云计算已成为当前IT巨头建设的重点，而其快速推进过程中频繁发生的安全故障，让人们对云计算安全不无担忧。若不能为云计算架构加入更强大的安全措施来确保其安全性，将会对用户数据及与数据相关的人带来安全和隐私风险。

　　云计算环境下的安全问题分析

　　1.云计算已成为当前IT巨头建设的重点

　　在云计算进行得如火如荼的今天，众多IT巨头开始投入到云计算的建设之中，包括亚马逊、IBM、Google、微软等都陆续推出了云计算服务(如阿里云)，以求在这个影响未来IT应用模型的市场中找到自己的位置。比较知名的云计算服务有：

　　亚马逊的在线存储服务(S3)。S3服务对新型企业和用户的强大吸引力在于这项服务能够与亚马逊的其它在线服务联系在一起，如弹性的云计算和亚马逊的SimpleDB服务。使用这三项服务，新型企业能够节省大量的存储开支，并且可能节省客户的时间和金钱;

　　Google正式宣布Google Apps Marketplace开始运营。Google Apps软件应用商店包括了Gmail、Docs、Sites和Calendar等应用，通过这种免费商店吸引用户选择Google产品，截止到目前已吸纳了2500多万用户;

　　继Windows Azure操作系统和云计算数据库SQL Azure开始收费后，微软近期宣布，Windows Azure平台AppFabric也将投入商用。从2010年4月9日开始，全球用户都可购买AppFabric用以实现云计算和云计算应用程序的轻松通信。

　　2.云计算服务发展过程中的安全事故

　　在云计算快速推进的过程中，安全故障也频繁发生，包括亚马逊、Google、微软等都没能幸免。比较严重的有：

　　2010年2月25日，由于一个备份数据中心发生故障，谷歌应用开发者服务Google App Engine(谷歌应用引擎)宕机，对很多谷歌客户造成了影响;

　　2009年12月，亚马逊基于云计算的EC2(弹性计算云)服务在一个星期里发生了两起事故：一起是僵尸网络引起的内部服务故障，另一起是在弗吉尼亚州的一个数据中心发生的电源故障;

　　2009年10月，微软云计算又遭遇类似尴尬，服务器故障导致用户数据丢失，甚至备份服务器上的用户个人数据也丢失了。微软和Sidekick手机运营商T-Mobile均未披露丢失的数据量和受影响用户数，但在Sidekick手机支持论坛上出现了大量的寻求恢复数据的求助帖子。

　　2009年9月份，Google的Gmail服务先后发生2次宕机事件导致用户无法访问邮件系统，Google News服务也发生中断，而这种安全事故在整个2009年已经先后出现了超过5次;

　　2008年7月，亚马逊在线计算服务的主要组件简单存储服务(S3)发生故障，整个系统宕机时间超过6小时，使用亚马逊服务的一些网站，例如网络照片和视频提供商SmugMug也报告了这个故障，这家网站存储在S3服务中的大量照片和视频都无法访问。在那年更早些时候，Amazon也曾遭遇罕见问题，美国地区服务器无法访问，时间持续约两小时;

　　在云计算服务(如阿里云)推出的时候，人们曾乐观的估计，今后的电脑无需大容量硬盘，因为所有的应用和个人数据(包括图片、视频、文档和电子邮件)都将被存储于远程服务器中，用户只要很少的投入即可得到按需分配的存储资源，而这些安全事件的出现，加深了人们对云计算安全的担忧;部分安全专家也指出，云计算的广泛运用需要向云计算架构中加入更强大的安全措施才能确保其安全性，否则，云计算机中存储的数据量及处理量不仅将无法控制，而且将对用户的数据以及与数据有关的人构成安全和隐私风险。

　　3.用户在选择云计算服务的时候潜在安全风险分析

　　从“云计算”的概念提出以来，关于其数据安全性的质疑就一直不曾平息，这里的安全性主要包括两个方面：一是自己的信息不会被泄露避免造成不必要的损失，二是在需要时能够保证准确无误地获取这些信息。总结起来，用户在选择云计算服务(如阿里云)的时候主要关注的安全风险有以下几方面：

　　1)数据审计安全

　　企业进行内部数据管理时，为了保证数据的准确性往往会引入第三方的认证机构进行审计或是认证。但是在云计算环境下，云计算服务商如何在确保不对其他企业的数据计算带来风险的同时，又提供必要的信息支持，以便协助第三方机构对数据的产生进行安全性和准确性的审计，实现企业的合规性要求;另外，企业对云计算服务商的可持续性发展进行认证的过程中，如何确保云计算服务商既能提供有效的数据，又不损害其他已有客户的利益，使得企业能够选择一家可以长期存在的、有技术实力的云计算服务商进行业务交付，也是安全方面的潜在风险。

