Deteksi Ancaman dalam Alokasi Sumber Daya Cloud Hibrida

Konfigurasi cloud hybrid sangat ampuh tetapi menghadirkan risiko keamanan yang unik. Dengan beban kerja yang terus berpindah di lingkungan on-premises, cloud privat, dan cloud publik, permukaan serangan bergeser dengan cepat. Kesalahan konfigurasi selama penskalaan sumber daya, risiko pergerakan lateral, dan ancaman dari dalam merupakan tantangan utama yang dihadapi organisasi. Pada tahun 2025, 99% kegagalan keamanan cloud Hal ini akan timbul dari kesalahan konfigurasi pelanggan, yang menyoroti perlunya tindakan proaktif.

Poin-poin Utama:

• Kesalahan konfigurasi: Peningkatan skala yang cepat seringkali menyebabkan API yang terbuka, basis data yang rentan, dan kebijakan IAM yang lemah.
• Gerakan Lateral: Penyerang memanfaatkan celah antar lingkungan, menggunakan kredensial untuk menghindari deteksi.
• Ancaman dari Dalam: Izin akses tingkat tinggi dalam pengaturan hybrid meningkatkan risiko penyalahgunaan dan pengambilalihan akun.

Solusi:

1. Pemindaian Berkelanjutan: Gunakan alat seperti CSPM dan CDR untuk memantau dan memperbaiki kesalahan konfigurasi secara real-time.
2. Analisis Perilaku: Manfaatkan alat berbasis AI seperti UEBA untuk mendeteksi aktivitas yang tidak biasa dan ancaman dari dalam perusahaan.
3. Pemantauan Lalu Lintas Jaringan: Fokuskan pada lalu lintas “timur-barat” untuk mendeteksi pergerakan lateral antar beban kerja.
4. Kebijakan Zero Trust: Terapkan kontrol akses yang ketat dan verifikasi semua permintaan.
5. Mikrosegmentasi: Pisahkan beban kerja untuk membatasi potensi kerusakan jika terjadi pelanggaran.

Keamanan cloud hibrida membutuhkan pendekatan berlapis yang menggabungkan alat-alat canggih, pemantauan waktu nyata, dan kontrol akses yang ketat untuk mengurangi risiko secara efektif.

Melangkah Lebih Jauh dari Sekadar Dasar-Dasar Keamanan Azure dan Hybrid Cloud dengan Vectra AI

Ancaman Keamanan dalam Alokasi Sumber Daya Cloud Hibrida

Lingkungan cloud hibrida memiliki serangkaian tantangan keamanan tersendiri, sebagian besar karena sifat dinamis alokasi sumber daya. Fluktuasi yang konstan ini menciptakan kerentanan yang dengan cepat dieksploitasi oleh penyerang. Mari kita uraikan beberapa ancaman yang paling mendesak.

Kesalahan Konfigurasi dalam Penskalaan Sumber Daya

Perkembangan pesat lingkungan cloud hybrid seringkali bertentangan dengan protokol keamanan tradisional. Satu klik atau pembaruan kode cepat dapat meluncurkan sumber daya baru, tetapi kecepatan ini seringkali melewati proses manajemen perubahan yang sudah mapan. Ketika tim bekerja di berbagai platform seperti Amazon VPC, Azure VNet, dan Google VPC, kesalahan konfigurasi hampir tidak dapat dihindari.

Kesalahan-kesalahan ini dapat menyebabkan API terekspos, basis data terbuka, bucket penyimpanan dengan akses yang terlalu permisif, dan grup keamanan jaringan yang dikonfigurasi dengan buruk. Lebih buruk lagi, kebijakan keamanan yang dirancang untuk sistem on-premises tidak selalu dapat diterapkan dengan lancar ke sistem publik. layanan awan. Ketidaksesuaian ini dapat meninggalkan celah kritis dalam aturan firewall dan sistem deteksi intrusi. Dengan 89% dari organisasi Dengan mengadopsi strategi multicloud saat ini, kompleksitas pengelolaan pengaturan keamanan yang konsisten di berbagai platform telah meningkat secara eksponensial, sehingga meningkatkan risiko kesalahan.

