网络安全

Aviatrix 推出 Clearance,旨在遏制遭入侵的云工作负载和 AI 工作负载

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A compromised cloud workload enclosed within a containment boundary, with blocked red paths and permitted cyan connections.

Aviatrix 已推出 Clearance,这是一项云安全服务,旨在通过限制遭入侵的工作负载能够访问的目标和其他工作负载,减轻其可能造成的损害。它的核心价值既体现在运营层面,也体现在技术层面:安全团队可以先用真实流量测试限制性策略,再允许该策略阻断生产环境中的连接。

Clearance 于 10 月 26 日公布,将出站隔离和横向隔离与名为 Aviatrix Active Defense 的自动化策略层结合起来。Aviatrix 还将通过一项临时响应计划,在 2026 年 11 月 1 日至 2027 年 5 月 1 日期间,向企业提供出站隔离、横向隔离和入侵防御,且不设工作负载数量上限。

对于同时部署 AI 代理和传统云应用的组织而言,相关问题正变得愈发严峻。遭利用的服务或遭操纵的代理,可能已经持有有用的凭证并具备网络访问权限。阻止最初的入侵仍然至关重要,但事后可建立的连接将决定入侵是局限于局部,还是进一步扩散。

默认拒绝,并预览可能造成的影响

Clearance 运行于 Aviatrix Containment Platform 之上,该平台基于 Aviatrix 的 Cloud Native Security Fabric 构建。它为工作负载明确设定允许的通信路径,其他路径则默认拒绝。

出站隔离管控与外部目标之间的连接,并通过域名而非仅凭网络地址来指定目标。横向隔离则按身份管控工作负载之间的通信,并将这一模式扩展至多个云环境,以及容器、无服务器函数、数据库和 AI 代理等资源。

部署面临的挑战在于,往往很难完整列出应用所依赖的所有合法服务。审查时看似正确的规则,仍可能中断支付服务、后台作业或使用频率较低的集成。

Clearance 通过影子规则集应对这一风险。拟议策略首先以监控模式与现行策略并行运行,显示它原本会拒绝哪些流量,但不会阻断这些连接。团队可以识别必需的通信路径、调整权限,然后切换到强制执行模式。Aviatrix 表示,启用强制执行和回滚都只需执行一次操作。

因此,预览是工作流程中的重要环节,但并不能保证策略变更不会导致服务中断。某一时段观察到的流量,可能不包括月末处理、灾难恢复或其他罕见但合法的活动。团队仍需选择合适的观察时段和例外规则,使其符合应用的实际运行方式。

网络强制执行如何适配云应用

Aviatrix 在其产品网站上介绍,该方案可在 VPC 层实现透明接入,保留原始地址,且无需安装主机代理、使用 SDK 或修改应用代码。网站还称,策略可以通过 Terraform 和 Kubernetes 自定义资源来表达,并编排到安全组和 Kubernetes NetworkPolicy 中;在无需网关的情况下,也可采用这种方式。

这一点很重要,因为云基础设施的变化速度远超静态地址列表。容器可能迁移,函数可能扩缩容,应用也可能横跨多个网络。围绕工作负载及其必需的目标来表达意图,可以让策略比将每次地址变更都视为一次独立的安全决策更加持久。

实际目标是在不强迫每个应用团队采用新集成方案的前提下,关闭攻击者可能利用的通信路径。不过,网络隔离管控的是连接:获准的连接仍可能承载有害活动。它是补丁管理、身份控制、应用安全和威胁检测的补充,而不能取代这些控制措施。

Active Defense 增添自动化策略维护能力

Aviatrix Active Defense 是该服务的自主运行层。根据公告,其代理会构建客户环境模型,拟定应用所需的策略,在监控模式下评估这些策略,并随着工作负载变化持续更新。安全团队仍可读取和编辑生成的策略。

Aviatrix 首席执行官 Doug Merritt 在公告中解释公司为何决定提供临时隔离保障,以便客户评估并修补系统时表示:“在你们现有的时间内,单靠打补丁或检测无法解决这个问题,而且这一轮补丁周期还赶上了假日变更冻结期。”

网站还说明了一项重要的可用性区别:Active Defense 目前面向 Aviatrix Enterprise 的设计合作伙伴免费提供早期访问,未来计划支持 Aviatrix Cloud。这与 Clearance 隔离控制功能的可用性应当区分开来。页面还指出,自动化功能在团队设定的防护边界内运行,不会修改人工编写的规则。

潜在收益在于减少将应用程序行为转化为可执行策略所需的人工工作。相应的运营要求是明确责任归属:自动起草的规则需要经过清晰界定的审核和启用流程,尤其是在应用程序已观察到的行为可能包含不需要的连接时。

为什么 AI 智能体让网络可达性变得更加重要

Aviatrix 更广泛的AI 工作负载安全技术利用网络流量数据、DNS 日志和云资产清单,发现智能体、模型端点及相关基础设施。该公司表示,这有助于安全团队识别 AI 的使用情况,而不必完全依赖开发人员为应用程序添加监测功能。

发现与遏制解决的是不同问题。发现有助于确定有哪些系统,以及它们连接到何处;遏制则决定策略生效后,这些连接中哪些仍然可用。

设想一个既需要模型提供商、又需要访问一项获批内部服务的智能体。如果该智能体遭到入侵,限制其网络路径就能减少可用于窃取数据或获取更多访问权限的目的地。这并不能证明该智能体的提示词、推理过程或获授权的操作是安全的;这些方面需要由其他层级的控制措施来保障。

这一区分让产品与 AI 的关联更加具体。Clearance 旨在限定智能体通过网络可以访问的目标,而 Active Defense 则利用自动化帮助维护这些边界。

免费计划与标准版服务

Aviatrix 表示,所有企业均符合其响应计划的参与资格。该计划从 11 月 1 日至 5 月 1 日面向其全部资产提供出站遏制、横向遏制和入侵防御,且不限制工作负载数量。AWS Marketplace 将于 2026 年 11 月 1 日开放注册。

团队可以先免费进行遏制评估。网站区分了两种评估:首先是通过浏览器进行的自我评分,可提供初步结果;随后是使用客户数据开展的架构评估。因此,初步评分应被视为后续调查的起点,而不是对所有可达资源进行的完整盘点。

按照标准服务方案,Clearance 包含一次评估,以及 15 个可无限期采用监控模式或强制执行模式的工作负载。额外容量按工作负载计价,具体价格可向 Aviatrix 查询。公告称,这两项遏制控制通过 Aviatrix Cloud 提供,也可在 Aviatrix Enterprise 上使用。

此次发布针对的是企业安全领域长期存在的一项障碍:组织通常认同应减少工作负载的访问权限,但当限制措施的后果尚不确定时,往往不愿强制执行。Clearance 的意义在于将这一安全目标与分阶段的运营流程衔接起来:观察拟议策略、解决依赖关系、强制执行,并保留一条明确的回退路径。

Miles Okada 是一个 人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,报道人工智能和网络安全,重点关注新兴威胁、防御架构以及攻击者与自动化系统之间不断演变的动态。他的工作审视 AI 如何重塑安全运营,从自主威胁检测与响应到对抗性 AI 技术的兴起。

以技术性和调查性的视角,Miles 分析安全研究、事件披露以及实际部署,以了解 AI 在何处强化防御——以及在何处带来新漏洞。他特别关注模型漏洞利用、数据投毒、攻击自动化,以及在大规模保护 AI 驱动系统时的运营现实。

由 Miles Okada 撰写的文章为 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保对快速变化的 AI 安全格局进行准确、严谨且负责任的报道。