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目前,數(shù)據庫審計是數(shù)據庫安全市場中接受度最高的產品,但即使該產品幾乎是數(shù)據庫安全的首選,但真正用起來的概率并不樂觀,不少已經淪為僵尸機,更多時候只是為了應付檢查,滿足合規(guī)。其最根本的風險監(jiān)控預警能力根本沒有得到釋放。
怪用戶安全意識不強?當然不完全是。我們經手的不少審計項目并不是沒有數(shù)據庫審計系統(tǒng),而是原品牌替換,詢問原因常聽到這樣的回答:
產品不好用。該風險告警的時候不報,正常操作卻沒完沒了的報,真要是天天開著,光是處理誤報就要耗費很大精力。
為什么會有這么多誤報?SQL語句解析是關鍵。
目前市面上的數(shù)據庫審計產品按照解析方式的不同主要有兩類,一類是基于語法語義進行協(xié)議解析的審計技術;一類是基于正則表達式匹配的審計技術,大多數(shù)采用后者。而在實際測試中,后者的準確率明顯低于前者。原理是什么?我們簡單分析:
基于語法語義的解析技術
這種解析技術采用的是“智能”理解的方式,不受限于SQL語句長度、復雜度等影響,能夠精確定義每一條SQL語句,準確理解其真正的含義,從而實現(xiàn)精準告警。
基于正則表達式的解析技術
正則表達式是一種“傻瓜式”的通用字符串匹配的方法,通常用于簡單的場景匹配指定字符。對于超長的、多層嵌套、多表關聯(lián)等復雜的SQL語句,使用正則表達式很容易造成誤識別或漏識別。
有點聽不懂?舉個栗子:
你希望的安全策略是:僅對b表插入數(shù)據的SQL操作定義為風險。
語法語義解析的思路:語句操作關鍵字為insert into并且作用表對象為b。
正則表達式配置規(guī)則思路:語句中包含insert into、b等關鍵字。
這時候,數(shù)據庫接收到這樣一條訪問請求:
insert into a select * from b;
識別結果將會是這樣:
語法語義解析后:識別該語句將test b中的所有數(shù)據插入到a中,準確判定為非風險操作——不予告警
正則表達式匹配SQL后:發(fā)現(xiàn)該語句中包括insert into和b關鍵字,識別為風險操作——進行告警
除了SQL語句解析能力,通過在應用系統(tǒng)中部署agent,可以準確將應用會話與數(shù)據庫會話做唯一的組合匹配,有了唯一的組合匹配即可實現(xiàn)百分百的信息關聯(lián)。而傳統(tǒng)數(shù)據庫審計通常是通過同時鏡像應用前端的流量做通過時間戳的匹配關聯(lián),此種做法往往會在高壓、高并發(fā)的場景中造成“張冠李戴”的錯審現(xiàn)象。
審計產品如果連基本的準確性都沒辦法保障,要它何用呢?僅從技術視角做兩種審計產品的對比科普,如何讓產品價值完美匹配用戶需求,請諸君巧思量。