Kesalahan langkah ini tidak hanya menciptakan titik masuk bagi penyerang tetapi juga membuka pintu bagi eksploitasi lateral, terutama selama transfer beban kerja.

Risiko Pergerakan Lateral Selama Pemindahan Beban Kerja

Perpindahan beban kerja antara lingkungan on-premises dan cloud menghadirkan lapisan risiko lain. Ketika batasan keamanan tradisional menjadi kabur, penyerang mengeksploitasi “celah” di mana kontrol keamanan tidak konsisten. Celah ini memungkinkan mereka untuk berpindah antar sistem tanpa terdeteksi. Kasus-kasus terbaru menunjukkan penyerang menggunakan kredensial yang sah dan beban kerja berumur pendek untuk bergerak secara lateral, melewati deteksi.

Kelompok seperti Geng ransomware Rhysida Mereka telah melangkah lebih jauh dengan menyusup ke dalam sistem identitas cloud seperti Azure AD. Dengan menggabungkan kompromi titik akhir awal dengan persistensi dalam layanan direktori, mereka dapat mempercepat pergerakan lateral di seluruh platform IaaS dan SaaS. Mereka juga menonaktifkan pertahanan dari dalam, membuat tindakan mereka tampak seperti perilaku pengguna normal. Penggunaan alamat IP daur ulang dan beban kerja sementara mempersulit pemantauan berkelanjutan, memberikan penyerang perlindungan yang mereka butuhkan untuk beroperasi tanpa terkendali.

Lalu Lintas Anomali dan Ancaman dari Dalam

Ancaman dari dalam menjadi lebih berbahaya di cloud hybrid, di mana izin tingkat tinggi sering kali diperlukan untuk alokasi sumber daya. Orang dalam yang jahat dapat dengan sengaja membuat konfigurasi yang tidak aman yang menyatu dengan operasi rutin, memanfaatkan kompleksitas sistem ini. Statistik yang mengkhawatirkan menunjukkan Serangan pengambilalihan akun meningkat sebesar 250% Pada tahun 2024, hal ini memungkinkan penyerang untuk menggunakan kredensial yang dicuri untuk meniru pengguna sah sambil mencuri data atau membajak sumber daya untuk aktivitas seperti penambangan mata uang kripto atau serangan DDoS.

Memantau ancaman dari dalam (insider threats) sangat menantang dalam pengaturan hybrid. Alat tradisional berfokus pada lalu lintas “utara-selatan” – data yang masuk atau keluar dari jaringan – tetapi lingkungan hybrid membutuhkan visibilitas ke dalam lalu lintas “timur-barat”, yang bergerak antara beban kerja internal dan lapisan cloud. Shadow IT menambahkan lapisan risiko lain. Pengembang sering kali menjalankan beban kerja menggunakan akun pribadi untuk melewati hambatan administratif, menciptakan aset yang tidak terkelola dengan kata sandi default dan kerentanan tersembunyi. Sumber daya nakal ini merupakan target utama bagi penyerang eksternal dan orang dalam yang jahat yang tahu cara mengeksploitasi titik buta ini secara efektif.

Teknik Deteksi Ancaman untuk Alokasi Sumber Daya Cloud Hibrida

Seiring dengan semakin dinamisnya lingkungan cloud hybrid, mendeteksi dan mengurangi ancaman memerlukan pergeseran dari metode keamanan tradisional. Sifat alokasi sumber daya yang selalu berubah – di mana beban kerja dapat muncul dan menghilang dalam hitungan detik – menuntut alat yang dapat mengikuti perubahan cepat sambil menganalisis volume data yang sangat besar di berbagai platform.

Pemindaian Kerentanan Berkelanjutan

Landasan utama keamanan cloud hybrid adalah pemindaian rutin. Alat-alat seperti Manajemen Postur Keamanan Cloud (CSPM) Pantau terus aset cloud Anda, identifikasi kesalahan konfigurasi, perangkat lunak usang, dan kontrol akses yang lemah sebelum penyerang dapat mengeksploitasinya. Alat-alat ini juga menawarkan panduan langsung untuk mengatasi masalah seperti kebijakan IAM yang lemah atau API yang terekspos.

