在以数字化转型为标志的时代，世界各地的企业和组织越来越多地转向公共cloud 平台，因为它具有高效性、可扩展性和创新机会。据预测，到 2024 年，全球公共cloud 服务的总支出将增长到 7733 亿美元，比 2023 年增长 22.3%。然而，随着公共cloud 市场的扩大，与之相关的安全挑战也日益突出。
在此背景下，自动化和人工智能（AI）已成为加强公共cloud 安全的重要工具。这些技术能够管理海量数据并发现人类无法发现的模式，正在改变企业处理公共cloud 安全的方式。
本文将深入探讨自动化和人工智能在增强公共cloud 计算安全性方面的作用，解释它们的工作原理以及它们为当今企业带来的机遇。
公共Cloud 安全挑战
公共cloud 安全为组织带来了一系列独特的挑战：
- 分担责任模式就是这样一种挑战，在这种模式下，公共cloud 提供商和客户都必须在维护安全方面发挥各自的作用。对这一模式的误解或不明确往往会导致安全漏洞。
- 此外，公共cloud 架构固有的复杂性也增加了安全问题。公共cloud 服务提供商可能有自己特定的配置、应用程序接口和安全控制，从而导致潜在的安全配置错误和不一致。
- 此外，公共cloud的多租户性质，即多个客户共享同一个公共cloud 基础设施，也带来了数据泄漏或暴露的风险。
另一方面，人工智能和自动化等技术的出现也为加强公共cloud 安全解决方案带来了重大机遇。
自动化安全任务和工作流程
数字环境中的网络威胁呈指数级增长，因此需要更强大、更先进的安全机制。鉴于公共cloud 环境的庞大规模和复杂性，仅靠人力主导的安全工作已远远不够。
这就是自动化发挥作用的地方，它提供的解决方案既能减轻安全团队的工作量，又能加强安全措施。
公共cloud 安全领域的自动化涉及使用软件执行重复性安全任务和管理工作流程。这包括自动化安全配置、定期补丁更新、日志管理和事件响应程序。例如，自动化可用于执行持续的安全审计、检测和纠正配置错误，从而帮助维持高安全态势。
自动化在公共cloud 计算安全方面的优势
- 自动化的一个显著好处是，它消除了对常规任务的人工干预，减少了人为错误的机会，而人为错误是安全漏洞的常见原因。它可确保在整个组织的cloud 环境中始终如一地执行安全策略，从而更好地遵守内部和监管标准。
- 另一个重要优势是自动化系统的运行速度。发生安全事故时，分秒必争。自动化响应工作流可以在检测到威胁时立即启动行动，例如隔离受影响的系统、收集事件数据或触发警报给安全团队。这种快速响应可以大大降低安全事故的影响。
- 通过自动化日常任务，安全团队可以腾出时间，专注于更具战略性的计划。他们可以将资源用于增强安全架构、开发高级威胁检测能力或完善事件响应策略。
检测和预防安全威胁和异常情况
网络威胁的数量和复杂程度不断增加，需要先进的威胁检测和预防策略，尤其是在公共cloud 模式中。自动化和人工智能正引领着这一领域的发展，改变着传统的威胁检测系统，为预防安全事件提供更强的能力。
传统上，威胁检测依赖于基于签名的方法，这些方法根据预定义规则标记已知威胁。这些方法虽然对已知威胁有效，但在应对新型或复杂的攻击时却显得力不从心。然而，随着人工智能和机器学习的出现，威胁检测的范围已大大扩展。
人工智能驱动的威胁检测系统可以实时分析海量数据，识别可能表明存在威胁的模式。机器学习算法可以从以往的事件中学习，并随着时间的推移不断完善其检测能力。这些系统可以识别从恶意软件和勒索软件攻击到内部威胁和高级持续威胁 (APT) 等各种威胁。
预防安全威胁需要采取积极主动的方法，而人工智能和自动化可以促进这种方法的发展：
- 人工智能技术可以根据过去的数据预测未来的潜在威胁，让安全团队提前实施预防措施。
- 自动化可以在cloud 环境中一致地执行安全策略，确保所有系统都使用最新的安全补丁和配置，从而减少攻击面。
异常检测是威胁防范的一个重要方面。在不断处理大量数据的公共cloud 环境中，检测异常是一项挑战。人工智能驱动的系统可以了解cloud 环境中的 "正常 "行为，然后识别任何可能预示着安全事件的偏差。
提高安全可见性和情报能力
要在公共cloud 环境（请参阅公共cloud 、私有cloud 和混合cloud 环境之间的区别）中保持稳健的安全性，需要高度的可视性和智能：
- 可见性是指监控整个cloud 环境中所有活动和数据的能力。
- 智能就是分析这些数据并得出有意义见解的能力。
这两者对于识别潜在威胁、应对安全事件和改进安全措施都至关重要。
机器学习在公共cloud 安全中的作用
机器学习利用统计技术从数据中学习，不断提高分析能力。机器学习算法可以分析大型数据集，识别模式和异常，预测未来威胁，提供先进的威胁检测能力。
- 机器学习还可以从过去的安全事件中学习，提高其预测能力。例如，如果某种特定类型的网络攻击在过去多次发生，机器学习算法就可以利用这些数据预测未来发生类似攻击的可能性，从而让安全团队实施预防措施。
- 此外，机器学习还能帮助实现重复性安全任务的自动化。例如，它可用于根据安全事件的特征对其进行自动分类，从而简化事件响应程序。
最终想法
公共cloud 服务的迅速扩展和采用改变了企业的运营方式。然而，随着这一转变而来的是维护强大安全和管理公共cloud 安全风险的严峻挑战。
面对不断发展的网络威胁和日益复杂的公共cloud 架构，传统的安全方法往往力不从心，而自动化和人工智能已成为加强公共cloud 安全的有力工具。它们能够管理与公共cloud 环境相关的大量数据和流程，简化安全操作，改进威胁检测和预防。
然而，尽管人工智能和自动化好处多多，但将其融入公共cloud 安全战略并不是一项简单的任务。它需要精心规划、适当的技能组合，以及对公共cloud 。但是，只要有正确的方法和资源，这些技术就能极大地增强公共cloud 的安全性，为企业提供利用cloud ，同时保持稳健安全态势的机会。
