全球数据的需求前所未有地庞大。由于网络活动、云计算以及最近的生成性人工智能的推动，数据中心的数量和规模正在迅速增长。
目前，美国的数据中心数量已超过5388个，比排名第二的大型市场总和多出70%。这一趋势短期内不太可能减缓，因为数据中心的建设每年以15%的速度增长，预计持续到2027年。
当然，数据不仅仅是丰富的资源——它还是一种宝贵且脆弱的资源。数据中心面临许多新兴威胁，包括基于物联网的攻击、供应链漏洞以及其他网络安全风险。
然而，网络漏洞并不是数据中心面临的唯一风险。数据中心面临更大的威胁，因为恶意行为者利用其物理安全漏洞，未经授权访问敏感信息和重要系统。
因此，全面的数据安全从外围开始，企业需要了解并实施最新的安全解决方案，以跟上市场的增长。
什么在破坏数据中心的物理安全？
数据中心面临几个挑战，这些挑战削弱了其物理安全性，最终影响了数据的完整性。首先，内部威胁——员工、承包商或受信任的第三方，无论是无意还是恶意地破坏数据中心的安全性——是数据中心运营商面临的一个重大且日益严重的问题。
根据Verizon最近的《数据泄露调查报告》，近70%的数据泄露涉及“非恶意的人为因素，例如个人成为社会工程攻击的受害者或犯错。”
即使在人员较少的数据中心中，拥有特权访问权限的员工也会带来内在的风险，这是组织在安全规划中必须应对的问题。
第二个挑战在于确保物理外围的安全，防止未经授权的人进入数据中心。安保人员的招聘困难，且人员流动性大，维护成本高。
根据对400家安保公司的调查，34%的公司表示其员工数量大幅低于疫情前的水平。随着数据中心的增多并迁移到更为偏远的地区，物理安全人员招聘挑战将成为更大的问题。
最后，静态的安全技术领域未能跟上变化的步伐。数据中心通常部署依赖于访问卡或密码的访问控制系统，这些系统容易丢失、被盗或遗忘，用于在访问点验证每个用户。
为了增强安全性，一些组织可能会部署生物识别访问解决方案，如指纹识别、虹膜识别或其他生物识别技术。这些技术可能需要较大的维护成本，同时增加了不必要的操作摩擦，且安全改进有限。
因此，数据中心需要一种新的方法。他们需要一种多层次的安全方法，将先进的技术与健全的协议和程序结合起来，去除不必要的摩擦，同时提升安全标准。
现代数据中心安全蓝图
数据中心需要一种新的多层次安全方法，这种方法是可扩展的，考虑到物理和网络安全威胁。这种方法应结合技术、政策和员工培训。
具体来说，应包括：
先进的访问控制
利用生物识别、多因素认证和严格的访问政策来限制未经授权的进入。生物识别确保只有授权人员可以访问敏感区域或系统。
与传统方法（如钥匙卡或密码）不同，这些方法可能被共享、丢失或被滥用，生物识别是每个人独特的。
增强的安全措施
实施物理安全措施，如外围安全、监控和经过训练的人员，可以帮助创造一个更全面的安全保障。采用零信任思维，在外围内没有任何人和事物默认被信任。
员工培训与意识
数据中心员工必须接受物理安全、网络安全意识、数据隐私和事件响应的培训。提高员工的安全意识，帮助他们识别并应对潜在的安全威胁。
这不仅仅是一个年度复习课程。无论是通过微学习模块进行定期的、集中更新，还是通过游戏化互动学习增强参与感和记忆力，或通过现实情景模拟来应对实际威胁，员工培训必须是定期、严格且有责任感的。
隐私优先的方式
在当今的隐私环境中，安全不能妥协隐私。数据中心可以通过加密、明确的隐私政策和遵守相关法规来保护数据。
加密和匿名化技术对依赖生物识别的资料中心尤为重要，以确保生物识别数据的隐私不受泄露风险影响。这些技术还有助于数据中心遵守隐私法，如《加利福尼亚消费者隐私法案》（CCPA）或欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）。
一个包含这些组件的基于生物识别的安全框架，将比传统的访问控制方法更有效和安全，因为它是每个人独特的，能够防范内部威胁，并解决常见的安全漏洞。
每个数据中心都是不同的
数据中心应选择一个满足其特定需求的解决方案，并确保隐私优先。他们还应将该解决方案与其他安全措施集成，形成多层次的防护，并培训员工如何正确使用这些系统。
随着数据和存储数据的数据中心以前所未有的速度增长，现在是重新评估安全性并实施最佳实践和解决方案的最佳时机，确保关键信息和基础设施的安全。
