lavoro sono in costante aumento o scalabilità tra ambienti on-premise e cloud.
Il cuore di Zero Trust è verifica continua. Ogni richiesta di accesso viene controllata e ricontrollata, indipendentemente dalla sua origine. La transizione dalla sicurezza basata sulla rete a quella basata sull'identità è un passaggio fondamentale. Strumenti come SPIFFE (Secure Production Identity Framework per tutti) assegnare identità coerenti ai servizi, consentendo di basare le policy di accesso su Chi piuttosto che il Dove.
Un altro elemento chiave è Accesso Just-In-Time (JIT), che fornisce autorizzazioni temporanee specifiche per attività solo quando necessario. Ad esempio, gli sviluppatori potrebbero ricevere accesso a breve termine a risorse specifiche, riducendo al minimo il rischio di uso improprio delle credenziali.
Per iniziare, mappa tutte le risorse nel tuo cloud ibrido e identifica chi ha bisogno di accedere a cosa e perché. Utilizza i tuoi strumenti di sicurezza cloud per applicare rigide policy di "negazione per impostazione predefinita", assicurandoti che qualsiasi creazione di risorse non autorizzata venga bloccata prima che diventi un problema. Questo approccio non solo riduce al minimo le configurazioni errate, ma getta anche le basi per ulteriori strategie di isolamento.
Microsegmentazione per l'isolamento del carico di lavoro
La microsegmentazione suddivide la rete in zone più piccole e gestibili, fino al livello dei singoli carichi di lavoro. Questo garantisce che, se un segmento viene compromesso, l'aggressore non possa muoversi liberamente nell'intero ambiente. Questo è particolarmente importante durante l'allocazione delle risorse, dove i nuovi carichi di lavoro potrebbero avere temporaneamente privilegi elevati o misure di sicurezza incomplete.
A differenza della segmentazione più ampia, la microsegmentazione si concentra sull'isolamento di ciascun carico di lavoro. Ogni connessione tra i segmenti richiede autenticazione e autorizzazione esplicite, limitando l'esposizione di risorse sensibili.
""L'isolamento della rete non è più un optional: è un controllo necessario per salvaguardare gli ambienti cloud e ibridi.""
È possibile applicare la microsegmentazione utilizzando strumenti come Gruppi di sicurezza di rete (NSG) e Liste di controllo di accesso (ACL), che consentono di applicare regole di accesso basate sul minimo privilegio. Ad esempio, raggruppare tutti i componenti di una singola applicazione entro un unico limite semplifica il monitoraggio e facilita l'individuazione di anomalie.
Inoltre, disabilita l'accesso in uscita predefinito per le risorse cloud. Molte offrono un accesso Internet illimitato di default, il che può comportare rischi inutili. Applicando rigide regole di uscita, puoi garantire che i carichi di lavoro comunichino solo con destinazioni approvate.
Tuttavia, esagerare con la segmentazione può portare a una complessità non necessaria.
""Una microsegmentazione oltre un limite ragionevole fa perdere il vantaggio dell'isolamento. Quando si creano troppi segmenti, diventa difficile identificare i punti di comunicazione.""
Per risolvere questo problema, automatizzare la gestione delle risorse di rete per evitare errori di configurazione che potrebbero essere sfruttati dagli aggressori.
Intelligence sulle minacce basata sull'intelligenza artificiale
L'intelligence sulle minacce basata sull'intelligenza artificiale elabora enormi quantità di dati sulla sicurezza in tempo reale, il che la rende uno strumento essenziale per identificare e affrontare le minacce durante l'allocazione delle risorse.
Con Analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA), L'intelligenza artificiale stabilisce una base di riferimento per l'attività normale e segnala comportamenti insoliti. Ad esempio, se un account di servizio inizia a comportarsi in modo imprevedibile durante un'operazione di ridimensionamento delle risorse, UEBA può rilevare l'anomalia e avvisarti.
L'intelligenza artificiale consente anche bonifica automatizzata, che può correggere rapidamente le configurazioni non sicure prima che diventino sfruttabili. Questo è particolarmente importante perché la natura dinamica degli ambienti cloud introduce spesso minacce che il monitoraggio manuale potrebbe non rilevare.
Un altro componente chiave è la registrazione centralizzata. Aggregando i log provenienti da ambienti on-premise e cloud, l'intelligenza artificiale può correlare i dati per identificare minacce trasversali. Ad esempio, se un server on-premise viene compromesso e l'aggressore utilizza le credenziali per allocare risorse cloud, un sistema di registrazione unificato può aiutare a collegare i punti.
Finalmente, rafforzamento adattivo della rete Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i modelli di traffico e raccomandare policy di sicurezza più rigorose. Questo crea un ciclo di feedback che rafforza costantemente le difese, riducendo il tempo in cui gli aggressori possono indugiare nel tuo ambiente.
