Vad är molnsäkerhet?

En effektiv molnsäkerhetsstrategi, som ofta innehåller en molnbaserad programskyddsplattform (CNAPP), ger robust skydd för känsliga data, program och infrastruktur, så att organisationer på ett säkert sätt kan använda skalbarheten, flexibiliteten och effektiviteten i molnbaserad databehandling samtidigt som risker och efterlevnadsåtgärder minimeras.

Implementering av molnsäkerhet ger följande fördelar:

Kostnadseffektivt. Genom att minimera behovet av säkerhetsinfrastruktur på plats och möjliggöra automatiserad hotidentifiering minskar molnsäkerhet driftskostnaderna samtidigt som effektiviteten maximeras.

Förbättrat samarbete.. Säkra åtkomstkontroller och krypterade kommunikationskanaler främjar sömlöst samarbete mellan team, oavsett plats.

Säkrare utveckling. Molnsäkerhet förhindrar sårbarheter, felkonfigurationer och hemligheter i koden samtidigt som den skyddar mjukvaruförsörjningskedjan genom hela utvecklingslivscykeln.

Minskad risk. Proaktiv övervakning och automatiserad riskhantering minimerar potentiella angreppsytor och förbättrar den övergripande säkerhetsstatusen.

Förbättrat dataskydd. Avancerad kryptering och åtkomstkontroller hjälper till att skydda känslig data från obehörig åtkomst och intrång.

Snabbare hotåtgärder. Automatiserade identifiering- och responsmekanismer gör det möjligt för organisationer att identifiera och åtgärda hot i realtid, vilket minimerar potentiell påverkan.

Förbättra identifiering och hantering av hot. AI-driven hotinformation hjälper organisationer att identifiera och minimera sofistikerade attacker, till exempel dag noll-sårbarhet och utpressningstrojaner.

Insyn i känsliga data. Molnsäkerhet erbjuder djupa insikter i känsliga datalägen, åtkomstmönster och potentiella exponeringsrisker för bättre hantering.

Molnsäkerhet är avgörande för att skydda känsliga data och program i molnmiljöer. Allt eftersom företag i allt högre grad förlitar sig på molnet för lagring, bearbetning och samarbete, står de inför risker som obehörig åtkomst, dataintrång, dataläckor och cyberattacker.

Effektiv molnsäkerhet inkluderar åtgärder som kryptering, åtkomstkontroller och realtidsdetektering och respons på hot för att skydda känslig information och upprätthålla integriteten hos kritiska applikationer. End-to-end-lösningar som skyddar multimolnsmiljöer är också avgörande.

Generativ AI blir ett viktigt verktyg inom molnsäkerhet. Generativ AI upptäcker och svarar på hot i realtid, vilket minimerar risken för dataintrång. Det förbättrar också hotintelligens genom att analysera stora mängder data för att identifiera mönster och avvikelser som traditionella säkerhetsåtgärder kan missa.

Robust molnsäkerhet hjälper företag att förbättra synligheten i sina miljöer och undvika eller snabbt återhämta sig från störningar, vilket hjälper till att minimera driftstopp och upprätthålla kontinuerlig åtkomst till kritiska system och data. Denna motståndskraft är avgörande för att upprätthålla förtroendet hos kunder och säkerställa långsiktig framgång.

Molnsäkerhet styrs av att integrera säkerhet tidigare, ta en proaktiv inställning för att kontinuerligt minska risker och åtgärda snabbare med en enhetlig säkerhet.

Molnsäkerhet bygger på en uppsättning verktyg och teknologier som är utformade för att skydda resurser. Dessa omfattar brandväggar för nätverksskydd, kryptering för att skydda data under överföring och i vila samt IAM-system (identitets- och åtkomsthantering) för att kontrollera användarbehörigheter. Intrångsidentifierings- och skyddssystem (IDPS) övervakar molnmiljöer för misstänkt aktivitet, medan slutpunktssäkerhetskontroller kontrollerar att enheter som har åtkomst till molnet är säkra.

