专栏名称: 商业智能研究

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一文讲清数据全生命周期安全建设！

商业智能研究 · 公众号 · · 2025-02-19 18:00

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来源：数据学堂

全文共5550字，建议阅读14分钟

正文开始前，给大家推荐一个《 让数据成为生产力6.0 》，本资料收录了帆软标杆用户在企业决策、流程优化、产品创新、市场拓展等方面的最新应用实践，更揭示了数据生产力对于提升企业核心竞争力的重大意义。

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基础概念

数据生命周期管理包括为 数据的获取、迁移、保留、过期和处置实施策略和过程 。

数据安全治理 ：Gartner认为数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案，而是从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条

数据合规 ：立足于法律法规、监管条例规定等相关要求，企业制定内部数据安全规章制度与流程，并在生产经营过程中遵照执行

数据转让 ：将数据控制权由一个控制者向另一个控制者转移的过程。

数据共享 ：数据控制者向其他控制者提供数据，且双方分别对数据拥有独立控制权的过程。

数据交易 ：数据供方和需方之间以数据商品作为交易对象，进行的以货币或货币等价物交换数据商品的行为，包括以大数据或其衍生品作为数据商品的数据交易，也包括以传统数据或其衍生品作为商品的数据交易。

数据发布 ：在对外部组织进行数据发布的过程中,通过对发布数据的格式,适用范围、发布者与使用者权利和义务执行的必要控制,以实现数据发布过程中数据的安全可控与合规。

DSMM架构下，特定的数据所经历的生命周期由实际的业务所决定，可为完整的6个阶段或是其中的几个阶段。

典型数据安全场景数据安全风险点

数据安全风险点是依据上述安全环境场景得出，风险点的顺序按照项目实施的顺序进行介绍，客户不懂安全，但是懂业务，懂逻辑。把复杂的技术问题，转变为简单的类比问题。

风险1：资产信息更新能力有待提高，核心数据识别能力有待增强

（1）动态更新不足

现状：数据资产管理系统无法实时更新， 导致对新增加或变更的资产缺乏及时的了解。 这种滞后的信息处理会影响企业对资产现状的掌握，进而影响决策的准确性。由于缺乏最新的数据，风险评估和控制也变得困难，可能导致潜在威胁未被及时发现和处理。

结果：某些新增设备或软件带来的安全漏洞未能及时识别和补救，增 加了网络攻击的风险。

（2）数据识别不精确

现状： 企业对其重要核心数据的识别不够准确 ，导致保护措施不到位。这种不精确的识别会导致关键数据的保护存在漏洞，进而增加数据泄露的风险。

结果：企业未能准确识别和分类其敏感数据，如客户信息、财务数据或知识产权，那么 在数据保护策略和技术措施的制定和实施上会出现盲点 。

风险2：数据审计覆盖度不足，处理能力不足以覆盖业务需求

（1）审计覆盖度不足

现状： 数据库审计的范围不够广泛 ，未涵盖所有重要数据库，导致关键操作和异常行为未被检测到，如数据的增删改查、权限变更等关键活动，可能不在审计的监控范围内。

结果：某个未被审计覆盖的数据库发生了数据泄露或未经授权的访问，无法迅速识别和响应， 增加了数据损失和安全风险 。

（2）处理性能不足【未应付而应付】

现状：审计系统处理性能低下，面对大量数据时容易出现漏管漏审情况，无法及时响应和处理安全事件。随着企业数据量的增长，审计系统需要处理和分析的日志和操作记录也随之增加。如果审计系统的处理能力不足， 可能导致在高峰时期或面对海量数据时无法及时处理，出现漏审的情况。

结果：当大量用户同时访问数据库或进行大规模数据迁移时，审计系统可能无法跟上，导致部分关键操作未被记录或分析。无法全面了解其数据库的活动情况，难以及时发现和应对安全事件。处理性能不足还会导致审计系统的响应速度变慢， 影响企业对安全事件的快速响应和处理能力，从而增加了安全风险。

