数据曾被描述为数字黄金、现代货币和新石油。这些类比都指向了数据的一个基本特征：它是数字体验的基础。
确实，数据是一切事物背后的推动力，从日益流行（且需要大量数据）的大型语言模型(LLM)和个性化营销，到流式推荐和交通导航服务。数据也以巨大的数量存储。
例如，仅美国就存储了超过898EB的数据，这个数字如此之大，以至于我们几乎不可能真正理解我们的数据基础设施的大小和规模。大部分信息都存储在该国的5,381个数据中心中，这些昂贵而庞大的设施可确保信息安全、可访问，并始终可供我们日常依赖的各种应用程序和服务使用。
确保这些设施及其所保护的数据的安全是一项重大挑战和责任，会带来巨大的监管、声誉和财务影响。安全团队的任务是防止网络安全事件、内部威胁、破坏者和其他风险进入场所。
为了帮助行业领导者始终领先于任何威胁，以下是2024年保护数据中心安全的三种经常被忽视的最佳实践：
1.第一道防线
现代数据中心不受锁和钥匙的保护。它们受到复杂的门禁系统的保护，这些系统在人们接近前门之前就开始工作。
保护数据中心的周边是防止未经授权访问的第一道防线，确保合适的人员能够在合适的时间访问合适的空间，同时将其他所有人拒之门外。
从历史上看，这项任务是由安保人员、钥匙卡读取器和传统的生物识别解决方案来完成的。安保人员虽然有效，但成本高昂，而且通常难以承受，尤其是对于位于偏远、难以到达地点的数据中心而言。
同时，门禁卡可能会丢失、被盗或被同事故意共享——直接威胁数据中心的安全。指纹和虹膜读取器等其他生物识别方式会产生摩擦，并且通常不符合现行法规和标准。
简而言之，这些都是好的解决方案，但不是很好的解决方案。
利用面部生物特征认证的人工智能门禁系统提供了更高水平、成本可控的安全解决方案。这种方法提供无缝、非接触式的门禁控制，以提供更高的安全性、降低违规风险、尾随检测和其他安全增强功能。
2.融入自主安全和威胁检测
保护周边可以阻止外部不良行为者进入，但无法阻止值得信赖的内部人员造成破坏。
内部威胁、员工、承包商和其他第三方滥用其访问权限来窃取、窃取或损坏设施内的敏感数据或系统，对数据完整性构成不可避免的安全威胁。
自主安全系统利用人工智能和先进的传感器技术提供全天候监控和快速威胁检测，可以让安全团队对所有威胁（包括内部威胁）做出响应。
这些智能系统可以：
● 自动检测并跟踪整个设施内的运动
● 实时识别潜在的安全漏洞或可疑活动
● 分析模式以预测和预防潜在威胁
● 与访问控制系统集成，实现协调的安全响应
虽然安全团队无法随时监控每个人的行动，但这些系统可以帮助团队毫不妥协地跟踪设施活动。
3.采用持续身份验证和零信任架构
零信任架构假设任何人、用户、设备或网络都不应被固有信任，无论其位置或之前的身份验证状态如何。
换句话说，零信任是一种安全协议，组织不信任其边界内外的任何东西，必须验证试图获得访问权限的所有内容。在这种模式下，数据中心需要更高的安全级别才能进入设施，作为防御未经授权的访客的第一个接触点。
实际上，这意味着采用最低权限访问方法来确保安全，根据设施特定的人员标准提供精密度的访问控制。这大大降低了未经授权访问的风险，同时限制了成功入侵造成的潜在损害。
像保护宝贵资源一样保护数据
无论你想用什么比喻来说明数据的重要性，其本质都是一样的。在2024年，数据是一种独特的宝贵资产，必须得到相应的保护，同时确保公司保持合规。
就像银行守护金库、石油大亨保护财富一样，数据中心安全领导者应该将数据安全作为首要和最高优先事项。
毕竟，如果我们不能保护这一宝贵资源，其所有好处都将受到损害。通过采用这些最佳实践，您可以领先于可能即将出现的威胁，从而确保数据中心的数据、人员和服务保持安全。
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