京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
三步走提高数据库安全防护
数据库,作为一种数据的结合体,由于它的结构性和系统性,必将成为未来企业甚至是国家最常使用的数据集合存在形式,对于它的防护,我们必须一步一个脚印,做到缜密而又细致的防护才能避免这个数据堡垒从内部崩塌。同时对于那些敏感的数据,采用具有本源防护效果的加密软件无疑是最佳的选择!信息时代,我们的身边充斥各种数据。在信息处理终端和传输、交流的互联网上,数据更是当之无愧的主角。在数据中,有一种综合体,它是数据的堡垒,同时也是个人、企业甚至是国家最依赖的数据综合体——数据库。数据库的形成让人们调用数据,处理数据、分类数据变得更容易。而数据库的重要性也使得它的防护变得异常重要。
数据泄漏的安全问题正迅速增长
据统计,发生在2012年的数据泄露事件达到了前所未有的高度,共计1428起。然而,就在三年之前,此类事件只有727起。
很显然,与以往任何时候相比,各类机构如今更容易遭遇大规模数据泄露的侵袭。原因何在?越来越多的数据以在线形式出现在越来越多的地方,从而更加容易被访问。黑客们在获取数据方面变得更加成熟与有效。与此同时,网络变得更加复杂也更加容易被渗透。为了保护数据,各个机构需要掌握更多安全知识并付出更多努力。
意图染指数据库的犯罪份子正蠢蠢欲动
对于网络犯罪分子来说,数据库(包括结构化数据)是他们梦寐以求的猎物。对于心怀不轨的人们来说,安全性不足的数据库能够让他们梦想成真。然而,遭遇数据泄露的机构面对的却是一场成本高昂的可怕的噩梦。在保护重要数据方面,很多机构并不完全了解自己掌握哪些数据、如何储存、数据动向及其使用者的情况。最近一份数据泄露调查报告显示,92% 以上记录在案的数据泄露事件都与数据库有关。
数据库本身的性能问题导致了安全防护优先级的“不被重视”
将数据库安全搁置在优先名单最下方的合理原因有很多。数据库的可用性要求非常高,因此补丁周期很长而且对于传统的 DBA (数据库管理) 安全软件不甚友好。理想的安全解决方案需要有效保护结构化数据并且不能对数据功能与可用性造成明显的影响。
而一个几乎普遍存在的问题就是:人们未能了解机密信息并对其进行合理的分类从而有效预防各类数据损失。很多 DLP(数据丢失防护)解决方案能够处理数据库中储存的结构数据格式,例如社会保险或银行账户号码。然而,健康记录或病例这样的自定义数据格式怎么办?诸如电邮、文本、PDF
与图形等非结构性敏感数据的快速增长更是造成了严峻的挑战。2011 IDC
研究表明,非结构化数据的增速超过了结构化数据并且将在未来十年内占到所有数据的 90%。此类数据在企业内部流转并且经过多种设备进行储存与访问。
数据库的监管力度问题也是一大隐患
有时候,人们很难确定敏感数据是否遭遇了危险或者流转到了何地。机密数据的拷贝份量往往超过组织所知晓的数字。数据库经常被拷贝后用于测试与研发并且添加或升级新代码。
这些数据库在哪里?它们是否打上了补丁或者经过了升级?漫不经心的安全操作可能使得人们无法有效追查此类情况。了解数据库弱点的网络犯罪分子能够利用这些恶意数据库发起网络攻击。
“任谁可以访问数据库”成了数据安全问题的症结之一
另外一个被人们忽视的数据安全问题就是数据访问——什么人可以访问数据,他们如何使用数据。如今,重要数据可供员工与“值得信任”的他人使用:合约商、供应商与合作伙伴。大家都希望可以随时在任何地方访问数据。通常,DBA (数据库管理员)为用户提供授权,而后者就能够接触到工作所需以外的更多信息。更为理想的数据安全需要采用“最少权限”原则——也就是根据角色或工作职能需要来授予权限。
专家支招 三步走提高数据库安全防护
【发现】对于 DLP(数据丢失防护)来说,首先,数据发现至关重要。这其中包括确定文件所有人以及他们掌握文件的原因和使用方法。确认文件使用者以及文件是否得到保护的最佳方法就是扫描服务器、数据库、硬盘与网络设备。这样便可以知道数据在网络中的生成、储存、访问、更改与传送的方法,进而探测、识别、分析与了解静态数据与动态数据的情况。
【分级】其次,必须通过政策与控制找到储存在资料库中的静态数据并且对其进行分级与保护。高级数据库探查软件能够搜索整个网络从而找到数据生产情况与恶意数据库并扫描资料库。人们应该定期进行网络扫描,从而查找那些违反政策规定的行为并且发送警报以立刻进行纠正。能够对数据进行索引与分级的解决方案使得人们可以更加轻松地去询问与了解敏感数据及其使用情况、所有者、储存地与扩增情况。此外,数据库中的数据应该得到加密与备份。
【防护】我们还需要明白那些在网络中流转的动态数据也是有效数据探查的重要内容。捕捉技术能够收集与记录数周、甚至数月的网络流量。它们分析数据类型从而确定标准数据与专有数据,然后制定有效的政策以防止和控制数据内容流传到网络之外。如果想要防止内部人士恶意破坏网络,那么就必须要对数据进行加密。当设备损失或失窃时,还要防止他人进行未授权访问。
对于数据库或者数据本身来说,各种防护策略最好的选择就是加密。因为加密的特殊性,数据即使由于种种原因泄漏,加密防护依然存在,真实内容也不会暴露,可以说是一种彻底、长久的防护之法。在现今多样的安全环境和防护需求的背景下,使用国际先进的多模加密技术无疑是最好的选择。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16