Serverion‘Funzionalità di sicurezza per le distribuzioni cloud ibride
Serverion abbina il rilevamento proattivo delle minacce a misure di sicurezza avanzate, garantendo che le distribuzioni cloud ibride rimangano sicure durante l'allocazione delle risorse.
Protezione DDoS e sicurezza dei dati
Di Serverion Protezione DDoS definitiva può gestire attacchi fino a 4 cucchiai, mantenendo le operazioni fluide anche durante il ridimensionamento o i trasferimenti del carico di lavoro. Per salvaguardare i dati, tutte le informazioni archiviate sono crittografate e il sistema riceve regolarmente aggiornamenti di sicurezza. I firewall hardware e software multilivello aggiungono un ulteriore livello di difesa. Questo è particolarmente importante durante l'allocazione delle risorse, poiché i nuovi carichi di lavoro potrebbero essere dotati di privilegi elevati o impostazioni di sicurezza temporanee.
Servizi gestiti per il monitoraggio delle minacce
Offerte Serverion Monitoraggio della rete 24 ore su 24, 7 giorni su 7, combinando sistemi automatizzati con esperti in loco per affrontare rapidamente problemi di traffico o di accesso insoliti durante il ridimensionamento delle risorse. Con un Garanzia di uptime 99,9%, il loro monitoraggio garantisce l'affidabilità.
I loro servizi gestiti coprono amministrazione del server sia per Windows che per Linux, incluse attività come aggiornamenti del sistema operativo, patching e rafforzamento della configurazione. Per prevenire la perdita di dati durante le transizioni delle risorse, backup e snapshot automatizzati Vengono eseguiti più volte al giorno, consentendo un rapido ripristino in caso di minaccia. Questi servizi si integrano perfettamente con l'hosting scalabile di Serverion, fornendo protezione continua in ogni fase dell'implementazione.
Soluzioni di hosting scalabili per ambienti ibridi
Con 37 sedi di data center in tutto il mondo, tra cui Amsterdam, New York e L'Aia, Serverion ti consente di distribuire Server privati virtuali (VPS) o server dedicati Vicino alla tua infrastruttura esistente. Questa configurazione riduce la latenza mantenendo una sicurezza costante durante l'allocazione delle risorse. I piani VPS vanno da $11/mese (1 core, 2 GB di RAM, 50 GB SSD) a $220/mese (12 core, 64 GB di RAM, 1.000 GB di SSD, 100 TB di larghezza di banda).
Serverion offre opzioni di hosting sia gestite che non gestite, offrendoti la flessibilità di scegliere il livello di supervisione più adatto alle tue esigenze. Per attività impegnative come Elaborazione di Big Data o hosting blockchain, la loro infrastruttura specializzata supporta operazioni ad alto consumo di risorse senza compromettere la sicurezza. Con accesso root completo sulle istanze VPS e sui servizi di gestione professionale, puoi personalizzare le configurazioni di sicurezza affidandoti a solide protezioni di base.
Conclusione
Come accennato in precedenza, gli ambienti cloud ibridi presentano sfide uniche che richiedono misure di sicurezza flessibili e ben coordinate. Il modo in cui le risorse vengono allocate in queste configurazioni introduce rischi come configurazioni errate, spostamenti laterali e attacchi basati sull'identità. Queste vulnerabilità spesso passano inosservate per settimane, dando agli aggressori tutto il tempo necessario per aumentare i privilegi e rubare dati sensibili.
Per affrontare queste problematiche, le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sulla centralizzazione dei dati di sicurezza attraverso logging unificato, analisi comportamentale e monitoraggio avanzato basato sull'intelligenza artificiale. Questo approccio può ridurre drasticamente i tempi di rilevamento, da settimane a pochi minuti. L'implementazione di sistemi di rilevamento e risposta estesi (XDR) aiuta a collegare i punti tra endpoint, sistemi di identità e infrastruttura. Inoltre, l'adozione dei principi Zero Trust, della microsegmentazione e dei processi di ripristino automatizzati garantisce una difesa più solida contro potenziali minacce. È inoltre fondamentale comprendere il modello di responsabilità condivisa: i provider cloud proteggono l'infrastruttura, ma spetta ai clienti salvaguardare le proprie applicazioni, dati e configurazioni.
Punti chiave
- Centralizzare i dati di sicurezza e utilizzare l'analisi comportamentale: Combina i log provenienti dai livelli di identità, rete e applicazione in un'unica piattaforma di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM). Monitora le modifiche nei piani di gestione, nei modelli di autenticazione, nei flussi di traffico e nelle operazioni sui dati. Sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per individuare anomalie, come posizioni di accesso insolite o picchi nei trasferimenti di dati. Presta molta attenzione alle attività relative all'identità come l'autenticazione e escalation dei privilegi, poiché si tratta di vettori di attacco comuni. Gli strumenti di correzione automatizzati sono essenziali per correggere rapidamente le configurazioni errate prima che possano essere sfruttate.
