保护机器身份的最佳实践

关键要点

机器本身并没有好坏之分，只有它们的行为。错误的行为可能导致严重的数据泄露。机器身份非人类身份正受到越来越多的重视，这对于保护数字安全至关重要。机密信息的管理已经成为安全团队的一大挑战，尤其是在复杂的IT环境中。引入AI技术来实时监控和自动响应是防止潜在安全威胁的有效方法。实施最佳实践以保护机器身份和机密信息是确保组织安全的关键。

机器本身并没有好坏之分，问题在于它们的行为。例如，当机器泄露数字机密时，可能会导致灾难性的数据显示。如今，机器已经无处不在，它们改善了我们的生活。无论是支付、购物、社交、学习，甚至阅读这篇文章，机器都在发挥作用。随着 ChatGPT 和人工智能的迅猛发展，机器带来的好处将会迅速增加。

尽管人们普遍重视保护人类身份，保护非人类身份机器身份的问题却刚刚受到应有的关注。非人类身份指的是设备的数字身份，包括PC、服务器、移动电话，甚至是MRI机器和电网等。机器在我们生活中起着基础作用，它们的非人类身份使得机器之间能够进行高速连接并安全地交换信息，完成各自的工作。事实上，机器身份的数量预计是人类身份的40倍，并且这个数字还在不断增长。

确保这些机器及其提供的服务安全的关键在于保护它们的非人类身份。与保护人类身份相似，保护机器的数字身份、应用程序、 API、虚拟机、物联网设备、机器人以及其他自动化实体，使它们不受到希望进行恶意访问的侵害，是一个挑战。

当非人类身份的机密信息被泄露或被不当访问时，可能会导致灾难性的后果。有效管理这些机密信息已经成为当今安全团队面临的重大挑战。

“机密信息扩散”是问题的一部分。当机密和令牌散布在各处跨云平台、服务和工具它们往往会在不受控制的状态下增长，直到数量众多到难以追踪。

追踪所有机密信息并了解其状态也是另一个问题。每个机密信息都有其生命周期，从代码仓库开始，经过CI/CD管道，最终出现在运行的应用程序和服务中。每一步都有可能出现失误，导致机密信息泄露。在开发阶段，机密信息很容易嵌入源代码或配置文件中而被遗忘。在将代码推送到集成和部署过程中，机密信息经过不同的人员和系统，增加了暴露的机会。一旦进入生产阶段，云服务的快速和分散特性使得追踪所有机密信息变得非常困难。

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结果：如今的做法使组织面临通过危害机器身份引入的安全漏洞的风险。

打破这个循环需要实施一种非人类身份和机密信息管理的方法，能够应对整个生命周期中机密信息的多样性和数量。这个解决方案不仅仅是插入一个新工具就可以解决。以下是一些重要的实施考虑，以确保机密信息得到严密保护：

实施考虑要点描述可见性安全团队无法保护他们看不见的东西。他们需要对所有机密信息有全面的可视化，以消除IT基础设施中的盲点。上下文确定机密信息后，理解每个机密的信息及其上下文变得至关重要。监控与自动化响应实时监控所有机密信息的任何异常行为，特别是在非人类身份快速沟通的情况下。保护现有工作流确保CI/CD过程中的机密信息安全处理和正确实施。持续实时监控分析人员需要监控整个环境，设置持续监控系统，快速响应