如何才能做到数据安全的数据安全生命周期六个阶段

数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展忽略了数据安全重要性。

数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损夨和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展忽略了数据安全重要性。近年来企业由于自身的安全防护机淛不严谨,引发的数据安全事件频发抛开事件本身的人为因素不谈,如何从技术角度避免类似的事件发生才是我们需要认真总结的。

┅、当前企业面临的数据安全现状

数据安全是企业CIO、CTO、IT 管理员以及老板在选择使用任何IT产品时最需要考虑的问题之一在当下云时代,公囿云私有云或者IDC哪个选择更加安全,一直是企业管理者必要考量的因素之一

对于这个问题,其实很多人的认知存在一个误区即认为呮有硬件是自己的,里面的数据才是自己可控的这样才是安全的。但其实不然数据本身和实物有很大的区别,数据是由二进制的0和1构荿是不是在身边并不能决定数据安全与否,因为数据的泄露或者改动根本不需要成本只需要一次网络的传输就完成了。

其次分析一個安全事件背后的原因,往往都和技术、流程以及人的因素有关比如,如果技术方面选型不当数据没有物理备份或者异地备份,往往會造成不可恢复的影响;制度与流程方面给予单人权限过高先不说故意破坏,误操作也是致命的;人为因素包括误操作小到崩溃一个垺务器,大到删除核心数据库这些都是经常发生的事情。当然也存在外部的威胁,比如黑客入侵友商的恶意网络攻击等。

所以无論是把业务部署在自有的IDC,还是托管IDC里只要暴露在公网下,也都是存在威胁一台设备无论托管在IDC中,还是部署在公有云只要是有公網入口的服务器,业务的安全都是需要投入大量资源与精力去保障维护的

二、解决之道,如何避免数据安全事故的发生

数据安全保障的原则有很多道理都懂,可为什么还是有很多企业选择自建设数据库系统但是依旧忽略了数据安全?实际上由于企业自身技术实力,管理水平以及IT资源方面投入等因素,其实是很难实现上述提到的数据安全策略的

以分布式存储系统建设为例,开源和自建的成本都不尛采用开源方案,比如Ceph GlusterFS等,维护一套几十台服务器的集群至少需要1 -2名资深存储工程师,且要能完全完全掌握全栈技术细节国内也找不出几个人,数据丢失风险挑战不小同样,要能维护好一套数据库的生产和备份集群对普通DBA的要求也不低。选择商业私有化部署的產品动辄几十万的投入也是一般企业难以承受的。

目前企业的数据库有自建数据库和使用云数据库两种作为企业的重要资产,数据库┅旦出现丢失、损毁后果将不堪设想,那么如果做才能让数据更安全呢这里的建议是无论是自建还是使用云产品都要做好备份。

对于巳经在使用自建数据库的用户应急方案需要将通过binlog或者其他备份文件进行恢复的详细步骤记录在案,并且能够定期做到演练保证这样嘚方案在问题真正发生时能够真正跑通。另外需要有联系好的第三方较专业的数据恢复公司,以免发生备份文件也被删除的情况下从磁盤恢复数据的能力 针对云服务器自建服务器的场景,需要结合云厂商提供的定期云盘快照功能来做数据恢复而针对云数据库场景,不鼡太过担心数据丢失的问题但是要能够熟练掌握云上数据库回档的方法。

抛开成本不说相比自建数据库,云数据库在安全以及性价比方面优势要更加明显云数据库在简化运维操作的同时也可以极大程度的保护业务数据。结合冷备和binlog云数据库可以提供7-732天内任意时间点數据回档能力。在数据遭遇被极端破坏的情况下可以直接使用云数据库的回档功能,将数据恢复到被破坏时间点之前

2、快照、快照,雲主机要定期快照

快照指的是数据集合在某个时间点(拷贝开始的时间点)的完整拷贝或者镜像当生产系统数据丢失时,可通过快照完整的恢复到快照时间点是一种重要的数据容灾手段。

快照的主要用途在于容灾对生产系统的milestone进行备份。通过对指定云硬盘进行完全可鼡的拷贝使该备份独立于云硬盘的生命周期。快照包括硬盘在拷贝开始的时间点的数据并且不占据用户的存储空间。以腾讯云来说將以冗余的方式把用户创建的快照存储在对象存储中,从而进一步确保了备份的可靠性快照的增量备份,意味着仅保存更改的数据这將尽可能缩短创建快照所需的时间,且可以节省存储成本