- Unificare i controlli di sicurezza in tutti gli ambienti: Standardizzare le pratiche di sicurezza sia per i sistemi on-premise che per quelli basati su cloud. Utilizzare la microsegmentazione per monitorare il traffico tra i confini delle subnet e rilevare i movimenti laterali durante le transizioni dei carichi di lavoro. Avviare la modellazione delle minacce nelle prime fasi del processo di progettazione con framework come il "4 Question Frame" per affrontare proattivamente le vulnerabilità prima dell'implementazione. Integrando queste strategie, gli ambienti cloud ibridi possono essere sicuri e flessibili, garantendo che le misure di sicurezza siano al passo con le esigenze delle moderne operazioni cloud.
Domande frequenti
Quali sono le principali sfide per la sicurezza negli ambienti cloud ibridi?
Gli ambienti cloud ibridi combinano infrastrutture on-premise con servizi cloud pubblici, ma questa configurazione introduce ostacoli di sicurezza unici. Quando i dati si spostano tra questi ambienti, i rischi di violazioni dei dati e perdite crescere, soprattutto se i metodi di crittografia e i protocolli di trasferimento non sono allineati. Inoltre, le differenze negli strumenti e nelle policy di sicurezza nell'ambito della configurazione ibrida possono portare a configurazioni errate e deriva politica, lasciando esposte risorse critiche.
Un'altra sfida significativa è lacune di visibilità. Gli strumenti di monitoraggio spesso faticano a fornire una visione unificata dei sistemi on-premise e cloud, rendendo più difficile identificare e rispondere alle minacce. Questa mancanza di visibilità può esporre API non sicure e punti di integrazione, che gli aggressori potrebbero sfruttare. La gestione delle credenziali in questi ambienti aggiunge un ulteriore livello di complessità, aumentando le possibilità di rischi di accesso privilegiato. Inoltre, requisiti di conformità diventano più difficili da soddisfare quando i dati oltrepassano i confini regionali o nazionali.
Per mitigare questi rischi, le organizzazioni dovrebbero implementare policy di sicurezza unificate, garantire la crittografia end-to-end, centralizzare la registrazione e automatizzare i controlli di configurazione. Serverion’Le soluzioni cloud ibride gestite di semplificano la protezione delle architetture ibride offrendo monitoraggio integrato, applicazione coerente delle policy e gateway API sicuri, aiutando le organizzazioni a mantenere sia le prestazioni che la sicurezza.
In che modo le organizzazioni possono monitorare e interrompere i movimenti laterali negli ambienti cloud ibridi?
Per tenere sotto controllo il movimento laterale negli ambienti cloud ibridi, adottare un Fiducia Zero L'approccio "minimum privilege" è essenziale. Questa strategia considera ogni utente, carico di lavoro e segmento di rete come non attendibile finché non viene verificato accuratamente. Implementando la microsegmentazione e applicando rigorosi controlli di accesso basati sull'identità, le organizzazioni possono limitare l'accesso alle risorse e impedire agli aggressori di muoversi liberamente tra i sistemi. Abbinate questo a policy di privilegi minimi e alla convalida continua dell'identità per contrastare minacce come il furto di credenziali o l'uso improprio di token.
Un altro passaggio fondamentale è l'aumento della visibilità. Raccogliere e analizzare log, dati di telemetria e dati comportamentali da API cloud, sistemi on-premise e reti virtuali. Centralizzare questi dati in una piattaforma di sicurezza consente di rilevare rapidamente attività insolite, come l'escalation dei privilegi o modelli di traffico sospetti, consentendo una risposta più rapida.
Infine, un difesa in profondità La strategia è fondamentale. Ciò implica la combinazione di segmentazione della rete, rilevamento delle intrusioni e applicazione automatizzata delle policy. Una modellazione regolare delle minacce, il mantenimento di un inventario aggiornato delle risorse e l'implementazione di un piano unificato di risposta agli incidenti possono ridurre significativamente i rischi. Queste misure garantiscono che i movimenti laterali vengano identificati e bloccati prima che minaccino i carichi di lavoro critici.
In che modo l'intelligenza artificiale migliora il rilevamento delle minacce negli ambienti cloud ibridi?
L'intelligenza artificiale sta trasformando il rilevamento delle minacce negli ambienti cloud ibridi utilizzando apprendimento automatico e apprendimento profondo per analizzare enormi set di dati provenienti da sistemi cloud pubblici e privati. Queste tecnologie avanzate individuano tempestivamente i potenziali rischi, bloccandoli prima che si trasformino in attacchi conclamati.
Grazie all'analisi in tempo reale, l'intelligenza artificiale automatizza l'identificazione di modelli di minaccia complessi e in continua evoluzione, aumentando la velocità e la precisione delle misure di sicurezza. Questa strategia proattiva e non interventista consente alle organizzazioni di proteggere le proprie configurazioni cloud ibride dalle minacce informatiche avanzate, riducendo al contempo la necessità di una supervisione manuale costante.
