一、零信(xin)任架構(gou)：云安全防護的范式革新?
（一）傳(chuan)統安(an)全架構的局(ju)限性剖析?
隨著(zhu)云計算從基礎(chu)設施即服(fu)務（IaaS）向(xiang)(xiang)混合(he)云、多云架構演進，傳統(tong)邊界(jie)安全模型的(de)缺(que)陷日益凸顯(xian)。基于 "網(wang)絡位置(zhi)決定信(xin)任(ren)" 的(de)靜態(tai)(tai)防護(hu)體系，在面對東西向(xiang)(xiang)流量(liang)激增(zeng)、業務容(rong)器化部署(shu)、遠程接(jie)入(ru)常(chang)態(tai)(tai)化等新場(chang)景時，難以有(you)效(xiao)應(ying)對內部橫(heng)向(xiang)(xiang)滲(shen)透(tou)、數(shu)據(ju)跨域流動風(feng)險。據(ju)權(quan)(quan)威機(ji)構統(tong)計，超過 60% 的(de)企(qi)業數(shu)據(ju)泄露事件源于內部權(quan)(quan)限濫用或橫(heng)向(xiang)(xiang)移動攻擊，傳統(tong)防火墻(qiang)、入(ru)侵檢測系統(tong)等設備組(zu)成的(de)邊界(jie)防護(hu)鏈，在云環境(jing)中出現(xian)明顯(xian)的(de)防護(hu)盲區。?
（二）零(ling)信任(ren)架(jia)構的核心(xin)理(li)念與技術框架(jia)?
零信任(ren)架構遵循 "持續驗證(zheng)，永(yong)不(bu)信任(ren)" 的設(she)計(ji)原則，打破傳統網絡中 "內(nei)部網絡默認可信" 的假(jia)設(she)，將信任(ren)建立(li)在對每個訪問請求的實時驗證(zheng)基礎上。其技術框架包含(han)三個核(he)心維度(du)：?
- 身(shen)份為中心的訪問控制(zhi)：將用戶、設(she)備(bei)、應用等所(suo)有業務實(shi)體抽象(xiang)為數字身份，通過(guo)多因(yin)素認證(zheng)（MFA）、生物特征識(shi)別等技(ji)術(shu)構建(jian)身份憑(ping)證(zheng)體系，確保訪問主體身份的真(zhen)實(shi)性。?
- 最小權限動態授(shou)權：基于 RBAC（角 - based access control）與 ABAC（attribute-based access control）融合模(mo)型(xing)，結合實時(shi)環境屬性(xing)（如設備安全狀態、訪問時(shi)間、地理位(wei)置等）動態生成(cheng)訪問策略，實現 "按需授權、最小可用" 的(de)權限管理。?
- 全(quan)鏈路安全(quan)觀測：通(tong)過流(liu)量鏡像、日志采(cai)集、行為(wei)監測(ce)等技(ji)術手段，構建覆蓋網絡(luo)層(ceng)、應用層(ceng)、數據層(ceng)的全(quan)維度(du)觀測(ce)體(ti)系(xi)，為(wei)信(xin)任評估提供實(shi)時數據支撐(cheng)。?
（三）天翼云零信任架構(gou)的技術演進?
天翼云安(an)全體系在傳統零信任模型基礎上，結(jie)合云原生架構(gou)(gou)特(te)點(dian)進行針對性優化，形成 "身份(fen) - 連接 - 業務" 三(san)層聯動(dong)的立體防護架構(gou)(gou)。在身份(fen)層引(yin)入聯邦(bang)身份(fen)管理技(ji)術，支持跨域身份(fen)認證與權(quan)限映射；在連接層基于軟(ruan)件定義邊(bian)界（SDP）技(ji)術構(gou)(gou)建虛擬安(an)全通道，實(shi)現訪(fang)問(wen)請求的加密(mi)傳輸與協(xie)議清洗；在業務層通過微隔離(li)技(ji)術實(shi)現細(xi)粒度的應(ying)用邊(bian)界劃分，形成 "最小安(an)全單元(yuan)" 的防護域。?
二、微隔離技術：構建細粒(li)度(du)的動(dong)態防護邊界?
（一(yi)）微(wei)隔離技術的核心目標與實現路徑(jing)?
微隔離技術針對(dui)云環境中業務實體的動態性(xing)與網絡(luo)流量(liang)的復雜性(xing)，通(tong)過將傳統網絡(luo)中的廣播域劃(hua)分(fen)為以(yi)單(dan)個(ge)應(ying)用(yong)、服務或容器(qi)為單(dan)位的微網段(duan)，實現 "東西向流量(liang)精(jing)細化管控"。其技術實現包含三個(ge)關鍵環節：?
