前言
在当前的数据时代，随着云计算、大数据、AI等技术的不断发展，“数据”已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产要素。数据的计量单位也至少是PB级别计算。这对于国家、企业和个人面临着网络安全、数据安全和隐私等一系列问题上，都提出了全新的挑战。国内外相继出台了GDPR、LGPD、CCPA、网络安全法、数据安全法（草案）和个人信息保护法（草案）等，这个时代不仅给“数据”赋予了“价值”属性，也同步赋予了“法律”属性，数据安全不在是组织自身安全问题，也是公共安全和国家安全问题，这些都推动着国家和企业重视数据，重视数据安全。
那数据安全怎么做，数据安全工作的重大和有效抓手是什么，今天跟大家分享数据安全工作的关键之一——《静态敏感数据的识别和治理》
关于静态敏感数据的防护，我们常用的手法是加密或脱敏，手段虽然简单，但是要想有效执行，并能够量化确认落地效果，还是有一定的难度的，今天跟大家分享下个人的想法和做法。
方案思路及目标
1
方案目标
保证静态敏感数据的保密性。
2
衡量标准
静态敏感数据的加密或脱敏覆盖率100%。
3
治理范围
关系型数据库中的静态敏感数据。
4
总体思路
本文主要是谈两部分内容，一个是静态数据的主动识别，一个是识别到数据安全问题后的治理工作。
敏感数据识别是数据安全工作的切入点和基础，我们需要知道组织有哪些数据，了解清楚自身的数据家底，才能有效的做好下一步的分析、治理和运营等工作，知不足，补缺陷，符合规，满内需！
数据治理则是在数据识别的基础上，识别当前数据存在的问题和风险，通过一系列的数据治理手段，即战略层定目标、定组织、定决策，战术层定方案、定策略，执行层落地。本文主要分享战术层和执行层的做法和思路。
方案内容
1
方案架构
本方案将以管理和技术两个维度方向落地完成。管理层面，发布《数据分类分级管理制度》、《数据安全管理制度》、《数据申请管理制度》和《数据加密管理制度》等，形成标准要求并发布；技术层面搭建一个平台，自动对数据库内的数据进行检索发现，基于策略对数据库字段的数据做抽样分析，识别未防护的数据字段清单，进而协调相关方按要求整改。本文重点分享技术部分内容。
技术架构思路如下：
2
数据分类分级（重点）
TIPS：详细内容可参考另一篇文章《数据安全怎么做：数据分类分级》
大超，公众号：大超的记事本数据安全怎么做——数据分类分级
a）概述
根据组织数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分、归类和定级，识别数据对组织的具体价值，从而确定以何种适当的策略，保护数据的完整性、保密性和可用性 。
b）目标确定公司的敏感数据具体内容，制定统一 的数据分类分级标准。
c）依据此处我们可以带着两个问题，来了解公司数据情况：
我们要了解公司对外发布的应用、api、三方数据外出等途径，这些途径会获取哪些信息和所签订的隐私协议内容等。
这块我们要对公司自身组织及业务情况有个比较清楚的梳理，了解自己内部的组织的相关人员会对内输出什么数据等。
d）示例
敏感信息举例如下：
用户数据类：身份证、手机号、银行卡号、社保号等
业务数据类：市场数据、商业数据等
公司数据类：财务数据、人力数据等
e）产出《数据分类分级管理制度》、《数据安全管理制度》、《数据申请管理制度》
3
资产输入（重点）
a）概述
安全的任何工作开始之初，最重要的工作之一是先梳理清楚资产信息，这些数据主要依托于业务和数据管理团队提供，如通过内部数据库的cmdb获取等；数据虽然主要依托于干系部门，但是作为安全，我们自身要有数据源的判断和验证能力，用以确定当前的资产覆盖范围是全面的，在此基础之上的安全建设和防护才是切实有效的。
个人觉得：组织业务上做了安全建设防护了防不住不可怕，这个可以指导我们安全建设的方向，查漏补缺，制定下一阶段的规划和目标；可怕的是资产上有盲点，本可防护住的资产，却未建立任何防护，这种情况导致出现安全问题就相当可悲了。故摸清家底很重要！很重要！很重要！
b）目标
确定资产范围，保证资产的全面有效性
c）示例
针对于静态数据治理层面我们主要需要两类信息，分别是业务信息、主机信息（存在生产数据库），具体概述如下：
业务信息：业务名称、业务负责人、安全接口人
主机信息：集群信息、主机地址、主机状态、数据库账号密码等
d）数据验证
基于日常安全资产扫描，包括但不限于主机存活、端口开放、协议识别等，结果与三方提供资产做比对，互为双重验证。
4
数据识别
a）概述
