钛媒体注：亚马逊首席技术官、副总裁Werner Vogels今日出席了腾讯公司主办的第五届互联网安全领袖峰会（Cyber Security Summit2019，简称CSS2019）。

Werner 在演讲中表示，安全不仅仅是安全团队的任务，而是每个工程师都需要关注到的内容，我们要有将安全纳入战略思考的思维。因为安全问题不仅仅是阻止非安全事件的发生，而是还要以最快的速度管控黑客攻击、考虑顾客对安全的需求等等。

同时，在安全自动化方面，他认为安全应该实现自动化：“我们应该很大程度上尽可能把安全操作都进行自动化，这样才可以让客户以自我保护的方式更好地保护自己。”

对此，他提出了两个安全防护措施，首先是关于管道本身，如部署的服务器以及构建的服务器都必须得到很好的保护，应该有一些访问权限，或者对构建的服务器节点进行硬化。二是CI/CD管线当中的安全，即安全应该融入到管道当中的每一部分。

另外，Werner也表示，以前的一些做法安全防护的做法，如软件打包，等待警告等实际上已经完全过时了，这些方式非常脆弱也非常容易被攻击。（本文首发钛媒体）

以下为Werner演讲全文，略经钛媒体编辑整理：

大家早上好！我的演讲将关注几个内容，其中一点是我认为安全并不是安全团队的任务，而是每一个工程师都需要关注到的内容。

安全是每个工程师的事情

每年当我们考虑到安全时，不同资本市场都在考虑不同的一些内容：安全问题会给我们带来更多的损失，尤其会受到很多影响。

在我的祖国荷兰这样一个小国也可能会遭受到很多安全问题。从去年开始，我们有超过15000个左右的安全问题。

这是在一个小国发生的问题，全世界范围之内安全问题可能也非常普遍。于是，我们想阻止这些安全问题，我认为不仅仅是安全团队，所有人都应该加入到其中，我们要有将安全纳入战略思考的思维。

在这个变革中的社会，我们必须要明确，安全问题不仅仅是阻止安全事件的发生，而且需要先人一步考虑到不同黑客的攻击，以及顾客的需求，我们必须要以最快的速度来进行思考。所有安全问题，不仅仅是需要阻断，而是需要通过这些方式进行更好的管控。

公司的每一位工程师都需要承担起安全方面的职责和任务，安全团队中的人员涉及运营、工程、应用与合规多个方面，在新的安全团队中应该也有开发人员。

我们用6个月或9个月时间开发了一个软件，安全问题也就随之来了——几千、几万行的代码只放一些防护的东西就真的安全了吗？

过去，我们会用防火墙保护公司或个人数据，这种情况下很多数据的破坏是破门而入的。比如很多员工收到了新邮件，里面有一个链接，打开链接，你的系统就被攻击了，有些java系统在下载时就被攻击了。现在所有东西都已经开放了，因此每个人都应该有安全的职责，安全分析也变得非常重要。

在一个公司，每周大概有174000个警告需要去进行检查，用人工的话基本没有这个时间，比如Capital One这个金融机构曾经花了两天的时间才解决掉被攻击以及漏洞问题。

在一个开源世界当中，很多安全问题出现了，但开发人员并不关注也没有采取措施，因为他们觉得这不是他们的任务。现在开源软件的使用越来越多，开发人员也应当关注安全，因为这是每个人的职责、每个人的任务。

安全应该实现自动化

我关注的第二个问题是，安全应该实现自动化，即我们应该尽可能把安全操作都进行自动化，这样才可以更好地让客户用自我保护的方式保护自己。

在哪里做这些安全保护？

我认为开发人员需要承担起相应的职责。开发人员的软件开发最终都需要进入部署阶段，开发人员也在等待这一天要去进行持续的部署。但是如果一天部署了几百次，如何能够保证你所开发的软件在几百次更新之后依然是合规的，依然能够满足安全的要求，依然能够保护客户呢？

看一下整个开发管道，有两方面需要给予足够关注。首先是关于管道本身，如部署的服务器以及构建的服务器都必须得到很好的保护，应该有一些访问权限，或者对构建的服务器节点进行硬化。二是CI/CD管线当中的安全，即安全应该融入到管道当中每一部分。

如图，在一个持续部署环境当中，可以看到部署服务器的传统情况，现在每一步都需要加上安全措施，需要有这样的一些挂钩来做连续的安全保护。比如阻挡资质，有一些有版本控制的软件可能会不断进行更新，几乎每天都会有新的客户进来，新的客户把他们一些阻挡资质放进来，系统就能够进行自动安全的验证，而不是由人工去做。

基础设施需要做一个代码，也就是安全性应该作为一个代码来进行保护与描述。需要对其进行不断的检查。关于基础设施每一个方面的改变都需要进行检查、进行测试，来保证其安全性。

