Bugün, bulut ortamları her zamankinden daha karmaşık. Organizasyonlar çok bloud, çok kiracı, çok uluslu ve çok işli birim manzaralarda geziniyor. Bunun da ötesinde, kullanım ve bulut tüketiminde dalgalanma hızı başka bir karmaşıklık katmanı ekler. Bu, bir kuruluşun saldırı yüzeyini arttırır ve bu da milyonlarca dolara mal olabilecek siber saldırılara ve veri ihlallerine karşı daha savunmasız kalır.
Microsoft Azure, 2025’in başında bazı ilginç bilgiler verdi. Bulut bilişim platformu, 2024’ün sonuna doğru günde 3.800 saldırı hafiflettiğini ve bunların% 20’sinin saniyede bir milyondan fazla paket (PP) içeren büyük ölçekli saldırılar olduğunu bildirdi. Bu nedenle, riski azaltmak için bulut analiz araçlarını kullanmak her zamankinden daha önemlidir. Bu araçlar, CISOS ve ekiplerinin, tehditleri zarar vermeden önce proaktif olarak tespit etmek için gerçek zamanlı bilgiler ve kapsamlı görünürlük kazanmalarına yardımcı olur.
Siber güvenlik tehditlerini tespit etmek ve önlemek için bulut analizlerinden yararlanırken en iyi uygulamayı sağlamak için beş ipucu:
- Sürekli Güvenlik İzleme (CSM) ve gerçek zamanlı uyarılar uygulayın: CSM araçları erken tespit ve potansiyel tehditlere hızlı tepki için gereklidir. Bulut analizi, ortamınızı sürekli olarak izleyerek ve şüpheli faaliyetler veya anomaliler için gerçek zamanlı uyarılar oluşturarak bu süreçte önemli bir rol oynar. Bu, özellikle iş yüklerinin sürekli hareket ettirildiği ve kullanıcı lisanslarının sıklıkla eklendiği veya kaldırıldığı karmaşık bulut ortamlarında önemlidir.
Gerçek zamanlı uyarılar, güvenlik ekiplerinin siber saldırıların etkisini en aza indirerek potansiyel tehditlere derhal yanıt vermesini sağlar. Örneğin, alışılmadık bir giriş denemesi algılanırsa, güvenlik ekibinin araştırmasına ve uygun önlemleri almasına izin veren bir uyarı tetiklenebilir. Bu proaktif yaklaşım, güvenlik ihlallerinin gerçekleşmeden önce önlenmesine yardımcı olur.
- Makine öğrenimi ve davranışsal analizden yararlanın: Makine öğrenimi ve davranışsal analiz, siber güvenlik olaylarını tahmin etmek ve önlemek için güçlü araçlardır. Bu teknolojiler, büyük veri setlerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek, kalıpları tanımlamak ve güvenlik tehditlerini gösterebilecek anomalileri tespit etmek için algoritmalar kullanır.
Bulut Analytics, makine öğrenimi modellerinin öğrenmesi ve geliştirmesi için gereken verileri sağlayarak bu özellikleri geliştirir. Örneğin, davranışsal analiz zaman içinde kullanıcı davranışını izleyerek potansiyel bir tehdide işaret edebilecek normal kalıplardan sapmaları belirleyebilir. Bulut analizlerinden yararlanarak, kuruluşlar kullanıcı davranışı hakkında daha derin bilgiler kazanabilir ve tehditleri daha doğru bir şekilde tespit edebilir.
- Kapsamlı etkinlik günlüklerini koruyun: Etkinlik günlükleri, sistem işlemleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar, sorun giderme daha hızlı ve daha verimli hale getirir. Bulut günlük yönetimi araçları çeşitli kaynaklardan günlükleri analiz edebilir, olayları ilişkilendirebilir ve sistem işlemlerinin genel bir görünümünü sağlayabilir.
Kapsamlı etkinlik günlüklerinin korunması adli analiz ve denetim için çok önemlidir. Bulut analizi, günlük verilerini toplayarak ve analiz ederek, kimin ne ve ne zaman yaptığını sağlayarak yardımcı olabilir. Bu ayrıntı düzeyi, güvenlik olaylarının temel nedenini belirlemek ve hesap verebilirliği sağlamak için gereklidir.
