云安全与 SOC 融合：高管指南

云安全与SOC融合的高管指南 安全团队在保护企业免受高级云威胁时面临着越来越复杂的局面。运营孤岛将应用安全(AppSec)、云安全(CloudSec)和安全运营(SecOps)团队分割开来，每个团队都使用单独的工具、工作流程和数据源。由此产生的壁垒阻碍了协作，延误了事故响应。 例如，CloudSec团队检测到云基础设施中的漏洞，但缺乏运行时情境来确定其是否正在被利用。SecOps分析师在监控警报的同时，却无法深入了解自己所保护的云服务和应用程序。与此同时，AppSec团队仍然与生产阶段才现身的风险脱节。 随着攻击者在云基础设施、企业系统和应用程序层之间移动，这些弱点就给他们带来了优势。在当今的形势下，80%的中危、高危和关键暴露都发生在云环境中1，因此，手动工作流程和互不关联的工具成了一种负担。 建立在统一数据和自动化基础上的AI驱动型安全运营平台可以将安全从反应提升到预防。 企业需要一种新的安全办法，打破AppSec、CloudSec和SecOps之间的人为屏障。通过统一数据、自动化工作流程、利用AI驱动的洞察力，安全团队可以获得共享的可视性，使各个团队能够以攻击者利用这些鸿沟的同样敏捷性来检测、调查和应对威胁。汲取同样的智能，团队可以更快地应对事故，降低整个企业的风险。 现代云安全面临的挑战 云原生环境带来了传统安全工具和工作流程无法解决的挑战： •可视性缺口：各自为政的团队和互不关联的工具掩盖了关键数据。没有统一的监控，AppSec就会忽视部署后的风险，CloudSec就会在试图关联运行时活动方面浪费时间，而SecOps则无法将信号整合成切实可行的见解。 •共担责任：云提供商和内部团队之间界限不清，延误了事故响应。分析师花费宝贵的时间来确定所有权，这增加了重大事故期间的风险。•动态环境：转瞬即逝的云资源和快速的部署带来了不断变化的攻击面。CloudSec团队面临着追踪资产的挑战，而AppSec团队则有可能在追求速度的过程中引入错误配置。•风险优先级划分：云环境会产生几千条警报，因此很难确定优先级。AppSec很少能阻止问题的发生，云态势的复杂性使团队不堪重负，云运行时的部署仍然过于分散，SOC缺乏近乎实时的威胁响应所需要的可视性、AI和自动化。•访问管理：跨工具和平台的身份泛滥导致策略不一致、控制冗余，以及未经授权的访问或权限升级的风险增加。•配置管理：配置不当仍然是造成事故的首要原因。AppSec不安全的默认设置加上CloudSec的配置漂移造成了盲点，使SecOps在没有全面情境的情况下追逐警报。•攻击路径分析：海量遥测数据掩盖了关键风险。团队需要工具来整合数据并识别潜在的泄露路径，从开发管道中的漏洞到云运行时的利用。 剖析云规模复杂性中的薄弱之处 上面描述的挑战并不是孤立存在的。风险优先级划分失败会影响到所有团队，因为从开发到运行时，可视性缺口都会造成问题。云生态系统的发展速度已经超过了传统安全的发展速度，要理解这一转变，最好先审视其影响。 可视性危机 91% 考虑一个典型的场景：安全团队收到了关于云工作负载中可疑活动的警报，暴露了关键的可视性缺口： •SOC团队看到了警报，但不知道威胁是如何产生的，是来自无服务器功能中的漏洞、配置错误的API还是未加密的S3存储桶。•应用安全团队缺乏生态系统的情境，因此无法识别反复出现的问题，也无法在代码中加以解决。•云安全团队面临着铺天盖地的漏洞和错误配置。没有与SOC洞察相关联的运行时数据，团队就无法轻易区分可利用的风险和理论上的风险。•云态势管理团队开具了一个安全工单，但分裂的工作流程阻碍了明确的所有权和跟进。•开发团队在部署新代码时无法看到活跃的威胁，无意中将漏洞复制到整个环境。•这些团队之间的手动协调减慢了调查速度，给攻击者留下了有机可乘的关键缺口。 的企业表示使用的工具太多，造成了盲点，影响了自己确定风险优先级和防范威胁的能力。