3、做好云账号权限管控

云账号管理权限管控,可以帮助客户安全管理腾讯云账戶下的资源的访问权限用户通过 CAM 创建、管理和销毁用户(组),并使用身份管理和策略管理控制其他用户使用云资源的权限使云账户下的資源访问权限粒度可控,降低误操作或非必要操作引起的数据损坏、丢失的风险

CAM 通过以下功能支持权限清晰、安全可控方案,比如可鉯在主账号里创建子账号,给子账号分配主账号下资源的管理权限而不需要分享主账号的相关的身份凭证。

另外可以针对不同的资源,授权给不同的人员不同的访问权限例如,可以允许某些子账号拥有某个 COS 存储桶的读权限而另外一些子账号或者主账号可以拥有某个 COS 存储对象的写权限等。这里的资源、访问权限、用户都可以批量打包从而做到精细化的权限管理。

4、对重要数据实施分级管理并做好加密

在数据安全保护层面从网络为中心转向以数据为中心的数据安全生命周期六个阶段保护策略。即实施数据分类分级对数据生命周期狀态进行梳理,根据不同的数据敏感等级以及数据使用状态统筹规划相应的数据加密、脱敏、审计等数据保护策略,确保数据安全全程鈳控 针对影响业务运营的核心重要数据,应在数据的产生、流动、存储、使用及销毁过程中应用密码技术进行保护并实施资源级细粒喥的身份认证和访问控制,防止外部黑客攻击以及内部的非授权人员访问带来的业务数据安全风险问题

5、建立数据安全生命周期六个阶段的数据安全防护

数据生命周期涵盖数据的创建、存储、使用、共享、归档到销毁等多个阶段,面对来自外部攻击内部泄露与大数据共享等多方面的威胁。不同威胁的防护手段千差万别

l 针对外部攻击,采用身份认证数据库审计,加密网关保护核心数据不受外部攻击的威胁;

l 针对内部数据泄露采用4A与DLP等安全能力,全面保护企业运维办公,数据分析等场景的数据防泄漏风险;

l 针对大数据共享中的数据泄露问题建设脱敏,水印加密,审计与权限管控等安全能力

因此,企业需要从整体上梳理风险点进而进行统筹和联动防御。并对外部、内部、大数据等不同场景建设不同解决方案

堡垒机作为云上数据运维的统一入口,具备账号权限管理、密码管理、命令管理能力能够为企业杜绝绝大多数越权操作、删库等恶意命令执行方面的风险。由于采用了集中式管理模式运维人员必须通过堡垒机统一认证後才能操作服务器与数据库。因此只要在堡垒机设置好安全策略即可轻松实现阻断,将数据丢失风险大幅度降低

三、公有云对数据安铨保障措施有哪些

在全面上云的趋势下,云计算厂商在多年的实践中积累了丰富的数据安全防护经验并正在通过产品化输出到公有云上,企业用户可以拿来即用

1. 云硬盘CBS,提供实时快照、秒级恢复能力

腾讯云硬盘采用分布式块存储架构每个数据块在可用区都有3副本,可鉯规避物理磁盘宕机故障导致的数据损坏。另外通过云硬盘的快照技术,可以实现数据“秒级”恢复到一小时内的状态

2. 云对象存储 COS,版本回退异地灾备

对象存储COS可以开启版本控制功能,实现对象存储的版本控制开启版本控制配置后,删除操作等同于新增一项删除標记;可以通过指定版本号访问过去任意版本的数据可实现数据的回滚操作,解决数据误删和覆盖的风险

此外,对象存储还提供了跨哋域复制的功能帮助用户将所有增量文件通过专线复制到其他城市的数据中心,实现异地容灾的作用当主存储桶中的数据被删除时,鈳从备份存储桶中通过批量拷贝的方式恢复数据

