亞馬遜將人工智能引入云服務 以保護用戶數(shù)據(jù)安全

• 2017年8月28日 ZhouXun來源：億歐 514 28
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亞馬遜Macie的主要目標是查找和報告存儲在未完全受保護的云平臺上的敏感數(shù)據(jù)。通過分析用法和訪問模式，這已經(jīng)不是微不足道的建議了。當Macie發(fā)現(xiàn)來自異常不同的IP地址的新用戶正在訪問文檔時，它會提醒客戶。

亞馬遜成為第一個將人工智能引入云存儲的公共云服務提供商，以幫助用戶保護數(shù)據(jù)安全。被稱為亞馬遜Macie的新服務依靠機器學習，自動發(fā)現(xiàn)，分類和保護存儲在AWS中的敏感數(shù)據(jù)。該服務報告與存儲數(shù)據(jù)，及其權限和訪問模式有關的潛在風險。

亞馬遜S3是非常流行的云存儲服務，受到眾多客戶的信賴。從大型企業(yè)到初創(chuàng)企業(yè)，各個規(guī)模的企業(yè)在S3內(nèi)存儲企業(yè)內(nèi)容，文件以及其他數(shù)字資產(chǎn)。在將文檔上傳到Amazon S3之前，客戶預計會創(chuàng)建存儲桶，這是保存文檔和數(shù)據(jù)的邏輯容器。每一個存儲桶都有不同級別的權限，以啟用或禁用文件訪問?；ヂ?lián)網(wǎng)上的任何人都可以讀取存儲在具有公共訪問權的存儲桶中的數(shù)據(jù)。

雖然有多種技術和好的做法可以保護S3存儲桶和文件，但是許多用戶并不認真對待它們。2017年5月，Gizmodo報告說，在擁有公開訪問權限的亞馬遜S3上發(fā)現(xiàn)6萬多個美國政府的敏感文件。約28GB的數(shù)據(jù)包含未加密密碼，這些密碼由最高機密清關設施的政府承包商所有。今年年初，美國國家地理空間情報局(NGA)聘請Booz Allen收集，分析由間諜衛(wèi)星和空中無人機采集的地理空間數(shù)據(jù)。UpGuard的網(wǎng)絡風險安全分析師Chris Vickery發(fā)現(xiàn)，許多密碼和密鑰都屬于Booz Allen的員工，他們在可公開訪問的亞馬遜S3存儲桶中進行NGA項目的工作。這只是敏感數(shù)據(jù)被公開至何處的一個例子。

亞馬遜Macie的主要目標是查找和報告存儲在未完全受保護的云平臺上的敏感數(shù)據(jù)。通過分析用法和訪問模式，這已經(jīng)不是微不足道的建議了。當Macie發(fā)現(xiàn)來自異常不同的IP地址的新用戶正在訪問文檔時，它會提醒客戶。

AWS正利用有監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學習算法使Macie智能化。它使用自然語言處理(NLP)來解析存儲在文檔中的數(shù)據(jù)，以識別信用卡號，社會安全號碼，電子郵件，密碼，API密鑰，SSH密鑰和其他敏感信息等模式。根據(jù)已知數(shù)據(jù)的敏感性和關鍵性，Macie將文檔歸類為事先定義風險級別。完成分類后，Macie將開始監(jiān)控高風險數(shù)據(jù)的訪問方式。Macie運用人工智能來了解歷史數(shù)據(jù)訪問模式，并自動評估用戶，應用程序和服務帳戶的活動。這可以幫助客戶檢測未經(jīng)授權的訪問，并避免數(shù)據(jù)泄露。

亞馬遜Macie是如何獲得分類和推薦的數(shù)據(jù)安全機制，這備受關注。該服務依賴于三個獨立的輸入：

數(shù)據(jù)——Macie從存儲在Microsoft Word，Excel和文本文件等的實際數(shù)據(jù)中提取關鍵詞。Macie還考慮文件擴展名(MIME類型)來評估數(shù)據(jù)的敏感度。例如，PEM文件會影響Macie將文件移到比TXT文件更高的風險級別。

元數(shù)據(jù)——Macie還會考慮在文件，S3文件和存儲桶中可得的元數(shù)據(jù)。許多時候，在分類文檔時，元數(shù)據(jù)比數(shù)據(jù)更有幫助。

訪問信息和憑證——Macie接入Amazon CloudTrail，這是AWS中的一個審查跟蹤服務，幾乎存錄了對AWS資源做出的所有API請求。該服務利用CloudTrail的能力采集在S3文件上的目標級API活動。除了CloudTrail之外，Macie還從身份及訪問管理(IAM)中提取與用戶和角色相關的信息。

上述三個數(shù)據(jù)源作為Macie發(fā)現(xiàn)，分類和保護數(shù)據(jù)的關鍵輸入。雖然Amazon S3是Macie唯一支持的數(shù)據(jù)源，但AWS預計會引入Amazon RedShift，Amazon RDS，Amazon Elastic File System(Amazon EFS)等其他服務。在Macie開始與AWS的數(shù)據(jù)服務結合之前，這只是時間問題。像大多數(shù)基于機器學習的算法一樣，利用額外數(shù)據(jù)，Macie只會變得更加優(yōu)秀。這會臨時提供該服務的分類和風險分析能力。

亞馬遜Macie并不是AWS的自產(chǎn)技術，其實該服務是來自Harvest.ai公司，今年年初，AWS以2000萬美元收購了這一初創(chuàng)公司。Harvest.ai打造了一個名為Macie Analytics的產(chǎn)品，可以報告和防止企業(yè)的數(shù)據(jù)泄露。該產(chǎn)品現(xiàn)與Amazon S3結合成為Amazon Macie。

亞馬遜Macie只是啟用人工智能的基礎架構服務的開始。隨著對機器學習和人工智能的大量投資，預計AWS，谷歌和微軟會將智能化引入云操作，DevOps和安全域。

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