2 缺乏情报和沟通不仅效率低下，而且非常危险。解决效率低下问题所耗费的时间会让攻击者在安全团队采取行动之前横向移动、提升权限并外泄数据。 资源紧张 管理分散的安全工具所带来的运营负担影响着每个团队： •从机密检测到漏洞管理，被动解决方案的工具蔓延在造成功能重叠的同时，也加剧了效率低下。•团队在互不关联的平台之间手动关联数据，延误了调查和响应。•由于每种工具都需要专业知识，培训需求成倍增加，造成资源紧张。•冗余的解决方案和集成工作消耗着预算，却无法兑现统一的结果。•不协调的工作流程导致漏洞得不到解决。例如，SOC分析师在解决云问题时，要冒着应用中断的风险，而开发团队则要优先部署新代码来促进业务增长。 增长悖论 的DevOps认为安全是阻碍软件发布的一个制约因素。386% 随着企业使用AI加速软件开发，孤立的安全工具的局限性也随之加剧： •互不关联的工作流程无法跟上AI驱动的攻击和开发速度，团队被风险警报和不协调的响应压得喘不过气来。•为特定任务设计的工具难以融入到统一的安全态势中。•各自为政扼杀了创新，使安全实践靠边站，让开发团队感到失望，因为这让团队将安全视为了障碍，而不是进步的合作伙伴。 逐渐演变的CNAPP：填补现代环境的安全空白 云安全市场已经从云安全态势管理(CSPM)发展到了全套云原生应用保护平台(CNAPP)。CNAPP引入了容器安全、数据保护和云基础设施授权管理(CIEM)等高级功能。 在调查主动入侵时，安全团队必须手动向云团队申请访问权限和情境，这是一个效率极低的中间步骤。与此同时，云团队缺乏现代SOC解决方案中成熟的检测、调查和响应能力。 随着云环境日益复杂，CNAPP必须继续发展。其持续有效性取决于在三个关键领域取得的进展： •有限的威胁情境：当前的CNAPP解决方案缺乏与端点检测和响应(EDR)、应用安全以及威胁情报平台等重要遥测源的集成。没有这种情境，团队就必须手动关联信号，从而延误了调查。 •自动化受限：CNAPP擅长云特定任务，但无法在更广泛的安全生态系统中统筹响应。由此产生的缺口会延误对在开发管道、云工作负载和内部部署系统之间移动的威胁的遏制。 •攻击链可视性不完整：攻击可能从云外开始，穿越云资源影响多个环境。CNAPP专为云层而设计，无法解释发生在其范围之外的入侵迹象。 迈向统一的安全基础 解决当今的安全限制需要在三个领域进行一系列优化： 应用安全 •在漏洞从开发到运行时的过程中，加强对漏洞情境的感知。•通过将应用安全洞察与运行时数据集成，提高跨团队的可视性，更准确地划分优先级。•在开发过程中加强防护，动态适应不断发展的威胁模式。 云态势管理 •深化态势管理工具与运行时威胁指标的集成，更好地确定风险的优先级。•消除错误配置补救工作流程中的缺口，防止出现运营延迟。•加强态势执行与实时威胁可视性之间的联系。 云运行时安全 •通过将运行时信号与上游应用和云数据关联起来，发现复杂的攻击链，从而提高检测能力。•弥合云运行时威胁检测与全生态系统自动补救之间的缺口。•拓展对混合环境的可视性，捕捉云原生资源与传统基础设施之间的交互。 虽然CNAPP在特定于云的安全功能方面非常有效，但在企业需要整体攻击面的可视性和集成响应能力的关键时刻，却延续了运营孤岛。事实上，94%的企业都在寻求一种涵盖所有云账户的集中式安全解决方案，几乎同样多的企业(93%)希望将云和应用安全与传统网络安全统一起来，4这凸显了对更具凝聚力的方法的迫切需求。 现代安全架构的愿景 对于安全领导者来说，挑战不是在各种功能之间做出选择，而是设计一种能够消除孤岛并提供端到端可视性的架构。 通过从代码到云再到运行时统一数据，企业可以打破运营壁垒，根据深入的情境确定风险的优先级，在整个生态系统中协调响应。 现代攻击面的进展要求超越孤立的工具，转向集成的解决方案，使团队能够精准、快速地预防、检测和应对威胁。 从代码到云再到SOC的攻击链可视性 现代安全威胁往往始于代码漏洞，这些漏洞在云环境中显现，然后才会影响更广泛的企业安全。