- 業務(wu)實體標(biao)識與分組：通過采(cai)集應用(yong)標(biao)簽、部署環境、業(ye)務(wu)(wu)功能等元(yuan)(yuan)數(shu)據，構建動態(tai)的業(ye)務(wu)(wu)實(shi)體標(biao)簽體系。例如，將(jiang)同(tong)一微服(fu)(fu)務(wu)(wu)架構中(zhong)的用(yong)戶認證服(fu)(fu)務(wu)(wu)、訂(ding)單處理服(fu)(fu)務(wu)(wu)、數(shu)據存儲服(fu)(fu)務(wu)(wu)分(fen)別標(biao)記為不同(tong)安全(quan)組，形(xing)成(cheng)邏輯隔離的防護單元(yuan)(yuan)。?
- 基于策略的流(liu)量過濾：采用 "白名單" 模式定(ding)義各安全組之間的(de)(de)通(tong)信規則，僅允許必要(yao)的(de)(de)業務(wu)(wu)流量通(tong)過。策略引(yin)擎支持(chi)基于(yu)協(xie)議、端口、傳輸(shu)方向、時間窗口等多維度條件的(de)(de)精細(xi)配置，例如禁(jin)止非業務(wu)(wu)時段的(de)(de)數據庫端口對(dui)外連(lian)接。?
- 自動化策略分發與更新(xin)：通(tong)過 API 驅動(dong)的(de)(de)策略(lve)管(guan)理臺，實(shi)現策略(lve)的(de)(de)集中定(ding)義(yi)、自動(dong)下發(fa)與實(shi)時(shi)(shi)更(geng)新。當業(ye)(ye)務(wu)容器發(fa)生(sheng)彈性(xing)擴(kuo)展、服務(wu)實(shi)例遷(qian)移時(shi)(shi)，策略(lve)引擎可根據新的(de)(de)業(ye)(ye)務(wu)實(shi)體標識(shi)自動(dong)調整訪(fang)問控制規則，確保隔(ge)離邊界(jie)與業(ye)(ye)務(wu)架構動(dong)態同步。?
（二）基于軟件定義(yi)網絡（SDN）的(de)隔離實現?
天翼云(yun)安(an)全體系采(cai)用(yong) SDN 技(ji)術構建底層網(wang)絡(luo)架構，通過控制器集(ji)中管理轉發(fa)節點(dian)的(de)流(liu)表規則，實現(xian)微隔(ge)離(li)策略的(de)高效(xiao)落地。在(zai)具體實現(xian)中，利用(yong) VXLAN（虛擬可擴展(zhan)局域(yu)網(wang)）技(ji)術為每個安(an)全組(zu)創建的(de)二層廣播域(yu)，結合 ACL（訪問控制列表）在(zai)三(san)層網(wang)絡(luo)中實施流(liu)量過濾。對于容(rong)器化部(bu)署的(de)業(ye)務，通過 CNI（容(rong)器網(wang)絡(luo)接口）插件將微隔(ge)離(li)策略嵌(qian)入容(rong)器運行時環境，實現(xian)對 Pod 間通信的(de)細(xi)粒(li)度(du)控制，有效(xiao)防(fang)止容(rong)器逃(tao)逸攻擊導致的(de)橫向滲透(tou)。?
（三(san)）微隔離技術的安全價值提升?
相較(jiao)于傳統(tong)網(wang)絡分段技術，微隔離(li)實(shi)現了安全防護顆粒度從(cong) "子(zi)網(wang)級" 到(dao) "服(fu)務級" 的(de)(de)跨越。在某金融(rong)客戶的(de)(de)核心交易系(xi)統(tong)部(bu)署實(shi)踐中，通過將交易流程(cheng)拆(chai)分為 127 個微服(fu)務單(dan)元并實(shi)施微隔離(li)策略，東西向流量的(de)(de)有效管控(kong)率從(cong) 45% 提升至 92%，攻擊面暴(bao)露時(shi)間縮短(duan) 70% 以上。同時(shi)，微隔離(li)技術與零信任架構的(de)(de)身(shen)份認證體(ti)(ti)系(xi)形成聯動，實(shi)現 "身(shen)份 - 設備 - 應用" 三元組的(de)(de)立(li)體(ti)(ti)化訪問控(kong)制，確保只有經過認證的(de)(de)可信實(shi)體(ti)(ti)才能(neng)接入特定微服(fu)務單(dan)元。?
