云计算的安全需求划分为多少个层级-云安全层级划分

一、 基于责任共担模型的核心层级划分

要探讨云计算安全需求的层级，必须首先立足于云计算的“责任共担模型”。这是所有安全设计与实施的出发点。该模型明确了云服务提供商与用户在不同服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）下各自需承担的安全责任。基于此模型，安全需求可以自然地划分为两大宏观层级：云平台自身安全（由CSP主要负责）和云上租户安全（由C租户主要负责）。但为更精细地指导实践，业界普遍将其进一步细化。

一种经典且被广泛接受的划分方式是将云计算安全需求划分为四个关键层级，它们自底向上构建了云安全的“金字塔”：

• 物理基础设施安全层：这是云安全的基石，包括数据中心的地理位置、建筑结构、物理访问控制、电力供应、防火防灾、环境监控等。这一层完全由云服务提供商负责，确保硬件设施的高度可靠与不可非法接触。
• 基础架构与虚拟化安全层：涵盖计算、存储、网络等资源的虚拟化安全。包括hypervisor安全、虚拟网络隔离、虚拟镜像安全、宿主操作系统加固等。在IaaS模式下，此层主要由CSP负责；在PaaS和SaaS模式下，CSP的责任向上延伸。
• 平台与应用安全层：关注运行在云平台之上的操作系统、中间件、应用程序及数据的安全。包括操作系统补丁管理、应用漏洞防护、Web应用防火墙（WAF）、API安全、运行时保护等。此层的责任划分随服务模式变化最大，是“责任共担”的焦点区域。
• 数据安全与身份治理层：这是最顶层，也是直接关乎业务核心资产的层级。包括数据加密（静态、传输中、使用中）、数据分类与标记、密钥管理、身份认证与访问管理（IAM）、权限最小化、审计日志等。无论何种服务模式，数据内容的安全和访问身份的治理，其主要责任始终在租户方。

易搜职考网认为，这四个层级构成了云安全防护的纵向主干。现代云安全实践要求我们拥有更立体的视角。

二、 融入生命周期与管理视角的扩展层级

上述四层划分侧重于技术栈的静态结构。若融入安全运营的动态视角和云原生技术的演进，我们可以识别出更多交织其中的“横向”或“维度”层级，它们与纵向技术栈共同形成网格化防御体系。

1.安全运营与合规层

这一层跨越所有技术层级，是安全能力的“大脑”和“标尺”。它包括：

• 持续监控与威胁检测：利用云原生工具（如CloudTrail, VPC流日志）和SIEM/SOAR平台，实现对云环境配置、网络流量、用户行为的全天候可视化和异常分析。
• 事件响应与取证：建立针对云环境的安全事件响应计划（IRP），确保在发生安全事件时能快速隔离、遏制、消除影响并恢复业务，并能在云环境下进行有效的数字取证。
• 合规性管理：确保云上业务符合相关法律法规（如GDPR、网络安全法、等保2.0）及行业标准。利用云服务商的合规性证明和自动化合规检查工具，持续评估合规状态。

易搜职考网观察到，许多企业在云迁移过程中，最容易忽视的就是将传统SOC能力适配和扩展到云环境，导致安全运营出现盲区。

2.开发安全（DevSecOps）层

在云原生和敏捷开发背景下，安全必须融入软件开发生命周期（SDLC）的每一个阶段。这一层聚焦于：

• 安全编码与培训：从源头减少漏洞，提升开发人员的安全意识与技能。
• 组件软件成分分析（SCA）：管理开源第三方组件的安全风险。
• 静态应用程序安全测试（SAST）与动态应用程序安全测试（DAST）：在开发、测试环节发现应用漏洞。
• 基础设施即代码（IaC）安全：在Terraform、CloudFormation等模板部署前进行安全扫描，防止不安全的配置直接上线。
• 容器与微服务安全：涵盖容器镜像扫描、容器运行时安全、微服务间通信认证与加密（如服务网格）、秘密信息管理等。

