Pelaksanaan Seni Bina Sifar Kepercayaan: Lima Petua Praktikal dan Cadangan Alat
Pelaksanaan Seni Bina Sifar Kepercayaan: Lima Petua Praktikal dan Cadangan Alat
Sifar Kepercayaan (Zero Trust) telah menjadi konsep teras keselamatan siber moden. Dalam model keselamatan tradisional, sebaik sahaja pengguna melepasi perlindungan sempadan, mereka dianggap sebagai kakitangan dalaman yang boleh dipercayai. Sifar Kepercayaan mengubah andaian ini sepenuhnya, berpegang pada prinsip "Jangan Pernah Percaya, Sentiasa Sahkan", dan menjalankan pengesahan identiti dan kebenaran yang ketat untuk setiap permintaan akses, tanpa mengira sama ada pengguna berada di dalam atau di luar perusahaan.
Artikel ini akan berdasarkan perbincangan di X/Twitter, digabungkan dengan senario aplikasi praktikal, untuk memperkenalkan lima petua praktikal untuk melaksanakan seni bina Sifar Kepercayaan, dan mengesyorkan beberapa alat yang berkaitan untuk membantu perusahaan membina sistem keselamatan yang lebih baik.
Prinsip Teras dan Cabaran Sifar Kepercayaan
Sebelum mendalami petua, mari kita semak semula prinsip teras Sifar Kepercayaan:
- Jangan Pernah Percaya, Sentiasa Sahkan (Never Trust, Always Verify): Ini adalah konsep teras Sifar Kepercayaan.
- Prinsip Keistimewaan Terendah (Least Privilege): Pengguna hanya perlu mempunyai keistimewaan minimum yang diperlukan untuk menyelesaikan kerja mereka.
- Mikrosegmentasi (Microsegmentation): Membahagikan rangkaian kepada kawasan yang lebih kecil dan terpencil untuk mengehadkan skop serangan.
- Pemantauan dan Respons Berterusan (Continuous Monitoring and Response): Memantau semua aktiviti secara berterusan dan bertindak balas dengan segera kepada sebarang tingkah laku yang tidak normal.
- Keselamatan Peranti (Device Security): Memastikan semua peranti yang disambungkan ke rangkaian adalah selamat dan mematuhi dasar keselamatan.
Melaksanakan Sifar Kepercayaan bukanlah mudah, dan perusahaan perlu menghadapi cabaran berikut:
- Pengubahsuaian seni bina yang kompleks: Sifar Kepercayaan melibatkan pengubahsuaian pada berbilang lapisan seperti rangkaian, identiti dan aplikasi.
- Kesan ke atas pengalaman pengguna: Pengesahan yang terlalu ketat boleh menjejaskan pengalaman pengguna dan mengurangkan kecekapan kerja.
- Kos yang tinggi: Melaksanakan Sifar Kepercayaan memerlukan pelaburan modal dan tenaga kerja yang besar.
- Kesukaran dalam pemilihan teknologi: Terdapat pelbagai jenis penyelesaian Sifar Kepercayaan di pasaran, dan perusahaan sukar untuk memilih.
Lima Petua Praktikal untuk Membantu Pelaksanaan Sifar Kepercayaan
Berikut ialah lima petua praktikal yang boleh membantu perusahaan melaksanakan seni bina Sifar Kepercayaan dengan lebih berkesan:
1. Mulakan dengan pengesahan identiti untuk membina sistem pengurusan identiti yang kukuh
Identiti adalah asas Sifar Kepercayaan. Perusahaan perlu membina sistem pengurusan identiti yang kukuh untuk mengurus dan mengesahkan pengguna dan peranti secara berpusat.
- Laksanakan Pengesahan Berbilang Faktor (MFA): MFA boleh mencegah risiko keselamatan yang disebabkan oleh kebocoran kata laluan dengan berkesan. Adalah disyorkan untuk menggunakan pelbagai kaedah pengesahan seperti token perkakasan, pengecaman biometrik atau kata laluan sekali sahaja (OTP).
- Gunakan Pengesahan Identiti Berasaskan Risiko (Risk-Based Authentication): Laraskan kekuatan pengesahan secara dinamik berdasarkan tingkah laku pengguna dan maklumat peranti. Contohnya, jika pengguna log masuk dari lokasi yang tidak diketahui, pengesahan identiti yang lebih ketat diperlukan.
