《零信任云安全态势感知》由会员分享，可在线阅读，更多相关《零信任云安全态势感知（23页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、数智创新变革未来零信任云安全态势感知1.零信任安全模型概述1.云安全态势感知的意义1.零信任下的态势感知要素1.零信任态势感知技术架构1.零信任态势感知数据源整合1.零信任态势感知威胁检测1.零信任态势感知事件响应1.零信任态势感知平台评估原则Contents Page目录页 零信任安全模型概述零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任安全模型概述零信任安全模型概述主题名称：零信任的基本原则1.不再默认信任任何设备、用户或网络。2.持续验证和授权访问，即使在内部网络中也是如此。3.限制最小权限原则，只授予访问特定资源所需的权限。主题名称：零信任的支柱技术1.多因素认证(MFA)：使用多个因
2、素来验证用户身份，例如密码、生物识别和短信验证码。2.条件访问控制(CAC)：根据设备、位置、时间和应用程序等条件，动态限制访问。3.微分段：将网络细分为较小的安全区域，以限制横向移动。零信任安全模型概述主题名称：零信任部署的挑战1.遗留系统和应用程序的兼容性问题。2.复杂的部署和管理，需要熟练的安全专业人员。3.需要转变组织文化，培养持续验证和授权的意识。主题名称：零信任的优势1.提高安全性：通过限制访问并阻止违规行为传播，增强组织抵御网络攻击的能力。2.改善用户体验：通过简化访问流程和减少密码疲劳，为用户提供无缝体验。3.增强合规性：符合包括NISTSP800-207在内的监管要求，降低数
3、据泄露和安全事件的风险。零信任安全模型概述1.融合人工智能和机器学习：利用人工智能和机器学习算法增强威胁检测和响应。2.云原生零信任：将零信任原则应用于云环境，提供无缝且安全的跨云访问。主题名称：零信任的未来趋势 零信任下的态势感知要素零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任下的态势感知要素持续监测和评估1.实时监控和收集来自所有安全控制（防火墙、入侵检测系统、端点检测和响应）的数据。2.使用高级分析技术（机器学习和人工智能）检测异常和识别威胁模式。3.持续评估安全态势，识别风险并主动采取缓解措施。身份和访问管理1.采用零信任模型，验证每个用户和设备的访问权限。2.实施多因素身份验证和风
4、险感知，以提高身份验证的安全性。3.持续监控和审查用户活动，识别异常行为或特权滥用。零信任下的态势感知要素网络分段和微隔离1.将网络细分为更小的安全域，限制横向移动。2.使用微隔离技术隔离受感染的设备或应用程序，防止威胁蔓延。3.实时调整网络分段规则以响应威胁情报或态势变化。威胁情报和高级分析1.整合来自内部和外部源（例如安全厂商、网络情报提供商）的威胁情报。2.使用高级分析技术（机器学习和人工智能）关联威胁情报和安全事件。3.自动化威胁检测和响应，缩短检测时间并提高防御效率。零信任下的态势感知要素事件响应和取证1.制定事件响应计划，明确角色和职责。2.实施事件管理系统，自动化事件响应流程。3
5、.保留和分析事件数据，以进行取证调查和持续改进。安全运营中心（SOC）1.建立一个集中的安全运营中心，提供全面的态势感知和威胁响应。2.招募和培训熟练的安全分析师，负责监控、分析和响应安全事件。3.采用自动化和协作工具，提高SOC的效率和有效性。零信任态势感知技术架构零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任态势感知技术架构统一身份管理*集中式身份认证：通过单点登录（SSO）和多因素认证（MFA）等机制，为用户提供无缝且安全的访问体验，同时加强对身份凭证的控制。*细粒度访问控制：基于属性和角色的访问控制（ABAC和RBAC）可以根据用户、设备和资源的属性定义细粒度访问权限，从而最小化授权范
6、围。*持续身份验证：持续监控用户活动和设备行为，识别异常行为并及时采取措施，防止未经授权的访问。终端安全*固件安全：保护设备固件和BIOS免受攻击，确保设备的完整性和可信度。*应用程序白名单和黑名单：仅允许已知的安全应用程序运行，阻止恶意软件和勒索软件的执行。*高级威胁检测和响应：利用机器学习和行为分析技术，检测和响应高级威胁，例如零日漏洞和文件less攻击。零信任态势感知数据源整合零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任态势感知数据源整合多源数据融合1.实现不同数据源之间的互联互通，建立统一的数据交换平台，打破数据孤岛。2.数据标准化和规范化，建立统一的数据模型和数据语义，实现数据之间
