什么是云数据保护？
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云数据保护是指在云环境中保护公司数据安全的做法，无论数据位于何处，无论数据处于静态还是动态，也无论数据是由公司内部管理还是由第三方外部管理。
随着越来越多的公司从建设和管理自己的数据中心转向在云中存储应用程序和数据，这种做法变得越来越重要。领先的科技媒体公司 IDG 2018 年的一项调查指出，73% 的公司在云中拥有应用程序或基础设施，另有 17% 的公司预计将在未来一年内进行迁移1。
企业为何需要云数据保护
公司正在收集大量数据，其中既有高度机密的业务、财务和客户数据，也有相当不重要的信息。他们还将越来越多的数据转移到云中，并将其存储在比以往更多的地方--公共云、私有云和混合云、云存储环境、软件即服务应用程序等等。
在这样做的过程中，企业发现在多个环境中保护所有数据并确保其安全是一件多么复杂的事情。例如
- 他们不再知道自己所有的应用程序和数据都在哪里。
- 由于大部分应用程序和数据都存放在第三方基础设施上，公司再也无法了解谁在访问和使用他们的应用程序和数据，使用哪些设备进行访问，或者他们的数据可能被如何使用或共享。
- 他们无法深入了解云提供商如何存储和保护他们的数据。
- 即使大多数云提供商拥有最先进的安全性，但这种安全性也是有限的。毕竟，企业和云提供商共同承担 着云安全的 责任 。
- 不同云提供商的能力各不相同，这可能导致云数据保护和安全性不一致。
除此之外，公司还面临着一系列安全挑战，包括可能发生的以下情况：..：
- 安全漏洞
- 敏感数据丢失或被盗
- 应用程序漏洞和恶意软件传播
公司还必须遵守数据保护和隐私法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《1996 年健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）等。然而，企业要在多个云环境中始终如一地建立和执行安全策略，难度可想而知，更不用说向审计人员证明合规性了。
基于这些原因，每 10 位网络安全专业人士中就有 9 位担心云安全问题，这一点也不足为奇。他们说，他们面临的最大挑战是防止数据丢失和泄漏（67%）、数据隐私受到威胁（61%）和泄密（53%）2。
这也解释了为什么数据保护市场预计到 2024 年将超过 1,580 亿美元3。
企业如何更好地保护云环境中的数据
要成功保护云环境中的数据并确保其安全，企业必须首先了解：
- 他们拥有哪些数据以及这些数据位于何处。
- 暴露了哪些数据、如何暴露以及潜在风险。
- 哪些应用程序正在被访问，访问者是谁。
- 应用程序内部发生了什么（例如，人们如何访问和使用应用程序）。
- 他们需要保护哪些数据以及保护的级别。
有了这些信息，企业就必须提供一致、统一和自动化的云数据保护服务，帮助他们 在多个环境中发现、分类、监控、保护和 保障应用程序和数据的安全。该产品还必须能够区分日常活动和潜在的可疑活动。
云数据保护的好处
云数据保护的好处包括，它使公司能够
- 在多个环境中保护应用程序和数据的安全，同时保持对所有用户、文件夹和文件活动的完全可见性。
- 主动识别并降低风险，如安全威胁、可疑用户行为、恶意软件等。
- 更好地管理访问。
- 确定政策。
- 预防和检测数据丢失和中断。
云数据保护常见问题
云中的数据加密涉及使用加密算法将明文数据转换为密文，以确保只有授权用户才能读取。加密可应用于静态数据（如数据库或文件系统中存储的数据）和传输中的数据（如网络传输过程中的数据）。常用的技术有高级加密标准（AES）和 RSA。云提供商通常提供加密服务，使客户能够通过密钥管理服务（KMS）管理自己的密钥。加密可确保数据的保密性和完整性，防止未经授权的访问和泄密。
云环境中的访问控制涉及管理谁可以访问资源以及他们可以执行哪些操作。它使用策略和机制来限制访问，确保只有经过授权的用户和应用程序才能与敏感数据和服务进行交互。基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）是常见的模式。实施访问控制包括定义角色和权限、使用身份和访问管理（IAM）工具以及实施最低权限访问原则。有效的访问控制可降低未经授权访问和潜在数据泄露的风险，增强云的整体安全性。
云数据丢失防护（DLP）是指使用技术和实践来检测、监控和保护敏感数据，防止未经授权的访问、泄露或外泄。DLP 解决方案可识别敏感信息（如个人身份信息 (PII) 和知识产权）并对其进行分类，并应用相关政策防止其未经授权的传输。技术包括内容检查、上下文分析和用户行为分析。DLP 工具与云服务集成，可执行数据共享、存储和传输政策。实施 DLP 可帮助组织遵守监管要求，保护云中的敏感数据。
