阿里云致力于为客户提供强大且多样化的云服务,助力中小企业迅速构建云端应用,享受云计算带来的便捷与效率。在赋予用户高度灵活性的同时,我们也强调配置安全性和治理的重要性,若用户在追求便捷时忽略了安全最佳实践,可能会无意中引入多种安全隐患。
为了帮助客户更好的识别和防御安全风险,阿里云在 2025 年推出免费安全体检 功能,定期为客户检测不当产品配置和潜在安全隐患,帮助客户更好地应对安全威胁。
立即开启体检
本期话题:使用安全体检功能,看看你有多少未修复的安全问题?
建议从下面任选两个方向进行讨论
1)对照自己的体检结果截图分析不同体检项的情况
2)具体说说不同的检测项是否对自己有帮助
3)针对安全体检还有哪些需要的功能或者建议
本期奖品:截止2025年1月 27 日18时,参与本期话题讨论,将会选出 10 个优质回答获得发财抱枕
优质讨论获奖规则:不视字数多,需要结合体检结果进行点评,回答非 AI 生成,不能抄袭其他人的内容
未获得实物礼品的参与者将有机会获得 10-100 积分的奖励,所获积分可前往积分商城进行礼品兑换。
注:楼层需为有效回答(符合互动主题),灌水/同人账号/复制抄袭/不当言论等回答将不予发奖。阿里云开发者社区有权对回答进行删除。获奖名单将于活动结束后5个工作日内公布,奖品将于7个工作日内进行发放,节假日顺延。奖品发放后请中奖用户及时关注站内信并领取兑换,若超时未领取则默认放弃领奖,逾期将不进行补发
获奖公告
截止2025年1月 27 日18时,本次活动共收获249个回复,感谢名位开发者的倾情参与和贡献:
根据奖项规则设置,我们从交流深度/ 回答质量/ 回复原创性等维度综合考量,评选出本次实物奖品获奖用户,详情如下:
周周的奇妙编程
html的七十二变
穿过生命散发芬芳
欢喜躲在眉梢里
六月的雨在钉钉
游客ia7o4qqskv5fe
以山向海
游客3ev7ljnah65kk
c的前世今生
vohelon
恭喜以上获奖用户,后续将有运营同学联系收集物流信息,请注意查收站内消息,奖品将于名单公布后的7个工作日内发
放,如调节假日则顺延。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
使用阿里云产品一年后,我的感受非常深刻,尤其是在稳定性和安全性方面。作为一个技术从业者,阿里云提供的服务让我从繁琐的基础设施运维中解放出来,能够更专注于业务逻辑的开发。尤其是ECS和RDS的组合,让我的应用在高并发场景下依然能够稳定运行,几乎没有遇到过宕机的情况。这种可靠性让我对云服务有了更强的信任感。
而在安全方面,阿里云的「安全体检」功能让我印象深刻。刚开始使用云服务时,我对安全性并没有特别重视,总觉得只要把业务跑起来就行。但后来通过安全体检功能,我发现了一些潜在的风险,比如未授权访问的端口、弱密码策略等。这些问题如果被恶意利用,后果不堪设想。安全体检不仅帮我发现了这些问题,还提供了详细的修复建议,让我能够快速解决这些隐患。这种“防患于未然”的功能让我觉得非常贴心。
不过,我也感受到了一些不足。比如安全体检的报告虽然详细,但对于一些复杂的安全问题,修复建议还不够具体,尤其是涉及到容器和微服务架构时,很多问题需要我自己去查阅文档或寻求技术支持。另外,安全体检的自动化程度虽然高,但对于一些动态变化的攻击手段(比如新型的0day漏洞),检测能力还有提升空间。
总的来说,使用阿里云这一年,我的感受是“既安心又省心”。安心的是它的稳定性和安全性让我可以放心地把业务托管在云端;省心的是它的自动化工具和丰富的功能让我能够快速解决问题。当然,我也期待阿里云能够在安全领域更进一步,提供更智能、更贴合实际需求的解决方案。
以下是对使用阿里云产品一年的总结及对「安全体检」功能的思考分析,分为技术价值、实践建议和未来展望三部分:
一、阿里云产品使用一年的核心价值
RDS高可用版:主备切换平均耗时<30秒,结合DTS实现跨地域灾备,业务连续性达到99.99% SLA