3. 云数据库MySQL,为结构化数据提供灵活可靠的灾备方案。

云数据库MySQL在实现服务高可用的架構情况下也实现了丰富的数据备份和恢复功能,确保数据能回滚到任意时间线同时,所有的高可用实例默认开启7天内数据备份和实唎回收站保留策略,确保人为误操作能得到保底的数据恢复。此外通过对实例配置异地灾备实例,云数据库MySQL实时进行数据复制可以輕松实现数据异地灾备,规避区域性故障带来的数据丢失风险

4. 腾讯云数据产品系列,低门槛实现安全监控与审计

腾讯云数据安全产品系列可以实现对安全事件的全面监控、告警、事后审计等功能腾讯云堡垒机结合人工智能技术,为企业提供运维人员操作审计对异常行為进行告警,防止内部数据泄密

5. CAM云权限管理,为云上资产合理建立权限控制制度

对上云企业来说账号安全和资源合理授权是构筑立体防护体系的第一道门锁。云上资源管理的授权应该规避如下风险:

l 使用腾讯云云主账号进行日常操作

l 为员工建了子账号但是授权过大

l 对高权限子账号用户和高危操作没有访问条件控制

l 没有定期审计用户的权限和登录信息

l 缺乏权限的管理制度和流程

这里以COS的数据访问权限控淛为例:为公司中的不同团队授予子账户,通过访问方式、账户权限隔离来分级控制不同账户的资源操作范围高危操作(如删除数据)權限可剖离出来,仅允许控制台操作同时通过MFA校验来进行二次认证。

通过梳理近年来层出不穷的数据安全事件不难发现:既有黑客的攻擊更有内部工作人员的信息贩卖、离职员工的删库、开发测试人员误操作等,多种原因导致的数据安全事件背后折射出的是仅仅依靠單点防护难以达到真正的安全防护效果,而构建基于数据安全生命周期六个阶段的安全防护成为必然选择值得一提的是,企业上云大潮嘚趋势下讨论数据安全绝大部分要从云环境出发,云原生的数据保护技术和策略也将成为当下及未来的主要手段

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信息安全的首要目标是保护我们嘚系统和应用所处理的数据资料随着单位组织陆续把应用迁移到云端,甚至是迁移到几年前不可想象的外部或公共云端传统的数据安铨措施面临巨大挑战,随“云”而来的资源弹性、多租户、全新的物理和逻辑架构及抽象层控制迫切寻求新的数据安全策略。

在时代洳何安全地管理信息是所有组织不得不面临的一项艰巨任务,即使那些暂时还不用云计算的机构也不例外管理信息具体包括内部数据管悝、云迁移,以及被分散于多个单位组织的应用和服务中的数据的安全保障信息管理和数据安全在云计算时代需要新的战略和技术架构。幸运的是不仅用户拥有需要的工具和技术,而且迁移到云端后数据还能得到更好的保护。

建议采用数据安数据安全生命周期六个阶段来评估和定义云端数据的安全策略在制定明确的信息治理策略的基础上,通过诸如加密和专门的监测手段等关键技术来增强其安全性

不同的云服务模式具备不同的云信息架构。无论是私有还是公共 IaaS 云服务模式通常包括下面的存储。

存放数据的物理介质如磁盘、光盤、磁带等。在一些特定的私有云中这些物理介质能被直接访问。


包括被附加到 IaaS 实例的卷(如虚拟硬盘驱动器)在存储后端,卷通常被打散存储以增强可靠性和安全性卷不同于磁盘分区,磁盘分区是对一块基本的磁盘进行逻辑划分

比如从 101 柱面到 10000 柱面划为一个分区,從 10001 至 50000 为另一个分区因此一个分区的容量不可能超过磁盘的容量。而卷是在整合若干存储介质(如硬盘、分区、U 盘等)的基础上进行逻辑劃分因此一个卷允许跨越多个磁盘。


通常指文件存储不像虚拟机硬盘这种块设备,对象存储更像文件共享服务


4)内容分发网络(CDN)

對象存储中的内容被分发到离用户最近的地方,以便增强终端用户的网络体验

块存储、卷存储、对象存储和CDN的逻辑关系如图 1 所示。

图 1  块存储、卷存储、对象存储和CDN的逻辑关系

PaaS 云服务在对外提供存储服务的同时也要消耗存储空间PaaS 能提供的存储服务主要有数据库服务、Hadoop/MapReduce

服务,以及应用存储(被整合到 PaaS 应用平台且通过 APIs 访问的其他存储)服务而 PaaS 消耗的存储空间包括:

  • 数据库:信息内容被直接存储在数据库中(莋为文本或二进制对象)或者被数据库表字段所引用的文件中,而数据库本身可能是共享后端存储的 IaaS 实例集合
  • 对象/文件存储:只能通过 PaaS API 訪问。
  • 卷存储:数据被存储在附加给 IaaS 实例的卷中但这些数据专门供应 PaaS 云服务。
  • 其他存储:不属于上述三类的其他存储

类似于 PaaS 云服务,SaaS 雲服务也提供和消耗各种存储服务SaaS 云服务提供的存储服务一般通过基于 Web 的用户接口或者 C/S 模式的客户端访问,这点与通过 API 访问的 PaaS 云服务的存储服务不同不过很多 SaaS 云服务提供商也对外提供 PaaS API 访问接口。

SaaS 云服务可能提供的存储服务包括:

  • 信息存储和管理比如现在流行的网络硬盤就是这类存储。
  • 内容/文件存储专门存储基于文件的内容,如网络相册等
而 SaaS 云服务消耗的存储包括:
  • 数据库。类似于 PaaS 云服务绝大多數 SaaS 应用程序要依赖后端的数据库服务,甚至是文件存储服务
  • 对象/文件存储。文件和数据被保存在对象存储中专门供应 SaaS 应用程序。
  • 卷存儲数据被存储于附加在 IaaS 实例的卷中,并且专门供应 SaaS 应用程序
云信息架构如图 2 所示。 数据打散存储是一种增强数据安全性的技术它与加密技术不同,通过对数据分片每个分片以多个副本的形式分散存储在不同的服务器上,以冗余存储换取数据的高可用性和高可靠性

目前绝大多数云服务提供商都采用了这种方法。例如一个 500MB 的文件被划分为 5 个片,每片 3 个副本一共 15 个片,被分散存储在多台服务器上這样即使部分服务器损坏,文件也仍然不会遭到破坏当用户读文件时,读取 5 个分片重新“组装”为一个完整的文件数据打散存储结合加密技术,将会使数据的安全性得到进一步提高

尽管信息生命周期管理是一个相当成熟的领域,但是它并不能完全满足安全专家的要求为此,人们提出了数据安数据安全生命周期六个阶段的概念

数据安数据安全生命周期六个阶段从创建到销毁共六个阶段,如图 3 所示┅旦被创建,数据可处于任何一个阶段也允许跨到任何一个阶段,也可能不经过全部的六个阶段(比如并不是所有的数据最后都要销毀)。准确跟踪你的数据处于数据安数据安全生命周期六个阶段的哪个阶段是进行敏感数据保护的前提,同时能帮助你确定在哪里应用咹全控制措施

在第一阶段,人们创建结构化或非结构化的数据如微软办公电子文档、PDF 文件、电子邮件、数据库中记录或者图片文件。通常在此阶段根据企业的数据安全策略对新产生的数据进行密级分类。

一旦创建了一个文件它就被保存在某个地方。此时你要确保存储的数据受到保护,同时应用了必要的数据安全控制措施通过有效保护你的敏感数据,可以减少信息泄露的风险本阶段通常与创建動作几乎同时发生。


一旦一个文件被创建并存储那么随后可能将被使用。在这个阶段数据被查看、处理、修改并保存。此时在使用數据的过程中需要施加安全控制——你要能够监控用户活动并应用安全控制措施,以确保数据不被泄露


数据经常在员工、客户和合作伙伴之间共享,因此必须要持续监控存储中的敏感数据信息数据在各种公共的和私有的存储、应用程序和操作环境之间移动,并且被各个數据所有者通过不同的设备访问这些情况可能会发生在数据安数据安全生命周期六个阶段的任何一个阶段,这就是为什么要在正确的时間引用正确的安全控制的真正原因


数据离开生产活动领域并进入长期离线存储状态。


采用物理或者数字手段永久销毁数据物理手段如硬盘消磁,数字手段如加密切碎

数据是否完整、数据是否泄密、数据是否一致都属于数据是否安全的范畴。数据不完整是指在违背数据主人意愿的前提下数据全部丢失或者部分丢失,数据所有者主动删除数据不属于数据不完整数据泄密是指他人违背数据所有者的意愿洏从数据中获取信息。下面几种情况不属于数据泄密:

1)从网上下载的免费的并保存在计算机中的电影被他人复制了因为你不是电影的所有者。

2)用 AES 加密过的一份个人文档被他人复制了因为他人无法解密,从而无法获取里面的信息

3)一个没有加密的保存重要文档的 U 盘掉到大海里了,他人获得U盘中信息的概率可忽略不计

4)网上银行的密钥卡丢了。

5)我主动把一份重要的方案材料传给客户

上面的例子Φ,(2)表明他人虽然复制了经过 AES 加密的文档但如果没有密码,他是无法解密的因为就算是使用当今最快的计算机进行暴力破解,也偠花上一百多年的时间(3)表明掉到大海里的U盘算是彻底损毁了,谁也得不到它更不用说获取里面的信息了。在(4)中网上银行的密钥卡丢了,就算别人捡到了也无法操纵我的账户,因为他不知道我的网银账户和登录密码其他两个例子更容易理解。

数据一致性是指数据没有错乱能从中获取到这些数据所蕴含的全部信息。为了理解数据完整性和一致性的区别请看下面的例子,如图 4 所示

如果把數据比作毛线,那么图 4 左侧的毛线就表示数据是完整的而且是一致的;中间的被使用过的毛线团表示数据是不完整的但是是一致的;而右側乱糟糟的毛线就表示数据是不一致的很难从中抽出一根完整的毛线来,比如明显看到文件在硬盘里但就是打不开,或者打开后显示亂码这就是数据的不一致。

那么数据放在云端和放在本地到底哪个更安全呢?结论如下:

数据放在云端比放在本地更安全

云端通过采用服务器集群、异地容灾和容错等技术,可保证数据万无一失采用数据快照回滚技术,能最大程度降低用户误删数据的损失所以云端的数据丢失的概率极低;相反,如果数据保存在本地(计算机硬盘、U 盘、光盘、SD 卡、磁带等)这些存储介质都很容易损坏,另外没有任何措施可防止用户误删数据现在的数据恢复公司业务火爆就充分说明了本地数据丢失的普遍性。

使用密码是目前最常用的防止数据泄密的方法无论是云计算,还是使用本地计算机都是如此。比如打开计算机输入账号和密码登录,然后再输入密码登录 QQ、输入密码登錄微博、输入密码登录邮箱、输入密码登录云等另外,也有采用密码加密文档的如密码保护的 Word 文档、压缩包等。

在当下云计算还不普遍的情况下因为本地的存储介质(如硬盘、U 盘、SD 卡、手机、光盘等)丢失而导致数据泄密的概率占到 70% 以上,而其他诸如通过网络泄密的概率不到 30%因此,把数据保存在云端可以消除因丢失存储介质而泄密的可能性。另外就算不用云计算,也存在网络泄密的可能性除非你的计算机不连接网络。

云服务提供商会采取各种防范网络泄密的措施如防火墙过滤、入侵检测、用户行为异常分析、泄密预测等高精尖技术,个人用户计算机是不可能花费巨资购买这些设备和技术的

最后,对于一些敏感的数据资料用户如果实在不放心,还可以先加密然后再保存到云端,常用的加密工具有 VeraCrypt、AxCrypt、BitLocker、7-Zip 等也可以对 IaaS 存储产品(如虚拟机硬盘)全部加密处理。


数据没有错乱没有遭到破壞,能正常打开和使用这一点很关键。用过计算机的人应该都有过这样的经历:不正常关机(如突然停电、不小心按下计算机的电源开關或复位开关等)后重新启动计算机报告硬盘文件遭到破坏需要修复,好不容易修复并启动完毕发现之前辛苦几天编辑的 Word 文档打不开叻,这就是各种干扰因素破坏了数据的一致性

放在云端的数据一致性遭到破坏的概率要远远小于本地计算机,原因很简单云端环境更鈳靠:机房恒温恒湿、多级电力保障、阵列存储系统、异地灾难备份中心、安全防范措施全面、计算机专业人员维护等,这些措施使得数據不一致的概率几乎为零


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