设计数据中心物理安全的未来

物理安全是任何数据中心运营的基石。基础设施保护包括周界入侵检测、视频监控、先进的AI分析、电子门禁控制和生物识别技术。

所有现代数据中心都实施综合安全框架，将基本监控和访问控制与多重冗余层和强大的故障安全基础设施相结合，确保不间断运营和数据保护。

随着数据中心规模和重要性的扩大，传统安全方法难以扩展。本文探讨了AI、生物识别和集成系统如何创建自主安全框架，在减少人工干预的同时保护这些重要的数字资产。

**周界安全：第一道防线**

JLL数据中心战略副总裁Sean Farney告诉《数据中心知识》："数据中心是21世纪货币的银行，而这种货币就是数据。它需要使用不同的工具和策略全天候保护。"

数据中心的物理安全，从保安和大门到摄像头和无人机，都是纵深防御策略的一部分。

"近年来改变的是技术数量，帮助您确保周界的可行性，摄像头的数量、类型，以及让您更全面观察的技术——这些都有了显著进步，"Farney说。

霍尼韦尔楼宇自动化全球数据中心营销和增长高级总监Alpesh Saraiya表示，投资采用纵深防御架构的系统至关重要，这些系统具有适应性，能够随设施复杂性扩展，并为任何数据中心提供所有数据的集中视图。

"对于大型设施或具有不同租户访问需求的共享空间，这一点尤为重要，"他说。

Saraiya解释说，一个日益严重的问题是优质安保人员短缺——这是一个全球性问题。

此外，数据中心规模和占地面积的不断扩大正在创造运营支出问题，需要先进的分析技术来控制所需的庞大安保人员数量，Saraiya说。

AI驱动的分析现在可以区分日常维护活动和潜在安全威胁，在现代数据中心环境中将误报减少70%以上。

**AI、分析和生物识别**

据这位霍尼韦尔高管称，新兴技术正在"重塑数据中心管理物理安全的方式"。

例如，AI驱动的视频分析可以实时检测异常，能够更快、更主动地响应潜在入侵或可疑行为。

"AI驱动的分析还可以有效地从历史数据中提取洞察，为风险评估、未来缓解策略和自动响应机制提供信息，"他说。

Sulton Security管理合伙人Amy Dunton表示，AI和生物识别技术正在根本性地重塑数据中心管理物理访问和周界安全的方式，使组织从被动方法转向预测模型。

"我们看到AI监控实现了实时威胁检测、目标跟踪和行为分析，"她说。"这既减少了误报，也降低了人为错误的风险。"

生物识别技术——包括面部识别、虹膜扫描和掌静脉认证——也变得更加突出，特别是在高风险或共享环境中。

"生物识别以密码和卡片无法做到的方式增强了身份保证，"Dunton说。"它们提供了关于谁在访问敏感区域的更高确定性。"

她指出，这些系统越来越多地在统一物理和网络域的集成平台内运行。

"这种融合是关键，"Dunton说。"它提高了态势感知能力，允许更快、更好协调的响应。"

此外，AI驱动的访问控制通过自动记录活动和生成审计就绪的分析来支持合规工作。

"这是一种更智能、更敏捷的安全态势，"Dunton说。"它随设施复杂性而扩展。"

**数据中心安全规划**

安全规划很大程度上受数据中心位置及其与关键公用事业、连接性和支持基础设施的接近程度影响。

"这些因素可能影响数据中心的可靠性和弹性——进而会改变安全和响应协议以确保持续运营，"Saraiya说。

此外，该地区的农村性、犯罪率和政治稳定性都会影响所需安全架构和协议的稳健性。

"我们对信息的渴求没有减弱，"JLL的Farney说。"我们每四年将新创建的信息量翻倍。我们需要数据中心来存放这些东西。这种需求不会消失。"

