什么是数据中心安全管理？

数据中心安全管理的基本目标是维护存储数据的机密性、完整性和可用性，以维护数据隐私并防止业务中断。

针对数据中心的威胁可能包括图谋不轨的恶意攻击、自然灾害、无意行为或其他意外事件。因此，全面的数据中心安全管理策略涵盖设施的各个方面，包括网络硬件、电力系统、服务器和实体建筑本身。

个人和企业每天都会生成并使用大量数据，而这些数据则呈指数级增势，尤其是在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等以数据为中心的技术兴起之后。

银行账户和健康记录等敏感个人信息，以及关键的商业知识产权 (IP)、高级国家机密乃至文本和电子邮件，数据中心可以存储大量高价值数据或私人信息。不幸的是，这一事实致使数据中心成为网络罪犯的重点攻击目标，也因存在故障风险而成为必须有效防护的薄弱环节。

如果数据中心出现中断，关键的业务运营、应用程序和服务可能会受到干扰，导致财务损失随停机时间的流逝而不断增加。更严重的是，数据中心瘫痪可能导致医疗保健、公用事业、交通和基础设施等关键服务陷入险境。

虽然火灾和洪水等事件确实会导致停机时间和数据丢失，但对数据中心最严重的威胁是定向攻击。内部威胁可能会滥用其访问权限攻击企业数据，而外部威胁则可能会入侵系统并造成严重破坏。

数据中心可能包含数十万台物理和虚拟服务器，每个虚拟服务器都是黑客的潜在目标，需要量身定制的安全策略。

不妨借助以下四个关键支柱，理解数据中心安全管理的重要性：

数据中心存储着企业 IP 和客户信用卡信息等高价值数字资产。黑客和其他网络罪犯非常渴望获取这些信息，因为他们可以利用这些信息向原始所有者索要赎金，或者以其他方式谋取私利。

备份和数据冗余有助于确保即使在部分或完全中断期间，核心数据也不会彻底丢失或无法访问。

此外，数据中心安全有助于确保业务连续性，即使在承压时期也是如此。安全的数据中心可以提供快速流畅的数据访问，以保持业务运转，避免在日常运营中停机，甚至在发生某些局部网络攻击或自然灾害的情况下也能保障业务正常进行。

例如，如果纽约的一家银行网点遭遇洪水，导致本地服务器和数据损毁，该网点仍可从距离事发地点数英里之外的安全离线数据中心备份中恢复这些数据。

数据中心安全管理在维持监管合规性方面也发挥着关键作用。《健康保险流通和责任法案》(HIPAA)、《通用数据保护条例》(GDPR) 以及 California Consumer Privacy Act (CCPA) 等法规规定了企业和组织如何收集和处理敏感数据的合规管理要求。这些法律执行严格的指导方针，有时甚至会施加严厉的处罚，以确保客户数据得到妥善保护。如果出现数据安全漏洞，组织可能会因数据处理不当而被追究责任。

从火灾和洪水到物理入侵及远程攻击，数据中心必须做好应对各类威胁和挑战的准备。

虽然业务停机或消费者关系受损的具体成本可能难以计算，但“IBM 2025 年数据泄露成本报告”已提供部分估算数据。全球数据泄露的平均成本为 444 万美元，美国的平均成本则为 1,040 万美元。

数据中心面临的部分关键挑战和威胁包括：

数据中心必须保护其边界，防止未经授权的人员通过物理或虚拟方式进行访问。数据中心是网络罪犯、不法分子甚至恐怖分子的已知目标，他们可能会窃取、勒索或破坏其中存储的关键数据。

虽然黑客的目标可能是信用卡号和银行密码等财务信息，但国家级攻击者可能会窃取更危险的数据，例如国家机密或绝密国防文件。网络罪犯可能会远程攻击数据中心，或试图通过侵入现场来获取本地访问权限。

未授权用户访问数据中心内存储的数据已属严重问题，但数据遭窃的后果则更为严峻。设备失窃可能会导致数据中心及其客户的服务暂停。数据被盗可能导致业务中断，甚至更严重的后果，例如敲诈勒索、身份盗窃等。

虽然蓄意攻击数据中心的行为可构成最大威胁，但火灾、洪水、风暴和其他自然灾害也会对数据中心构成重大风险。这些中心内设有精密设备，需要消耗大量电力，其产生的热能也远高于普通办公楼。

物理威胁和自然灾害的影响范围不仅局限于数据中心内存储的数据，它们还会对硬件和基础设施本身产生影响。如果数据备份和恢复计划存储在同一设施内，且在发生事故时多个服务器遭受影响，那么业务连续性也会面临威胁。数据中心硬件更换成本高昂且耗时，还需要精确配置与校准。如果发生火灾、洪水或其他灾害，受影响的数据中心可能会下线数月甚至数年。

数据中心旨在容纳大型互联计算和存储资源网络，包括路由器、交换机、服务器等。

为了保护这些系统，数据中心安全团队必须在漏洞造成问题之前及时识别并完成修复。他们还必须监控现有的安全措施，并迅速应对出现的问题，例如数据泄露和勒索软件感染。

为了抵御这些威胁，许多数据中心都会遵守开放式计算项目 (OCP) 所制定的数据中心安全要求。OCP 是一个非营利组织，致力于推动并分享数据中心产品设计和最佳实践。超过 400 家企业参与其中，包括 IBM、Meta、Intel、Nokia、Microsoft、Google、Nvidia、Cisco、Goldman Sachs 等。

