蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，云安全联盟（Cloud Security Alliance，简称CSA）发布了一份名为《CSAGCR 2025-云威胁建模2.0》的行业研究报告。这份报告深入探讨了云威胁建模的最新实践，强调了在云和人工智能驱动的环境中，威胁建模作为构建信任、促进安全采用和确保弹性的基础性实践的重要性。报告涵盖了从威胁建模框架、核心活动到现代工具的应用，以及如何在云环境中有效进行威胁建模的实用指导，提供了一个全面的视角来理解和应对云安全威胁。
这份报告是云安全领域的宝贵资源，不仅为云架构师、安全工程师、威胁分析师、开发人员和审计人员等专业人士提供了深入的行业见解和技术指导，还帮助他们评估系统弹性、设计安全云基础架构，并有效地整合威胁建模实践。
云威胁建模2.0：构建安全的云环境
随着云计算技术的广泛应用，企业面临着越来越多的安全威胁。《云威胁建模2.0》报告为我们提供了一套实用的云威胁建模方法，帮助组织识别、评估潜在的安全威胁，并提前采取措施以增强安全防护。报告强调，威胁建模是软件开发中不可或缺的一部分，特别是在云和人工智能驱动的环境中。
报告指出，云威胁建模与传统威胁建模在核心原则上保持一致，但由于云技术和人工智能的快速发展，带来了新的挑战。例如，动态基础设施、共享责任、特定于提供商的架构、对内容和代码生成的更大访问性，以及软件在获得上下文、自主性、代理性和挑战安全性、合规性和伦理方面的能力不断增强。因此，使用云特定框架（例如CSA CCM、MITRE ATT&CK for Cloud）和相关的AI资源来应对这些复杂性变得尤为重要。
报告中提到，云威胁建模能够促进云技术的采用，指导服务消费、部署模型（IaaS、PaaS、SaaS）和多租户架构的决策。它有助于识别和减轻可能被忽视的关键云特定威胁。例如，数据泄露、服务中断和系统入侵等风险，在云环境中可能表现得更为突出。
在云环境中，威胁建模的框架和工具选择至关重要。报告提供了多种框架，如STRIDE、PASTA、LINDDUN和OCTAVE等，这些框架能够帮助组织系统地检查架构、数据流、用户交互和信任边界，以发现潜在的攻击场景。此外，还有专门针对AI的框架，如PLOT4ai和MAESTRO，它们专注于定义和追踪AI安全和风险，与AI系统的生命周期、用例和保障目标保持一致。
报告还强调了威胁建模与安全开发生命周期（SDL）的整合。威胁建模应该在SDL的早期阶段就开始，并在整个过程中持续进行。这样可以确保随着系统和威胁的发展，安全措施能够及时更新。例如，在需求收集阶段，就应该定义安全目标，并将它们映射到威胁模型中，识别高层次的风险和潜在的威胁行为者。
云威胁建模的实践需要团队具备云和安全专业知识。报告建议，应由云架构师、安全工程师、威胁分析师、风险评估师、开发人员和DevSecOps团队等角色来构建云威胁模型。这些角色通常具备足够的专业知识，能够领导云威胁建模。
报告中还提供了一个具体的云威胁建模案例——道琼斯公司的数据泄露事件。2019年，一个独立安全研究员发现，一个包含道琼斯观察名单的数据库对任何人都是公开可访问的，且没有密码保护。这个数据库包含了数百万条记录。通过这个案例，报告详细阐述了如何从系统和架构分解开始，应用框架，创建威胁模型，连接工具和平台，详细说明缓解措施和报告，为读者提供了一个完整的云威胁建模流程。
文章最后，需要指出，这篇文章的灵感来自于《云威胁建模2.0》报告。这份报告为我们提供了深入了解云威胁建模的宝贵资源。除了这份报告，还有许多其他同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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