En annan metod involverar en generativ AI-driven plattform för skydd av molnbaserade applikationer (CNAPP). En CNAPP fungerar som ett enda kommandocenter där flera molnsäkerhetslösningar konsolideras under ett tak. Dessa inkluderar hantering av molnsäkerhetsstatus (CSPM), multipipeline DevOps-säkerhet, plattformar för arbetsbelastningsskydd i molnet (CWPPs), molnidentifiering och svar (CDR), berättigandehantering av molninfrastruktur (CIEM), och nätverkssäkerhet för molntjänst (CSNS). En CNAPP upptäcker och mildrar sårbarheter över hela programvarans livscykel, vilket ger robust säkerhet mot utvecklande hot. CNAPP:er använder generativ AI för att ge realtidsinsikter, automatiserad hotidentifiering och proaktiv riskhantering, vilket minskar angreppsytan och ökar motståndskraften i dynamiska molnbaserade miljöer.

Tydliga principer och procedurer behövs för molnsäkerhet. Organisationer måste etablera regler för dataåtkomst, lagring och delning, så att anställda och partners följer bästa praxis. Regelbundna säkerhetsutvärderingar och granskningar identifierar säkerhetsrisker, medan incidenthanteringsplaner stöder snabba åtgärder under överträdelser. Principer inkluderar också efterlevnadsåtgärder för att uppfylla lagliga och regulatoriska standarder, samt procedurer för regelbundna säkerhetskopior för att hjälpa till med dataåterställning vid en attack eller fel.

Molnsäkerhet bygger på en modell för delat ansvar, som delar säkerhetsuppgifter mellan molntjänstleverantören (CSP) och kunden. CSP:n är vanligtvis ansvarig för att säkra infrastrukturen, inklusive hårdvara, nätverk och fysiska datacenter. Kunderna, å sin sida, är ansvariga för att säkra sina egna data, applikationer och användartillgång. Till exempel, i en mjukvara som en tjänst (SaaS) miljö, säkrar leverantören själva applikationen, men kunden måste hantera användartillstånd och säkra sina data inom applikationen. Denna samarbetsmetod gör det möjligt för båda parter att bidra till en robust säkerhetsställning.

Genom att integrera avancerad teknik, implementera omfattande principer och följa modellen för delat ansvar, skapar molnsäkerhet en motståndskraftig miljö som skyddar mot moderna cyberhot.

Samtidigt som de erbjuder skalbarhet och flexibilitet, medför hybrid- och multimolnsmiljöer också säkerhetsrisker och hot. Här är några vanliga utmaningar:

Utökad attackyta. Mer molnbaserad utveckling innebär att data, appar och infrastruktur blir alltmer distribuerade—vilket skapar fler ingångspunkter för angripare att utnyttja.

Nya attackytor till följd av generativ AI. Även om det kan dramatiskt öka produktiviteten, har generativ AI också potential att introducera säkerhetsrisker, inklusive oavsiktlig dataläckage. Personer som laddar upp känslig information för att träna generativa AI-modeller kan oavsiktligt exponera kritiska data.

Dataintrång och läckor. Molnlagring och databaser är vanliga mål för angripare. Felkonfigurationer, såsom att lämna känsliga data i offentligt tillgängliga behållare, svag kryptering eller komprometterade autentiseringsuppgifter, kan leda till dataintrång eller oavsiktliga läckor.

Utvecklande efterlevnadskrav. Underlåtenhet att följa utvecklande regler kan medföra stora böter, juridiska påföljder och förlust av kundförtroende. Multimolnsmiljöer ökar komplexiteten med modeller för delat ansvar och varierande säkerhetsstandarder mellan CSP:er.

Molnkonfiguration. Felkonfigurationer i molntjänster—på grund av otillräckliga åtkomstkontroller eller brist på expertis eller tillsyn—kan leda till dataintrång och överträdelser av efterlevnad. Exempel på konfigurationsfel inkluderar osäkra lagringsbuckets, alltför tillåtande IAM-policyer eller exponerade hanteringskonsoler.