　　2)数据传输安全

　　通常情况下，企业数据中心保存有大量的企业私密数据，这些数据往往代表了企业的核心竞争力，如企业的客户信息、财务信息、关键业务流程等等。在云计算模式下，企业将数据通过网络传递到云计算服务商进行处理时，面临着几个方面的问题：一是如何确保企业的数据在网络传输过程中严格加密不被窃取;二是如何保证云计算服务商在得到数据时不将企业绝密数据泄露出去;三是在云计算服务商处存储时，如何保证访问用户经过严格的权限认证并且是合法的数据访问，并保证企业在任何时候都可以安全访问到自身的数据。

　　3)数据存储安全

　　企业的数据存储是很重要的环节，其中包括数据的存储位置、数据的相互隔离、数据的灾难恢复等。在云计算模式下，云计算服务商(如阿里云)在高度整合的大容量存储空间上，开辟出一部分存储空间提供给企业使用。但客户并不清楚自己的数据被放置在哪台服务器上，甚至根本不了解这台服务器放置在哪个国家;云计算服务商在存储资源所在国是不是会存在信息安全等问题，能否确保企业数据不被泄露;同时，在这种数据存储资源共享的环境下，即使采用了加密方式，云计算服务商(如阿里云)是不是能够保证数据之间的有限隔离;另外，即使企业用户了解数据存放的服务器的准确位置，也必须要求服务商作出承诺，对所托管数据进行备份，以防止出现重大事故的时候，企业用户的数据无法得到恢复。

　　4.云计算服务的安全风险控制策略

　　为了更好的消除这些潜在的安全风险，让更多用户享受到云计算服务的优点，在选择云计算服务的时候，一方面要根据自身的业务需要，将风险可控的业务模型提交到云计算服务商(如阿里云)，其他关键业务模型可以选择建立企业私有云模型进行保障;另一方面需要和云计算服务商建立规范的条款来规避风险，包括选择较高信誉度的服务商、要求企业和云计算服务商之间的数据传统通道进行加密传输、要求云计算服务商承诺数据存储位置的安全性以及和其他企业数据之间的加密隔离，同时和服务商签订SLA服务质量保证协议，明确服务商要具备数据恢复的能力并定义清楚数据恢复的时间限制等。

　　云计算环境下安全模型与传统安全模型的差异

　　在云计算服务商建设资源高度整合的云计算中心时，安全更多的是作为一种服务提供给云计算客户，也即大家常说的SaaS(安全即服务)。在SaaS建设思路的指引下，云计算中心的安全建设模型和传统的企业安全防护思路存在非常明显的差异，归结起来主要有以下几个方面：

　　1、未知威胁检测引擎的变更：客户端将从主体检测引擎转变为辅助检测的传感器

　　传统的安全威胁检测模式中，客户端安全软件或硬件安全网关充当了威胁检测的主体，所有的流量都将在客户端或网关上完成全部的威胁检测。这种模式的优点是全部检测基于本地处理延时较小，但是由于客户端相互独立，系统之间的隔离阻止了威胁检测结果的共享。这也意味着在企业A已经检测到的新型威胁在企业B依然可能造成破坏，没有形成整体的安全防护。而在云计算环境下，客户端更多的将充当未知威胁的传感器，将本地不能识别的可疑流量送到云端，充分利用云端的超强计算能力进行未知威胁的检测，从而实现云模式的安全检测。

　　2、流量模型的转变：从分散走向高度集中，设备性能面临压力

　　传统的企业流量模型相对比较简单，各种应用基准流量及突发流量有规律可循，即使对较大型的数据中心，仍然可以根据web应用服务器的重要程度进行有针对性的防护，对安全设备的处理能力没有太高的要求;而在云计算环境下，服务商建设的云计算中心，同类型存储服务器的规模以万为单位进行扩展，并且基于统一基础架构的网络进行承载，无法实现分而治之，因此对安全设备提出了很高的性能要求。

　　3、安全边界消失;云计算环境下的安全部署边界在哪里?

　　在传统安全防护中，很重要的一个原则就是基于边界的安全隔离和访问控制，并且强调针对不同的安全区域设置有差异化的安全防护策略，在很大程度上依赖各区域之间明显清晰的区域边界;而在云计算环境下，存储和计算资源高度整合，基础网络架构统一化，安全设备的部署边界已经消失，这也意味着安全设备的部署方式将不再类似于传统的安全建设模型，云计算环境下的安全部署需要寻找新的模式。

　　4、虚拟化要求：安全作为一种服务(SaaS)，怎样实现虚拟化交付?

