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不知道你們有沒有這種感覺，一堆騷擾、推銷電話時常扎堆打過來，清淨一段時間後，又開始如被鞭屍般撈起來繼續被「騷擾」。
讓人有種恍如隔世的感覺：我的信息到底是在哪個環節洩露的？
住過萬豪酒店的朋友們應該能體會雷鋒網編輯的這種想法，2018 年 3.83 億預訂喜達屋酒店客戶的詳細個人信息遭到洩露。今年 7 月，這家公司被英國罰款 1.24 億美元。
畢竟 1.24 億美元的罰款也不會被平分給這些被洩露信息的受害者，說來也沒什麼可高興的。它只發出了一個嚴重警告的信號：出來混，洩露信息，是要挨罰的。
聽起來有點嚴重，前陣子，中國一些涉及非法爬蟲業務的所謂「大數據風控」企業日子不好過，被抓的傳聞四起，這兩天的一個消息是，江蘇淮安警方依法打擊了 7 家涉嫌侵犯公民個人信息犯罪的公司，涉嫌非法緩存公民個人信息 1 億多條，其中，拉卡拉支付旗下的考拉徵信涉嫌非法提供身份證返照查詢 9800 多萬次，獲利 3800 萬元。
因此，考拉徵信服務有限公司及北京黑格公司的法定代表人、董事長、銷售、技術等 20 餘名涉案人員被警方一起帶走了。
看上去，這些「主動」把個人信息拿來賺錢的企業果然沒有好下場。但對「被動挨打」也要認，被人盯上數據的企業就只能渾渾噩噩過日子了嗎？
並不是。按照一個樸素的道理，如果一個人抱著金銀珠寶上街，起碼也要配備一兩個保鏢，如果是拍賣公司運貨，可能配上的是一個安保公司全方位的服務。
當然，還有一些本來就有錢有勢的「大富豪」，可能直接出手成立一家專為自己服務的安保公司。
這種樸素的理念映射到現代企業保護自己的各類數據或者資料庫，也很好理解：有錢有人的大公司自己有安全部門、安全人員，甚至自己研發了保護工具，一般企業還是購買專業方案，也就是購買「安保公司的服務」。
由於對數據的保護實在迫在眉睫，一家專業數據「安保公司」美創甚至將之前主打的「資料庫安全」增長到「數據安全」，他們做出這個決定是在兩年前。
為什麼會有這種變化？保護數據的思路應該是什麼樣？雷鋒網與美創公司的 CTO 周杰聊了聊。
口述：周杰 | 整理：李勤
我所指的數據安全是指要防止數據被惡意洩漏，或者是被惡意拖庫、撞庫、弄壞、被加密等。資料庫防火牆、資料庫審計、防水壩、加解密、防勒索、業務安全審計、脫敏等肯定是我們的主流產品，當然，災備也不可能丟掉，任何系統都需要做災備，災備嚴格來講也屬於安全產品。現在線下遷移到線上，上雲的態勢很猛，異構的資料庫遷移產品很重要。
不過，有些公司對數據安全的理解就等同於只有資料庫災備，我理解的是，就算你只用災備產品，也不應局限在資料庫災備上，它應該是全業務的災備。
比如，一個企業可能除了主系統，還有很多微服務，應用系統宕機後，切換是很困難的，如果有100個微服務，備份順序如何？是否能實時備份？這是很複雜的情況。
國內很多數據安全廠商是從傳統安全廠商轉型而來，他們的防護理念是從外到內的，他們從黑客的角度出發想問題，並沒有明確的保護對象，是在梳理攻擊者的攻擊路徑，保護程度可能比較淺，從 IP 到埠就完了。沒有實時阻斷，可能只有旁路阻斷，實際上旁路阻斷是偽命題，它不可能實現100%阻斷，流量一大，肯定無法阻斷危險操作。
我們的思路是從內而外出發，有明確的保護對象，也就是數據。
我們首先會定義「有什麼東西」，梳理核心資產，從保護對象出發，可以精確了解攻擊方式，從而縮小攻擊面。比如，對一個資料庫的破壞有哪些形式？用勒索病毒加密、物理拷貝、 通過 SQL 語句刪除數據或竊取數據等。
除了縮小攻擊面，還要儘量隱藏攻擊面。
比如，MySQL 的默認連接埠是3306，如果把 MySQL 的 3306 埠變成了 3308，就可以在黑客撒網式批量掃描過程中增加一些免疫的效果，雖然只是一點點，但它是有作用的。如果我們的敏感資產不會被發現，自然受攻擊的可能性大大減小。
我們還可以在 3306 的埠上放個陷阱，模擬 MySQL，把攻擊流量引入陷阱，用於來分析或定位黑客。
很多廠商的思路是，「漏報」比「誤報」好，如果當下對一個「威脅」不能確定，會先放過，等問題上報、分析、檢測這一套漫長的運營流程下來後，事情就可能已經發生了，傷害已經造成，要有什麼效果也只能等到下一次。
面對核心資產，不能放過任何一個危險操作。美創的理念還是實時阻斷，採取動態的策略，知白守黑。好人是可被窮盡的，壞人是不可被窮盡的。
比如，做 PDF 防篡改，能夠編輯 PDF 的軟體有多少？95% 的企業用的都是同一種，我們只要做出一個畫像，確定了關鍵指標，別人想偽造這個軟體也很難，只有具有合法身份的訪問才被允許。