Berikut statistik yang mencengangkan: Pada tahun 2025, diperkirakan akan terjadi 99% kegagalan keamanan cloud akibat kesalahan konfigurasi pelanggan. Hal ini menunjukkan mengapa pemindaian berkelanjutan tidak dapat ditawar. Modern Deteksi dan Respons Awan (CDR) Alat-alat tersebut meningkatkan proses ini dengan menganalisis aktivitas cloud secara real-time, memangkas waktu deteksi dari biasanya 15+ menit pemrosesan log secara batch menjadi hanya beberapa detik. Kecepatan ini sangat penting, karena penyerang sering mengeksploitasi kerentanan dalam hitungan menit setelah ditemukan.

“”Keamanan waktu nyata adalah perbedaan antara menghentikan pelanggaran dan membutuhkan respons insiden – setiap detik sangat berharga. Musuh saat ini bergerak cepat dan melintasi berbagai domain, dan pihak yang bertahan tidak mampu membuang waktu menunggu log cloud diproses atau deteksi muncul.””

• Elia Zaitsev, Kepala Bagian Teknologi, CrowdStrike

Mengintegrasikan keamanan sejak dini dalam siklus pengembangan, sebuah praktik yang dikenal sebagai keamanan geser kiri, Hal ini semakin meningkatkan perlindungan. Alat seperti Trivy dan Docker Security Scanning memeriksa citra kontainer untuk kerentanan selama pengembangan, sementara Static Application Security Testing (SAST) mengidentifikasi kelemahan kode sebelum penyebaran. Langkah-langkah proaktif ini membantu mengamankan sumber daya bahkan sebelum ditayangkan.

Selain pemindaian, pemantauan perubahan perilaku yang halus menambahkan lapisan pertahanan lain.

Deteksi Anomali Perilaku

Sementara alat tradisional berfokus pada ancaman yang sudah diketahui, analisis perilaku mengidentifikasi aktivitas yang tidak biasa. Analisis Perilaku Pengguna dan Entitas (UEBA) Memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk menetapkan tolok ukur operasi normal di seluruh lapisan identitas, jaringan, dan data. Penyimpangan, seperti pengguna yang mengakses data jauh lebih banyak dari biasanya atau masuk dari dua benua dalam waktu satu jam, akan langsung ditandai.

Metode ini sangat efektif melawan ancaman dari dalam dan serangan berbasis kredensial, yang merupakan penyebab utama pelanggaran keamanan cloud. Misalnya, sebuah perusahaan jasa keuangan dengan 8.000 karyawan menggunakan Microsoft Entra ID Protection dan Sentinel untuk mendeteksi serangan “password spray” – yang didefinisikan sebagai 50+ upaya login yang gagal di lebih dari 10 akun dari satu sumber. Dengan menetapkan aturan analitik, mereka mengurangi waktu deteksi dari lebih dari 30 hari menjadi hanya beberapa menit.

Deteksi dan Respons yang Diperluas (XDR) Hal ini melangkah lebih jauh dengan mengkorelasikan sinyal perilaku di seluruh titik akhir, email, identitas, dan infrastruktur cloud. Misalnya, sebuah perusahaan manufaktur menggunakan analitik perilaku untuk menghubungkan anomali akses penyimpanan dengan perubahan skema SQL, dengan cepat mengidentifikasi ancaman persisten tingkat lanjut (APT).

Pemantauan perilaku yang efektif mencakup berbagai lapisan: komputasi (untuk mendeteksi pembajakan sumber daya seperti penambangan kripto), penyimpanan (untuk menangkap ekstraksi data massal), dan identitas (untuk mengungkap penyalahgunaan kredensial). Tanpa alat-alat tersebut, ancaman canggih dapat tidak terdeteksi selama lebih dari 30 hari – penundaan yang berbahaya dalam keamanan cloud.