另外这个过程也需要API驱动，我们可以建立相应工具对这个系统进行自动安全检测，一旦配置发生一些改变，整个系统工具能够对其进行自动安全方面的检查。这个检查不仅仅是要拦截，还需要去分析为什么会出现这样一些攻击。

以前的一些做法，如软件打包，等待警告，实际上已经完全过时了。 那些做法非常脆弱，非常容易被攻击。所以代码部署之前或之后都需要不断检查，在之前要尽可能进行控制和验证，过去的做法如果有警告的话，就在你的库里加入一个新的内容或基础设施上加入一个新的内容，或进行拦截。

我认为，应该关注非常敏感的API，对这些敏感的API要一直进行追踪，比如安全组或防火墙，以及加密密钥，如果出现任何一些变化，都需要对其保持警惕。

还有触发器，触发器也是基于事件的，当然每天也都会有一些变化，是基于API或者基于事件的一些日志，如果整个基础设施出现任何变化的话，就会有一些警告，需要有人对其进行检查，看一下具体问题是什么。

如何把这样一些过程自动化呢？

在过去几年中，我们建立了很多新的工具来帮助客户能够进行自我保护。举例，我们有静态配置的检查，包括一些配置变更的监控，可以帮助客户自动做出一些检查，可以告诉你出现的任何变化，关于配置方面任何变化也都需要给予警告。通过这些警告，可以新旧对比，看到出现的变化在哪里。

实时、合规的检查，不仅仅是合规，还包括漏洞方面的问题。这是非常好的工具，客户利用这个工具对他们部署的环境不断进行检查，告知他们整个部署环境是否合规，让他们知道可能出现的漏洞在哪里，而且他们也通过这个工具会知道他们的弱点到底在哪里。通过这个工具可以帮助他们实时检测他们的软件。这也是安全领域非常热的一个话题，都是基于机器学习的。

很多时候数据集是在快速迭代、快速增加的，实时的一些数据产生的非常快、产生的量非常大，是前所未有的。更为重要的是，很多客户对于这类情况不是很清楚，不知道他们数据在哪里，他们有什么数据。比如有一些公司有3-4个并购，可能每天都会产生很多数据，但他们根本不知道。如何更好对数据进行实时管理，不清楚他们可能的漏洞在哪里，因此他们需要使用自然语言分析的工具来知道数据在哪里、数据的漏洞在哪里。

机器学习可以用于网络安全，通过机器学习可以大量处理这些数据，可以确保数据得到更好的使用，而且可以减少误报的问题。这对于每一个客户来说都是不一样的，如每个客户控制数据访问的方式都不一样，因此需要去了解每个客户的不同点在哪里，而且这些客户的行为也都是在不断变化的，需要了解客户的行为变化是什么，对他的行为进行分析，这样才可以更好地了解他正常的基线行为是什么，以为客户定制一个属于他们情况的系统。

同时也可以根据客户竞争对手一些情况进行分析。 可以利用行为分析来确定一些正常的基线行为类型，然后可以根据访问的数据价值情境化，其目的就是为了更好地避免误报的问题，收集所有的数据，做特点的分析，然后映射用户时间线，找他的对等组，预测用户的行为，升级相应模型，识别异常行为等等。

机器学习也可以驱动内容的分类，让你了解为什么一些人是这样的信息，还有他们的证书、隐私问题、存储在文件当中的内容，以确保更好地理解客户并对他们进行更好的保护。

腾讯的朋友希望我说一下亚马逊在硬件方面的创新，如何通过硬件创新来保护客户呢？

在云上，我们提出了一个共享责任的模型，即我们对云的安全负责，不管是软件、硬件，所有关于云的一切安全我们都负责。由于客户要对他们自己负责，也要对他们自己进行更好的保护，所有他们能利用我们所提供的工具，就会很好确保对自己进行正确的保护。

同时这个模型，作为云的提供者，可以帮助他们进行基于云的创新，这方面的创新是客户之前从来没有看到过的。

从传统模式到现在，我们会通过软件解决一些问题，这对我们而言是非常重要的一点。事实上可以看到我们有4个不同的内容，我们非常高兴软件可以解决这些问题，而且涉及到不同的领域。

有些时候我们想说是否能用不同方式来进行创新呢？而且同时我们是否能够创造出一个全新的系统？在这里会有更多要求。通过不同方式能够进行更好创新，例如API，或者通过软件与硬件相结合的方式。

所有软件可以创造出一种相应的方式及环境，通过这些方式可以涉及到不同领域。基于此，我们可以在基础设施上进行更好的创新、提升能力、更好的管控。涉及到加密等情况，在一些控制层面上可以作出其他的一些加密。还有其他一些方式，平台上可以作出很多创新，比如涉及到微型平台及微型系统，我们有更好的数据容器，通过这些方式能够进行更好的掌控。

在这里，想让大家理解到的是所有安全问题需要所有人都负起责任来，这就是我今天带来的演讲。谢谢！

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