来自 CC防护 2022-03-30 18:00 的文章

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前进的道路相当明确——广泛采用细粒度、上下文敏感的信任是正确的方法。此外,这种信任上下文模型不仅需要应用于特定项目的人员,防御ddos策略,还需要应用于与系统以及系统本身交互的每个实体。

让我们直截了当地说:今天的企业在关键数据保护方面面临着真正的挑战。这不仅仅是显而易见的目标,如医疗服务提供商和金融服务;用户通过社交网络愉快地共享个人信息,高防cdn免费,而物联网所追踪的大量数据令人难以置信。如果你有信用评分——你几乎肯定有——那么在以太网上有很多关于你的信息。

可悲的是,当我说出来的时候,我的意思不仅仅是在信用机构手中:2017年违反信用报告机构Equifax的行为暴露了1.43亿美国消费者。类似地,今年9月,Facebook历史上最大的一次漏洞暴露了近5000万用户的个人信息。在今天的社会中,即使你已经脱离了网格,相信我,什么盾防御ddos,当我告诉你你实际上还没有"脱离网格"

鉴于消费者缺乏良好的选择,最终用户发现自己处于一种令人不快的境地,除了信任他们的数据通过的公司之外,别无选择。同样,这些公司也不得不信任——或不信任——构成整个IT环境的人员、设备、系统和基础设施。

这是一种信任,事实上也是挑战的一部分。虽然人员、设备、系统和基础设施可能有不同的优先级、议程和弱点,但企业在传统上对信任的描述相当宽泛。这是一个错误,因为在我们寻求更好、更安全、更安全的供应商和消费者关系的过程中,信任可能是一个强大的盟友。

在商业世界中,企业可以从政府的行动手册开始。政府机构在信任方面有着悠久的历史——人们只需查看验证访问机密数据的人的可信度的许可流程,以及机密数据如何与未获得访问所需许可的人隔离。政府还理解,在使用多级安全系统时,需要平衡可信度和风险接受度这两个概念。大多数情况下,这种方法效果很好,甚至可以对付一些相当坚决的外部攻击者以及恶意的内部人员和间谍。我们很容易关注这种方法出现故障的时间,但我们也需要意识到它有很多次完全按照设计执行。

但即使是这种框架也有弱点。信任自始至终都是相互交织在一起的,但只存在于政府的部分部门,即使如此,有时也会以一种相当"要么全有,阿里ddos防御现状,要么全无"的方式来分配。问题在于我们通常对信任进行解构的方式,这源于我们在网络世界中如何以不同的方式看待信任。

当你在社交场合遇到某人并逐渐了解他们时,怎么使用ddos防御,我们中的大多数人都会从最初的对话中获取线索,以了解某人有多值得信任。然而,这种信任是情境性的。你可能会相信你的新朋友会开车送你去吃饭,但不相信他们(现在)会给你车钥匙。这不仅仅是决定一个人是"好"还是"坏",而是他们是否有可能可靠地执行某一特定行为。例如,你可能知道某人是完全出于好意但非常笨拙的。例如,你可能不信任那个拿着你最珍贵的水晶玻璃的笨手笨脚的人,即使他们诚实、可靠、善良。这并不是说他们不好…他们只是对脆弱的东西不好。这是一个微妙但重要的区别:不仅仅是你信任某人,而是你在某一特定行为上信任某人。

现在让我们将其与我们如何看待计算机方面的信任进行比较。在这里,防守队员经常运用高度的"内/外"思维,按照"内为善,外为恶"的思路进行思考。一旦我登录到一台机器或一个组织的一部分,我就可以在我授予的权限内自由发挥。有一些制衡措施:例如,内部威胁计划试图识别那些对组织构成威胁的内部人员。然而,最重要的范式是信任或不信任,两者之间没有太多的区别。机器也是如此:一旦机器被放到网络上,我们通常完全信任它。这种类型的"信任"根本不是信任——因为它不是情境性的——它是一种更为"允许或拒绝"的基于特权的系统。。。攻击者很容易利用它进行攻击。本质上,通过解除信任的文本化并将其降低到全有或全无的分数,我们允许任何进入该信任域的人做他们喜欢做的事情:然后,攻击者面临的挑战就减少到如何进入该域。

前进的道路相当明确——广泛采用细粒度,上下文敏感信任是正确的方法。此外,这种上下文信任模型不仅需要应用于特定项目的人员,还需要应用于与系统交互的每个实体以及系统本身。

数据管理的唯一长期解决方案是以一致和广泛的方式采用这种上下文信任基础架构。摆脱"内部/外部,好/坏"的心态已经开始(行为分析是非常必要的第一步,可以非常有效地检测滥用授予信任的行为)——这应该得到鼓励。接下来需要的是认识到信任的程度,并利用这种上下文信任概念来提供适应风险的网络安全政策。世界真的是灰色的阴影;这样处理将使我们能够保护对我们来说最重要的数据。