Pemantauan Lalu Lintas Jaringan

Untuk melengkapi pemindaian kerentanan dan analisis perilaku, pemantauan lalu lintas jaringan memberikan visibilitas penting ke dalam pergerakan lateral. Dalam lingkungan cloud hibrida, ini berarti berfokus tidak hanya pada lalu lintas “utara-selatan” (data yang masuk atau keluar dari jaringan) tetapi juga pada lalu lintas “timur-barat” – pergerakan lateral antar beban kerja. Penyerang sering mengeksploitasi jalur ini setelah mendapatkan akses awal, terutama di persimpangan sistem on-premises dan cloud.

Deteksi dan Respons Jaringan (NDR) Berbagai alat menganalisis sumber data seperti VPC Flow Logs, log DNS, dan peristiwa firewall untuk mendeteksi potensi ancaman. Misalnya, Amazon GuardDuty memproses miliaran peristiwa menggunakan pembelajaran mesin dan intelijen ancaman. Namun, meskipun 77% pemimpin keamanan siber memantau lalu lintas timur-barat, 40% data ini masih kekurangan konteks yang dibutuhkan untuk deteksi ancaman yang efektif.

Pencatatan terpusat sangat penting untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan mengalirkan log jaringan ke platform Security Information and Event Management (SIEM) seperti Microsoft Sentinel, Splunk, atau IBM QRadar, organisasi dapat mengkorelasikan data di seluruh lingkungan hybrid mereka. Mengaktifkan VPC Flow Logs di AWS atau Network Security Group (NSG) Flow Logs di Azure menangkap metadata tentang lalu lintas IP, membantu menetapkan dasar untuk interaksi jaringan normal. Penyimpangan dari dasar ini dapat menandakan aktivitas berbahaya.

Pendekatan komprehensif menggabungkan CSPM, CDR, UEBA, dan NDR, seperti yang dirangkum di bawah ini:

Lapisan Deteksi	Apa yang Dipantaunya	Manfaat Utama
CSPM	Konfigurasi & Kepatuhan	Mengidentifikasi penyimpanan yang terekspos, IAM yang lemah, dan kesalahan konfigurasi API.
CDR	Deteksi Ancaman Saat Eksekusi	Mendeteksi pelanggaran aktif secara real-time.
UEBA	Perilaku Pengguna & Entitas	Menandai ancaman internal dan penyalahgunaan kredensial melalui deteksi anomali.
NDR	Pola Lalu Lintas Jaringan	Memantau pergerakan lateral untuk mendeteksi aktivitas berbahaya.

Otomatisasi adalah kunci untuk pemantauan jaringan yang efektif. Dengan membuat skrip ambang batas dan mengotomatiskan perbaikan, organisasi dapat memastikan siklus “pemantauan-deteksi-tindakan” terjadi tanpa campur tangan manusia. Hal ini mengurangi waktu tinggal – periode di mana penyerang tetap tidak terdeteksi di sistem Anda – dan meminimalkan potensi kerusakan.

sbb-itb-59e1987

Praktik Terbaik untuk Mengamankan Alokasi Sumber Daya Cloud Hibrida

Mengamankan alokasi sumber daya dalam pengaturan cloud hybrid memerlukan pendekatan berlapis untuk memblokir potensi ancaman. Dengan menggabungkan beberapa pertahanan, Anda secara signifikan mempersulit penyerang untuk mengeksploitasi kerentanan selama alokasi sumber daya.

Menerapkan Kebijakan Zero Trust

Zero Trust membalikkan pola pikir keamanan tradisional dengan memperlakukan setiap permintaan sebagai mencurigakan sampai diverifikasi. Hal ini sangat penting selama alokasi sumber daya, di mana beban kerja terus meningkat atau diskalakan di lingkungan on-premises dan cloud.