数据、AI和自动化为运营转型带来了解决方案——推动了从被动防御向主动、自适应防护的转变。 建立在统一数据和自动化基础上的AI驱动型安全运营解决方案可以将安全从反应提升到预防。通过摄取和分析代码、云和安全运营中的数据，AI可以识别攻击路径，优先处理关键风险，推荐精确的补救措施。 当发生事故时，AI会将整个环境中的信号关联起来，显示完整的攻击原委—从最初的代码漏洞到云利用再到更广泛的影响。更重要的是，AI可以在攻击者利用之前预测潜在的攻击路径。 代码漏洞 以情报为导向的方法从根本上将安全左移。企业可以防止攻击，自动识别并修复最关键的漏洞，而不是简单地响应事故。 云利用对企业产生更广泛的影响3 更重要的是，AI会不断从每次事故中学习，提高预测和预防攻击的能力，同时实现云和安全运营中日常安全工作流程的自动化。这只是只有统一的AI驱动方法才能实现的变革能力之一。 自动化挑战 传统的响应剧本不适用于云环境，因为在云环境中，“遏制”意味着代码和配置的更改。云安全需要的是一种新方法。虽然企业已经在安全自动化方面进行了投资，但缺乏三种战略性能力： •智能的事故优先级划分：利用AI将相关警报、攻击路径和漏洞编排到优先排序的行动计划中，向团队明确展示哪些方面需要首先关注，以及为什么。 •云安全工作流程自动化：将企业级安全自动化引入耗费DevOps时间的日常云安全任务中，这样从合规性检查到配置管理，让一切都流线化。•端到端补救编排：在整个环境中自动采取响应行动—从云和SOC中的即时运行时响应，到代码和云基础设施中的修复—所有这些都由明确的优先级划分和补救指导负责编排。 遏制威胁与全面入侵之间的差别取决于时间。如果没有全面的自动化，企业就会在团队切换数据以及协调工具和团队之间的补救时出现延迟。 退一步，重新评估：当前的安全堆栈是否能让您有效应对安全事故，还是会让企业面临风险？ 希望解决方案能够自动发现相互关联的漏洞和极有可能导致攻击得逞的错误配置。793% 的安全团队需要更多的自动化来进行风险优先级排序。590% 表示，云安全需要开箱即用的可视性和风险优先级过滤。692% 利用云检测和响应弥补安全缺口 云检测和响应(CDR)是现代安全运营的一项重要能力，它为安全团队提供了对云原生应用的深度可视性、自动威胁检测以及跨云环境的协调响应能力。 CDR增强了安全团队检测复杂威胁、精简事故响应流程和主动防御潜在泄露的能力。通过提供全面的云活动视图并集成高级分析功能，CDR使CloudSec和SecOps能够迅速有效地采取行动。 统一解决方案中的关键CDR功能使安全团队能够： •实时检测多云环境中的威胁。•通过一流的跨云保护阻止攻击。•通过将云活动与企业范围内的安全事件关联起来，确定事故的优先级并展开调查。•通过预构建的剧本自动化响应行动。 考虑一些现实世界的场景，看看CDR带来的变革 场景1：检测凭据滥用 当云工作负载中出现异常身份验证模式时，CDR会自动： •识别跨云服务的异常访问模式。•将活动与已知威胁行为者的行为关联起来。•提供有关受影响资源和配置的即时情境。•触发自动响应行动，遏制潜在的破坏。 安全团队无需花费几个小时从众多来源手动收集数据，即可立即了解并应对威胁。 场景2：容器安全事故 在容器化环境中检测到恶意活动时，CDR使团队能够： •即时跟踪容器的历史活动和配置。•了解潜在危害的破坏半径。•识别可能共享漏洞的类似容器。•部署自动隔离操作，同时保留取证数据。 自动响应可以防止“关掉再打开”的方法，这种方法往往会破坏宝贵的取证证据。通过这些功能，CDR颠覆了企业检测和应对云威胁的方式，消除了传统方法中特有的手动关联和延迟响应时间。 统一的优势：集成即战略 要解决云面临的各种挑战，并不是需要更多工具，而是要重新思考安全方案，打破应用开发、云安全和运营之间长期存在的壁垒。传统的CSPM功能虽然对云健康至关重要，