- Gunakan alat Tadbir Urus Identiti (Identity Governance): Automatikkan pengurusan kitaran hayat identiti, termasuk penciptaan akaun, peruntukan kebenaran, penetapan semula kata laluan, dsb. Pastikan kebenaran pengguna sepadan dengan tanggungjawab mereka, dan batalkan kebenaran pekerja yang meletak jawatan tepat pada masanya.
- Cadangan Alat:
- Okta: Platform pengurusan identiti terkemuka, menyediakan fungsi seperti MFA, SSO dan tadbir urus identiti.
- Microsoft Entra ID (Azure AD): Platform identiti awan Microsoft, disepadukan secara mendalam dengan perkhidmatan Office 365 dan Azure.
- Ping Identity: Menyediakan penyelesaian identiti yang komprehensif, termasuk pengesahan identiti, kebenaran, keselamatan API, dsb.
2. Laksanakan prinsip keistimewaan terendah dan kawalan akses yang halus
Memberikan pengguna kebenaran minimum yang diperlukan untuk menyelesaikan kerja mereka boleh mengurangkan permukaan serangan dengan berkesan.
- Kawalan Akses Berasaskan Peranan Aplikasi (RBAC): Berikan keizinan yang sesuai berdasarkan peranan pengguna.
- Laksanakan Kawalan Akses Berasaskan Atribut (ABAC): Laraskan keizinan akses secara dinamik berdasarkan atribut pengguna, atribut sumber dan atribut persekitaran. Contohnya, hanya pekerja jabatan kewangan boleh mengakses data kewangan, dan hanya semasa waktu bekerja.
- Manfaatkan alat Pengurusan Akses Istimewa (PAM): Urus akaun istimewa dengan ketat, termasuk putaran kata laluan, pemantauan sesi, dsb.
- Mikrosegmentasi: Bahagikan rangkaian kepada kawasan yang lebih kecil dan terpencil untuk mengehadkan skop serangan.
- Alat yang disyorkan:
- CyberArk: Penyelesaian PAM terkemuka yang menyediakan pengurusan akaun istimewa, pemantauan sesi dan fungsi lain.
- HashiCorp Vault: Simpan dan urus maklumat sensitif dengan selamat, termasuk kata laluan, kunci API, dsb.
- Illumio: Menyediakan mikrosegmentasi dan fungsi visualisasi rangkaian untuk membantu perusahaan mengawal trafik rangkaian dengan lebih baik.
3. Manfaatkan Sempadan Ditakrifkan Perisian (SDP) untuk Mengawal Akses Rangkaian Secara Dinamik
SDP ialah teknologi kawalan akses rangkaian berasaskan identiti yang boleh mengawal keizinan akses pengguna kepada sumber secara dinamik.
- Sembunyikan infrastruktur rangkaian: SDP boleh menyembunyikan struktur rangkaian dalaman untuk mengelakkan penyerang daripada mengesan.
- Kawalan akses terperinci: SDP boleh melaraskan keizinan akses secara dinamik berdasarkan identiti pengguna dan maklumat peranti.
- Pemantauan dan penilaian berterusan: SDP boleh memantau trafik rangkaian secara berterusan dan bertindak balas terhadap sebarang tingkah laku yang tidak normal dalam masa.
- Alat yang disyorkan:
- Zscaler Private Access (ZPA): Menyediakan akses jauh yang selamat tanpa memerlukan VPN.
- AppGate SDP: Menyediakan penyelesaian SDP yang fleksibel yang menyokong pelbagai mod penggunaan.
- Palo Alto Networks Prisma Access: Menyediakan penyelesaian keselamatan awan yang komprehensif, termasuk SDP, get laluan web selamat, dsb.
4. Terima Keselamatan Data Sifar Kepercayaan untuk Melindungi Data Sensitif
Data ialah aset perusahaan yang paling penting. Keselamatan data sifar kepercayaan bertujuan untuk melindungi keselamatan data semasa penghantaran, penyimpanan dan penggunaan.
- Penyulitan data: Sulitkan data sensitif untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran.
- Pencegahan Kehilangan Data (DLP): Pantau dan sekat kebocoran data sensitif.
- Penyahtinjaan data: Lakukan pemprosesan penyahtinjaan pada data sensitif, seperti melindungi atau menggantikan maklumat sensitif.