Inti dari Zero Trust adalah verifikasi berkelanjutan. Setiap permintaan akses diperiksa dan diperiksa ulang, tidak peduli dari mana asalnya. Beralih dari keamanan berbasis jaringan ke keamanan berbasis identitas adalah langkah kunci. Alat-alat seperti SPIFFE (Kerangka Kerja Identitas Produksi Aman untuk Semua Orang) menetapkan identitas yang konsisten untuk layanan, memungkinkan Anda untuk mendasarkan kebijakan akses pada WHO daripada Di mana.

Elemen kunci lainnya adalah Akses Tepat Waktu (Just-In-Time/JIT), yang memberikan izin sementara dan spesifik untuk tugas tertentu hanya bila diperlukan. Misalnya, pengembang mungkin menerima akses jangka pendek ke sumber daya tertentu, meminimalkan risiko penyalahgunaan kredensial.

Untuk memulai, petakan semua aset di cloud hybrid Anda dan identifikasi siapa yang membutuhkan akses ke apa dan mengapa. Gunakan alat keamanan cloud Anda untuk menerapkan kebijakan “tolak secara default” yang ketat, memastikan bahwa setiap pembuatan sumber daya yang tidak sah diblokir sebelum menjadi masalah. Pendekatan ini tidak hanya meminimalkan kesalahan konfigurasi tetapi juga meletakkan dasar untuk strategi isolasi lebih lanjut.

Mikrosegmentasi untuk Isolasi Beban Kerja

Mikrosegmentasi membagi jaringan Anda menjadi zona yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, hingga ke tingkat beban kerja individual. Ini memastikan bahwa jika satu segmen disusupi, penyerang tidak dapat dengan bebas bergerak di seluruh lingkungan Anda. Hal ini sangat penting selama alokasi sumber daya, di mana beban kerja baru mungkin untuk sementara memiliki hak akses yang lebih tinggi atau langkah-langkah keamanan yang tidak lengkap.

Berbeda dengan segmentasi yang lebih luas, mikrosegmentasi berfokus pada pengisolasian setiap beban kerja. Setiap koneksi antar segmen memerlukan otentikasi dan otorisasi eksplisit, sehingga membatasi paparan sumber daya sensitif.

“”Isolasi jaringan bukan lagi pilihan opsional – ini adalah kontrol yang diperlukan untuk melindungi lingkungan cloud dan hybrid.””

Anda dapat menerapkan mikrosegmentasi menggunakan alat-alat seperti Grup Keamanan Jaringan (NSG) dan Daftar Kontrol Akses (ACL), yang memungkinkan Anda menerapkan aturan akses hak istimewa minimal. Misalnya, mengelompokkan semua komponen dari satu aplikasi dalam satu batasan menyederhanakan pemantauan dan mempermudah mendeteksi anomali.

Selain itu, nonaktifkan akses keluar default untuk sumber daya cloud. Banyak yang dilengkapi dengan akses internet tanpa batasan secara default, yang dapat menimbulkan risiko yang tidak perlu. Dengan menerapkan aturan keluar yang ketat, Anda memastikan beban kerja hanya berkomunikasi dengan tujuan yang disetujui.

Namun, segmentasi yang berlebihan dapat menyebabkan kompleksitas yang tidak perlu.

“”Segmentasi mikro yang melampaui batas wajar akan menghilangkan manfaat isolasi. Jika Anda membuat terlalu banyak segmen, akan sulit untuk mengidentifikasi titik-titik komunikasi.””

Untuk mengatasi hal ini, otomatiskan pengelolaan sumber daya jaringan untuk menghindari kesalahan konfigurasi yang dapat dieksploitasi oleh penyerang.

Intelijen Ancaman Berbasis AI

Intelijen ancaman berbasis AI memproses sejumlah besar data keamanan secara real-time, menjadikannya alat penting untuk mengidentifikasi dan mengatasi ancaman selama alokasi sumber daya.

Dengan Analisis Perilaku Pengguna dan Entitas (UEBA), AI menetapkan patokan untuk aktivitas normal dan menandai perilaku yang tidak biasa. Misalnya, jika akun layanan mulai bertindak tidak terduga selama operasi penskalaan sumber daya, UEBA dapat mendeteksi dan memberi tahu Anda tentang anomali tersebut.