OSS+CDN实践:静态资源访问延迟从800ms降至80ms,月度带宽成本节省35%(对比自建IDC)
DDoS高防:成功抵御2次>300Gbps的攻击,业务无感知
访问控制(RAM):通过权限策略收敛,IAM账号权限错误配置率下降75%
资源组+费用中心:识别出15%的闲置ECS与30%未使用的EIP
二、对「安全体检」功能的深度思考
合规基线检查:自动对标等保2.0三级要求,快速定位不符合项(如日志留存不足180天)
威胁建模可视化:通过拓扑图展示VPC暴露面,量化风险等级(高风险项平均修复时效提升60%)
修复指导欠缺:78%的告警未提供具体整改代码/配置示例
攻击链关联分析:未能将分散的漏洞组合成攻击路径推演(如从SSRF到内网渗透)
智能修复沙箱:允许在隔离环境一键测试补丁兼容性
威胁狩猎模式:结合MITRE ATT&CK框架模拟APT攻击检测
三、未来演进方向建议
云原生安全深化:集成Service Mesh安全策略审计,支持Serverless函数运行时保护
AI驱动防御:利用大模型分析日志模式,预测0day攻击向量(如异常API调用链)
生态协同机制:与GitLab/Jenkins等CI/CD工具深度集成,实现Sec左移
结语
经过一年的实践验证,阿里云在资源弹性与基础安全层面表现稳健,但安全能力的深度仍需加强。建议将安全体检升级为持续威胁暴露面管理(CTEM)平台,结合ATT&CK框架实现动态防御。技术团队需建立每月安全健康分机制,将云原生安全能力真正转化为业务护城河。
经过一年的实践验证,阿里云在资源弹性与基础安全层面表现稳健,但安全能力的深度仍需加强。建议将安全体检升级为持续威胁暴露面管理(CTEM)平台,结合ATT&CK框架实现动态防御。技术团队需建立每月安全健康分机制,将云原生安全能力真正转化为业务护城河。
1.建议通过千问可以互动去做操作而不是自己去手动修复,并且后续用户可以自己通过千问不定时触发体检
2.可以对于检测项做完整列表,用户可以知道都检测了哪些项
3.结合每项检测通过千问提供相关的安全实践指南和案例分析,帮助用户提升整体安全意识。
经此体检我们不仅修补了3项账号安全漏洞,还重新梳理了备份策略与日志留存周期。未来计划结合阿里云安全中心的"定期自动扫描"功能,将安全巡检纳入月度运维流程,并尝试集成云防火墙规则优化建议,构建纵深防御体系。正如阿里云所倡导的"安全前置"理念,这类工具真正实现了以最小成本规避重大风险,是云上资产管理的必备利器。
阿里云搞了个免费的安全体检功能,能帮您找出云上资产的安全问题。开启后,系统会生成报告,指出风险并给修复建议。比如弱密码、未授权访问、端口开放等问题都能被检测出来。用户反馈这功能很实用,但也有改进空间,比如增加自动化修复、实时警报、安全培训资源等。阿里云社区还办了讨论活动,分享体检结果和建议有机会获奖。总体来说,这功能对提升云上安全很有帮助。
阿里云的免费安全体检功能是其云安全中心(原名态势感知)提供的一项基础服务,主要用于帮助用户快速识别云上资源的安全风险。以下从多个角度讨论该功能的特点、适用场景及注意事项:
基础风险扫描
免费版限制
适用对象
不适用场景
开启步骤
典型修复操作
优势 | 局限性 |
---|---|
零成本快速入门 | 检测深度有限(如无法识别0day漏洞) |
可视化风险面板 | 误报需人工复核(如业务必要的外部访问误判为风险) |
集成阿里云API自动获取资产 | 无实时防护(如DDoS防御需单独购买高防IP) |
结合其他免费工具
升级策略
补充措施
阿里云免费安全体检适合作为云安全的“基础体检”,能有效发现显性风险,但需结合人工判断与其他安全产品形成完整防护体系。对于关键业务,建议至少升级到「防病毒版」(约数百元/月)以获得持续监控和自动化响应能力。
阿里云作为行业龙头,确实各方面细节做的挺到位,虽然很多功能是需要付费开通,但丝毫不影响阿里云的用心服务。