Interna hot. Insiderhot– oavsett om de är skadliga eller oavsiktliga – utgör betydande risker. Anställda, entreprenörer eller partners med privilegierad åtkomst till molnmiljöer kan avsiktligt eller oavsiktligt exponera känslig data, felkonfigurera inställningar eller introducera sårbarheter.

Molnsäkerhet kräver en rad specialiserade verktyg och teknologier för att hantera hot i olika miljöer. Här är en översikt:

Plattform för skydd för molnbaserade program (CNAPP). CNAPP är en enhetlig ram som integrerar flera säkerhetskomponenter för att ge omfattande skydd över molnbaserade miljöer, från utveckling till drift. CNAPP inkluderar:

• Hantering av molnsäkerhetsstatus (CSPM) för att identifiera och åtgärda felkonfigurationer, efterlevnadsproblem och risker i molninfrastrukturen för att upprätthålla säkra miljöer.
• Infrastruktur som kod-säkerhet som stöder säkra konfigurationer i mallar genom att upptäcka sårbarheter och genomdriva policyer innan distribution.
• Hantering av datasäkerhetsstatus (DSPM), som fokuserar på att upptäcka, klassificera och säkra känslig data över molnmiljöer för att förhindra obehörig åtkomst och läckor.
• DevOps-säkerhet med ci/CD-pipelinehärdning (kontinuerlig integrering och kontinuerlig leverans) för att skydda programutvecklingslivscykeln genom att integrera säkerhetskontroller i CI/CD-pipelines, inklusive beroendegenomsökning och sårbarhetsbedömningar för körning för sårbarhetshantering.
• AI-driven hantering av datasäkerhetsstatus (AI-SPM) som utnyttjar AI för att förutsäga, upptäcka och svara på hot i realtid, vilket ger avancerade riskinsikter och automatiserad åtgärd.
• Molninfrastrukturens rättighetsförvaltning (CIEM) och exponeringshantering för att hantera och begränsa överdrivna behörigheter i molnmiljöer, vilket minskar angreppsyta genom att endast ge åtkomst med minsta behörighet.
   

Säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM). SIEM aggregerar, analyserar och korrelerar loggar och säkerhetshändelser från flera källor för att ge realtidsövervakning, incidentdetektering och efterlevnadsrapportering.

Utökad identifiering och åtgärd (XDR). XDR förenar hotidentifiering, respons och åtgärd över slutpunkter, nätverk och molnmiljöer, vilket möjliggör en helhetssyn på attacker och snabbare svarstider.

Brandväggar och intrångsidentifierings- och skyddssystem (IDPS). IDPS övervakar och analyserar nätverkstrafik för misstänkt aktivitet, identifierar potentiella intrång eller policyöverträdelser. Förebyggande mekanismer blockerar upptäckta hot i realtid.

Plattform för slutpunktsskydd (EPP:er). EPP skyddar enheter som är anslutna till molnmiljöer genom att skydda mot skadlig programvara, utpressningstrojan och obehörig åtkomst. Avancerade plattformar inkluderar beteendeanalys och maskininlärning för förbättrat skydd.

Dataförlustskydd (DLP). DLP-verktyg förhindrar att känslig data nås, delas eller överförs på obehöriga sätt. De genomdriver policyer på data i vila, i rörelse eller i användning, vilket stöder efterlevnad och minimerar intrång.

Identifiering och åtgärd på slutpunkt (EDR). EDR är en säkerhetslösning som övervakar och analyserar slutpunktens aktivitet i realtid för att upptäcka, undersöka och svara på hot som skadlig programvara, utpressningstrojan och obehörig åtkomst.

Microsoft Security Exposure Management (SEM). SEM berikar tillgångsinformation med säkerhetskontext som hjälper till att proaktivt hantera angreppsytor, skydda kritiska tillgångar och utforska och mildra exponeringsrisk.