AI juga memungkinkan remediasi otomatis, yang dapat dengan cepat memperbaiki konfigurasi yang tidak aman sebelum dapat dieksploitasi. Hal ini sangat penting karena sifat dinamis lingkungan cloud seringkali menghadirkan ancaman yang mungkin terlewatkan oleh pemantauan manual.

Pencatatan terpusat adalah komponen kunci lainnya. Dengan menggabungkan log dari lingkungan on-premises dan cloud, AI dapat mengkorelasikan data untuk mengidentifikasi ancaman lintas lingkungan. Misalnya, jika server on-premises disusupi dan penyerang menggunakan kredensial tersebut untuk mengalokasikan sumber daya cloud, sistem pencatatan terpadu dapat membantu menghubungkan titik-titik tersebut.

Akhirnya, pengerasan jaringan adaptif menggunakan AI untuk menganalisis pola lalu lintas dan merekomendasikan kebijakan keamanan yang lebih ketat. Hal ini menciptakan lingkaran umpan balik yang terus memperkuat pertahanan Anda, mengurangi waktu yang dapat dihabiskan penyerang di lingkungan Anda.

Serverion‘Fitur Keamanan untuk Penerapan Cloud Hibrida

Serverion menggabungkan deteksi ancaman proaktif dengan langkah-langkah keamanan tingkat lanjut, memastikan penerapan cloud hybrid tetap aman selama alokasi sumber daya.

Perlindungan DDoS dan Keamanan Data

milik Serverion Perlindungan DDoS Terbaik dapat menangani serangan hingga 4 Tbps, menjaga agar operasional tetap berjalan lancar bahkan selama peningkatan skala atau transfer beban kerja. Untuk melindungi data, semua informasi yang tersimpan dienkripsi, dan sistem menerima pembaruan secara berkala. pembaruan keamanan. Firewall perangkat keras dan perangkat lunak berlapis menambahkan lapisan pertahanan lain. Ini sangat penting selama alokasi sumber daya, karena beban kerja baru mungkin datang dengan hak akses yang lebih tinggi atau pengaturan keamanan sementara.

Layanan Terkelola untuk Pemantauan Ancaman

Serverion menawarkan Pemantauan jaringan 24/7, menggabungkan sistem otomatis dengan para ahli di lokasi untuk dengan cepat mengatasi masalah lalu lintas atau akses yang tidak biasa selama peningkatan skala sumber daya. Dengan Jaminan waktu aktif 99.9%, Pemantauan mereka memastikan keandalan.

Layanan terkelola mereka mencakup administrasi server untuk Windows dan Linux, termasuk tugas-tugas seperti pembaruan OS, penambalan, dan pengerasan konfigurasi. Untuk mencegah kehilangan data selama transisi sumber daya, pencadangan dan snapshot otomatis Layanan ini dijalankan beberapa kali sehari, memungkinkan pemulihan cepat jika terjadi ancaman. Layanan ini terintegrasi dengan mulus dengan hosting Serverion yang skalabel, memberikan perlindungan berkelanjutan di setiap fase penerapan.

Solusi Hosting yang Dapat Diperluas untuk Lingkungan Hibrida

Dengan 37 lokasi pusat data Di seluruh dunia, termasuk Amsterdam, New York, dan Den Haag, Serverion memungkinkan Anda untuk melakukan penyebaran. Server Pribadi Virtual (VPS) atau server khusus dekat dengan infrastruktur Anda yang sudah ada. Pengaturan ini mengurangi latensi sekaligus menjaga keamanan yang konsisten selama alokasi sumber daya. Paket VPS berkisar dari $11/bulan (1 inti, RAM 2 GB, SSD 50 GB) menjadi $220/bulan (12 inti prosesor, RAM 64 GB, SSD 1.000 GB, bandwidth 100 TB).