三、AI 態勢(shi)感知：構(gou)建智能化(hua)的(de)威脅研判體系?
（一）云安全(quan)態勢感知的技術演進?
傳(chuan)統安(an)(an)全(quan)信息(xi)與事(shi)件管理系統（SIEM）依賴規(gui)則(ze)(ze)引擎進行(xing)威脅(xie)(xie)檢(jian)測(ce)，在(zai)面對多源異(yi)構(gou)數(shu)據、未知威脅(xie)(xie)時存(cun)在(zai)明(ming)顯短板。天(tian)翼云安(an)(an)全(quan)體系引入(ru) AI 技術構(gou)建智能態(tai)勢感知臺(tai)(tai)，通過機器學(xue)習(xi)、深度(du)學(xue)習(xi)等算法對海量安(an)(an)全(quan)日志、流(liu)量數(shu)據、資產信息(xi)進行(xing)關聯分(fen)析，實現從 "規(gui)則(ze)(ze)匹配" 到 "數(shu)據驅(qu)動" 的(de)檢(jian)測(ce)模式(shi)升(sheng)級。臺(tai)(tai)架構(gou)包含數(shu)據采集層(ceng)(ceng)、特征工程(cheng)層(ceng)(ceng)、模型訓練層(ceng)(ceng)、決策(ce)應用(yong)層(ceng)(ceng)四個核心模塊，形成(cheng)從數(shu)據輸(shu)入(ru)到安(an)(an)全(quan)決策(ce)的(de)完整(zheng)閉環。?
（二）關鍵技術模(mo)塊解(jie)析(xi)?
- 異常(chang)行為建模：利用無監督學習算法（如孤(gu)立森林、K-means 聚類）構建業務實體的正常行(xing)為(wei)基(ji)線，實時監測偏(pian)離基(ji)線的異(yi)常操作。例(li)如，通(tong)過分(fen)析數據(ju)庫訪(fang)問頻(pin)率、操作指令(ling)序(xu)列等特征，識(shi)別出(chu)異(yi)常的數據(ju)批量(liang)導出(chu)行(xing)為(wei)，準(zhun)確率較傳統(tong)規(gui)則(ze)引擎提(ti)升 40%。?
- 威(wei)脅關聯分析：基于圖(tu)神經(jing)網絡技術構(gou)建安全(quan)威(wei)脅(xie)知識圖(tu)譜(pu)，將資產漏洞、攻(gong)擊(ji)路徑、用戶行為等(deng)要素關(guan)聯建模。當檢測到某主(zhu)機存(cun)在未修復(fu)的高(gao)危漏洞，且該(gai)主(zhu)機近期頻(pin)繁嘗試連接敏感業(ye)務端口時(shi)，系統(tong)可自動生(sheng)成高(gao)危威(wei)脅(xie)預警(jing)，避單一檢測手(shou)段的誤(wu)報漏報問題。?
- 風險(xian)預測與決策：采(cai)用(yong)時間(jian)序列(lie)預測算(suan)法（如 LSTM）對威(wei)脅發(fa)展趨勢進行預測，結合(he)業務連續性要求生(sheng)成(cheng)動(dong)(dong)態響應策略。例(li)如，當預測到 DDoS 攻擊流量即(ji)將(jiang)突破帶寬閾值時，系統自動(dong)(dong)觸(chu)發(fa)流量清洗預案并擴容彈性 IP 資源，實現(xian)威(wei)脅的主(zhu)動(dong)(dong)響應。?
（三）實戰化應用效果?
在某大型(xing)制(zhi)造(zao)企業(ye)的(de)云(yun)臺部(bu)署中，AI 態勢感知系(xi)統實(shi)(shi)現了(le)三大核心(xin)能(neng)力提(ti)升：一是(shi)威脅檢測覆蓋(gai)率(lv)從 75% 提(ti)升至 94%，成(cheng)功識別出多起利用新型(xing)漏(lou)洞的(de) APT 攻(gong)擊；二(er)是(shi)威脅響應時間從均(jun) 2 小(xiao)時縮短至 15 分(fen)鐘，通過自動(dong)化編排系(xi)統實(shi)(shi)現攻(gong)擊源(yuan)隔離、漏(lou)洞修(xiu)復等操作的(de)一鍵式(shi)處(chu)理；三是(shi)安(an)全(quan)運(yun)營成(cheng)本降低 30%，機(ji)器學習模型(xing)自動(dong)完成(cheng) 90% 以上的(de)日志篩(shai)選(xuan)與事件分(fen)類工作，釋放安(an)全(quan)團隊的(de)人工分(fen)析壓(ya)力。?
