મેઘ સુરક્ષા અને મેઘ એક્સેસ સિક્યોરિટી વચ્ચેનો તફાવત

Anonim

ક્લાઉડ સુરક્ષા વિ મેઘ એક્સેસ સિક્યુરિટી

ક્લાઉડ સૉફ્ટવેર જેને ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ સુરક્ષા પણ કહેવાય છે તે કોમ્પ્યુટરની પેટા વર્ગોમાં છે સુરક્ષા સુરક્ષાના વ્યાપક વર્ગમાં સુરક્ષા અથવા નેટવર્ક સુરક્ષા. મેઘ સિક્યોરિટીઝ વાદળોમાં ડેટા, એપ્લિકેશન્સ અને ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને સુરક્ષિત કરવાના હેતુ માટે બનાવવામાં આવેલી નીતિઓ, નિયંત્રણો અથવા સલામતીનાં માપદંડોના સેટ સાથે કામ કરે છે. બીજી બાજુ મેઘ એક્સેસ સિક્યોરિટીને ક્લાઉડ સિક્યોરિટીમાં પેટા વિષય તરીકે ઓળખાવામાં આવી શકે છે, જે માહિતીને ક્યાં સ્થિત છે અને મેઘ પર કોને ઍક્સેસ કરી રહ્યું છે તેનું ધ્યાન રાખે છે. મોટા ભાગના વખતે, તે ક્લાઉડ વપરાશકર્તાઓ માટે આઇડેન્ટિટી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ પૂરો પાડે છે.

મેઘ સુરક્ષા

મેઘ સિક્યોરિટી કમ્પ્યુટર અથવા નેટવર્ક સુરક્ષાનું વિકસિત પેટા ક્ષેત્ર છે, જે વિવિધ નીતિઓ, નિયંત્રણો અને આંતરમાળખા મારફતે મેઘની સામગ્રી માટે સલામતીના સાધન પૂરા પાડવાનું કામ કરે છે. તેમ છતાં, વાદળ સુરક્ષા આધારિત સુરક્ષાનાં પગલાં અને મેઘ-આધારિત એન્ટી વાઈરસ અથવા નબળાઈ વ્યવસ્થાપન સૉફ્ટવેર જેવા સિક્યોરિટી-એ-એ-સર્વિસ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવતી એપ્લિકેશન્સ સાથે કોઈ સંબંધ નથી. મેઘ સુરક્ષા મુદ્દાઓ અને પ્રદાતાઓ દ્વારા સામનો ચિંતા અને મુદ્દાઓ અને ચિંતાઓ મેઘ ગ્રાહક દ્વારા સામનો કરવો પડે છે. ક્લાઉડ પ્રદાતાઓ સૉફ્ટવેર, પ્લેટફોર્મ અથવા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને ક્લાઉડ ગ્રાહકોની સેવા તરીકે વિતરિત કરવા માટે જવાબદાર છે. ક્લાઉડ પ્રબંધકોએ ખાતરી કરવી જોઈએ કે ક્લાઈન્ટોના કાર્યક્રમો અને ડેટા સુરક્ષિત છે, જ્યારે તે ખાતરી કરવા માટે ગ્રાહકની જવાબદારી છે કે સેવા પ્રદાતાએ માહિતી સુરક્ષિત કરવા માટે યોગ્ય પગલાં લીધાં છે. મેઘ સુરક્ષા સમસ્યાઓ ત્રણ મુખ્ય કેટેગરીમાં વિભાજિત કરવામાં આવી છે, જેમ કે, સુરક્ષા અને ગોપનીયતા, અનુપાલન અને કાનૂની સમસ્યાઓ. ડેટા સિક્યોરિટી અને તેની ગોપનીયતા જાળવી રાખવા માટે, ડેટા પ્રોટેકશન મિકેનિઝમ્સ, આઈડેન્ટિટી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ, ભૌતિક અને વ્યક્તિગત સુરક્ષા પદ્ધતિઓ, ઉચ્ચ પ્રાપ્યતા ગેરેંટી મિકેનિઝમ્સ, એપ્લીકેશન લેવલ સુરક્ષા માપદંડો અને ડેટા માસ્કિંગ મિકેનિઝમ જેવા ઘણા પગલાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. પાલન જાળવવા માટે, સેવા પ્રદાતાઓએ PCI DSS (પેમેન્ટ કાર્ડ ઇન્ડસ્ટ્રી ડેટા સિક્યોરિટી સ્ટાન્ડર્ડ), HIPAA (હેલ્થ ઇન્સ્યોરન્સ પોર્બેરેબિલિટી એન્ડ એબ્ઝર્વેબિલિટી એક્ટ) અને સાર્બેન્સ-ઓક્સલી એક્ટ, જેમ કે નિયમિત ઓડિટ અને રિપોર્ટિંગ ટ્રેલ્સની જરૂર હોય તેવા ડેટા સ્ટોર કરવાના ઘણા નિયમોનું પાલન કરવું આવશ્યક છે.. અને જ્યારે તે કાનૂની અને કરારના મુદ્દાઓની વાત કરે છે, ત્યારે પ્રદાતાઓ અને ગ્રાહકો વચ્ચેના જવાબદારી, બૌદ્ધિક સંપત્તિ અને સેવાની શરતોની અંતર્ગત કરારો હોવો જોઈએ.