　　基于存储资源和服务器资源的高度整合，云计算服务商(如阿里云)在向客户提供各项服务的时候，存储计算资源的按需分配、数据之间的安全隔离成为基础要求，这也是虚拟化成为云计算中心关键技术的原因。在这种情况下，安全设备如何适应云计算中心基础网络架构和应用服务的虚拟化，实现基础架构和安全的统一虚拟交付，是云计算环境下安全建设关注的重点。

　　云计算环境下安全防护的主要思路

　　1.建设高性能高可靠的网络安全一体化防护体系

　　为了应对云计算环境下的流量模型变化，安全防护体系的部署需要朝着高性能的方向调整。在现阶段企业私有云的建设过程中，多条高速链路汇聚成的大流量已经比较普遍，在这种情况下，安全设备必然要具备对高密度的10GE甚至100G接口的处理能力;无论是独立的机架式安全设备，还是配合数据中心高端交换机的各种安全业务引擎，都可以根据用户的云规模和建设思路进行合理配置;同时，考虑到云计算环境的业务永续性，设备的部署必须要考虑到高可靠性的支持，诸如双机热备、配置同步、电源风扇的冗余、链路捆绑聚合、硬件BYPASS等特性，真正实现大流量汇聚情况下的基础安全防护。

　　2.建设以虚拟化为技术支撑的安全防护体系

　　目前，虚拟化已经成为云计算服务商提供“按需服务”的关键技术手段，包括基础网络架构、存储资源、计算资源以及应用资源都已经在支持虚拟化方面向前迈进了一大步，只有基于这种虚拟化技术，才可能根据不同用户的需求，提供个性化的存储计算及应用资源的合理分配，并利用虚拟化实例间的逻辑隔离实现不同用户之间的数据安全。安全无论是作为基础的网络架构，还是基于安全即服务的理念，都需要支持虚拟化，这样才能实现端到端的虚拟化计算。典型的示意图如图1所示：

　　图1 以虚拟化为技术支撑的安全防护体系

　　从网络基础架构的角度(如状态防火墙的安全隔离和访问控制)，需要考虑支持虚拟化的防火墙，不同用户可以基于VLAN等映射到不同的虚拟化实例中，每个虚拟化实例具备独立的安全控制策略，以及独立的管理职能(如图2实例所示)。从安全即服务的角度，云计算服务商联合内容安全提供商提供类似防病毒和反垃圾邮件等服务，也必须考虑配合VMware等中间件实现操作系统层面的虚拟化实例，同一服务器运行多个相互独立的操作系统及应用软件，每个用户的保密数据在进行防病毒和反垃圾邮件检查的时候，数据不能被其他虚拟化系统引擎所访问，只有这样才能保证用户数据的安全。

　　图2不同用户基于VLAN映射到不同的虚拟化实例，每个虚拟化实例具备独立的安全控制策略和管理职能

　　3.以集中的安全服务中心应对无边界的安全防护

　　和传统的安全建设模型强调边界防护不同，存储计算等资源的高度整合，使得不同的企业用户在申请云计算服务时，只能实现基于逻辑的划分隔离，不存在物理上的安全边界。在这种情况下，已经不可能基于每个或每类型用户进行流量的汇聚并部署独立的安全系统。因此安全服务部署应该从原来的基于各子系统的安全防护，转移到基于整个云计算网络的安全防护，建设集中的安全服务中心，以适应这种逻辑隔离的物理模型。云计算服务商(如阿里云)或者企业私有云管理员可将需要进行安全服务的用户流量，通过合理的技术手段引入到集中的安全服务中心，完成安全服务后再返回到原有的转发路径。这种集中的安全服务中心，既可以实现用户安全服务的单独配置提供，又能有效的节约建设投资，考虑在一定收敛比的基础上提供安全服务能力。其部署示意图见图3所示：

　　图3 集中的安全服务中心部署

　　4.充分利用云安全模式加强云端和客户端的关联耦合

　　在云安全建设中，充分利用云端的超强计算能力实现云模式的安全检测和防护，是后续的一个重要方向。与传统的安全防护模型相比，新的云安全模型除了要求挂在云端的海量本地客户端具备基础的威胁检测和防护功能外，更强调其对未知安全威胁或是可疑安全威胁的传感检测能力。任何一个客户端对于本地不能识别的可疑流量都要第一时间送到后台的云检测中心，利用云端的检测计算能力快速定位解析安全威胁，并将安全威胁的协议特征推送到全部客户端或安全网关，从而使得整个云中的客户端和安全网关都具备对这种未知威胁的检测能力，客户端和云端的耦合得到进一步加强。基于该模式建立的安全防护体系将真正实现PDRR(Protection、Detection、Reaction、Restore)的安全闭环(参考图4的示意图)，这也是云检测模式的精髓所在。

　　图4 云安全模式管理示意图

　　结束语

　　尽管基于云计算环境的安全建设模型和思路还需要继续实践和探索，但是将安全内嵌到云计算中心的虚拟基础网络架构中，并通过安全服务的方式进行交互，不仅可以增强云计算中心的安全防护能力和安全服务的可视交付，还可以根据风险预警进行实时的策略控制。这将使得云计算的服务交付更加安全可靠，从而实现对传统IT应用模式的转变。