四(si)、動態防御體系的協同運作(zuo)機制(zhi)?
（一）信任(ren)評估與訪問控制的動態聯動?
天翼云(yun)安全(quan)體(ti)系(xi)建立(li)基于(yu)多(duo)維度(du)數據的動(dong)態信(xin)(xin)任(ren)評分(fen)模(mo)型，將身份認證(zheng)(zheng)結果、設備安全(quan)狀(zhuang)態、歷史行為記錄、實時(shi)威脅情報等參數輸入評分(fen)引擎，生成 0-100 的動(dong)態信(xin)(xin)任(ren)值。當用(yong)戶發起訪問(wen)請(qing)求時(shi)，系(xi)統首先驗證(zheng)(zheng)身份憑證(zheng)(zheng)，然(ran)后根據當前(qian)信(xin)(xin)任(ren)值調整(zheng)授權策略(lve)：信(xin)(xin)任(ren)值高(gao)于(yu) 80 時(shi)允許全(quan)功能訪問(wen)；60-80 區間啟用(yong)二(er)次(ci)認證(zheng)(zheng)并限(xian)制部分(fen)操作(zuo)權限(xian)；低于(yu) 60 則直接阻斷(duan)訪問(wen)。這種(zhong) "持續認證(zheng)(zheng)、動(dong)態調整(zheng)" 的機制，有效應(ying)對(dui)賬號泄露、設備感(gan)染等動(dong)態安全(quan)風險。?
（二）威脅(xie)響應的自動化編排?
通過(guo)構建安全自(zi)動化與編排響應(ying)（SOAR）臺，實(shi)(shi)現微(wei)隔離策略與 AI 態(tai)勢(shi)感知(zhi)系(xi)統(tong)的(de)無(wu)縫對(dui)接(jie)。當(dang)態(tai)勢(shi)感知(zhi)系(xi)統(tong)檢測(ce)到某業務服務器(qi)遭(zao)受暴力(li)破解攻擊時(shi)，自(zi)動觸發以(yi)下響應(ying)流程(cheng)：首(shou)先(xian)通過(guo) API 調用微(wei)隔離模塊(kuai)，將該(gai)服務器(qi)所在安全組(zu)的(de)入站規則(ze)收縮至僅允許管理(li)端口(kou)連(lian)接(jie)；然(ran)后(hou)向運維系(xi)統(tong)發送(song)漏洞(dong)修復工單(dan)，同步(bu)通知(zhi)防火墻開啟針對(dui)攻擊源 IP 的(de)臨時(shi)封禁策略；最后(hou)生成事件處理(li)報告并歸檔。整(zheng)個響應(ying)過(guo)程(cheng)無(wu)需人工干預(yu)，實(shi)(shi)現 "檢測(ce) - 分析 - 響應(ying) - 修復" 的(de)閉環管理(li)。?
（三(san)）跨層(ceng)防御(yu)的協同增效(xiao)?
在(zai)(zai)技(ji)術架(jia)構(gou)層面，零(ling)信任架(jia)構(gou)為(wei)微(wei)隔(ge)(ge)離和(he) AI 態(tai)(tai)勢(shi)感知(zhi)提(ti)供統(tong)一的(de)(de)策(ce)(ce)略管理框架(jia)，微(wei)隔(ge)(ge)離技(ji)術實現物理 / 邏輯邊界(jie)的(de)(de)細粒度劃分，AI 態(tai)(tai)勢(shi)感知(zhi)則(ze)為(wei)策(ce)(ce)略優化提(ti)供數據支撐，形成 "架(jia)構(gou)層 - 執行(xing)層 - 分析層" 的(de)(de)協同防(fang)護(hu)體系。例如，當 AI 系統(tong)發現某類新(xin)型攻擊主要利用特定端口(kou)的(de)(de)通信漏洞時(shi)，可自動觸發微(wei)隔(ge)(ge)離策(ce)(ce)略的(de)(de)批量更新(xin)，在(zai)(zai)所有相關業務單元關閉該端口(kou)的(de)(de)對外訪問，實現攻擊面的(de)(de)快(kuai)速收斂。?
五、典型應用(yong)場景(jing)與實踐價值?
（一(yi)）混合(he)云環境(jing)下的統一(yi)安全(quan)管(guan)理?
