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亞馬遜將人工智能引入云服務 以保護用戶數(shù)據(jù)安全

  • 2017年8月28日 ZhouXun來源:億歐 514 28
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亞馬遜Macie的主要目標是查找和報告存儲在未完全受保護的云平臺上的敏感數(shù)據(jù)。通過分析用法和訪問模式,這已經(jīng)不是微不足道的建議了。當Macie發(fā)現(xiàn)來自異常不同的IP地址的新用戶正在訪問文檔時,它會提醒客戶。

亞馬遜成為第一個將人工智能引入云存儲的公共云服務提供商,以幫助用戶保護數(shù)據(jù)安全。被稱為亞馬遜Macie的新服務依靠機器學習,自動發(fā)現(xiàn),分類和保護存儲在AWS中的敏感數(shù)據(jù)。該服務報告與存儲數(shù)據(jù),及其權限和訪問模式有關的潛在風險。

亞馬遜將人工智能引入云服務 以保護用戶數(shù)據(jù)安全

亞馬遜S3是非常流行的云存儲服務,受到眾多客戶的信賴。從大型企業(yè)到初創(chuàng)企業(yè),各個規(guī)模的企業(yè)在S3內(nèi)存儲企業(yè)內(nèi)容,文件以及其他數(shù)字資產(chǎn)。在將文檔上傳到Amazon S3之前,客戶預計會創(chuàng)建存儲桶,這是保存文檔和數(shù)據(jù)的邏輯容器。每一個存儲桶都有不同級別的權限,以啟用或禁用文件訪問?;ヂ?lián)網(wǎng)上的任何人都可以讀取存儲在具有公共訪問權的存儲桶中的數(shù)據(jù)。

雖然有多種技術和好的做法可以保護S3存儲桶和文件,但是許多用戶并不認真對待它們。2017年5月,Gizmodo報告說,在擁有公開訪問權限的亞馬遜S3上發(fā)現(xiàn)6萬多個美國政府的敏感文件。約28GB的數(shù)據(jù)包含未加密密碼,這些密碼由最高機密清關設施的政府承包商所有。今年年初,美國國家地理空間情報局(NGA)聘請Booz Allen收集,分析由間諜衛(wèi)星和空中無人機采集的地理空間數(shù)據(jù)。UpGuard的網(wǎng)絡風險安全分析師Chris Vickery發(fā)現(xiàn),許多密碼和密鑰都屬于Booz Allen的員工,他們在可公開訪問的亞馬遜S3存儲桶中進行NGA項目的工作。這只是敏感數(shù)據(jù)被公開至何處的一個例子。

亞馬遜Macie的主要目標是查找和報告存儲在未完全受保護的云平臺上的敏感數(shù)據(jù)。通過分析用法和訪問模式,這已經(jīng)不是微不足道的建議了。當Macie發(fā)現(xiàn)來自異常不同的IP地址的新用戶正在訪問文檔時,它會提醒客戶。

AWS正利用有監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學習算法使Macie智能化。它使用自然語言處理(NLP)來解析存儲在文檔中的數(shù)據(jù),以識別信用卡號,社會安全號碼,電子郵件,密碼,API密鑰,SSH密鑰和其他敏感信息等模式。根據(jù)已知數(shù)據(jù)的敏感性和關鍵性,Macie將文檔歸類為事先定義風險級別。完成分類后,Macie將開始監(jiān)控高風險數(shù)據(jù)的訪問方式。Macie運用人工智能來了解歷史數(shù)據(jù)訪問模式,并自動評估用戶,應用程序和服務帳戶的活動。這可以幫助客戶檢測未經(jīng)授權的訪問,并避免數(shù)據(jù)泄露。

亞馬遜Macie是如何獲得分類和推薦的數(shù)據(jù)安全機制,這備受關注。該服務依賴于三個獨立的輸入:

數(shù)據(jù)——Macie從存儲在Microsoft Word,Excel和文本文件等的實際數(shù)據(jù)中提取關鍵詞。Macie還考慮文件擴展名(MIME類型)來評估數(shù)據(jù)的敏感度。例如,PEM文件會影響Macie將文件移到比TXT文件更高的風險級別。

元數(shù)據(jù)——Macie還會考慮在文件,S3文件和存儲桶中可得的元數(shù)據(jù)。許多時候,在分類文檔時,元數(shù)據(jù)比數(shù)據(jù)更有幫助。

訪問信息和憑證——Macie接入Amazon CloudTrail,這是AWS中的一個審查跟蹤服務,幾乎存錄了對AWS資源做出的所有API請求。該服務利用CloudTrail的能力采集在S3文件上的目標級API活動。除了CloudTrail之外,Macie還從身份及訪問管理(IAM)中提取與用戶和角色相關的信息。

上述三個數(shù)據(jù)源作為Macie發(fā)現(xiàn),分類和保護數(shù)據(jù)的關鍵輸入。雖然Amazon S3是Macie唯一支持的數(shù)據(jù)源,但AWS預計會引入Amazon RedShift,Amazon RDS,Amazon Elastic File System(Amazon EFS)等其他服務。在Macie開始與AWS的數(shù)據(jù)服務結合之前,這只是時間問題。像大多數(shù)基于機器學習的算法一樣,利用額外數(shù)據(jù),Macie只會變得更加優(yōu)秀。這會臨時提供該服務的分類和風險分析能力。

亞馬遜Macie并不是AWS的自產(chǎn)技術,其實該服務是來自Harvest.ai公司,今年年初,AWS以2000萬美元收購了這一初創(chuàng)公司。Harvest.ai打造了一個名為Macie Analytics的產(chǎn)品,可以報告和防止企業(yè)的數(shù)據(jù)泄露。該產(chǎn)品現(xiàn)與Amazon S3結合成為Amazon Macie。

亞馬遜Macie只是啟用人工智能的基礎架構服務的開始。隨著對機器學習和人工智能的大量投資,預計AWS,谷歌和微軟會將智能化引入云操作,DevOps和安全域。

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