Bảo mật Zero Trust: Nền tảng bảo vệ trong thời đại số

Giới thiệu: Bảo mật tích hợp trong bối cảnh số ngày nay

Các công cụ AI hiện đại mang đến những khả năng chưa từng có để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tạo ra thông tin chuyên sâu. Tuy nhiên, những tiến bộ này cũng đi kèm với những cân nhắc cơ bản về bảo mật, đặc biệt là khi các công ty giao phó dữ liệu nhạy cảm cho các nhà cung cấp dịch vụ SaaS trên nền tảng đám mây. Bảo mật không còn chỉ là một tiện ích bổ sung đơn giản nữa; nó phải được tích hợp vào mọi lớp của nền tảng công nghệ hiện đại.

‍

Mô hình Zero Trust đại diện cho nền tảng của an ninh mạng hiện đại. Không giống như phương pháp truyền thống dựa trên việc bảo vệ một phạm vi cụ thể, mô hình Zero Trust xem xét danh tính, xác thực và các chỉ số ngữ cảnh khác như trạng thái và tính toàn vẹn của thiết bị để cải thiện đáng kể khả năng bảo mật so với hiện trạng.

‍

Zero Trust là gì?

Zero Trust là một mô hình bảo mật tập trung vào ý tưởng rằng quyền truy cập dữ liệu không nên chỉ được cấp dựa trên vị trí mạng. Mô hình này yêu cầu người dùng và hệ thống phải chứng minh rõ ràng danh tính và độ tin cậy của mình, đồng thời áp dụng các quy tắc ủy quyền chi tiết dựa trên danh tính trước khi cấp quyền truy cập vào ứng dụng, dữ liệu và các hệ thống khác.

‍

Với Zero Trust, các danh tính này thường hoạt động trong các mạng linh hoạt, có khả năng nhận biết danh tính, giúp giảm thiểu bề mặt tấn công, loại bỏ các đường dẫn không cần thiết đến dữ liệu và cung cấp khả năng bảo vệ an ninh bên ngoài mạnh mẽ.

‍

Ẩn dụ truyền thống về "lâu đài và hào nước" đã không còn nữa, thay vào đó là phân đoạn vi mô được xác định bằng phần mềm cho phép người dùng, ứng dụng và thiết bị kết nối an toàn từ bất kỳ vị trí nào đến bất kỳ vị trí nào khác.

‍

Ba nguyên tắc chỉ đạo để triển khai Zero Trust

Dựa trên cẩm nang AWS "Tăng cường sự tin tưởng vào bảo mật của bạn với Zero Trust "

‍

1. Sử dụng đồng thời khả năng nhận dạng và mạng

Bảo mật tốt nhất không đến từ việc lựa chọn nhị phân giữa các công cụ tập trung vào danh tính hay tập trung vào mạng, mà đến từ việc sử dụng hiệu quả cả hai kết hợp. Các biện pháp kiểm soát tập trung vào danh tính cung cấp các quyền chi tiết, trong khi các công cụ tập trung vào mạng cung cấp các rào cản tuyệt vời để các biện pháp kiểm soát dựa trên danh tính có thể hoạt động.

Hai loại kiểm soát này cần nhận biết lẫn nhau và hỗ trợ lẫn nhau. Ví dụ: các chính sách có thể được liên kết để cho phép bạn viết và áp dụng các quy tắc lấy danh tính làm trung tâm tại ranh giới mạng logic.

2. Làm việc ngược lại từ các trường hợp sử dụng

Zero Trust có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào từng trường hợp sử dụng. Xem xét các tình huống khác nhau như:

Máy-với-máy : Cho phép các luồng cụ thể giữa các thành phần để loại bỏ tính di động ngang không cần thiết của mạng.
Từ con người đến ứng dụng : Cho phép lực lượng lao động của bạn truy cập dễ dàng vào các ứng dụng nội bộ.
Phần mềm với phần mềm : Khi hai thành phần không cần giao tiếp với nhau, chúng không thể giao tiếp được, ngay cả khi chúng nằm trên cùng một phân đoạn mạng.
Chuyển đổi số : Tạo ra các kiến trúc vi dịch vụ được phân đoạn cẩn thận trong các ứng dụng đám mây mới.

3. Hãy nhớ rằng không có một kích thước nào phù hợp với tất cả

Khái niệm Zero Trust phải được áp dụng phù hợp với chính sách bảo mật của hệ thống và dữ liệu cần bảo vệ. Zero Trust không phải là một phương pháp "một kích cỡ phù hợp với tất cả" và luôn thay đổi. Điều quan trọng là không áp dụng các biện pháp kiểm soát đồng nhất trên toàn bộ tổ chức, vì một phương pháp cứng nhắc có thể cản trở sự phát triển.

Như đã nêu trong sách hướng dẫn:

‍

"Bắt đầu bằng việc tuân thủ chặt chẽ nguyên tắc đặc quyền tối thiểu và sau đó áp dụng nghiêm ngặt các nguyên tắc của Zero Trust có thể nâng cao đáng kể tiêu chuẩn bảo mật, đặc biệt là đối với các khối lượng công việc quan trọng. Hãy coi khái niệm Zero Trust như một sự bổ sung cho các biện pháp kiểm soát và khái niệm bảo mật hiện có, chứ không phải là sự thay thế."