云数据分类涉及根据数据的敏感性和对组织的重要性来组织数据。它通过指定公开、内部、保密或限制等类别，帮助识别和保护敏感信息。自动化工具使用模式匹配、机器学习和上下文分析等技术对数据进行分类。分类政策指导如何处理、存储和共享数据。有效的数据分类可确保对不同数据类型实施适当的控制，从而增强安全性，有助于合规性和风险管理工作。
云存储安全包括旨在保护云环境中存储的数据的政策、技术和实践。它包括数据加密、访问控制和定期安全审计等措施。云提供商提供的功能包括静态和传输中加密、身份和访问管理（IAM）以及异常检测。存储服务的安全配置、监控未经授权的访问以及实施备份和灾难恢复计划都是必不可少的环节。确保云存储安全可以防止数据泄露、丢失和未经授权的访问，维护数据的完整性和保密性。
云中的身份和访问管理（IAM）涉及管理用户身份和控制对云资源的访问。IAM 系统根据定义的策略对用户进行身份验证并授权其操作。它们支持单点登录（SSO）、MFA 和基于角色的访问控制（RBAC）等功能。云 IAM 服务可对身份进行集中管理，使管理员能够执行安全策略并监控访问活动。实施稳健的 IAM 实践可确保只有授权用户才能访问敏感数据和应用程序，从而降低未经授权访问的风险并增强安全性。
云安全的多因素身份验证要求用户提供两个或多个验证因素，从而加强了身份验证过程。这些因素通常包括用户知道的东西（密码）、用户拥有的东西（安全令牌或移动用户设备）以及用户本身的东西（生物特征验证）。MFA 通过确保即使一个因素（如密码）被泄露，攻击者也无法在没有其他因素的情况下获得访问权，从而大大降低了未经授权访问的风险。将 MFA 与云服务整合可增强安全性，保护敏感数据和应用程序免遭未经授权的访问。
云数据驻留地是指在云环境中存储和处理数据的物理位置。它受到监管和合规性要求的影响，这些要求规定数据必须存储在特定的地理边界内。组织必须确保其云提供商遵守数据驻留法律，这可能会影响数据主权和隐私。云提供商提供选择数据存储区域的选项，使组织能够履行法律义务。了解和管理数据驻留对于确保合规性、维护数据隐私和安全至关重要。
云数据完整性可确保存储在云中的数据在存储或传输过程中保持准确、一致和不变。加密哈希和数字签名等技术可验证数据的完整性。定期的完整性检查和验证程序可检测到任何未经授权的更改。实施强有力的访问控制和加密可进一步保护数据完整性。监控工具可提醒管理员注意潜在的完整性漏洞。确保数据完整性对于维护云环境的信任度、合规性和运行可靠性至关重要。
云数据备份和恢复涉及创建数据副本并将其存储在单独的位置，以防止数据丢失。自动备份解决方案定期捕获数据，确保提供最新副本。恢复程序可在发生意外删除、损坏或网络攻击等事件后快速恢复数据。云提供商提供可扩展的存储选项和灾难恢复服务，最大限度地减少停机时间。实施稳健的备份和恢复策略可确保业务持续性和数据复原力。
云安全中的密钥管理涉及加密密钥的创建、分发、存储和生命周期管理。有效的密钥管理可确保密钥得到保护、定期轮换，并在不再需要时报废。云提供商提供的密钥管理服务（KMS）可自动简化这些流程。使用硬件安全模块（HSM）可提供安全的密钥存储环境，从而加强密钥保护。适当的密钥管理对于维护云中加密数据的机密性、完整性和可用性至关重要。
云数据匿名化涉及对数据进行转换，以防止识别个人身份，同时保留其效用。技术包括数据屏蔽、化名和泛化。匿名化可以保护敏感信息免遭未经授权的访问，从而确保合规性，如 GDPR 等隐私法规。实施匿名化流程可以让组织在不损害隐私的情况下，使用和共享数据进行分析和研究。要确保有效的匿名化，需要精心规划和稳健的方法，以平衡数据的实用性和隐私性。
云数据屏蔽涉及对敏感数据元素进行混淆，以在保持数据可用性的同时对其进行保护。这些技术包括用虚假数据替代真实数据、洗牌数据值或应用加密技术。数据泄露防护用于测试和开发等非生产环境，以防止敏感信息泄露。实施数据屏蔽可确保敏感数据不受未经授权的访问，并降低数据泄露的风险。有效的数据屏蔽策略可在数据保护与真实测试数据需求之间取得平衡。
云数据审计涉及系统地审查和验证存储在云中的数据的完整性、访问和使用情况。审计工具可跟踪和记录数据访问、修改和删除等活动。定期审计确保符合监管要求和组织政策。自动审计解决方案提供实时监控，对可疑活动发出警报。在云环境中，进行彻底的数据审计有助于找出安全漏洞、实施数据管理和维护问责制。
云安全中的令牌化将敏感数据元素替换为非敏感的等价物或令牌，令牌保留了数据的格式，但没有可利用的价值。令牌与安全令牌库中的原始数据进行映射。令牌化通常用于保护支付卡信息和个人数据。实施标记化可以确保敏感信息不以原始形式存储或传输，从而降低数据泄露的风险。有效的标记化策略可增强数据安全性并合规性监管标准。
