原标题：Palo Alto Networks（派拓网络）宣布为Prisma Cloud新增机器学习下一代云安全配置管理（CSPM）功能，帮助企业加速采用云服务

Palo Alto Networks（派拓网络）作为全球网络安全领导企业，一直致力于为企业提供创新的网络安全解决方案。近日，该公司宣布为Prisma Cloud新增了机器学习下一代云安全配置管理（CSPM）功能，这一举措旨在帮助企业加速采用云服务，并提升云环境的安全性。以下是对该功能的详细解读：

一、功能背景与目的

随着云计算的快速发展，越来越多的企业开始将业务迁移到云端。然而，云环境的复杂性和动态性也带来了诸多安全挑战。为了应对这些挑战，Palo Alto Networks推出了Prisma Cloud这一全面的云原生安全平台。此次新增的机器学习CSPM功能，旨在进一步提升Prisma Cloud的安全防护能力，帮助企业更好地管理和配置云资源，从而加速云服务的采用。

二、功能特点与优势

1. 真正的互联网曝露识别：传统CSPM解决方案可能会对过于宽松的安全组发出警报，即使这些安全组并未对外公开。而Prisma Cloud的机器学习CSPM功能则提供了任意来源和目的地之间的端到端网络路径可视性，从而避免了与未公开的云实例和安全组相关的不必要警报。

2. 代码级可视化检查：云服务提供商每年会为其平台发布和更新数百种新型服务。当企业在CSPM解决方案提供支持之前使用这些新服务时，可能会留下安全盲点。而Prisma Cloud则通过代码级可视化检查功能，能够在数天内支持新型云服务，让开发团队能够自由利用最新的云服务，同时为安全团队提供所需的安全措施。

3. 网络数据泄露检测：许多基础安全解决方案只专注于检测基于静态规则的错误配置。然而，当涉及真正的安全攻击目标（如数据泄露）时，它们可能形同虚设。Prisma Cloud使用机器学习技术来分析大量的网络流量日志，并了解每个客户的典型流量模式。然后，它用于检测任意IP地址的异常出口流量（包括TOR出口节点）并发出警报。这让安全团队能够将其补救工作集中在最危险的数据泄露攻击上，并避免大量不必要的警报。

4. 异常计算配置检测：安全团队需要有效的方法来检测挖矿劫持和其他计算资源的异常配置。Prisma Cloud的异常计算配置检测功能可以识别通常由挖矿劫持或资源滥用导致的异常数量的虚拟机（VM）配置。如果用户从一个位置跳到另一个位置或试图隐藏在TOR出口节点后面，基于机器学习的策略也会向安全团队发出警报。

5. 可定制的对象级扫描：Prisma Cloud评估资源配置并使客户能够扫描其S3存储桶中的对象，以对外公开、识别敏感数据并检测恶意软件。可定制的对象级扫描功能现在为客户提供自助式扫描，让他们可以自由选择特定的扫描功能。这既可节省时间和成本，同时又减少警报数量。

三、应用场景与价值

该机器学习CSPM功能适用于各种规模的企业，特别是那些正在加速采用云服务并寻求提升云环境安全性的企业。通过该功能，企业可以更加精准地识别和管理云资源的安全配置，及时发现并修复潜在的安全漏洞，从而降低安全风险。同时，该功能还能够帮助企业提升云服务的采用效率，加速业务的发展。

四、总结

Palo Alto Networks为Prisma Cloud新增的机器学习CSPM功能是一项具有创新性和实用性的安全解决方案。它不仅提升了Prisma Cloud的安全防护能力，还为企业提供了更加精准和高效的云安全管理手段。随着云计算的不断发展，该功能将成为越来越多企业选择Palo Alto Networks作为云安全合作伙伴的重要原因之一。