針(zhen)對企業(ye)(ye)混合云(yun)部署場景(jing)，天翼云(yun)安(an)全體系通(tong)過零信任架(jia)構實現(xian)(xian)公有云(yun)與(yu)私有云(yun)環(huan)境的統(tong)一(yi)身份(fen)管理與(yu)訪問(wen)控制。在某(mou)零售(shou)企業(ye)(ye)的混合云(yun)架(jia)構中(zhong)，線下門(men)店通(tong)過安(an)全接(jie)(jie)入網(wang)關連接(jie)(jie)至(zhi)云(yun)端(duan)業(ye)(ye)務系統(tong)，系統(tong)基(ji)于門(men)店地(di)理位(wei)置、設備指紋、用(yong)戶(hu)角等(deng)屬(shu)性動(dong)態生成訪問(wen)策略，確(que)保不同區域(yu)(yu)門(men)店只能訪問(wen)本地(di)庫(ku)存(cun)數(shu)據，敏(min)感業(ye)(ye)務操(cao)作必須(xu)通(tong)過移動(dong)終端(duan)進(jin)行生物(wu)特征認(ren)證(zheng)。微隔(ge)離技術在混合云(yun)網(wang)絡中(zhong)劃分 "門(men)店接(jie)(jie)入區"" 數(shu)據處理區 ""核心數(shu)據庫(ku)區" 等(deng)多個安(an)全域(yu)(yu)，通(tong)過 SDN 技術實現(xian)(xian)跨域(yu)(yu)流(liu)量的可視化管控與(yu)安(an)全審計。?
（二）分布式(shi)業務架構的橫向滲透防護(hu)?
在微服務、容(rong)器(qi)(qi)化部署(shu)(shu)的(de)(de)分布式(shi)業(ye)務場景(jing)中(zhong)，天翼云安全(quan)體系通過微隔離技術為每個(ge)容(rong)器(qi)(qi)實(shi)例構建的(de)(de)安全(quan)邊界，結(jie)合(he) Kubernetes 的(de)(de)網(wang)絡策(ce)略實(shi)現容(rong)器(qi)(qi)間通信的(de)(de)精細控制。某互(hu)聯網(wang)金融客(ke)戶的(de)(de)交易(yi)臺(tai)部署(shu)(shu)了超(chao)過 3000 個(ge)容(rong)器(qi)(qi)實(shi)例，通過為每個(ge)微服務模塊定義嚴(yan)格的(de)(de)出入站規則(ze)，成功阻斷了基(ji)于容(rong)器(qi)(qi)漏洞的(de)(de)橫向移(yi)動(dong)攻(gong)擊(ji)鏈。同時，AI 態(tai)勢感(gan)知系統對容(rong)器(qi)(qi)的(de)(de)資(zi)源使用異常、日志(zhi)輸(shu)出突變等行為進(jin)行實(shi)時監測，提前(qian)發(fa)現多起針對容(rong)器(qi)(qi)運(yun)行時環境的(de)(de)逃逸攻(gong)擊(ji)嘗(chang)試(shi)。?
（三）數據(ju)全(quan)生(sheng)命周(zhou)期的安全(quan)保障?
在(zai)數(shu)(shu)據(ju)(ju)存儲與流轉環節，零信任架構與微(wei)隔(ge)離技術確(que)保只有經過授權的(de)實體才能(neng)訪問(wen)敏(min)感數(shu)(shu)據(ju)(ju)，AI 態勢(shi)感知系(xi)統(tong)通過分(fen)析(xi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)訪問(wen)模式、操(cao)作頻率等特征，識別潛在(zai)的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)泄露風(feng)險。某政府(fu)客戶的(de)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)臺(tai)中，對人口信息(xi)、地(di)理數(shu)(shu)據(ju)(ju)等敏(min)感字段(duan)實施分(fen)級(ji)保護策(ce)略：普通用戶僅能(neng)訪問(wen)脫敏(min)后的(de)統(tong)計(ji)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，高級(ji)分(fen)析(xi)師需通過雙(shuang)因素認證(zheng)并(bing)在(zai)特定安(an)全終端上(shang)訪問(wen)原始(shi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，同時(shi)所有數(shu)(shu)據(ju)(ju)操(cao)作行為被實時(shi)采集并(bing)輸入 AI 模型進行異常(chang)檢測，確(que)保數(shu)(shu)據(ju)(ju)在(zai)存儲、處(chu)理、傳輸各環節的(de)安(an)全可控。?