મેઘ એક્સેસ સિક્યુરિટી

ક્લાઉડ એક્સેસ સિક્યોરિટીને ક્લાઉડ સિક્યોરિટીના પેટા-વિસ્તાર તરીકે ઇન્ડેન્ટિફાઇડ કરી શકાય છે જેનો કેવી રીતે ડેટા એક્સેસ થાય તે માન્ય છે અને કોના દ્વારા.પ્રાપ્યતા એ ખાનગી વાદળોમાં ખૂબ મહત્વનો મુદ્દો છે અને વધુ તે જાહેર વાદળોમાં છે જ્યાં ઘણા સર્વિસ પ્રોવાઇડર સેવાઓને એકસાથે મળી શકે છે. કોઈ પણ મેઘમાં આઈડેન્ટિટી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ આવશ્યક છે. આ સિસ્ટમ્સ ગ્રાહકની ઓળખ વ્યવસ્થાપન સિસ્ટમ્સ મેઘમાં સંકલિત થઈ શકે છે (ફેડરેશન અથવા સિંગલ સાઇન-ઑન દ્વારા) અથવા સેવા પૂરી પાડનારાઓ દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ સિસ્ટમ્સ. જો સિંગલ સાઇન-ઑન તકનીકાનો ઉપયોગ વિવિધ SaaS (સોફ્ટવેર-એ-એ-સર્વિસ) પ્રદાતાઓ વચ્ચે થાય છે, તો પછી વપરાશકર્તા બધા સિસ્ટમોમાં લૉગિન થવા માટે સમાન ઓળખાણપત્રનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ફેડરેશન ટેકનોલોજી વિવિધ સિસ્ટમોમાં વપરાશકર્તા ઓળખને સંકલન કરવાની પદ્ધતિ પૂરી પાડે છે. વપરાશકારના અધિકારોનો દુરુપયોગ કરતી સેવા પ્રદાતાના સંચાલકોનાં મુખ્ય જોખમને નકારવા માટે, ગ્રાહકો ઇવેન્ટ લોગ મોનિટરિંગ ટૂલ્સ ઇન્સ્ટોલ કરી શકે છે. આ સાધનો ગ્રાહકને ચેતવણી આપી શકે છે જ્યારે તે પ્રબંધકના વહીવટકર્તાઓના સમયમાં / પેટર્ન / વલણોમાં લોગિંગમાં ફેરફારોનું જુએ છે.

મેઘ સુરક્ષા અને મેઘ એક્સેસ સુરક્ષા વચ્ચે શું તફાવત છે?

મેઘ સિક્યોરિટી કમ્પ્યુટર સુરક્ષામાં પેટા-ક્ષેત્ર છે, જે વિવિધ નીતિઓ, નિયંત્રણો અને ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર્સનો ઉપયોગ કરીને મેઘ સામગ્રીનું રક્ષણ કરે છે. મેઘ સુરક્ષા વિવિધ પરિમાણોમાં તૂટી ગઇ છે અને મેઘ એક્સેસ સિક્યોરિટી તેના અત્યંત મહત્વપૂર્ણ પરિમાણો પૈકીનું એક છે. ક્લાઉડ એક્સેસ સિક્યોરિટી સોદાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મેઘ અને કેવી રીતે ઍક્સેસ કરે છે તે નિયમન માટે સુરક્ષિત ઍક્સેસ મિકીનિઝમ બનાવવાના માધ્યમથી મેઘ સામગ્રીને સુરક્ષા પૂરી પાડવા સાથે વ્યવહાર કરે છે. ક્લાઉડ સુરક્ષા જાળવી રાખવા માટે મેઘ એક્સેસ સિક્યોરિટી જાળવી રાખવી ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે અનધિકૃત / બિનસત્તાવાર વપરાશકર્તાઓને મેઘમાં ડેટા ઍક્સેસ કરવાની અને મેઘમાં સંગ્રહિત ડેટાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતાને સંકટ કરવાની સંભાવનાને દૂર કરે છે.