Cortex Cloud by Palo Alto Networks 提供了一套云安全检查清单，旨在帮助云安全防御人员全面评估和改进云安全态势。该清单涵盖了多个关键领域，包括身份和访问基础、数据发现和分类、运行时安全和工作负载保护、网络和边界防御、威胁检测和响应、软件供应链和CI/CD安全、治理、风险与合规性、持续威胁暴露管理以及AI风险治理。
身份和访问基础：确保所有身份都进行MFA，定期审查IAM角色和策略，限制通配符权限，并实现特权访问审查和密钥轮换。
数据发现和分类：识别所有敏感数据的存储位置，区分受监管数据与业务关键数据，动态分类数据，并应用一致的标记和标注。
运行时安全和工作负载保护：在部署前拦截易受攻击的镜像，检测容器和无服务器功能的异常活动，部署内核级安全防护，并按信任级别隔离工作负载。
网络和边界防御：默认拒绝所有入口规则，限定安全组范围，识别所有公共IP或暴露的服务，监控意外出口行为，隔离管理平面访问，加密内部服务通信，并实施策略引擎进行实时评估。
威胁检测和响应：转发原生云审核日志，启用详细的日志记录，跨云服务关联日志，规范化日志格式，存储足够时间的日志以支持调查，部署云感知检测逻辑，并维护特定于云的事故方案。
软件供应链和CI/CD安全：使用静态和动态分析扫描所有代码，将安全工具集成到CI/CD管道，定义依赖项策略，检测管道配置更改，验证工件签名，生成并保留SBOM，并追溯已部署工件。
治理、风险与合规性：定义资源配置、加密和访问的基准策略，强制执行资产分类和所有权标记，自动检测和修补策略违规，识别不合规资源，在部署前执行策略，维护云配置与合规性框架的映射，并按需自动生成审核证据。
持续威胁暴露管理：识别所有面向互联网的资产，监控临时资源和自动扩展资源，持续扫描暴露的机密信息、凭证或开放的管理接口，确认暴露资产的修复情况，关联云错误配置与威胁行为者的TTP，识别攻击路径，确定暴露优先级，并结合业务情境进行分流。
AI风险治理：维护已部署的AI/ML服务清单，追踪数据脉络，实施运行时监控，审查模型端点的访问控制，测试模型行为，并实施全生命周期治理。
关键数据：清单提供了多个关键数据指标，例如MFA执行率、过期身份比例、通配符权限使用情况、特权访问审核频率、加密密钥轮换率、SBOM生成率、策略合规率、暴露资产可视性、攻击路径串联率、AI模型测试频率等。
研究结论：通过使用Cortex Cloud by Palo Alto Networks的云安全检查清单，企业可以全面评估和改进云安全态势，实现统一的防御态势，并快速应对现代威胁。