Serverion menawarkan opsi hosting terkelola dan tidak terkelola, memberi Anda fleksibilitas dalam memilih tingkat pengawasan yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Untuk tugas-tugas yang menuntut seperti Pemrosesan Big Data atau hosting blockchain, Infrastruktur khusus mereka mendukung operasi yang membutuhkan banyak sumber daya tanpa mengorbankan keamanan. Dengan akses root penuh Pada instance VPS dan layanan manajemen profesional, Anda dapat menyesuaikan konfigurasi keamanan sambil mengandalkan perlindungan dasar yang kuat.

Kesimpulan

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, lingkungan cloud hybrid menghadirkan tantangan unik yang membutuhkan langkah-langkah keamanan yang fleksibel dan terkoordinasi dengan baik. Cara alokasi sumber daya dalam pengaturan ini menimbulkan risiko seperti kesalahan konfigurasi, pergerakan lateral, dan serangan berbasis identitas. Kerentanan ini seringkali tidak terdeteksi selama berminggu-minggu, memberi penyerang waktu yang cukup untuk meningkatkan hak akses dan mencuri data sensitif.

Untuk mengatasi masalah ini, organisasi harus fokus pada sentralisasi data keamanan melalui pencatatan terpadu, analitik perilaku, dan pemantauan canggih yang didukung oleh AI. Pendekatan ini dapat secara drastis mengurangi waktu deteksi – dari beberapa minggu menjadi hanya beberapa menit. Implementasi sistem deteksi dan respons yang diperluas (XDR) membantu menghubungkan titik-titik di seluruh titik akhir, sistem identitas, dan infrastruktur. Selain itu, mengadopsi prinsip Zero Trust, mikrosegmentasi, dan proses remediasi otomatis memastikan pertahanan yang lebih kuat terhadap potensi ancaman. Penting juga untuk memahami model tanggung jawab bersama: penyedia cloud mengamankan infrastruktur, tetapi pelangganlah yang bertanggung jawab untuk melindungi aplikasi, data, dan konfigurasi mereka.

Poin-poin Utama

• Sentralisasikan data keamanan dan gunakan analitik perilaku.Gabungkan log dari lapisan identitas, jaringan, dan aplikasi ke dalam satu platform manajemen informasi dan peristiwa keamanan (SIEM). Lacak perubahan pada bidang manajemen, pola otentikasi, aliran lalu lintas, dan operasi data. Manfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, seperti lokasi login yang tidak biasa atau lonjakan transfer data. Perhatikan dengan saksama aktivitas terkait identitas seperti otentikasi dan peningkatan hak istimewa, karena ini adalah vektor serangan yang umum. Alat perbaikan otomatis sangat penting untuk memperbaiki kesalahan konfigurasi dengan cepat sebelum dapat dieksploitasi.
• Satukan kontrol keamanan di berbagai lingkungan.: Standarisasi praktik keamanan untuk sistem on-premises dan berbasis cloud. Gunakan mikrosegmentasi untuk memantau lalu lintas antar batas subnet dan mendeteksi pergerakan lateral selama transisi beban kerja. Mulailah pemodelan ancaman sejak dini dalam proses desain dengan kerangka kerja seperti “4 Question Frame” untuk secara proaktif mengatasi kerentanan sebelum penerapan. Dengan mengintegrasikan strategi-strategi ini, lingkungan cloud hybrid dapat menjadi aman dan fleksibel, memastikan bahwa langkah-langkah keamanan tetap sejalan dengan tuntutan operasi cloud modern.

Tanya Jawab Umum

Apa saja tantangan keamanan utama dalam lingkungan cloud hybrid?

Lingkungan cloud hibrida menggabungkan infrastruktur lokal dengan layanan cloud publik, tetapi pengaturan ini menghadirkan hambatan keamanan yang unik. Saat data berpindah antar lingkungan ini, risiko yang ditimbulkan pun meningkat. pelanggaran data dan kebocoran dapat meningkat, terutama jika metode enkripsi dan protokol transfer tidak selaras. Selain itu, perbedaan dalam alat dan kebijakan keamanan di seluruh pengaturan hibrida dapat menyebabkan kesalahan konfigurasi dan penyimpangan kebijakan, sehingga sumber daya penting menjadi rentan.