- Audit data: Audit tingkah laku akses data untuk menjejaki dan menganalisis insiden keselamatan.
- Alat yang disyorkan:
- Varonis Data Security Platform: Menyediakan analisis keselamatan data, DLP, penemuan data dan fungsi lain.
- McAfee Total Protection for Data Loss Prevention: Menyediakan penyelesaian DLP yang komprehensif.
- Microsoft Purview: Menyediakan penyelesaian perlindungan maklumat dan pematuhan yang bersatu.
5. Automasi Proses Keselamatan untuk Meningkatkan Kecekapan
Automasi boleh meningkatkan kecekapan keselamatan dan mengurangkan ralat manusia.
- Penyelarasan, Automasi dan Respons Keselamatan (SOAR): Automasi proses respons insiden keselamatan.
- Alat pengurusan konfigurasi: Automasi konfigurasi infrastruktur untuk memastikan konsistensi konfigurasi keselamatan.
- Pengurusan Maklumat dan Insiden Keselamatan (SIEM): Kumpul dan analisis log keselamatan secara berpusat untuk mengesan ancaman keselamatan dalam masa.
- Alat yang disyorkan:
- Splunk Enterprise Security: Penyelesaian SIEM terkemuka yang menyediakan pengesanan, analisis dan fungsi respons insiden keselamatan.
- IBM QRadar: Menyediakan perisikan dan fungsi analisis keselamatan untuk membantu perusahaan mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman keselamatan dengan cepat.
- Swimlane: Menyediakan penyelesaian SOAR untuk mengautomasikan proses respons insiden keselamatan.
Ejen AI dan Sifar KepercayaanDalam perbincangan di X/Twitter, muncul GhostClaw yang diterbitkan oleh @CtrlAlt8080 dan IronClaw yang diterbitkan oleh @C0d3Cr4zy, kedua-duanya merupakan rangka kerja Ejen AI berasaskan Rust yang menekankan keselamatan. Rangka kerja ini mencerminkan aplikasi sifar kepercayaan dalam bidang AI:
- Kotak Pasir Kernel (Kernel Sandboxing): Melalui teknologi seperti Landlock dan seccomp, hak akses Ejen AI dihadkan untuk mengelakkan pelaksanaan kod berniat jahat. // Membataskan hak akses Ejen AI untuk mengelakkan pelaksanaan kod berniat jahat.
- LLM Penjaga Pintu Bebas (Fail-Closed): Menggunakan LLM bebas sebagai Penjaga Pintu, memantau dan mengawal tingkah laku Ejen AI untuk memastikan tingkah lakunya mematuhi dasar keselamatan. Walaupun Ejen AI ditembusi, Penjaga Pintu boleh menghalang ia daripada menyebabkan kerosakan selanjutnya. // Memantau dan mengawal tingkah laku Ejen AI untuk memastikan tingkah lakunya mematuhi dasar keselamatan. Walaupun Ejen AI ditembusi, Penjaga Pintu boleh menghalang ia daripada menyebabkan kerosakan selanjutnya.
- Kemahiran Bertandatangan Ed25519 (Ed25519-Signed Skills): Menggunakan teknologi tandatangan Ed25519 untuk mengesahkan sumber dan integriti Kemahiran Ejen AI, mengelakkan Kemahiran berniat jahat daripada dimuatkan. // Mengesahkan sumber dan integriti Kemahiran Ejen AI, mengelakkan Kemahiran berniat jahat daripada dimuatkan.
- Vault Terenkripsi (Encrypted Vault): Menggunakan algoritma seperti Argon2id dan AES-256-GCM untuk menyimpan data sensitif Ejen AI dalam bentuk yang disulitkan, mengelakkan kebocoran data. // Menyimpan data sensitif Ejen AI dalam bentuk yang disulitkan, mengelakkan kebocoran data.
Teknologi ini boleh melindungi keselamatan Ejen AI dengan berkesan dan memastikan tingkah lakunya mematuhi dasar keselamatan. Ini mencerminkan trend aplikasi sifar kepercayaan dalam bidang AI. Sistem AI masa depan akan lebih memberi tumpuan kepada keselamatan dan menggunakan seni bina sifar kepercayaan untuk melindungi data sendiri dan data pengguna.