六、未(wei)來發展(zhan)趨勢與技術(shu)展(zhan)望?
（一(yi)）與云原生安全的深度融合(he)?
隨著云(yun)(yun)原(yuan)(yuan)生技(ji)(ji)術(shu)的普及，天翼云(yun)(yun)安(an)(an)(an)全體系將進(jin)一步整合(he)服(fu)務(wu)(wu)網格（Service Mesh）、容(rong)器安(an)(an)(an)全增等(deng)技(ji)(ji)術(shu)，實現(xian)對 Kubernetes、Serverless 等(deng)新(xin)型架構(gou)(gou)的原(yuan)(yuan)生安(an)(an)(an)全支持。例如(ru)，通過在服(fu)務(wu)(wu)網格中嵌(qian)入微隔離策略，實現(xian)對服(fu)務(wu)(wu)間 API 調用的細粒度認證(zheng)與授權；利用容(rong)器運行時安(an)(an)(an)全技(ji)(ji)術(shu)，對容(rong)器鏡(jing)像構(gou)(gou)建、部(bu)署、運行全周期進(jin)行安(an)(an)(an)全加固。?
（二(er)）增(zeng)學習在(zai)動態策略優化中的應用?
引入增學習算法構(gou)建智能(neng)策略引擎，使系統能(neng)夠根據歷史攻(gong)擊(ji)數據、業務流量(liang)變化等(deng)動態(tai)調整訪問(wen)控制策略。例(li)如，在業務高峰(feng)時段自動放(fang)寬(kuan)對(dui)靜(jing)態(tai)資源的(de)訪問(wen)限制，保障(zhang)用戶體(ti)驗(yan)；在攻(gong)擊(ji)頻發時段收(shou)緊策略，提升(sheng)整體(ti)防(fang)護度，實現安全與效率的(de)智能(neng)衡。?
（三）量(liang)子計算時代的(de)安全前瞻?
針(zhen)對量(liang)子計算可能帶來的(de)密(mi)碼學挑戰，天翼云安(an)全(quan)(quan)體系已啟(qi)動量(liang)子安(an)全(quan)(quan)相關技(ji)術研究，探索(suo)量(liang)子密(mi)鑰分發（QKD）、抗量(liang)子加密(mi)算法在零(ling)信(xin)任架構(gou)中的(de)應用場景，提前布局應對未來安(an)全(quan)(quan)威脅的(de)技(ji)術儲備。?
結語?
基于零(ling)信(xin)任(ren)架(jia)構(gou)的(de)(de)(de)(de)(de)天翼云(yun)(yun)安(an)(an)全體(ti)系(xi)(xi)，通(tong)過(guo)(guo)微隔離技(ji)術(shu)與(yu) AI 態勢感知的(de)(de)(de)(de)(de)深(shen)度(du)融合，構(gou)建(jian)了(le)(le)覆(fu)蓋身份認(ren)證、訪問控制、威脅(xie)檢測、響應(ying)處置的(de)(de)(de)(de)(de)動態防御閉環。該體(ti)系(xi)(xi)不僅解(jie)決了(le)(le)傳統(tong)邊界(jie)安(an)(an)全的(de)(de)(de)(de)(de)防護盲區問題，更通(tong)過(guo)(guo)技(ji)術(shu)創新實現了(le)(le)安(an)(an)全能(neng)力與(yu)業務架(jia)構(gou)的(de)(de)(de)(de)(de)同步進(jin)化。在數(shu)字化轉型加速的(de)(de)(de)(de)(de)背(bei)景(jing)下，這(zhe)種(zhong) "以業務為(wei)中心、以數(shu)據為(wei)驅動" 的(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)全防護模式(shi)，為(wei)企業級客戶提供了(le)(le)可(ke)信(xin)賴的(de)(de)(de)(de)(de)云(yun)(yun)安(an)(an)全解(jie)決方案，推動云(yun)(yun)計算從 "可(ke)用(yong)" 向 "可(ke)信(xin)" 階段邁進(jin)。隨著云(yun)(yun)原生技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)不斷演進(jin)，天翼云(yun)(yun)安(an)(an)全體(ti)系(xi)(xi)將(jiang)持續(xu)深(shen)化技(ji)術(shu)創新，在零(ling)信(xin)任(ren)架(jia)構(gou)的(de)(de)(de)(de)(de)落地實踐中探索更多可(ke)能(neng)性，為(wei)構(gou)建(jian)安(an)(an)全可(ke)信(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)字基礎設施(shi)貢獻力量。?
