对话阿里首位安全工程师:巨头的切入点

本文涉及的产品
Web应用防火墙 3.0,每月20元额度 3个月
云安全中心 免费版,不限时长
云安全中心免费试用套餐资源包,价值199.45元额度,3个月
简介:
本文讲的是 对话阿里首位安全工程师:巨头的切入点, 普通用户所能感知的安全微乎其微,而互联网巨头本身所面对的复杂业务系统显然是个无法量化的数字,不同的业务催生出了不同的安全需求。无论是巨头还是专注于一个领域的安全解决方案供应商面对的大环境都是相同的,基于这同一背景,安全应是一种“分享”。

对话阿里首位安全工程师:巨头的切入点
▲阿里云资深安全总监肖力(右)接受采访

  “安全是一个体系,未来阿里会基于自身核心运营产品提供相应的系统加密服务,这其中涵盖了关系型数据库和分布式存储,只要用户对与云服务中的数据有安全需求,阿里都会提供相应的加密选项。”阿里云资深安全总监肖力这样单刀直入的剖析了当前阿里关于数据安全和云安全的规划:“加密、数据安全都是一个选项,在不同的业务系统和不同的行业中,用户对于数据安全的需求是不同的,归根结底,安全是一个体系。”

  数据安全何以成为阿里云的切入点?

  数据安全的重要性已经不言而喻,公有云难以被中国政企用户接受的原因之一就是其安全性忧患实多。企业业务数据和核心数据能否得到有效保护?攘外还是安内?这是众多云服务供应商面对的共同问题,阿里云联合江南天安推出国内首款云数据加密服务,通过数据加密夯实云服务的基础可谓是未雨绸缪的第一步棋。

  肖力指出,安全是一个体系,这一个多层防御体系是针对数据、网络、系统和边界的重重保护,各个层面的安保缺一不可。基于阿里的云平台架构搭建了业界首个云加密平台,旨在实现保证所有的用户流量和用接入安全。鉴于国家对硬件加密的强制要求和江南天安在此方面的独到优势促成了如今的现状。云计算平台目前所能覆盖到的范围是存在一定局限性的。通过数据加密机或者对核心数据的加密在不同的场景去实现数据防泄漏,这与当前安全市场的DLP产品形成互补。因此,阿里云所提供的数据安全和云安全解决方案是通过场景去部署。

  阿里安全业务的“前世今生”

  肖力透露,作为阿里首个安全工程师,在阿里云安全成立之初就得到了时任阿里CTO王坚的支持。时至今日,肖力所得出的结论是“安全是为业务服务的。”淘宝、支付宝、阿里以及如今的阿里云其业务形态纷繁复杂,对安全的需求却不尽相同。

  溯本求源,安全是一个体系,安全在互联网巨头眼中已经不能用木桶理论去决定需求,而是用核心业务去决定安全需求。比如电商比较关注于交易的完整性和防欺诈链路,这即是用户所能理解的交易安全。在此方面阿里一直在持续投入进行大数据挖掘,通过建模和机器学习保证电商安全。显然在电商领域,安全的范畴已经从传统的攻防深入到商业欺诈行为和用户行为分析。支付宝的安全则注于金融安全和支付本身的安全,阿里云则要保证云平台底层的安全和虚拟化的安全。而就当前而言,阿里云所关注的数据安全和各类数据加密也成为重要需求点。我们很难量化的去分析安全的资源投入,但是肖力坦言:“阿里一定是当前互联网巨头中对安全持续投入资源最多的。”

  从时间脉络上我们能看到阿里不同的业务系统不断开花结果,衍生出越来越多的商业价值,然而安全在快速迭代中如何发挥作用是当前从业者面临的最大问题。如何让业务快速有效,且提升安全体验,这是从业者的共同目标。肖力这样来形容自己的工作:“安全是一门艺术!”

  写在后面:当前企业安全市场,传统的安全设备正在逐步通过云组件或者相应云服务供应商实现联动,而针对未知威胁的预测和高级持续性威胁(APT攻击)也都各显身手。阿里云在抗DDoS攻击上显然也有很多的创新,通过SDK方式嵌入到应用中,已经解决很多细分行业的安全问题并有效防御了各类攻击。DDoS防护本身是资源的比拼,需要运营商的把控和业界的联合。其实,窥一斑而见全豹,安全本身就是基于技术的资源比拼,归根结底甚至是人力资源的投入。在传统安全市场发生微妙变化的当下,阿里云安全所沉淀的技术和扮演的角色都将对行业产生深远影响。


作者: 李蓬阁
来源:it168网站
原文标题:对话阿里首位安全工程师:巨头的切入点
相关文章
|
Prometheus 负载均衡 监控
详解Gateway
详解Gateway
1918 0
|
开发工具 数据安全/隐私保护 开发者
Windows平台RTMP推送|轻量级RTSP服务摄像头如何添加动态文字水印
本文介绍了在Windows平台上实现摄像头或屏幕流中动态文字水印的技术方法。通过大牛直播SDK示例,展示了如何从文本获取RGB数据,并将其叠加到视频流上。文中提供了代码片段来说明如何开启文字水印、生成包含实时信息的位图、以及如何更新和控制图层。最终实现了动态显示时间和位置信息的需求。对这一领域的开发者而言,本文提供了实用的参考与指导。
272 2
|
前端开发 JavaScript API
前端工程化和构建工具的选择
前端工程化和构建工具的选择
290 1
|
算法 网络协议 应用服务中间件
影响HTTP性能的常见因素
影响HTTP性能的常见因素影响HTTP性能的常见因素我们这里讨论HTTP性能是建立在一个最简单模型之上就是单台服务器的HTTP性能,当然对于大规模负载均衡集群也适用毕竟这种集群也是由多个HTTTP服务器的个体所组成。
1388 0
|
10天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PostgreSQL 18 发布,快来 PolarDB 尝鲜!
PostgreSQL 18 发布,PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证,显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构,融合海量弹性存储与极致计算性能,搭配丰富插件生态,为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案,助力企业数字化转型如虎添翼!
|
9天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧,结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案,介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
408 130
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
|
3天前
|
存储 安全 前端开发
如何将加密和解密函数应用到实际项目中?
如何将加密和解密函数应用到实际项目中?
197 138
|
9天前
|
人工智能 Java API
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
本文介绍AI大模型的核心概念、分类及开发者学习路径,重点讲解如何选择与接入大模型。项目基于Spring Boot,使用阿里云灵积模型(Qwen-Plus),对比SDK、HTTP、Spring AI和LangChain4j四种接入方式,助力开发者高效构建AI应用。
377 122
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)