风险3：API接口未统一安全管理，存在数据泄露风险

（1） 认证和授权不足 ：只依赖简单的API密钥进行身份验证，这种方式容易被攻击者获取和利用。

（2） 数据加密不足 ：在数据传输过程中，如果缺乏充分的加密措施，数据可能在传输过程中被截获和篡改。

（3） 输入验证不严格 ：缺乏严格的输入验证机制可能导致API接口容易受到注入攻击（如SQL注入、XSS等）。

（4） 过度暴露信息 ：有些API接口可能会返回过多的详细信息，包括错误消息、系统配置等，这些信息可能被攻击者利用来发起进一步的攻击。

（5） 速率限制和DDoS防护不足 ：如果API接口没有实施速率限制和DDoS防护措施，攻击者可能通过大量请求耗尽系统资源，导致服务不可用。

风险4：堡垒机访问绕行能力偏弱，堡垒机无法替代数据审计

（1）绕行监控较弱

现状：堡垒机的绕行监控能力较弱，某些用户能够绕过堡垒机直接访问关键系统和数据，从而增加了安全风险。 这种情况使得企业难以全面追踪和记录所有访问活动，留下安全隐患。

结果：未经监控的访问行为可能会 导致敏感数据的泄露或被恶意篡改 ，而企业却无法及时发现和响应。

（2）审计功能滥用

现状：企业将堡垒机作为主要的数据审计工具，忽视了其实际职责是访问控制和安全管理。虽然堡垒机具备一定的审计功能，但其设计初衷并不是用于全面的数据审计。 这种滥用可能导致审计覆盖不全，未能全面记录和分析所有数据操作，从而影响审计的有效性。

结果：堡垒机的审计功能可能无法细致地记录数据库内部的复杂操作， 导致潜在的违规行为或异常活动未被及时检测到。

风险5：运维人员成为新的风险点，容易绕过现在全部防护手段

（1）权限过高

现状：运维人员拥有过高的系统权限，缺乏有效的权限分离和最小权限原则，增加了内部数据泄露的风险。 过高的权限意味着运维人员可以访问和操作系统中的所有资源和数据，这不仅增加了意外操作和人为错误的风险，也为恶意行为提供了便利 。

结果：某些关键系统或敏感数据原本应该仅限于特定用户或角色访问，但由于缺乏细粒度的权限控制，运维人员可以轻松获取这些信息。没有严格的权限管理和分离机制，任何内部用户如果被攻击者利用或自身动机不纯， 都可能造成严重的数据泄露和破坏。

（2）明文数据访问

现状：运维人员可以直接访问和查看明文数据，未对敏感数据进行有效的保护，增加了数据泄露的可能性。直接访问明文数据意味着运维人员可以看到完整的、未加密的敏感信息，如客户个人信息、财务数据、知识产权等。 这种访问方式不仅暴露了数据在内部被窃取的风险，也使得数据在传输和存储过程中更容易被外部攻击者截获和利用。

结果：在进行数据库维护或系统调试时，如果运维人员能够直接查看和导出明文数据，一旦其账户被攻破， 攻击者即可获取这些敏感信息 。

风险6：应用层攻击检测能力偏弱、偏少，数据接入授权不可控

（1）未实现数据层攻击检测

现状：企业未能在数据层实现有效的攻击检测，这使得针对数据的恶意行为可能在未经发现的情况下发生。数据层攻击包括SQL注入、数据库提权、数据篡改和数据泄露等。由于缺乏数据层的攻击检测机制，这些攻击可能绕过传统的网络层和应用层防护， 直接威胁到核心数据的安全 。

结果：攻击者可以利用SQL注入漏洞执行恶意查询，从数据库中获取敏感信息或修改数据。没有数据层的检测机制，企业无法实时监控和响应这些攻击，导致攻击可能在长时间内未被察觉， 从而造成严重的数据泄露和业务损失 。

（2）未实现接入许可控制

现状：企业未能在数据层实现严格的接入许可控制，导致未经授权的访问行为可能绕过传统的访问控制措施，直接访问敏感数据。接入许可控制是确保只有经过授权的用户和应用才能访问特定数据资源的重要手段。 缺乏这种控制可能导致内部人员或外部攻击者通过未授权的途径获取数据。

结果：某些内部应用或第三方服务可能被赋予了过高的权限，能够访问不应有的数据集。 这不仅增加了数据被滥用和泄露的风险，也可能违反数据保护法规和合规性要求。

风险7：核心数据未加密存储，数据销毁合规手段缺失

（1）未加密存储

现状：重要和核心数据未进行加密存储，增加了数据被非法访问和泄露的风险。在当今的数据驱动环境中，企业存储了大量的敏感信息，如客户数据、财务记录、知识产权等。 如果这些数据以明文形式存储，一旦存储介质被盗、黑客入侵或内部人员恶意操作，攻击者可以轻松获取并滥用这些数据 。