基于业务数据资产清单和全局审计权限的账号，通过技术扫描的方式对数据进行主动发现，发现生产机器中的库、表、字段、备注、样本数据等，建立数据地图。
b）目标
建立安全所需的数据地图
c）示例
识别后的结果输出举例如下：
业务信息
库
表
字段
数据样本
字段备注
主机IP
负责人
安全接口人
test
test
test
phone
12345678910
手机号
1.1.1.1
张三
李四
5
数据分析
a）概述
基于数据分类分级中对敏感数据的定义，制定全面和有效的分析策略，在数据地图的基础上筛选出敏感数据，并确定它们当前的状态。
b）目标
筛选出敏感字段清单，并确定敏感字段内容是否进行了加密或者脱敏。
c）示例
分析策略举例如下：分析策略以正则表达式为主，正则表达式可以基于三个方面进行设置：
字段内容：识别分析字段内容，以识别敏感信息字段
字段备注：识别分析字段备注，以识别敏感信息字段
字段名称：识别分析字段备注，以识别敏感信息字段
6
数据确认
a）概述
正则表达式的识别，或多或少会出现针对“敏感字段”的误报和漏报，前期我们需要一定的人工介入，来规避此类隐患。
b）目标
通过人工干预的方式，使数据分析阶段误报和漏报的隐患降到最低。
c）示例
主要任务示例：
人工确认，判断数据分析的结果是否满足预期，识别异常数据，优化数据分析阶段的正则表达式
人工确认，输出敏感字段清单，反馈给数据分析阶段，用以判断敏感信息字段是否进行加密或脱敏处理
人工确认，对结果数据进行人工打标，输出正负样本进行模型训练，提升数据分析的准确率
7
数据治理
a）概述
部分数据安全问题需要提升到数据治理维度，方能快速和有效的解决，此处个人建议亦是如此；基于数据分析确认后的结果，我们会通过数据治理的手段推动和协调相关方进行有序整改。
b）目标
保证静态敏感数据的保密性。
c）示例
整个数据治理分为三个维度，示例相关如下：
定组织：建立数据治理组织和安全干系人体系。治理组织用以对整个公司数据安全的方向和战略做决策；安全干系人体系用以执行层面遇到问题的快速联动。
定目标&方向：方针、目标和方向会使战术层和战略层的执行更加明确和清晰。如：敏感数据全覆盖加密。
定决策：为关键事务、战术层的异议等做决断。如：绝密级数据的访问或使用的异议，需上升到治理层做决策。
划定目标的范围，如关系型数据库；在此基础上制定与之匹配的方案和计划，如加解密方案、洗库方案等，通过项目的形式和有效的时间管理协同完成；除此之外，任何事情，我们都需要定一个指标，也就是一个成功的衡量标准，如敏感数据100%加密存储等。
执行的话，就是通过协调、沟通、响应等方式，有效将战略层和战术层的规划落地。针对本方案，重点强调一部分内容。即关于加解密平台。（重点）
我们需要关注以下三点：
加密平台的健壮性：账号、权限、审计等。kms平台的健壮性：
密钥的管理机制、密钥的轮换机制（如30天一更换）、密钥的权限区分机制（如不同的业务使用不同的秘钥）等。
加密算法的健壮性：Hash+salt、aes256、rsc、商密、普密等，选择最适合业务的。
8
数据展现
安全做到最后都会进入一个运营阶段，而运营也是整体安全工作中最大的关键点和难点，好的安全运营会给安全工作带来质变。
关于今天分享的静态数据的治理运营，举例两个运营中可以做的点，一是指标量化的可视化展示；二是数据治理的协调平台，例如工单平台、SOAR平台等。
示例如下：
底层数据支持相关简单举例如下：
业务信息
库
表
字段
数据样本
字段备注
主机IP
负责人
安全接口人
是否加密
数据级别
test
test
test
phone
12345678910
手机号
1.1.1.1
张三
李四
否
G2
通过上述内容，我们可以清晰的看到当前关于静态数据治理的状态。
此处不做示例，可参考漏洞管理平台、工单管理平台、SOAR等平台的思路，在平台上高效协同执行和沟通相关整改落地工作。
总结
数据安全是个庞大的概念，很多工作都可以划分到数据安全的范畴，本次分享的内容是众多数据安全工作中比较关键的一个，静态数据治理这个思路不复杂，复杂的是基于各自的公司文化将它比较好的落地，一旦落地，无论是外部合规层面还是内部企业自身安全层面，我们安全人员的底气都会增加很多。
TIPS：在整个静态数据治理过程中，务必重视两个问题，一个是覆盖范围的全面性问题，我们要保证覆盖的数据资产是全面的，覆盖的敏感数据的全面性。另一个是加解密平台的健壮性问题，加解密平台要有权限划分、使用管控、审计、kms足够健壮等。
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