技术架构与安全架构：核心要素及设计方法

发表于 2025-01-8

作者 架构落地记

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技术架构与安全架构核心要素及设计方法

技术架构决定系统依靠哪些组件、平台和部署环境运行，安全架构则为这些资源配置边界、控制和合规要求。两者只有在需求、设计、部署和运营阶段协同，才能同时满足性能、稳定性、安全性和持续演进要求。

一、为什么要协同设计技术架构与安全架构

技术架构解决系统如何运行、部署和扩展，安全架构解决哪些对象需要保护、面临什么风险以及采用哪些控制措施。如果安全要求只在系统上线前补充，往往需要重新调整网络、组件和权限，既增加成本，也可能留下无法彻底修复的结构性风险。

协同设计要求技术方案形成的同时识别信任边界、数据敏感性和合规约束，使容量、可用性、恢复目标与安全控制在同一方案中接受验证。

技术架构首先需要提取技术分类、技术组件、技术服务、技术平台、部署节点。技术分类组织计算、存储、网络、数据库和中间件等领域；技术组件是可部署、可配置的具体实现；技术服务是组件向应用提供的能力；技术平台组合多类组件形成统一运行环境；部署节点说明组件实际运行的位置。

上述对象应形成技术分类、技术组件、技术能力、技术实体等核心资产，并建立清晰关系。技术组件提供技术服务、技术组件部署于部署节点；技术平台管理一组相关组件，应用则通过技术服务获得计算、存储、集成和运行支持。

图1 技术架构核心要素及关系

安全架构需要提取安全域、安全组件、安全服务、安全控制、合规要求。安全域划分信任边界，安全组件实现认证、授权、加密、审计和防护，安全服务把安全能力提供给应用与平台，安全控制规定必须执行的措施，合规要求则明确外部法规及内部制度约束。

安全对象之间也要建立关系，例如安全组件提供安全服务、安全策略约束资源等。最终成果可包括安全域划分图、安全组件清单、安全服务清单、合规要求清单、安全策略文档等，以便项目团队按统一要求设计和验证。

技术设计从业务与应用的非功能需求出发，明确性能、容量、可用性、扩展性、恢复时间和运维要求，再选择技术分类、组件和平台。随后设计组件部署位置、网络连接、服务调用及故障切换关系，并用容量估算、性能测试和故障演练验证方案。

技术选型不能只考虑当前负载，还要评估版本生命周期、团队能力、兼容性和替换成本。关键组件应明确标准版本、部署基线、服务等级和可观测要求，避免同类技术重复引入。

安全设计按照识别资产、分析威胁、评估风险、划分安全域、配置控制和验证效果的顺序进行。业务、应用、数据和技术资产的敏感性不同，安全控制强度也应不同，不能对所有系统机械套用同一方案。

完成风险评估后，需要把身份认证、最小权限、加密、日志审计、漏洞管理、监测响应和灾难恢复映射到具体资源，并说明责任主体、验证方法及例外处理机制。

技术架构确定平台、组件、服务和部署关系，安全架构则为这些技术对象配置安全基线、访问边界和控制措施。每项安全要求都应落到可以实施的技术对象，每个关键技术对象也应能够追溯其风险等级和安全责任。

协同评审应检查技术方案是否满足性能和可用性，同时确认安全域划分、接口防护、数据保护和审计措施不会破坏业务连续性。设计变更时，两类架构也要同步更新，避免部署关系变化后安全边界仍停留在旧版本。

图2 技术架构与安全架构协同映射

AI应用引入GPU集群、训练平台、模型推理服务、向量数据库、模型网关和智能体工具调用等新对象。技术架构需要增加AI原生相关字段，如组件类型标注、是否支持AI推理、算力规格、部署形态、SLA要求、可观测性配置等，以便统一掌握AI资源的运行条件。

安全架构还要覆盖训练数据与推理数据保护、模型访问权限、提示词注入防护、输出审计、智能体工具权限和模型供应链风险。相应制品可以形成AI算力资源清单、MLOps流水线配置表、模型服务网关路由表、知识管理组件清单等，并与原有技术和安全资产建立关联。

图3 AI原生技术与安全控制链路

实施首先盘点现有技术和安全资产，梳理业务及应用的非功能需求，再建立组件、平台、部署节点、安全域和控制措施的基线。企业可以选择一个典型系统开展联合设计和验证，将架构要求纳入项目立项、方案评审、测试和上线检查。

架构治理需要持续跟踪技术版本、漏洞、容量、服务等级和安全事件。新增组件或调整部署位置时，应同步更新技术服务、网络边界及安全策略；运行监测发现的问题也要回到架构基线修正，使技术能力和安全控制随业务持续演进。

[1] 全国人大常委会. 中华人民共和国网络安全法. 原文链接

[2] 全国人大常委会. 中华人民共和国数据安全法. 原文链接

[3] 全国人大常委会. 中华人民共和国个人信息保护法. 原文链接

[4] 国家市场监督管理总局等. GB/T 22239—2019 信息安全技术网络安全等级保护基本要求.

[5] Microsoft Learn. Azure Well-Architected Framework. 原文链接

[6] 国家互联网信息办公室等. 生成式人工智能服务管理暂行办法. 2023. 原文链接

[7] NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. 2023. 原文链接