安全要上馬，對用戶來說，也不是一件容易的事情。
我們在和用戶交流中，常常發現他們有這樣的疑慮：上了安全系統是否會影響業務系統？業務系統可能在 99% 的時間保持工作狀態，安全系統可能是在 1% 的時間裡抵禦攻擊，所有的安全系統都是為了保障業務的正常進行，不能上了一套系統把業務搞癱了。
所以，我們研究數據安全防護必須儘量取得平衡。
首先，安全策略要儘可能動態化，減少對用戶正常工作的打擾。引入自學習，讓策略更加聰明。
其次，當安全系統真出現異常的時候，讓安全系統從串行變成旁路，保證業務系統正常運行，讓業務系統先好好幹活，稍微閒餘時再抓包分析。
我們始終認為，安全應該是一個防護鏈，而不是某個點。
在數位化轉型的大背景下，數據一直在流動，也就導致了數據所處的位置是不同的。根據數據所處位置的不同，可以把數據分為三類：在數據中心、在流動路上、在終端上。
對不同位置上的數據，保護策略不一樣。
對於在數據中心的數據，因為對「雲廠商」天然的不信任，對數據進行加密災備是必須的。數據中心的數據本來就是供人訪問的，要進行數據交換，因此在校驗身份上沒那麼簡單，進行多因子身份認證是必須的，對這一點，各家都有自己的方案。
我們的思路是，除了驗證最基本的帳號和密碼，還要驗證訪問者的作業系統，用何種應用程式連接，如果說我們只是解析協議，得到的信息是有限的，因此我們可能需要在訪問者的終端上安裝一個代理，報告進程的哈希值或者籤名，從源頭上控制訪問端，排除惡意軟體的連接。
確認身份後，還需要分析上下文的語境，弄清楚為什麼這個訪問者需要訪問，為什麼是這個時間段，在這個地址發起訪問。對於工作時間以及常用地址之外的訪問，我們會先判斷有風險。
總之，還是儘可能地描述訪問者的畫像，並在數據中心進行相應的防護。從不信任，永遠驗證。
審計也是很重要的一環，把所有的操作都審計下來，有助於事後的分析，回溯。
因為數據是流動的，我們要對敏感數據進行脫敏，對脫敏之後數據進行全鏈路加密。
所謂脫敏，就是去掉敏感信息，保留原來數據一定特徵，即保持數據原有的可用性。也是說對數據進行脫敏過程中，得到的結果一定是這個數據還是可以用的，能保持原有的特徵，能讓數據共享方獲得的數據仍然可以用、可以處理、可以提取相應的特徵價值，從而獲得原有對數據的要求。
脫敏分為靜態脫敏和動態脫敏。
靜態脫敏往往是線下的、旁路的；動態脫敏往往是線上的、活的數據。
靜態脫敏一般用在非生產環境，把數據批量離線做脫敏，把生產環境裡結構化數據、非結構化數據進行脫敏之後，加載到非生產環境使用。用於開發測試等。動態脫敏是實時脫敏，一般應用環境是生產環境，訪問敏感信息時再脫敏。根據場景、權限、角色不一樣，對同一個敏感信息時有可能進行統一的屏蔽，也可能不同的屏蔽，根據場景操作。
此外，大家都在提數據水印，就是防止在數據的流轉中洩密而找不到流失源頭。
我們一直想實現的是一種透明水印，使用者看不到，但一旦洩密，可以通過水印逮到洩露者，這種靈感來源於「藏頭詩」：如果我發給你10000 行記錄，在第一行某個地方寫一個字，在其他行寫一個字，用戶對此是無感知的。
數據安全技術還會有這些趨勢：
第一，隱私計算，我們經常有一些數據需要流動和外發，不可能把所有的數據進行脫敏，有些數據的脫敏程度不高的話，復原也不是難事。
數據隱私的保護手段，主要分為可信硬體和密碼學兩個流派。硬體方面主要是可信執行環境（Trusted Execution Environment,TEE），而密碼學方面有同態加密（Homomorphic Encryption），安全多方計算（Multi-party Computation）和零知識證明（Zero-knowledge Proof, ZKP）。
TEE 可能會是個方向，但是 TEE 這條路大家也是剛開始走。基於硬體的方案也有問題，比如升級困難。當MPC，同態加密等有重大突破的時候，TEE 會退休。
第二，就是雲化和大數據化，我們在這裡也要做很多東西，未來的數據安全在雲端。
第三，自適應安全架構。以一些安全策略為例，如果安全策略定得太寬鬆，沒什麼用，定得太細緻則會干擾正常業務，所以我們要讓策略根據情況調整。
第四，資料庫加解密也是方向之一，資料庫加解密一直是個業界難點。國內很多企事業單位用的加密算法是國外算法，在過保上可能會遇到一些問題，現在有國密算法，在安全可控的大背景下，資料庫加解密支持國密算法大有可為，但國產替代會是一個比較長期的過程。
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