如今，確保存儲在云端的客戶數據的安全性對組織來說是一個不斷增長的挑戰。網絡威脅的數量在不斷增長，其質量和復雜程度也在不斷提高。

根據調研機構Gartner公司的調查，在云端發生的所有數據泄漏中，80%是由于IT部門的錯誤配置、賬戶管理和其他錯誤造成的，而不是來自云計算提供商云平臺的漏洞。因此，IT企業必須關注其內部業務流程和人員培訓，以加強整體安全。

另一項研究表明，64%的企業認為云計算基礎設施比傳統數據中心更安全。在采用云計算的企業中，75%的企業在云計算提供商提供的保護措施之外采取了額外的保護措施。而對于這些額外的安全措施，61%的企業采用數據加密，52%的企業采用更嚴格的訪問策略，48%的企業采用頻繁的系統審計。

網絡攻擊者并不關心數據是位于虛擬機還是物理機上，他們的目標是采用任何方式獲取訪問權限。因此，為了保護云中的數據，企業希望可以使用數據中心具有的相同工具。安全專家確定了保證云計算安全的三個主要措施：數據加密、有限的數據訪問、發生攻擊時的數據恢復(如勒索軟件)。

另外，專家建議仔細研究API。因為開放和不受保護的接口可能成為數據保護方面的薄弱環節，也是云計算平臺的一個主要漏洞。

分析和機器學習

為了解決許多安全問題，企業可以使用人工智能(AI)技術。人工智能框架和機器學習有助于自動化數據保護，并簡化日常任務的執行。人工智能在公共云和私有云基礎架構中提供服務，以加強其安全性。

這種方法的一個例子是開源項目MineMeld，它對來自外部來源的威脅數據制定安全策略和動態調整配置。它可能在某些情況下解決所有特定公司的需求。另一個例子是Gurucul云分析平臺，該平臺使用行為分析和機器學習來檢測外部和內部威脅。

加密數據

企業沒有必要加密所有的數據。為了確保安全，企業需要一個詳細的策略。首先，確定自己的哪些數據需要位于云端，以及流量的位置。只有這樣，才能決定哪些信息值得加密。

在加強安全措施之前，企業評估其可行性。應評估引入新措施的成本，并將其與數據泄露造成的潛在損失相比較。另外，企業還應該分析加密、訪問控制、用戶身份驗證對系統性能的影響。

數據保護可以在多個層面上實施。例如，用戶發送到云端的所有數據都可以使用AES算法進行加密，該算法提供了匿名性和安全性。下一級保護是云計算存儲服務器中的數據加密。云計算提供商通常將數據存儲在多個數據中心中，通過冗余來幫助保護客戶信息。

基礎設施監控

在遷移到云端時，許多客戶需要實施新的安全策略。例如，他們必須更改其防火墻和虛擬網絡的設置。根據調研機構Sans公司進行的一項研究，數據中心用戶擔心未經授權的訪問(68%)、應用漏洞(64%)、惡意軟件感染(61%)、社交工程和不合規(59%​​)以及內部威脅53%)。

與此同時，攻擊者幾乎總能找到破解系統的方法。因此，企業的主要任務是防止攻擊傳播到網絡的其他部分。如果安全系統阻止工作負載之間的未授權交互，并防止非法連接請求，則可以這樣實施。

還有許多產品可以監控數據中心的基礎設施。例如，思科公司為IT經理提供了網絡活動的完整圖景，使他們不僅可以查看誰連接到網絡，還可以設置用戶規則，并管理人們的應做事項，以及他們擁有哪些訪問權限。

采用自動化工具

另一種可以提高數據中心可靠性的方法是將安全系統與DevOps的實踐相結合。這樣做可以讓企業加快部署新的應用程序，并更快地引入更改。適應性安全體系結構應與管理工具集成在一起，使安全設置更改成為持續部署過程的一部分。

在云計算基礎設施中，安全性成為持續集成和持續部署的組成部分。它可以通過諸如Jenkins插件之類的工具提供，這些工具使代碼和安全性測試成為質量保證不可缺少的階段。用于安全測試和監控的其他DevOps工具包括靜態分析(SAST)和動態分析(DAST)解決方案。靜態分析(SAST)可以分析處于靜態狀態的應用程序的源代碼，并識別其安全漏洞。動態分析(DAST)在應用程序運行時檢測潛在的安全漏洞。

在以往，一個單獨的團隊將處理產品安全問題。但是這種方法增加了在產品上工作的時間，并不能消除所有的漏洞。如今，安全整合可以在多個方向進行，甚至使用單獨的術語：DevOpsSec，DevSecOps和SecDevOps。這些術語之間有區別。人們應該考慮產品開發所有階段的安全性，其包括云計算基礎設施。