数据泄露潜规则 你被“潜”了吗？

数据泄露事件那么多，归根究底的原因是？数据泄露也有潜规则！！

让我们来举几个近年来典型的数据泄露事件，你会发现，他们都有相似的规则特性。

JD员工涉嫌窃取50亿条用户数据

关键词：企业内鬼、数据内部权限、数据盗卖 

10亿用户信息泄露！雅虎被“黑”隐瞒三年 

关键词：越权访问、账号密码、数据加密 

外包商安全漏洞，致酒店2000万信息泄露 

关键词：个人隐私泄露、安全存储、外包服务数据权限 

美国医疗保险商被入侵，超8000万个人信息被盗

关键词：企业内鬼、数据内部权限、数据盗卖 

1千万以上互联网用户信息泄露是重大网络安全事件！

1亿以上互联网用户信息泄露就是特大网络安全事件！！

为进一步健全公共互联网网络安全突发事件应急机制，提升应对能力，根据《中华人民共和国网络安全法》《国家网络安全事件应急预案》等，工信部在2017年11月24日发布了《公共互联网网络安全突发事件应急预案》。根据社会影响范围和危害程度，公共互联网网络安全突发事件分为四级：特别重大事件、重大事件、较大事件、一般事件。

在预案中，数据泄露方面事件等级定义如下：

1、特别重大网络安全事件：1亿以上互联网用户信息泄露；

2、重大网络安全事件：1千万以上互联网用户信息泄露；

3、较大网络安全事件：1百万以上互联网用户信息泄露；

4、一般网络安全事件：10万以上互联网用户信息泄露。

数据泄露已成为互联网网络安全最为关键的问题之一，《公共互联网网络安全突发事件应急预案》的发布也表明了数据安全防护的重要性！

那么，究竟数据是如何泄露的？与运维管理、数据访问权限息息相关！

不妨再从上面几个典型数据泄露事件来分析一下，数据泄露的主要原因几乎涵盖在如下几个因素：

●绝大部分数据泄露由恶意或犯罪攻击导致，恶意攻击可能由黑客或内部犯罪分子（如账号入侵、提权访问、安全漏洞等）从运维端入侵引发；

●因员工或承包商有意或无意（人为错误）导致，指因个人粗心大意或有意导致数据泄露的个人（如安全意识薄弱、未采取有效的数据访问权限管理、身份认证管理、数据利用控制等措施）；

●涉及系统故障（包括IT和业务流程故障）；

问题来了，如何防范数据泄露？对于企业级用户来说，这就要从数据库谈起。数据库承载着企业的核心数据，服务于企业的核心交易业务和实时交互应用，有统计显示，绝大多数数据泄露源自数据库。

美创数据库防水坝是如何解决数据库中的数据泄露风险？请听下面分解：

一

 解决数据库接入安全风险

（1）禁止伪造的应用程序或数据库管理工具连接数据库，区分应用端及运维端；

（2）防止密码猜测、暴力破解等方式获取数据库管理员的账号密码；

（3）采用多维身份认证，仅允许合法的可信任的管理员（第三方运维人员）、合法的可信任的应用或终端，在合法的区域才能接入数据库，有效保护数据库安全。

二

解决数据库权限滥用风险

（1）回收DBA管理权限（如删除或数据导出等操作）；

（2）与敏感数据结合，阻断未授权的数据访问（如Drop Table，Truncate Table）；

（3）危险操作等行为需提交临时性授权申请；

三

敏感数据分级分类定义

（1）以表格为基础：支持选择敏感表格组成敏感数据集合，在保障安全的基础之上实现方便管理；

（2）以Schema级别为基础：支持Schema级别所有表格形成敏感数据集合，自动管理敏感数据表格的生成、变更和消亡；

（3）以业务为基础：敏感数据集合作为一个独立于数据库之外的访问控制单元，按照应用程序进行归类，应用程序可以自动访问敏感数据而无需管理。

四

敏感数据运维隔离

（1）隔离DBA特权：隔离DBA特权，使DBA不再具有访问敏感数据的权限，从而保护敏感数据安全。

（2）隔离Schema User特权：隔离Schema User特权，使其不再具有访问敏感数据的权限，从而保护敏感数据安全。

（3）隔离其他any权限特权：隔离“any”权限的特权，使“any”权限不再具有访问敏感数据的权限，从而保护敏感数据安全。

五

异常行为告警及回溯

（1）聚焦数据操作中的高风险行为，任何违规行为或操作第一时间向管理者告警；

（2）基于Solr的高速搜索引擎，支持模糊搜索、精确匹配搜索和高级搜索，追踪分析特定安全事件。

数据泄露成网络头号安全隐患，数据库更是数据泄露的重灾区，在核心数据掌握企业命脉的年代，数据库安全防护应当成为不可或缺的安防体系的重要一环。

阅读推荐

围观

热文

热文

图片来源于网络