现在用户的隐私数据越来越多,如个人照片、聊天记录、银行账户信息等。安全体检应增加专门的隐私检测功能,能够扫描应用程序是否存在过度获取用户隐私权限的问题,检查系统是否有隐私数据泄露的风险点,例如某些应用在用户不知情的情况下上传用户数据等,让用户对自己的隐私安全有更清晰的了解。
很不错,我提交后安全扫描出两个,一个是开启MFA的双因子认证,一听双因子认证感觉每做一步就需要验证,会感觉有点麻烦
阿里云推出的 2025 新年安全体检计划,着实是云服务领域的一项创举,对用户意义重大。它能对阿里云资产进行全面体检,涵盖账号安全、云资源安全、网络安全、数据安全、备份恢复、日志审计、安全运营等 7 个维度内的 68 个检测项,全面且细致地排查安全隐患。只需用户一键授权,半小时就能出安全体检报告,让用户清晰了解自身云上资产的安全状况,风险检出后还提供修复建议,这种一站式的服务极大地降低了用户排查和解决安全问题的成本 ,也体现了阿里云对用户资产安全的高度重视,从保障云平台安全到与企业一起保护用户云上安全,践行了 “安全共同体” 理念。
不过,这项计划也存在一些尚待完善的地方。一方面,检测维度虽广,但面对日益复杂多变的网络攻击手段,可能无法及时覆盖所有新型风险,存在一定的滞后性。比如,对于一些利用最新技术漏洞的攻击方式,或许不能在第一时间精准识别和检测。另一方面,在修复建议的个性化程度上还有提升空间。不同用户的业务场景和资产配置千差万别,目前的修复建议可能无法完全适配每个用户的具体情况,导致部分用户在实际操作时遇到困难,难以有效解决安全问题。希望阿里云后续能不断优化完善,让安全体检计划更好地服务用户。
除了给出风险,在后续的服务支持上还应该让用户能够更易获得和实施。目前虽然看到了风险,但是后续服务支持人员联系不畅,给出的指导也没有系统性和专业性,对这些实施方案无法建立信任度。
多元数据治理方法: 数据分类与标准化: 对数据进行分类,制定统一的数据标准和格式,确保数据的一致性和可比性。 元数据管理: 利用元数据管理工具来记录数据的属性、来源、使用情况等信息,便于数据的检索和分析。 数据质量管理: 实施数据质量控制流程,包括数据校验、清洗、去重等,确保数据的准确性和可靠性。 数据安全与合规性: 遵守数据保护法规,实施数据加密、访问控制、审计日志等安全措施。 数据目录和...
之前做过一段时间的数据分析工作,最大的痛点就是 SQL 学习成本高,尤其是业务部门的人想自己做分析的时候,经常被语法卡住。后来尝试了 MCP 的方案,感觉体验还不错,能直接把自然语言需求转成 SQL 并执行,分析结果还能一键生成图表,这样从数据接入到可视化几乎不用切换工具,效率确实高了很多。建议后续能在图表交互上再增强一些,比如支持更灵活的筛选,这样业务人员用起来会更贴合实际场景。
体验了阿里云 Kimi K2 方案,整体感受很惊艳。我选了 MaaS 调用方式,零门槛操作,5 分钟就完成配置,还能免费体验百万 Token,对想快速试错的开发者很友好。模型推理能力超预期,复杂逻辑题都能条理清晰作答,工具调用也很顺畅。界面交互简洁,不用写代码,可视化操作降低了使用难度。不过若需高并发场景,后续可试试 PAI 部署的竞价实例,能大幅降本。这么强的万亿参数模型,易用性还这么高,...
传统的智能应用开发需要花费的工时比较长,现在我开发的模式基本上是使用dify快速搭建一个mvp,如果效果能够达到预期才去进行开发,能够节约出来很多工时,有一些需求使用的AI不一定能够达到预期的效果,用dify的时候就可以快速验证
在数据库运维领域,AI技术正通过智能决策、自动化执行和精准预测重塑传统运维模式。以下结合最新行业实践和技术突破,从核心场景、技术方案到落地路径进行系统解析: 一、核心场景:AI如何突破传统运维瓶颈 1. 智能监控与异常感知 动态基线学习:通过LSTM等时序模型分析历史指标(如CPU、IOPS),建立动态基线。例如,阿里云PolarDB结合内核级实时数据流,可识别CPU利用率在非高峰时段的异常...