简介：本文探讨了零信任架构的核心理念，详细分析了面向零信任架构的访问安全态势评估的重要性、实施方法及关键能力，并介绍了如何通过量化评估、持续监控等技术手段提升评估效果，同时自然融入了千帆大模型开发与服务平台在零信任安全实践中的应用。
伴随着“云大物移”等新兴IT技术的快速发展，企业数字化转型使得IT业务的网络环境更加复杂多样，企业数字资源的安全防护正面临着前所未有的压力与威胁。在这种背景下，零信任安全架构应运而生，它放弃了传统基于“边界”的安全模型，以访问上下文的安全态势感知为基础，建立了以身份为中心的安全访问框架。
零信任（Zero Trust，ZT）代表着业界正在演进的网络安全最佳实践。它将网络防御的重心从静态的网络边界转移到了用户、设备和资源上，假设网络上已经存在攻击者，并且企业自有的网络基础设施（内网）与其他网络（比如公网）没有任何不同，不再默认内网是可信的。零信任架构（ZTA）的宗旨是减少对攻击者的资源暴露，并在主机系统被攻陷时，最小化（或防止）攻击在企业内部的横向扩展。
态势感知（Situation Awareness，SA）是指“在一定的时间和空间范围内，对目标环境中各组成成分的感知、理解，以及对它们未来变化的预测”。在零信任安全架构中，访问安全态势评估是确保动态安全策略正确实施的关键。它需要对所有访问关联实体上的安全数据进行周期性数据采集、分析，以获取实时的安全态势数据，从而及时有效地控制和部署用户的访问行为及系统的安全防护措施。
持续有效的态势监控：确保在零信任原则下，对所有访问关联实体上的安全数据进行周期性数据采集、分析，以获取实时的安全态势数据。
合理多样的安全指标：紧贴零信任安全态势分析的应用需求，从复杂多样的多源安全数据中梳理、筛选有效的安全指标，为态势分析建立科学合理的安全指标体系和量化评估算法。
适时准确的结果报告：及时、准确地向策略决策中心提交态势评估结果，并且应符合决策中心的数据处理要求，以简化其使用。
持续自适应风险与信任评估：通过集成威胁情报、行为特征分析、大数据、人工智能、态势评估等技术，构建自适应安全防护框架，提供覆盖业务访问流程的安全评估与控制能力。
基于上下文的动态访问控制：策略决策点（Policy Decision Point，PDP）和策略执行点（Policy Enforcement Point，PEP）等策略组件共同协作，能够根据访问时间、环境属性等上下文属性，对用户访问实施动态的权限控制。
为了实现零信任架构下的访问安全态势评估，企业需要采用量化评估方法，如CIS的风险评估方法（Risk Assessment Method，RAM），以及政府机构自适应风险评分（AWARE）等。这些方法综合考虑了系统缺陷、存在时间、是否出现在高价值系统上等因素，为安全态势分析提供了更全面的视角。
同时，持续监控也是确保零信任安全架构有效性的关键。企业需要收集尽量多关于网络基础设施和通信当前状态的信息，并将其应用于提高网络安全状况。这包括了对主机信息、网络环境信息、拓扑结构、网络连通性等方面的全面监控。
在零信任安全实践中，千帆大模型开发与服务平台凭借其强大的数据处理和分析能力，为企业提供了全面的安全解决方案。该平台能够集成多种安全技术，如威胁情报、行为分析、大数据等，实现对企业网络环境的持续监控和态势感知。
通过千帆大模型开发与服务平台，企业可以更加精准地识别潜在的安全风险，制定有效的安全策略，并实现对用户访问行为的动态控制。这不仅提高了企业的安全防护能力，还降低了安全风险带来的潜在损失。
面向零信任架构的访问安全态势评估是企业确保网络安全的重要手段。通过持续监控、量化评估以及合理多样的安全指标等方法，企业可以实现对网络环境的全面感知和理解。同时，借助千帆大模型开发与服务平台等先进技术平台，企业可以进一步提升其安全防护能力和应对复杂网络环境挑战的能力。