Etkinlik günlüklerinin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için kuruluşlar, günlük yönetim platformlarında bildirimlerin açılmasını sağlamalıdır. Bu şekilde, gerçek zamanlı olarak şüpheli veya olağandışı herhangi bir etkinliğe karşı uyarılabilirler. Ek olarak, geçmiş verilerin analiz için mevcut olduğundan emin olmak için günlük türü için önerilen süre için etkinlik günlüklerini korumak önemlidir.
- Güçlü Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) Uygulamak: IAM, bulut güvenliğinin kritik bir bileşenidir ve kuruluşları günde 600 milyona kadar kimlik saldırısından korumaya yardımcı olabilir. Sağlam IAM politikalarının uygulanması, bulut kaynaklarına erişimin kontrolüne yardımcı olur ve izinsiz giriş, veri kaybı veya fidye yazılımı saldırıları riskini azaltır.
Bulut analizi, erişim modellerine görünürlük sağlayarak ve potansiyel güvenlik risklerini belirleyerek IAM’yi geliştirir. Örneğin, analitik, yetkisiz erişimi gösterebilecek olağandışı etkinlikleri işaretleyerek giriş girişimlerini izleyebilir. Kuruluşlar, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve en az ayrıcalık ilkeleri dahil olmak üzere bir sıfır tröst modeli kullanarak yetkisiz erişim riskini en aza indirebilir.
- Gelişmiş analiz araçlarıyla kapsamlı siber güvenlik eğitimi ve upkilling oluşturun: 2019 yılında Gartner, tüm bulut güvenlik başarısızlıklarının% 99’unun 2025 yılına kadar, öncelikle karmaşık bulut ortamlarının tam görünürlüğü ve anlayışının olmaması nedeniyle müşterinin hatası olacağını iddia etti. İşletmeler verilerini derinlemesine anlamalı ve bulut altyapılarını etkili bir şekilde güvence altına almak ve kontrol etmek için fikirlere sahip olmalıdır. Bu başarı tek başına veya yerel güvenlik araçlarına güvenerek elde edilemez.
Kapsamlı görünürlüğü gelişmiş analiz araçlarıyla birleştirerek, kuruluşlar iş gücünü artırabilir, müşteri hatası riskini azaltabilir ve güvenli bir bulut ortamını koruyabilir. Bu proaktif yaklaşım, sadece gerçek zamanlı olarak tehditleri tespit etme ve yanıtlama yeteneğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda sürekli iyileştirme ve güvenlik mükemmelliği kültürünü de teşvik eder.
Sürekli izleme, makine öğrenimi ve güçlü kimlik yönetimi yoluyla BT güvenlik ekipleri, müşteri hatası şansını azaltan güvenli ve uyumlu bir bulut ortamı sağlayabilir. Bulut analizi, siber güvenlik tehditlerini önlemek ve bulut altyapısını korumak için gerekli olan gerçek zamanlı bilgiler ve proaktif tehdit tespiti sağlar.
Bu en iyi uygulamaları izleyerek, kuruluşlar siber güvenlik önlemlerini geliştirmek için bulut analizlerinden yararlanabilir ve potansiyel tehditlerin önünde kalmalarını ve güvenli bir bulut ortamını sürdürmelerini sağlar.
Yazar hakkında
Laurence Dale, atıkları azaltmak ve önemli siber savunmalara yatırım için fonların kilidini açmak için harcamaları optimize etmeye yardımcı olabilecek bir analitik ve içgörü motoru olan Survel’de CISO’dur. 25 yıllık teknoloji kariyeri boyunca Laurence, birkaç kıdemli BT liderliği rolü ile paha biçilmez küresel deneyim kazandı. Laurence, çok uluslu kuruluşların dijital, güvenlik ve ticari yeteneklerini FMCG, teknoloji ve imalat endüstrilerinin yanı sıra İngiltere kamu sektöründe yönlendirmekten sorumludur. 2017 yılında Laurence, Siber Risk ve Gizlilik Yönetimi Dönüşüm Programlarına liderlik ettiği Essentra Plc. Bunu, Grup BT Direktörüne (ara CIO) bir promosyon izledi ve küresel BT ekibine iki büyük bölüm elden çıkarma yoluyla liderlik etti.
Laurence’ın LinkedIn sayfası bulunabilir