7、的无缝对接。3.采用数据融合算法和机器学习技术，对异构数据进行关联分析，挖掘潜在关联关系和威胁情报。数据质量管理1.构建数据质量度量标准，对数据源的数据完整性、准确性、一致性和时效性进行评估。2.建立数据清洗和预处理机制，去除数据中的噪声、冗余和异常值，提升数据的可用性。3.实现数据生命周期管理，制定数据更新、备份和归档策略，确保数据的安全性、完整性和可用性。零信任态势感知数据源整合数据可视化与分析1.采用先进的数据可视化技术，直观呈现态势感知数据，便于安全分析师快速理解和决策。2.提供交互式的分析界面，支持基于时间、空间、事件类型等多维度的数据钻取、过滤和关联分析。3.运用机器学习和人工智能
8、算法，对态势感知数据进行智能分析，识别威胁、关联事件和预测潜在风险。威胁态势建模1.构建动态的威胁态势模型，结合历史数据、实时情报和专家知识，刻画当前的威胁格局。2.识别潜在的威胁指标和攻击手法，建立针对不同攻击场景的响应机制。3.实时更新威胁态势模型，跟踪威胁演变趋势，及时调整安全策略和部署防御措施。零信任态势感知数据源整合事件响应与处置1.建立事件响应流程，定义事件通报、调查、处置和后续评估的步骤和职责。2.提供自动化事件响应机制，基于威胁态势情报和行为分析，快速识别并响应事件。3.关联事件数据和威胁情报，还原事件的攻击路径和影响范围，提升事件处置效率。安全运营中心整合1.将态势感知数据整
9、合到安全运营中心（SOC），为SOC团队提供全面的威胁态势信息。2.增强SOC实时监测、威胁检测和响应能力，实现对安全事件的快速发现、调查和处置。3.实现安全事件管理自动化，减少人工干预，提升安全运营效率和响应速度。零信任态势感知威胁检测零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任态势感知威胁检测零信任态势感知威胁检测的技术基础1.利用零信任原则和模型，建立不默认信任、随时验证、最小特权访问的云安全框架。2.通过行为分析、设备指纹、环境感知等技术，全面监测用户、设备和网络活动。3.以云原生为基础，利用机器学习、大数据分析等技术，实现自动化实时威胁检测和响应。零信任态势感知威胁检测的最佳实践1
10、.分层安全控制，包括身份认证、访问控制、网络分段和数据加密。2.持续监测和分析，使用实时数据源和人工智能技术识别异常和潜在威胁。3.自动化响应机制，以人为干预为最小化，及时检测、隔离和修复威胁。零信任态势感知平台评估原则零信任云安全零信任云安全态势态势感知感知零信任态势感知平台评估原则可视化和仪表盘1.清晰且直观的界面：平台应提供易于理解和导航的仪表盘，以显示关键安全指标和态势感知信息。2.实时监控和警报：平台应能够实时监视安全事件，并通过警报和通知向安全团队提供可见性和及时响应。3.可定制和可扩展：平台应允许组织根据其特定需求定制仪表盘和可视化，并随着组织变化而扩展。威胁情报集成1.广泛的情
11、报来源：平台应支持与广泛的情报来源（如威胁情报馈送、IOC数据库）集成，以丰富态势感知并提高检测能力。2.自动化分析和关联：平台应提供自动化威胁情报分析和关联功能，以识别潜在威胁和关联事件。3.主动威胁狩猎：平台应支持主动威胁狩猎，使安全团队能够主动搜索网络中的高级威胁和攻击者行为。零信任态势感知平台评估原则开放式API和互操作性1.标准化API：平台应提供标准化且易于使用的API，以促进与其他安全工具和解决方案的集成。2.无缝互操作性：平台应能够与现有安全堆栈无缝互操作，并从其他工具和系统中获取数据。3.开放式生态系统：平台应支持开放式生态系统，允许第三方开发人员和供应商扩展其功能。机器学习
12、和人工智能1.异常检测和模式识别：平台应利用机器学习和人工智能技术进行异常检测和模式识别，以识别传统方法可能无法检测到的高级威胁。2.自动编排和响应：平台应支持自动化编排和安全响应，以根据威胁严重性自动执行预定义的工作流程和操作。3.预测性分析：平台应提供预测性分析功能，以识别潜在的安全风险和威胁，并帮助安全团队主动应对。零信任态势感知平台评估原则云原生和可扩展性1.云原生架构：平台应利用云原生架构，以实现弹性和可扩展性，并支持大规模的云环境。2.无服务器部署：平台应支持无服务器部署，以降低运维成本并提高敏捷性。3.自动弹性：平台应能够根据需求自动调整其容量和资源，以处理突发的安全事件和负载峰值。用户体验和可用性1.用户友好型界面：平台应提供用户友好的操作界面，使安全团队能够轻松访问和分析信息。2.直观的导航：平台应具有直观的导航和搜索功能，以快速找到相关数据和信息。3.可访问性和协作：平台应为所有授权用户提供一致且安全的访问，并支持团队协作和知识共享。感谢聆听数智创新变革未来Thankyou
