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DevSecOps及机器学习:对IT安全变化的影响

网络安全威胁正在发生变化,所以用于抵御这种威胁的工具和策略也要不断更新变化。

要想保证基础设施和软件的安全,您必须熟悉机器学习概念以及其在IT安全中所扮演的角色。

现在的安全威胁与过去的威胁迥然不同。如果关注新闻,您应该会知道这一点。在过去,计算机病毒不仅仅是一种严重的威胁,而且已经成为一种滋扰。它们破坏了本地系统,而不是整个网络。一般不难发现。

然而,现在攻击者通常会将病毒软件侵入任务关键型系统导致其完全关闭,或者像本月发生的勒索软件攻击一样,向受害者索取大量的赎金来恢复对重要数据的访问。

幸运的是,随着新一代IT安全威胁的出现,新一套防范和应对攻击的模式也随之而来。

现在的安全环境是由以下趋势所定义:

· 不可变基础设施。比如,采取Docker容器这样的技术可以实现不可变基础设施。不可变基础设施一旦设计完成并投入运行就无法再进行调整,除非您将其彻底摧毁并设计一个全新的版本。不可变基础设施可以更容易侦测出暗示威胁的异常现象,所以具备安全优势。当运行中的应用程序没有任何理由被被修补或改进时,变化就会更加清晰地显现出来。

· DevSecOps(或Rugged Ops)概念。DevSecOps从DevOps的概念延伸和演变而来。它强调将安全团队整合到软件开发和部署过程中的重要性,而不是使各个部分相互独立。如果安全专家参与到设计、测试或管理代码中来,就可以在软件投入生产之前更好的帮助组织发现并修复漏洞。

· 机器学习。机器学习依赖于人类来检测和解释安全问题是非常容易出错的,而且不具有扩展性。因此,新一代的安全工具利用机器学习来自动检测和解决异常问题。

· 自动化安全策略配置。如果您想创建大型软件环境,而又无法手动配置安全策略,这时就需要依靠使用机器学习的自动化工具实时自动生成和更新安全策略。

要想在当今的安全威胁中得以生存,了解上述概念是关键。

最近出现的大量违规行为表明,以前的安全措施不再奏效。

虽然实现万无一失的安全性不太可能,但是遵循上述战略可以在预防安全威胁上助您一臂之力。

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