☁Zero Trust 上手指南
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架构与流程图

整个项目的可视化地图:你要构建什么(参考架构)以及按什么顺序构建(上手流程)。每个方框都标注了对应的模块(M1、M2……),便于你直接跳到操作说明。


参考架构

你要构建内容的完整图景。它双向皆护:你的人、设备与站点向外访问(主脊柱),以及 AI 爬虫从外部访问你的内容(底部通道)——全部在一张全球网络上,顶部还有一个贯穿全局的管理平面。

Cloudflare Zero Trust 完整参考架构:顶部为管理与可观测平面;左侧的来源与接入匝道穿过 Cloudflare 的 SASE 安全栈(身份与姿态、Access/ZTNA、Gateway SWG、影子 IT、浏览器隔离、DLP、AI 管控/MCP/AI Gateway、出口控制、Magic Firewall)到达右侧目的地;底部为入站的智能体互联网通道,用于 AI 爬虫管控。
完整参考架构——管理平面(顶部)、出站 Zero Trust 主脊柱(中部)与入站智能体互联网通道(底部)。徽标将每个元素对应到相应模块。

如何看这张图

  • 顶部 — 管理与可观测平面: 贯穿全局的控制——你的身份提供商(Entra ID / Okta / Google + SCIM,M2)、管理员与角色(最小权限 + 应急账户,M1b)、以及可观测性(Logpush → SIEM、分析、Radar)。
  • 左侧 — 来源与接入匝道: 连接到 Cloudflare 的一切——受管设备(WARP)、BYOD、非受管/无客户端、AI 智能体 / MCP 客户端、分支办公室(Cloudflare WAN 设备),以及数据中心/云(IPsec · GRE · CNI · Mesh)。
  • 中间 — Cloudflare 一张全球网络(SASE): 每个请求在靠近用户处单次穿过完整安全栈——身份与姿态、ZTNA(Access)、Gateway SWG、影子 IT 发现、浏览器隔离、DLP、AI 管控 · MCP 门户 · AI Gateway、出口控制,以及 Magic Firewall。
  • 右侧 — 目的地: 互联网与 SaaS、你的私有应用(经 Tunnel/ZTNA),以及 AI 模型与 MCP 服务器——全部安全到达。
  • 底部 — 入站(智能体互联网): 另一个方向——AI 爬虫与机器人访问你的公开内容,由 AI Crawl Control · WAF · AI Security for Apps 治理(允许 / 阻止 / 收费),你甚至可用 Pay Per Crawl 将访问变现(M7d)。

上手流程

部署的顺序。每个阶段都建立在上一个之上,且黄金法则贯穿始终:试点 → 验证 → 推广。

Cloudflare Zero Trust 上手流程,涵盖六个阶段——基础、设备、访问、Web 过滤、数据与 AI、网络——最终上线。
上手流程——从账户基础到网络连接的六个阶段,然后上线。

各阶段

  1. 基础 — 账户、管理员、身份(M1 · M1b · M2)
  2. 设备 — 注册 Cloudflare One 客户端、设备配置文件、姿态(M3 · M3b · M3c)
  3. 访问 — 将私有应用发布到 ZTNA 之后、连接网络(M4 · M4b)
  4. Web 过滤 — Gateway、出口/IP 控制、浏览器隔离、影子 IT(M5 · M5b · M5c · M5d)
  5. 数据与 AI — DLP、AI 管控、保护 AI 与 MCP(M6 · M7 · M7b)
  6. 网络 — 用 Cloudflare WAN 连接办公室与数据中心(M8)

然后上线:把日志推送到 SIEM、用试点组验证、扩展到全公司,并下线旧 VPN。


AI 与 MCP 安全 — 纵深防御

治理 AI 是本平台的一等能力,而非事后补充。随着员工采用 AI 工具、自主的 MCP 智能体连入你的系统,Cloudflare 对每一次 AI 交互应用四层防护——发现在用什么、管控应用、保护进入提示词的内容、并治理智能体本身——再为你自建的 AI 应用提供独立的 WAF 层。

Cloudflare AI 与 MCP 安全纵深防御:用户与 AI 智能体经过四层——发现影子 AI、管控 AI 应用、用 DLP 保护提示词、治理 MCP 智能体——再到达 AI 模型与 MCP 服务器。
AI 与 MCP 安全——用户/智能体与 AI 提供商之间的四层纵深防御,外加面向你自建 AI 的 AI Security for Apps(WAF)。

四层防护

  1. 发现影子 AI — 找出在用的每个 AI 应用及其使用者(M5d)
  2. 管控 AI 应用 — 允许已批准的工具并加护栏;阻止或隔离其余(M7 · M5c)
  3. 保护提示词 — DLP 扫描用户输入 AI 的 PII、密钥与源代码(M6 · M7)
  4. 治理 MCP 智能体 — MCP 门户把智能体置于 Access 之后,配以 Managed OAuth 与逐工具日志(M7b)

对于你自建并对外提供的 AI 应用,**AI Security for Apps(WAF)**增加提示词注入与不安全主题检测。完整讲解:模块 5d · 模块 7 · 模块 7b。


模块地图

模块 涵盖内容 在图中的位置
M1 · 账户设置 账户 + Zero Trust 组织 流程 · 阶段 1
M1b · 账户管理 角色、成员、应急 流程 · 阶段 1
M2 · 身份提供商 企业登录 + 群组 架构 · 身份
M3 · 设备注册 WARP / Cloudflare One 客户端 架构 · 接入匝道
M3b · 设备配置文件 按组的客户端设置 架构 · 接入匝道
M3c · 姿态检查 设备健康信号 架构 · 身份
M4 · ZTNA(Access) 按应用访问,替代 VPN 架构 · Access
M4b · 连接器 Tunnel、Mesh 与 Appliance 架构 · 接入匝道
M5 · Gateway DNS / 网络 / HTTP + TLS 架构 · Gateway
M5b · 出口策略 专用出口、IP 版本 架构 · Gateway
M5c · 浏览器隔离 远程浏览器(RBI) 架构 · RBI
M5d · 影子 IT 与 AI 落地 发现并治理 SaaS/AI 应用 AI 安全 · 第 1 层
M6 · DLP 检测并阻止数据泄漏 架构 · DLP
M7 · AI 管控 管控 AI 使用 AI 安全 · 第 2–3 层
M7b · 保护 AI 与 MCP MCP 服务器 + 门户 AI 安全 · 第 4 层
M8 · Cloudflare WAN 连接站点与数据中心 架构 · 接入匝道

👉 初次使用?从 模块 1 — 账户设置 开始。