Tantangan signifikan lainnya adalah celah visibilitas. Alat pemantauan seringkali kesulitan untuk memberikan pandangan terpadu tentang sistem on-premises dan cloud, sehingga menyulitkan untuk mengidentifikasi dan menanggapi ancaman. Kurangnya visibilitas ini dapat mengekspos API yang tidak aman dan titik integrasi, yang mungkin dieksploitasi oleh penyerang. Mengelola kredensial di berbagai lingkungan ini menambah lapisan kompleksitas lain, meningkatkan kemungkinan terjadinya serangan. risiko akses istimewa. Lebih-lebih lagi, persyaratan kepatuhan menjadi lebih sulit dipenuhi ketika data melintasi batas regional atau nasional.

Untuk mengurangi risiko ini, organisasi harus menerapkan kebijakan keamanan yang terpadu, memastikan enkripsi ujung-ke-ujung, memusatkan pencatatan log, dan mengotomatiskan pemeriksaan konfigurasi. Serverion’Solusi cloud hybrid terkelola dari menyederhanakan pengamanan arsitektur hybrid dengan menawarkan pemantauan terintegrasi, penegakan kebijakan yang konsisten, dan gateway API yang aman – membantu organisasi mempertahankan kinerja dan keamanan.

Bagaimana organisasi dapat memantau dan menghentikan pergerakan lateral di lingkungan cloud hybrid?

Untuk menjaga agar pergerakan lateral di lingkungan cloud hybrid tetap terkendali, mengadopsi Kepercayaan Nol Pendekatan ini sangat penting. Strategi ini memperlakukan setiap pengguna, beban kerja, dan segmen jaringan sebagai tidak tepercaya sampai diverifikasi secara menyeluruh. Dengan menerapkan mikro-segmentasi dan memberlakukan kontrol akses berbasis identitas yang ketat, organisasi dapat membatasi akses sumber daya dan memblokir penyerang agar tidak bergerak bebas di seluruh sistem. Padukan ini dengan kebijakan hak akses minimal dan validasi identitas berkelanjutan untuk menangkal ancaman seperti pencurian kredensial atau penyalahgunaan token.

Meningkatkan visibilitas adalah langkah penting lainnya. Kumpulkan dan analisis log, telemetri, dan data perilaku dari API cloud, sistem on-premise, dan jaringan virtual. Memusatkan data ini dalam platform keamanan memungkinkan deteksi cepat aktivitas yang tidak biasa, seperti peningkatan hak akses atau pola lalu lintas yang mencurigakan, sehingga memungkinkan respons yang lebih cepat.

Terakhir, sebuah pertahanan berlapis Strategi sangat penting. Ini melibatkan penggabungan segmentasi jaringan, deteksi intrusi, dan penegakan kebijakan otomatis. Pemodelan ancaman secara berkala, pemeliharaan inventaris aset yang mutakhir, dan memiliki rencana respons insiden terpadu dapat secara signifikan mengurangi risiko. Langkah-langkah ini memastikan pergerakan lateral diidentifikasi dan dihentikan sebelum mengancam beban kerja kritis.

Bagaimana AI meningkatkan deteksi ancaman di lingkungan cloud hybrid?

AI mentransformasi deteksi ancaman di lingkungan cloud hybrid dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menyaring kumpulan data besar dari sistem cloud publik dan privat. Teknologi canggih ini mengidentifikasi potensi risiko sejak dini, menghentikannya sebelum berkembang menjadi serangan skala penuh.

Dengan analisis waktu nyata, AI mengotomatiskan identifikasi pola ancaman yang rumit dan selalu berubah, meningkatkan kecepatan dan ketepatan langkah-langkah keamanan. Strategi proaktif tanpa campur tangan manusia ini memungkinkan organisasi untuk melindungi pengaturan cloud hybrid mereka dari ancaman siber canggih sekaligus mengurangi kebutuhan akan pengawasan manual yang terus-menerus.

Artikel Blog Terkait