Viakoo副总裁John Gallagher表示，所有现代数据中心都包括周界安全、访问控制、视频监控和入侵检测。

"等级越高，物理安全故障的后果越严重，"他解释说。

Tier 1数据中心可能容忍数小时中断并仍能满足其服务水平协议(SLA)，而Tier 4可能只能容忍几分钟的中断。

"由于更高等级需要冗余，仅仅因为数据中心包含的物理资产成本，就需要在物理安全方面有更好的执行，"Gallagher说。

Tier 4数据中心的生物识别认证系统每天可以处理超过10,000次身份验证，准确率达99.9%。

Ambient.ai的CTO兼联合创始人Vikesh Khanna同意现代数据中心需要的不仅仅是墙壁和守卫，还需要随运营复杂性扩展的智能防御层。

"核心包括周界入侵防护、多因素访问控制、高精度监控和实时运营指挥层，"他说。

他解释说，较小或Tier 1-2设施通常默认采用人工监督和严格的劳动密集型剧本，但这种模式在规模重压下会出现裂缝。

"更高等级或超大规模数据中心已开始转向智能体系统——能够摄取大量视频、访问和传感器数据，并自主识别威胁模式的安全基础设施，"Khanna说。

这不仅仅是扩展员工或技术——而是用针对物理安全优化的智能决策引擎替换被动护栏。

"基础元素，以AI为先构建，将更好地随这些演进扩展，现在是开始转型最经济的时机，"Khanna说。"未能实现这一跃迁的设施面临成本上升、更大暴露和更频繁的错过和响应周期。"

**访问模式的变化**

Gallagher指出，所有数据中心都有访客，无论是为了审计、维护还是访问托管设施。

"托管设施应该有一个预先批准的客户访问人员名单，"他说。

为了在最高水平上维护物理安全，许多数据中心要求所有访问都要计划，以便安排护送并配置卡片访问以限制访问。

"使用自动化方法确保访客不进入未授权区域提供了运营效率，"他补充说。

Khanna认为来自摄像头、传感器和访问系统的原始数据洪流已使以人为主的监控变得过时。

"改变游戏规则的是不仅能看见，还能理解的AI，"他说。

行为分析现在可以标记意图——不仅仅是存在，而AI系统弥合了检测和决策之间的差距。

通过为信号添加上下文，传统操作程序的决策树被修剪成更智能、通常是自动化的工作流程。

例如，区分进行日常工作的技术人员与侦察访问点的人员。

"自主威胁识别意味着SOC操作员不是扫描数百个信息源——他们只专注于经过验证的、上下文丰富的事件，"Khanna说。"我们正在见证从人工分类到机器主导编排的转变——从静态SOP到实时、自我进化系统。"

Gallagher指出，数字孪生允许在不需要现场物理存在或与生产系统交互的情况下对数据中心系统进行故障排除和性能改进。

"这不仅改善了物理安全，还可以导致更快的问题解决和远程修复问题的能力，"他说。

其他技术，如激光雷达和机器人技术，正在使物理安全更加全面和高效，特别是在检测或响应事件时每秒都很关键的情况下。

**边缘安全**

Saraiya说，边缘或其他非传统数据中心需要更模块化的安全框架，这些框架可扩展且预配置，能够在不牺牲合规性的情况下快速部署。

远程诊断、实时视频源和安全无线访问允许团队在不需要物理存在的情况下监控和管理站点。

"这些能力确保即使是最分散的设施也遵守集中安全政策，实现企业级可见性、合规性和大规模威胁检测，"Saraiya解释说。

边缘和模块化部署的安全实践与远程设施将有不同需求。

"在偏远地点建设的大型园区需要更有意开发的安全系统，建立在许多边缘和模块化部署所利用的基础上，"Dunton说。

她说，远程监控和AI驱动的分析允许集中监督，同时最小化现场人员，而具有集成访问控制、监控和环境传感器的紧凑、加固外壳。

还强调防篡改检测、本地警报和快速响应升级路径。

"边缘设施通常与NIST或零信任等框架保持一致，确保即使在带宽受限或无人值守的位置也能维护安全，"Dunton说。

从她的角度看，适应性是关键——边缘安全借鉴传统最佳实践，但必须足够轻便以便大规模部署和管理。

了解每个"边缘"和"模块化"应用的要求是开发可修改、适应和扩展的坚实设计基础的关键。

"成功的最大组成部分之一是从一开始就在所有学科中参与和整合安全，"Dunton说。

Gallagher解释说，电信行业协会(TIA)等标准机构一直在更新其标准，如数据中心TIA 942，以解决边缘或模块化部署的独特需求。

"物理安全的变化是显著的，"他说。"这些设施通常无人值守，位于非传统位置——在杆子上、埋在地下或水下——因此需要完全不同的方法来确定谁被授权访问它们、如何进行维修以及如何监控和监视它们。"

在某些情况下，边缘数据中心被安置在考虑了物理安全的环境中，如本地电信"中央办公室"，这使得更新更容易，但即便如此，仍需要对流程和方法进行重大改变。

例如，如果使用无人机访问和维修边缘数据中心，就需要开发新方法来认证和监控无人机操作。

"随着边缘数据中心维护和更新方法的改变，这将进一步发展，"Gallagher说。