结果：企业服务器被攻破，攻击者能够直接访问未加密的数据库文件， 导致大规模的数据泄露。

（2）数据销毁缺失

现状：缺乏有效的数据销毁手段，无法确保数据在生命周期结束时被安全销毁，增加了数据被恢复和滥用的风险。数据生命周期包括创建、存储、使用、归档和销毁等多个阶段。 在数据生命周期的最后阶段，如果没有适当的销毁措施，数据可能被意外或故意恢复和利用。

结果：企业淘汰或更换存储设备时，如果未能彻底销毁存储在设备上的数据，这些数据可能被新设备的用户或攻击者恢复， 造成敏感信息泄露 。

风险8：开发环境静态脱敏手段缺失，数据使用线上业务数据测试

（1）脱敏不足

现状：静态脱敏措施覆盖面不广，无法确保所有敏感数据在开发和测试环境中被脱敏处理。静态数据脱敏是一种对静态数据进行匿名化和混淆处理的方法，通常用于将生产环境中的敏感数据转化为在开发和测试环境中使用的非敏感数据。然而，企 业可能只对部分数据进行了脱敏处理，或者使用了不够严格的脱敏技术，导致仍有一部分敏感数据暴露在开发和测试环境中。

结果：客户个人信息、财务数据或医疗记录等 敏感信息在脱敏过程中可能被遗漏或处理不充分，使得这些数据仍然可被识别和滥用。

（2）真实数据使用

现状：在开发和测试环境中仍使用真实业务数据，增加了数据泄露和滥用的风险。使用真实数据进行开发和测试虽然可以提高测试的真实性和有效性，但也带来了严重的安全隐患。开发和测试环境通常没有生产环境那样严格的安全控制措施， 开发人员和测试人员可能拥有过高的访问权限，这增加了数据被泄露、篡改和滥用的风险 。

结果：在进行软件调试或性能测试时，开发人员可能无意中暴露客户的个人信息或交易数据， 导致敏感数据外泄 。此外，开发和测试环境中的数据备份和日志记录也可能成为泄露的途径。

风险9：数据共享机制失控，数据溯源手段失效

（1）溯源能力不足

现状：数据共享过程中缺乏有效的溯源机制，无法追踪数据的来源和使用情况。数据溯源能力是指企业能够跟踪和记录数据从产生到使用的全过程，包括数据的创建、修改、传输和删除等环节。在数据共享过程中，没有有效的溯源机制， 企业将无法了解数据的来源、流转路径以及最终用途。

结果：某部门共享的数据被另一部门或外部合作方滥用，但由于缺乏详细的溯源记录， 企业无法追踪到问题的根源 。

（2）第三方安全

现状：对第三方平台的安全要求落实不到位，增加了数据在共享过程中的风险。随着企业业务的扩展，越来越多的数据共享和合作需要通过第三方平台进行。然而，如果对第三方平台的安全要求和审查不够严格， 可能会导致数据在传输和存储过程中面临更高的泄露和篡改风险。

结果：企业可能会与外包服务商、供应链伙伴或云服务提供商共享敏感数据，但如果这些第三方平台的安全措施不够健全， 攻击者可能通过这些平台窃取或篡改数据 。此外，第三方平台的内部人员也可能存在 数据滥用的风险 。

风险10：数据出境监控手段不全，未进行有效监管

（1）审批和备案不足

现状：数据出境的审批和备案流程不完善，缺乏透明和严格的管理，导致数据跨境传输的合规性问题。数据跨境传输涉及将敏感数据从一个国家传输到另一个国家，可能 面临目的国的数据保护法规和监管要求 。

结果：要求在数据出境前进行特定形式的审批或备案，或者要求数据在跨境传输过程中进行加密和安全保护。缺乏有效的审批和备案流程， 企业可能会因未能满足目的国家的要求而面临法律责任和经济损失。

（2）数据出境监管缺失

现状：未对数据出境进行有效监管，无法确保跨境数据传输的安全性和合规性。数据出境涉及敏感信息离开本国境内，如果企业未能有效监管和控制这一过程， 可能导致数据在跨境传输过程中被窃取、篡改或非法使用。