这一层确保了安全性与敏捷性的平衡，是云原生应用安全的关键。

3.身份与访问管理（IAM）的纵深

虽然IAM常被归入顶层，但其本身也构成一个独立的纵深体系：

• 联邦身份与单点登录（SSO）：实现与企业身份源的集成，统一管理身份。
• 多因素认证（MFA）：为特权访问提供强认证。
• 基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）：实施精细化的权限策略。
• 特权访问管理（PAM）：对管理员、root账户等最高权限进行会话管理、操作审计和即时权限提升。
• 零信任网络访问（ZTNA）：贯彻“从不信任，始终验证”原则，不依赖网络位置，而是基于身份、设备和上下文来授权对应用和数据的访问。

在边界消失的云环境中，身份已成为新的安全边界，其管理复杂度构成一个独立的关键层级。

三、 针对特定风险领域的专项安全层

除了这些之外呢，一些特定的风险领域也值得被视作独立的关注层级，因为它们需要专门的控制措施和专业知识。

1.数据安全与隐私保护层

此层是顶层数据安全的深化，特别关注：

• 数据分类与发现：自动识别云存储中的敏感数据（如个人身份信息PII、信用卡数据）。
• 高级加密技术：包括同态加密、保留格式加密等，在保证数据可用性的同时确保机密性。
• 数据丢失防护：监控并防止敏感数据通过云服务被非法外泄。
• 隐私设计：将隐私保护要求融入系统架构和业务流程。

2.云原生网络安全层

云网络与传统网络差异显著，其安全需求自成体系：

• 软件定义网络（SDN）安全：确保网络控制平面的安全。
• 微隔离：在虚拟网络内部，实现工作负载级别的细粒度访问控制，防止东西向威胁横向移动。
• 云安全组与网络ACL管理：正确配置和管理这些虚拟防火墙规则，避免配置错误导致暴露。
• 云服务商网络骨干网安全：依赖CSP的能力，但租户需了解其安全特性。

3.供应链安全层

云服务本身就是一个复杂的供应链。此层关注：

• 云服务提供商的安全评估：对CSP的安全实践、合规认证、历史安全事件进行尽职调查。
• 第三方SaaS应用安全：评估和监控所使用的SaaS应用的安全状况。
• 开源供应链安全：如前文SCA，管理代码依赖中的风险。

易搜职考网在研究中强调，供应链攻击已成为云环境的主要威胁向量之一，必须将其提升到战略层级加以应对。

四、 构建整合的、自适应云安全架构

理解了这些纵横交错的层级后，最终目标并非孤立地加强每一层，而是将其整合为一个有机的、自适应的云安全架构。这个架构应具备以下特征：

它是以数据为中心的。所有安全层级的控制措施，最终都应服务于保护数据的机密性、完整性和可用性。从物理安全到身份治理，层层设防，确保数据无论位于何处、处于何种状态都得到妥善保护。

它是自动化与编排化的。利用云的可编程特性，通过安全即代码的方式，将安全策略（如合规规则、防护策略）自动化部署和执行。利用SOAR平台自动化响应常见安全事件，提升运营效率与响应速度。

再次，它是持续适应的。云环境和威胁态势都在快速变化。安全架构必须具备持续评估、度量和改进的能力。通过云安全态势管理（CSPM）工具持续发现配置错误和合规偏离，通过云工作负载保护平台（CWPP）提供对工作负载的自适应保护。

它是融入业务的。云安全不应是业务的绊脚石，而是业务发展的赋能者。通过与开发流程的融合（DevSecOps），安全团队能够更早地介入，在保障安全的同时，支持业务的快速创新与迭代。

，云计算的安全需求是一个多维度、多层次的复杂矩阵。它至少包含从物理层到数据层的四个基础技术层级，并横向延伸出安全运营、开发安全、身份纵深等关键维度，同时还需专项应对数据隐私、云网络和供应链等特定风险领域。易搜职考网多年来持续跟踪这一体系的发展，认为成功的云安全实践在于深刻理解这些层级之间的关联与责任划分，并选择合适的技术与管理手段，将其编织成一张无缝的防护网。对于广大云用户来说呢，建立这种层级化的安全思维，是迈向云安全成熟的第一步，也是在充满机遇与挑战的云时代，确保业务行稳致远的根本保障。
随着技术的演进，新的层级和关注点可能还会出现，但以风险为基础、以纵深防御为理念、以整合协作为方法的框架将始终是应对云安全挑战的指南针。