OCP 数据中心的安全要求如下：

1. 威慑：数据中心必须尽其所能，阻止网络罪犯和威胁参与者发起攻击。
   
   
2. 检测：数据中心安全运营必须利用所有可用的工具，实时识别潜在威胁。安全漏洞造成的损失会随着时间的流逝而不断增加。尽快检测漏洞，对于数据中心安全管理至关重要。
   
   
3. 延迟：在发生安全漏洞时，数据中心应采用多种技术来延迟敏感数据的即时识别和定位。延迟策略会在入口点和关键资产之间制造障碍。
   
   
4. 响应：如果发生安全事件，数据中心安全专业人员必须迅速采取针对性响应策略，以保护资产并重新获取对数据的安全控制权。

为满足 OCP 等机构的要求，组织正积极部署多种数据中心安全管理工具和技术。数据中心的安全措施可能会因其位置、预期用途和其他因素而异。但是，大多数现代数据中心都会采取临时措施来确保安全性和合规性。

例如，入侵检测系统可监控网络流量以识别未授权访问，报警系统则可保障物理场所的安全。其他类型的数据中心物理安全措施（如火灾检测和灭火系统），则将防护范围延伸至不法分子恶意威胁之外的领域。这些措施可保护数据中心基础设施免受自然灾害和其他可能导致数据丢失的事故影响。

总体而言，数据中心安全管理技术可分为三大支柱：物理安全、网络安全和通用网络安全。

物理数据中心安全措施加强了数据中心实际场所的安全防护。部分示例包括：

• 照明和摄像头：周边和内部照明可以照亮后门等敏感区域。照明有助于阻止潜在的入侵者并提高闭路电视 (CCTV) 摄像头的可见范围，这些摄像头可以捕捉任何入侵或非法侵入的记录。
  
  
• 保安人员：数据中心安全团队通常包括定期进行现场巡逻的保安人员。
  
  
• 物理访问控制：数据中心访问控制系统通常使用可追溯的凭据（例如门禁卡），阻止未经授权的访问，并验证和跟踪进出设施的人员。安全墙、围栏、门和锁等屏障也是数据中心安全管理的关键组成部分。
  
  
• 传感器和警报器：入侵传感器和警报器可实时向安全团队推送事件警报，同时也可向入侵者发出警告，提醒其非法入侵行为已被察觉。

从本质上讲，数据中心需要分配网络访问权限，以便用户和组织访问和检索其数据。然而，网络访问会引入一系列漏洞，必须通过网络安全防护功能来解决，包括：

• 防火墙：部署网络防火墙可监控进出数据中心的网络流量。根据校准规则，防火墙可以按照已知的可疑特征（例如地理位置或其他因素）拒绝用户访问。
  
  
• 加密：加密可用于确保仅限经过验证和身份验证的用户读取数据中心收发的数据。
  
  
• 虚拟专用网络：虚拟专用网络 (VPN) 可为数据中心与外部地点间的网络通信增设额外的安全防护层。远程访问 VPN 可实现数据中心和外部设备间的安全数据传输，同时对不受信任的网络会话进行端到端加密处理。此外，管理面板、数据库或应用程序编程接口 (API) 等常见的黑客目标也可通过 VPN 屏蔽，以防止直接访问。为了提高安全性，VPN 可能需要进一步设置身份验证，如多重身份验证 (MFA)。

除了针对特定网络的保护措施外，数据中心安全管理还涉及更广泛的网络安全措施，例如：

• 密码策略：严格的安全标准可确保用于验证用户身份的密码强度高且难以破解。要求用户定期轮换密码，还有助于确保未授权用户难以滥用合法凭据访问敏感系统。
  
  
• 数字访问控制：身份和访问管理 (IAM) 工具可帮助组织在 IT 系统中配置和保护数字身份及用户访问权限。常见的数字访问控制包括 MFA（要求用户提供两个或多个凭据来验证其身份并获取系统访问权限）和最小特权原则（确保用户仅拥有完成其本职工作所需的最低权限）。
  
  
• 生物识别安全系统：生物识别安全措施（如面部、视网膜或指纹识别软件）利用独特的生理特征来验证用户身份。这类系统很难被黑客攻破，且具备较高的安全性。

数据中心安全团队还可以部署一系列网络安全软件解决方案，包括：

• 防病毒软件：定期更新的防病毒软件有助于识别和应对最新的网络威胁。
  
  
• 端点检测和响应 (EDR) 软件：端点检测和响应 (EDR) 软件采用实时分析和 AI 驱动的自动化技术，保护组织的最终用户、端点设备和 IT 资产。
  
  
• 网络检测和响应 (NDR)：网络检测和响应 (NDR) 技术采用非签名方法（如人工智能、机器学习和行为分析）检测网络中的可疑或恶意活动。
  
  
• 数据检测和响应 (DDR)：数据检测和响应 (DDR) 工具通过追踪数据的移动和活动，监控并保护任何形式和位置的数据，这些数据均位于不同的本地、云端及多云环境。
  
  
• 数据丢失预防 (DLP)：数据丢失预防 (DLP) 解决方案会在数据包通过网络移动时对其进行检查，并检测对信用卡号、医疗保健数据、客户记录和知识产权等机密信息的使用情况，以便对每种类型的数据使用正确的访问控制和使用策略。
  
  
• 用户和实体行为分析 (UEBA)：用户和实体行为分析 (UEBA) 软件应用行为分析、机器学习算法和自动化技术，识别异常和潜在的危险用户及设备行为。