Điều này nhấn mạnh rằng khái niệm Zero Trust nên được xem là bổ sung cho các biện pháp kiểm soát bảo mật hiện có, chứ không phải là thay thế.

‍

‍

Những cân nhắc về bảo mật dành riêng cho AI

Hệ thống AI đưa ra những thách thức bảo mật độc đáo vượt xa những lo ngại về bảo mật ứng dụng truyền thống:

Bảo vệ mô hình

Đào tạo bảo mật dữ liệu : Khả năng học tập liên bang cho phép cải thiện mô hình mà không cần tập trung dữ liệu nhạy cảm, cho phép các tổ chức hưởng lợi từ trí tuệ tập thể trong khi vẫn duy trì chủ quyền dữ liệu.
Bảo vệ đảo ngược mô hình : Điều quan trọng là phải triển khai các biện pháp bảo vệ theo thuật toán chống lại các cuộc tấn công đảo ngược mô hình nhằm trích xuất dữ liệu đào tạo từ các mô hình.
Xác minh tính toàn vẹn của mô hình : Các quy trình xác minh liên tục đảm bảo rằng các mô hình sản xuất không bị giả mạo hoặc đầu độc.

Bảo vệ chống lại các lỗ hổng dành riêng cho AI

Phòng thủ chống lại tấn công tiêm mã độc ngay lập tức : Hệ thống nên bao gồm nhiều lớp bảo vệ chống lại các cuộc tấn công tiêm mã độc ngay lập tức, bao gồm khử trùng đầu vào và giám sát các nỗ lực thao túng hành vi của mô hình.
Lọc thư đi : Hệ thống tự động phải phân tích tất cả nội dung do AI tạo ra trước khi phân phối để ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu hoặc nội dung không phù hợp.
Phát hiện ví dụ đối nghịch : Giám sát thời gian thực phải xác định các đầu vào đối nghịch tiềm ẩn được thiết kế để thao túng đầu ra của mô hình.

Tuân thủ và Quản trị

Bảo mật toàn diện vượt ra ngoài các biện pháp kiểm soát kỹ thuật và bao gồm quản trị và tuân thủ:

Sự phù hợp của Khung pháp lý

Các nền tảng hiện đại phải được thiết kế để tạo điều kiện tuân thủ các khuôn khổ quy định quan trọng, bao gồm:

GDPR và các quy định về quyền riêng tư của khu vực
Các yêu cầu cụ thể của ngành (HIPAA, GLBA, CCPA)
Kiểm soát SOC 2 Loại II
Tiêu chuẩn ISO 27001 và ISO 27701

Đảm bảo an ninh

Đánh giá độc lập định kỳ : Hệ thống cần được các công ty bảo mật độc lập kiểm tra xâm nhập thường xuyên.
Chương trình tiền thưởng cho lỗi : Chương trình công bố lỗ hổng bảo mật công khai có thể thu hút cộng đồng nghiên cứu bảo mật toàn cầu.
Giám sát an ninh liên tục : Trung tâm điều hành an ninh 24/7 phải giám sát các mối đe dọa tiềm ẩn.

Hiệu suất không thỏa hiệp

Một quan niệm sai lầm phổ biến là bảo mật mạnh nhất thiết phải làm giảm hiệu suất hoặc trải nghiệm người dùng. Một kiến trúc được thiết kế tốt chứng minh rằng bảo mật và hiệu suất có thể bổ sung cho nhau chứ không phải đối lập:

Tăng tốc bộ nhớ an toàn : Xử lý AI có thể tận dụng khả năng tăng tốc phần cứng chuyên dụng trong các vùng an toàn bộ nhớ.
Triển khai mã hóa được tối ưu hóa : Mã hóa được tăng tốc bằng phần cứng đảm bảo rằng việc bảo vệ dữ liệu chỉ làm tăng độ trễ tối thiểu cho các hoạt động.
Kiến trúc bộ nhớ đệm an toàn : Cơ chế bộ nhớ đệm thông minh cải thiện hiệu suất trong khi vẫn duy trì các biện pháp kiểm soát bảo mật nghiêm ngặt.

Kết luận: An toàn là một lợi thế cạnh tranh

Trong bối cảnh AI SaaS, bảo mật mạnh mẽ không chỉ là một công cụ giảm thiểu rủi ro; nó ngày càng trở thành một yếu tố cạnh tranh khác biệt, cho phép các tổ chức phát triển nhanh hơn và tự tin hơn. Bằng cách tích hợp bảo mật vào mọi khía cạnh của nền tảng, bạn tạo ra một môi trường nơi sự đổi mới có thể phát triển mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến khả năng bảo vệ.

‍

Tương lai thuộc về các tổ chức khai thác tiềm năng chuyển đổi của AI đồng thời quản lý được những rủi ro vốn có của nó. Phương pháp bảo mật Zero Trust đảm bảo bạn có thể tự tin xây dựng tương lai này.