公司上网行为管理,就用安企神软件
立即咨询大数据时代,数据是基础,业务是核心,数据安全则必然需要与业务形态有所关联,因此,数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来,配套的法律法规也陆续出台,要求越来越高,力度越来越大,加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》,数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。
从整体信息化的发展来看,数据安全被重视相对是滞后的,大多行业都是信息系统已经运行了好多年,基于此开展数据安全相关工作,难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控,例如明星数据、高级别领导数据、高管数据等,这些数据与普通人员的数据一般是混在一起的,全量管控会影响业务的便捷性,若不管控,一旦发生泄露,对企业的损失会非常大。
进入大数据时代后,数据价值越来越高,受利益的驱使,类似事件时有发生。那么,针对这类高敏感人员的信息我们该如何加强管控?就此事,我们通过走访调研了多家数据安全厂商,收集到了三个方案,并进行了弊端分析。
方案一:单独再部署一套文件保密系统应用,例如“安企神软件系统保密系统”,这样可以将高敏感数据和普通敏感数据进行隔离,有针对性的进行保护,由专门的团队进行维护,缩小数据使用的范围。
实现对企业内部文件进行强制加密保护,文件数据只能在授信环境内流转使用;一旦被私下传输带离企业环境,将无法打开使用,显示为乱码;这也是从数据源头保护企业数据安全。
方案二:对高敏感数据进行打标,在数据生成的时候对数据进行敏感级别判定,并做打标处理,这样可以很清晰地道哪些是高敏感数据,可以有针对性的授权,加入一些数据加密或数据脱敏的安全手段,当数据被使用时通过敏感标识来采取相应的安全技术手段予以保护。
很明显,这个方式不会造成重复投入,投入成本相比也会低很多,做好权限管控的话,高敏感数据还是可以向外共享的。但该方案会导致应用系统改造量大,数据生成时需要判断,授权时需要单独处理,使用时需要进行数据加密或数据脱敏处理,这些改动的工作会很大,甚至会改动顶层设计;
另一方面,高敏感数据与普通敏感数据一样,有很多使用场景,例如:数据更新、删除、分析、校验、查询等,这些场景都会接触到高敏感数据,采用这种方案会影响数据的便捷使用;
还有就是由于逻辑复杂,会造成明显的性能损耗。敏感数据的每次使用都需要进行判断,看是普通数据、普通敏感数据
、还是高敏感数据,判断后还需要调用相应的安全接口对数据进行处理,当数据访问峰值出现时,可能会造成宕机;
另外,为保证安全,降低泄露风险,需要对高敏感数据进行数据加密和数据动态脱敏处理,这样更加重了性能的损耗和数据使用的便捷性。
方案三:对高敏感数据进行匿名化处理,匿名处理后的数据不影响使用,同时也很好的对高敏感数据进行保护,为了保证匿名后的数据在需要时可以再逆向回原始数据,可以将对应关系进行保留。
还有就是这样做会影响数据价值发挥,匿名化后的数据可以很好的防止泄露,但也阻碍了数据的应用,一些有针对性的服务功能将很难实现,如果每次都进行逆向处理,频繁的对数据进行逆向处理,还是会增加泄露的概率。
以上三种方案都是从如何管控入手,虽然存在一些弊端,但还是可以起到很大作用的。我们不妨换个思路,将高敏感数据隐藏,让使用者不知道高敏感数据的存在,顺着这个思路,我设计了一下方案:
首先,重定向数据库,让应用系统不直接访问数据库,需要先访问协议解析工具,协议解析工具对访问协议进行解析,得出“谁想访问哪些数据,要做什么”。然后,将协议解析出来的结果与高敏感数据特征进行比对,确认该用户是否可以访问,若不可以访问,则通过改写返回结果的协议将高敏感数据剔除;若可以访问,则不予处理,直接放行。
另外,在这个过程中,需要产生两张数据表,分别是高敏感数据特征表和有权限的用户表,这两张表对于安全管控至关重要,出于安全考虑,应专人专岗负责,且内部不要公开,知道的人越少,安全系数越高,管理员定期录入和更新表中的数据即可。
结合上述内容,加入产品化的思维,与原有的数据使用逻辑结构进行对比
如上图所示,采用这种方式可以做到应用零改造,对原始数据没有造成破坏,投入成本也相对较低,虽然对访问的性能还是造成了一定的损耗,但防护效果还是很明显的。
无感知管控中最核心的奥义是让使用者不知道高敏感数据的存在,如若数据能“隐身”,将直接解决无感知管控的核心问题。下面我们以数据查询为例,看下改造后的流程如何让数据隐身:
整个流程的推演首先要有一个前提,需要将应用系统中配置的数据库IP改成协议解析工具的IP,协议解析工具变成了数据库的前置代理,协议解析工具需要配置目标数据库的IP。然后就是具体的处理过程,大致可分为三个阶段:
1) 用户可以通过web端或移动端通过应用系统提供的操作界面申请查询数据,用户可以是数据管理者、数据运维工程师、客服人员等;
2) 应用系统接收到请求后,先进行用户身份认证,若符合规则则应用系统生成SQL语句,再将用户信息和SQL语句等信息组成数据库访问协议,并发送到协议解析工具;
3) 目标数据库接收到访问协议后,进行处理,此步的处理由数据库本身完成,处理完成后将结果返回;
4) 数据库访问协议解析工具获取到返回协议后(这里指的是带有数据库返回结果的返回协议),开始解析,首先对协议中的内容进行可读拆分,即拆分成“key-value”的形式,再对这些信息进行检索,获取到用户信息(用户信息一般是用户的唯一性标识,例如:User ID)和结果集;
如果结果集中涉及到了高敏感数据,则需要进行权限判断,将用户的User ID在高敏感数据特征库中的用户权限表中进行遍历查询,如果未查询到了该用户的User ID,或者查询到了但发现没有查询的权限,则需要对该结果集中的高敏感数据进行剔除,将特征库中标识出来的高敏感数据剔除掉,然后将改写后的结果集编写成报文,返回给应用;
5) 应用系统接收到结果集,进行展现处理;
6) 用户在web端或移动端通过应用系统提供的操作界面看到了想要查询的数据,本次数据查询操作结束;
效果展示:
通过处理,没有高敏感数据访问权限的用户是查询不到的,甚至不知道高敏感数据的存在。另外,由于这种方式没有对应用系统和数据库进行改造,对于开发人员、运维人员和数据库管理员这类数据权限较高的角色,是不知道已经做过安全防护的,转移了其对高敏感数据的注意力,从根本上降低了数据泄露的风险。
纵观产业发展,数据已成为国家和各行各业的战略性资源,随着《网安法》、《数安法》、《个人信息保护法》等相关法律法规的不断颁布与实施,可见国家对数据安全的重视是空前的。数据可以让我们更好地受生活,但不当的使用也会给我们带来巨大的麻烦,因此,我们需要不断的进行数据安全建设的投入。
安全无绝对,数据安全管控其实是让数据能够“遵规守序”。对于高敏感数据的安全管控方案的选择和设计,是没有终点的,随着安全技术的不断演进,新技术的不断创新,防护方法也会不断变化,相信不久后,会有更优的高敏感数据管控方案被设计出来。[云鼎实验室 | 嘶吼网]
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