良好架构框架：安全性、隐私权和合规性支柱

Last reviewed 2026-10-13 UTC

Google Cloud Well-Architected Framework 的“安全性、隐私权和合规性”支柱提供了相关建议，可帮助您设计、部署和运行满足安全性、隐私权和合规性要求的云工作负载。

本文档旨在提供有价值的见解，并满足各种安全专业人员和工程师的需求。下表介绍了本文档的目标受众群体：

受众群体 本文档提供的内容
首席信息安全官 (CISO)、业务单位负责人和 IT 管理员 一个通用框架，用于在云端建立和维护卓越的安全机制，并确保全面了解安全领域，以便就安全投资做出明智的决策。
安全架构师和工程师 设计和运营阶段的关键安全实践，有助于确保解决方案在设计上兼顾安全性、效率和可伸缩性。
DevSecOps 团队 指导如何纳入总体安全控制措施，以规划可实现安全可靠的基础设施的自动化。
合规官和风险管理人员 关键安全建议，旨在通过结构化方法进行风险管理，并提供有助于履行合规义务的保障措施。

为确保您的 Google Cloud 工作负载满足您的安全、隐私和合规性要求，贵组织中的所有利益相关方都必须采用协作方法。此外，您必须认识到，云安全是您和 Google 之间的责任共担。如需了解详情，请参阅 Google Cloud的责任共担和命运共担。

此支柱中的建议分为核心安全原则。每项基于原则的建议都会映射到一个或多个可能对贵组织至关重要的云安全重点领域。每项建议都会重点介绍有关Google Cloud 产品和功能的使用和配置的指南，以帮助改善组织的安全状况。

使用智能体 skill 评估工作负载

如需让 AI 智能体根据此支柱中的原则和建议评估您的云工作负载，请使用 google-cloud-waf-security 技能，该技能可在 GitHub 的 Google 智能体技能代码库中找到。

如需安装技能，请在智能体的客户端或终端中运行以下命令：

npx skills add google/skills --skill google-cloud-waf-security

出现提示时，指定要为其安装技能的 AI 智能体，并设置安装范围（项目或全局）。

如果您已安装该技能，则可以运行以下命令将其更新到最新版本：

npx skills update

核心原则

此核心中的建议按以下安全核心原则分组。此支柱中的每项原则都很重要。根据组织和工作负载的要求，您可能会选择优先考虑某些原则。

  • 践行“设计即安全”理念：从应用和基础架构的初始设计阶段开始，就将云安全和网络安全纳入考量。Google Cloud 提供了架构蓝图和建议，可帮助您践行这一原则。
  • 实施零信任：采用绝不信任，一律验证的方法，根据对信任的持续验证来授予对资源的访问权限。 Google Cloud通过 Chrome Enterprise 进阶版和 Identity-Aware Proxy (IAP) 等产品支持此原则。
  • 实现提前确保安全性：在软件开发生命周期的早期阶段实施安全控制措施。在进行系统更改之前避免安全缺陷。在提交系统更改后，尽早、快速且可靠地检测和修复安全 bug。 Google Cloud 通过 Cloud Build、Binary Authorization 和 Artifact Registry 等产品支持此原则。
  • 构建预防性网络防御体系：通过实施威胁情报等强大的基础措施，采取主动的安全方法。这种方法有助于您为更有效的威胁检测和响应奠定基础。Google Cloud的分层安全控制方法符合这一原则。
  • 安全且负责任地使用 AI：以负责任且安全的方式开发和部署 AI 系统。此原则的建议与 Well-Architected Framework 的 AI 和机器学习视角以及 Google 的安全 AI 框架 (SAIF) 中的指导一致。
  • 使用 AI 提升安全性：通过 Gemini in Security 和整体平台安全功能，利用 AI 功能改进现有安全系统和流程。将 AI 用作工具，提高补救工作的自动化程度，并确保安全卫生，从而提高其他系统的安全性。
  • 满足监管、合规性和隐私权需求：遵守行业特定法规、合规性标准和隐私权要求。 Google Cloud 通过 Assured Workloads、Organization Policy Service 和我们的合规性资源中心等产品帮助您履行这些义务。

组织安全理念

以安全为中心的组织思维对于成功采用和运营云至关重要。这种思维方式应深深植根于贵组织的文化中，并体现在其做法中，这些做法遵循前面所述的核心安全原则。

组织安全思维强调，您在系统设计期间考虑安全性，假设零信任，并在整个开发过程中集成安全功能。在这种思维模式下，您还会主动思考网络防御措施，安全地使用 AI 并将其用于安全目的，同时考虑监管、隐私和合规要求。通过采用这些原则，您的组织可以培养安全至上的文化，主动应对威胁、保护宝贵资产，并帮助确保负责任地使用技术。

云安全的重点领域

本部分介绍了在规划、实施和管理应用、系统和数据的安全性时需要重点关注的领域。此支柱的每个原则中的建议都与其中一个或多个重点领域相关。在本文档的其余部分，建议会指定相应的安全重点领域，以提供进一步的说明和背景信息。

侧重领域 activity 和组件 相关 Google Cloud 产品、功能和解决方案
基础架构安全
  • 安全的网络基础设施。
  • 对传输中的数据和静态数据进行加密。
  • 控制流量。
  • 保护 IaaS 和 PaaS 服务。
  • 防范未经授权的访问。
身份和访问权限管理
  • 使用身份验证、授权和访问权限控制。
  • 管理 Cloud Identity。
  • 管理身份和访问权限管理政策。
数据安全
  • 安全地将数据存储在 Google Cloud 中。
  • 控制对数据的访问权限。
  • 发现数据并对其进行分类。
  • 设计必要的控制措施，例如加密、访问权限控制和数据泄露防护。
  • 保护静态数据、传输中的数据和使用中的数据。
AI 和机器学习安全性
  • 在 AI 和机器学习基础架构和流水线的不同层级应用安全控制措施。
  • 确保模型安全。
安全运维（简称 SecOps）
  • 采用现代 SecOps 平台和一系列实践，实现有效的突发事件管理、威胁检测和响应流程。
  • 持续监控系统和应用，及时发现安全性事件。
应用安全保障
  • 保护应用免受软件漏洞和攻击的影响。
云治理、风险和合规性
  • 制定政策、程序和控制措施，以有效且安全地管理云资源。
日志记录、审核和监控
  • 分析日志，找出潜在威胁。
  • 跟踪和记录系统活动，以进行合规性和安全性分析。

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践行“设计即安全”理念