在采訪中，AlgoSec的云安全負責人Ava Chawla討論了CISO在2024年必須關注的最重要的云安全威脅，這些威脅包括數據泄露、配置錯誤、內部威脅、高級持續性威脅、勒索軟件、API漏洞以及供應鏈漏洞。

這些威脅影響到各個行業，包括金融、醫療和零售，Chawla提供了有效的緩解策略見解。

2024年CISO必須了解的最重要的云安全威脅是什么?這些威脅如何影響不同的行業，如金融、醫療和零售?

目前最重要的云安全威脅包括數據泄露、配置錯誤、內部威脅、高級持續性威脅、勒索軟件、API漏洞以及供應鏈和第三方漏洞。金融機構、醫療組織和零售商面臨特定的風險，值得注意：

? 金融機構面臨巨大的風險，包括由于數據泄露和內部威脅導致的財務損失、監管處罰和客戶信任的喪失。配置錯誤可能暴露敏感的財務數據，違反SOX和GDPR等法規的合規性。

? 醫療組織特別容易受到數據泄露的影響，危及患者安全并違反HIPAA法規。配置錯誤和內部威脅可能導致患者信息未經授權的披露，造成隱私侵害和巨額罰款。

? 零售商由于數據泄露和勒索軟件攻擊，容易遭受運營中斷和客戶忠誠度的喪失，這也會影響PCI合規性。

云安全監控和檢測對于實時識別和應對威脅是必要的。定期的安全審計和合規檢查確保遵守相關法規并識別潛在的漏洞。員工培訓和意識提升項目對于減輕內部威脅和促進安全最佳實踐至關重要。實施零信任架構可最大限度地減少未經授權訪問的風險。制定并定期更新事件響應計劃可以快速有效地應對安全漏洞。

AI和機器學習的進步如何影響云安全措施?

AI和機器學習的進步通過改進威脅檢測、自動化響應和簡化安全管理來增強云安全。AI和機器學習在異常檢測、實時監控和預測分析方面表現出色，可以更快地檢測潛在的漏洞并主動降低風險。

AI和機器學習還自動化重復的安全任務，例如事件響應和威脅狩獵，使安全團隊可以處理更復雜的問題，它們還通過行為生物特征和自適應認證改進身份和訪問管理，增強了安全性和用戶便利性。

數據保護受益于AI管理的加密過程和檢測潛在數據泄露和未經授權訪問的機器學習算法。優先考慮數據丟失防護可以防止敏感信息的誤處理和外流。

在漏洞管理方面，AI和機器學習增強了掃描、漏洞優先級排序和自動化補丁管理，確保云環境免受已知威脅的侵害，它們還集成了高級威脅情報，提供了對威脅環境的全面視圖，并能夠從新威脅中不斷學習。

AI工具自動化合規檢查和風險評估，確保遵守監管要求，并使組織能夠根據風險級別優先考慮安全工作。

有效的云安全事件響應計劃的關鍵組成部分是什么?

有效的云安全事件響應計劃包括準備、檢測和分析、遏制、消除、恢復和事后活動。準備工作涉及建立一個具備明確角色的事件響應團隊，記錄政策，準備必要的工具以及為利益相關者制定溝通計劃。檢測和分析需要持續監控、日志記錄、威脅情報、事件分類和取證分析能力。

遏制策略和消除過程對于防止事件擴散和消除威脅至關重要，接下來是詳細的恢復計劃以恢復正常運營。事后活動包括記錄行動、進行根本原因分析、回顧經驗教訓以及更新政策和程序，這些要素確保快速檢測、遏制和從安全事件中恢復，維護云環境的完整性和安全性。

企業如何改進其云災難恢復和業務連續性計劃?

企業應首先進行全面的風險評估，以識別關鍵資產并評估潛在風險，例如自然災害和網絡攻擊。評估后，開發和記錄災難恢復(DR)和業務連續性(BC)程序。每年審查和更新這些程序，以反映IT環境的變化和新出現的威脅。

利用云的能力，通過使用自動備份和復制工具，并利用云的可擴展性在中斷期間快速分配資源。通過應用程序和數據的地理分布實現冗余和高可用性，并設計具有內置故障轉移機制的系統。

與云服務提供商的合作在增強安全性方面起什么作用?

與云服務提供商(CSP)的合作可以在增強主要與單一CSP合作的組織的安全性方面起到關鍵作用，如果他們選擇利用CSP的安全解決方案。對于運行多云環境的組織或希望使用與CSP無關的方式管理安全的組織，與第三方云安全解決方案的緊密合作可能比在所有云安全事務上與CSP緊密合作更為重要。