數據曾被描述爲數字黃金、現代貨幣和新石油。這些類比都指向了數據的一個基本特徵：它是數字體驗的基礎。

確實，數據是一切事物背後的推動力，從日益流行（且需要大量數據）的大型語言模型(LLM)和個性化營銷，到流式推薦和交通導航服務。數據也以巨大的數量存儲。

例如，僅美國就存儲了超過898EB的數據，這個數字如此之大，以至於我們幾乎不可能真正理解我們的數據基礎設施的大小和規模。大部分信息都存儲在該國的5,381個數據中心中，這些昂貴而龐大的設施可確保信息安全、可訪問，並始終可供我們日常依賴的各種應用程序和服務使用。

確保這些設施及其所保護的數據的安全是一項重大挑战和責任，會帶來巨大的監管、聲譽和財務影響。安全團隊的任務是防止網絡安全事件、內部威脅、破壞者和其他風險進入場所。

爲了幫助行業領導者始終領先於任何威脅，以下是2024年保護數據中心安全的三種經常被忽視的最佳實踐：

1.第一道防线

現代數據中心不受鎖和鑰匙的保護。它們受到復雜的門禁系統的保護，這些系統在人們接近前門之前就开始工作。

保護數據中心的周邊是防止未經授權訪問的第一道防线，確保合適的人員能夠在合適的時間訪問合適的空間，同時將其他所有人拒之門外。

從歷史上看，這項任務是由安保人員、鑰匙卡讀取器和傳統的生物識別解決方案來完成的。安保人員雖然有效，但成本高昂，而且通常難以承受，尤其是對於位於偏遠、難以到達地點的數據中心而言。

同時，門禁卡可能會丟失、被盜或被同事故意共享——直接威脅數據中心的安全。指紋和虹膜讀取器等其他生物識別方式會產生摩擦，並且通常不符合現行法規和標准。

簡而言之，這些都是好的解決方案，但不是很好的解決方案。

利用面部生物特徵認證的人工智能門禁系統提供了更高水平、成本可控的安全解決方案。這種方法提供無縫、非接觸式的門禁控制，以提供更高的安全性、降低違規風險、尾隨檢測和其他安全增強功能。

2.融入自主安全和威脅檢測

保護周邊可以阻止外部不良行爲者進入，但無法阻止值得信賴的內部人員造成破壞。

內部威脅、員工、承包商和其他第三方濫用其訪問權限來竊取、竊取或損壞設施內的敏感數據或系統，對數據完整性構成不可避免的安全威脅。

自主安全系統利用人工智能和先進的傳感器技術提供全天候監控和快速威脅檢測，可以讓安全團隊對所有威脅（包括內部威脅）做出響應。

這些智能系統可以：

● 自動檢測並跟蹤整個設施內的運動
● 實時識別潛在的安全漏洞或可疑活動
● 分析模式以預測和預防潛在威脅
● 與訪問控制系統集成，實現協調的安全響應

雖然安全團隊無法隨時監控每個人的行動，但這些系統可以幫助團隊毫不妥協地跟蹤設施活動。

3.採用持續身份驗證和零信任架構

零信任架構假設任何人、用戶、設備或網絡都不應被固有信任，無論其位置或之前的身份驗證狀態如何。

換句話說，零信任是一種安全協議，組織不信任其邊界內外的任何東西，必須驗證試圖獲得訪問權限的所有內容。在這種模式下，數據中心需要更高的安全級別才能進入設施，作爲防御未經授權的訪客的第一個接觸點。

實際上，這意味着採用最低權限訪問方法來確保安全，根據設施特定的人員標准提供精密度的訪問控制。這大大降低了未經授權訪問的風險，同時限制了成功入侵造成的潛在損害。

像保護寶貴資源一樣保護數據

無論你想用什么比喻來說明數據的重要性，其本質都是一樣的。在2024年，數據是一種獨特的寶貴資產，必須得到相應的保護，同時確保公司保持合規。

就像銀行守護金庫、石油大亨保護財富一樣，數據中心安全領導者應該將數據安全作爲首要和最高優先事項。

畢竟，如果我們不能保護這一寶貴資源，其所有好處都將受到損害。通過採用這些最佳實踐，您可以領先於可能即將出現的威脅，從而確保數據中心的數據、人員和服務保持安全。

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標題：數字化轉型時代的最佳數據中心安全實踐

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