云安全联盟2025年云安全调查报告总结
执行摘要
本调查揭示了六点关键见解，为解决云安全挑战提供建议：
- 混合云和多云主导：混合云和多云架构已成为主流，但统一可见性和策略执行仍缺失。
- 身份风险领先但仍管理不足：身份是云最薄弱环节，但治理、衡量和协调落后于认知。
- 专业知识的差距阻碍进展：缺乏专业知识影响领导力协同、规划和资源分配。
- 与其预防火灾不如扑灭火灾：KPIs仍专注于事件而非风险降低和恢复能力。
- 人工智能采用速度快于安全准备情况：超过一半企业部署AI，但34%已有AI工作负载遭遇安全漏洞。
- 是时候重置安全战略了：需要统一可视性、身份治理、前瞻性KPIs和领导力支持。
关键发现
关键发现1：混合云和多云主导
- 82%的企业使用混合环境，63%使用多个云服务提供商。
- 主要挑战包括统一可见性、策略执行和跨环境风险监控。
- 常用安全措施包括统一安全监控、云安全态势管理(CSPM)和扩展检测与响应(XDR)。
关键发现2：身份风险领先但仍管理不足
- 59%的组织将不安全的身份和有风险的权限视为首要安全风险。
- 违规事件主要原因包括过度权限、不一致的访问控制和身份疏于管理。
- 28%的受访者指出云和IAM团队之间存在脱节，21%报告在执行最小权限时存在困难。
- 最受欢迎的IAM KPI是MFA/SSO采用率，但缺乏对深层指标（如权限滥用）的监控。
关键发现3：专业知识的差距阻碍进展
- 34%的受访者认为缺乏专业知识是首要挑战。
- 实施新云安全功能的障碍包括不明确的策略(39%)、预算不足(35%)和资源转移(31%)。
- 领导层对云安全风险认知不足，31%的高管认为风险不足，20%依赖云服务提供商工具。
关键发现4：与其预防火灾不如扑灭火灾
- 最常见的云安全KPI是事件发生频率和严重程度(43%)，忽略风险降低和恢复能力。
- 33%的人引用配置错误云服务，31%指出权限过度，均为可预防问题。
- 8%的违规事件被归类为严重，大部分组织追踪的KPI仍基于反应而非预防。
关键发现5：人工智能采用速度快于安全准备情况
- 55%的组织使用AI满足主动业务需求，34%的AI工作负载遭遇安全漏洞。
- 导致AI漏洞的主要原因包括被利用软件漏洞、AI模型缺陷和内部威胁。
- 最担心的AI漏洞类型是模型操作(18%)和未经授权使用(15%)，而非内部威胁(9%)。
- 核心防护措施低采用率：26%进行AI专项安全测试，22%对AI数据进行分类加密，15%实施MLOps安全。
关键发现6：缺乏可见性
- 主要挑战包括缺乏可见性(28%)、云环境复杂度(27%)和缺乏风险背景洞察(23%)。
- 20%优先考虑统一风险评估，13%专注于工具整合，大部分依赖事件驱动指标。
- 高管仍高估云服务提供商的安全覆盖范围，导致可见性和控制空白。
结论
组织需要战略重置，超越被动响应，投资于集成可见性、身份治理和前瞻性风险管理。成功的关键在于：
- 确保混合云和多云环境下的统一可视性和策略执行。
- 投资于身份治理，包括最低权限和非人类身份管控。
- 扩展KPI以反映预防和韧性。
- 使领导层理解运营现实，支持更智能的规划和资源分配。
- 超越AI安全合规性上限，将其作为更深层技术保障的起点。
全面调查结果
- 人口统计：1025名IT和安全专业人士参与，涵盖电信、科技、金融、教育等多个行业。
- 云基础设施：82%使用混合环境，63%使用多云，混合云和多云架构主导。
- 云安全措施：常用措施包括CSPM(57%)、XDR(54%)和统一安全监控(58%)。
- 风险、挑战和障碍：主要风险包括网络配置错误、云资源暴露和第三方风险。
- 优先级和KPI：最受欢迎的云安全优先事项包括零信任、最小权限和AI安全集成。
- 云渗透：平均发生2.17起云相关违规事件，8%被归类为严重。
- AI安全：55%使用AI满足业务需求，34%的AI工作负载遭遇安全漏洞。
- 人工智能入侵：最担心的AI漏洞类型是模型操作和未经授权使用。
研究目的和方法
- 目的：了解组织如何应对云、多云和混合环境中的网络安全挑战，识别风险、障碍和优先事项。
- 方法：CSA于2025年5月进行网络调查，收到1025份来自不同规模和地点的回应。
