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數(shù)據(jù)庫安全監(jiān)控與審計產(chǎn)品（DBAudit），是目前安華金和產(chǎn)品演進(jìn)處在最高級別的產(chǎn)品，也即目前公司全線產(chǎn)品中成熟度最高的產(chǎn)品。近半年多來，直接來自客戶現(xiàn)場的功能需求逐漸進(jìn)入到產(chǎn)品演進(jìn)進(jìn)度中，豐富了審計產(chǎn)品的特性，給客戶帶來新的使用價值，也為這款成熟度最高的產(chǎn)品不斷注入新的活力。

一、全新的應(yīng)用審計視角

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫審計產(chǎn)品，以“數(shù)據(jù)被誰訪問”的視角來反向溯源，審計出來的數(shù)據(jù)都是以數(shù)據(jù)庫為單位，基于SQL語句、風(fēng)險、數(shù)據(jù)庫會話三維一體視角奠定了DBAudit的核心功能框架，從風(fēng)險的產(chǎn)生到SQL語句模板、SQL語句、數(shù)據(jù)庫會話生命周期的細(xì)粒度多訪問分析，這是DBAudit V3.2.4.4以前版本的殺手锏。隨著安華金和數(shù)據(jù)安全治理理念逐步被客戶肯定、被市場所認(rèn)可，“誰訪問了哪些數(shù)據(jù)”成為一個全新的數(shù)據(jù)庫審計視角，這種以應(yīng)用發(fā)起者為出發(fā)點，通過哪些應(yīng)用業(yè)務(wù)的請求，最終訪問了哪些數(shù)據(jù)，DBAudit全新應(yīng)用關(guān)聯(lián)審計順勢而出。

新的應(yīng)用審計和統(tǒng)計，構(gòu)建了“應(yīng)用-應(yīng)用模塊-應(yīng)用行為-應(yīng)用請求”4級應(yīng)用框架結(jié)構(gòu)，代表4層不同應(yīng)用定義：

一、應(yīng)用請求：訪問源對某個指定的URL發(fā)起訪問請求的流水記錄；

二、應(yīng)用行為：針對某類相同和相似的應(yīng)用請求，去除參數(shù)化的URL模板（類似于SQL語句模板概念）；

三、應(yīng)用模塊：多個應(yīng)用行為的組合，歸屬于一組功能模塊的集合，對應(yīng)應(yīng)用服務(wù)器的功能菜單；

四、應(yīng)用：以應(yīng)用服務(wù)器IP+應(yīng)用服務(wù)器端口+應(yīng)用工程名定義的一個應(yīng)用系統(tǒng)。

全新的框架設(shè)計充分考慮到多個應(yīng)用部署在一個應(yīng)用服務(wù)器的集中部署方式，以及中大型應(yīng)用系統(tǒng)分布在多個應(yīng)用服務(wù)器上的集群架構(gòu)，以應(yīng)對多樣化的應(yīng)用業(yè)務(wù)部署場景。一旦應(yīng)用的4級結(jié)構(gòu)建立，即可以提供完整的基于應(yīng)用訪問視角的綜合性統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和正向追溯能力：

a）應(yīng)用訪問熱度分析：接入DBAudit的多個應(yīng)用根據(jù)訪問頻次呈現(xiàn)應(yīng)用訪問熱度Top；

b）應(yīng)用模塊訪問熱度分析：不同應(yīng)用的應(yīng)用模塊根據(jù)訪問頻次呈現(xiàn)應(yīng)用模塊訪問熱度Top；

c）應(yīng)用訪問源熱度分析：以“客戶端IP+應(yīng)用用戶”為組合，根據(jù)對應(yīng)用訪問頻次呈現(xiàn)訪問源熱度Top。

同“數(shù)據(jù)被誰訪問”以數(shù)據(jù)庫為單位提供全局和單庫視角一樣，應(yīng)用審計同樣提供了以應(yīng)用為單位的全局和單應(yīng)用視角分析，既可基于全局做整體查看，也可以針對某個應(yīng)用做專項分析。

從應(yīng)用行為層次，提供“應(yīng)用行為-應(yīng)用請求流水-應(yīng)用請求詳情”的正向追蹤以及“應(yīng)用行為-訪問源”的反向追溯能力；從應(yīng)用訪問層次，提供“應(yīng)用請求-SQL流水-SQL詳情”和“應(yīng)用請求-應(yīng)用會話-會話下應(yīng)用請求流水-SQL流水”兩條下鉆分析路徑。

老的應(yīng)用會話統(tǒng)計分析能力在應(yīng)用審計框架建立后得到更大價值體現(xiàn)：應(yīng)用會話將多個應(yīng)用請求串接起來，使得“本次會話除了訪問這些地址還干了些什么”的連鎖行為分析得以落地。

二、從對象統(tǒng)計到敏感數(shù)據(jù)溯源

以往我們的風(fēng)險規(guī)則到SQL語句和語句模板層級，而有些場景下用戶更關(guān)注數(shù)據(jù)庫中敏感對象的訪問行為，這些敏感對象可能是數(shù)據(jù)庫、表，甚至字段（列），這對審計粒度來說提出更高挑戰(zhàn)。

通過全新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計和數(shù)據(jù)處理邏輯設(shè)計，DBAudit提供了基于數(shù)據(jù)庫表級別的對象統(tǒng)計和分析能力。在新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計中，充分考慮到不同數(shù)據(jù)庫中表對象屬主的定義范圍差異，如Oracle和SQL Server有Schema的概念，Oracle的Instance，MySQL的庫概念等，我們設(shè)計了目前相對覆蓋元素較多的一種數(shù)據(jù)庫表對象Owner機(jī)制，即以“DBname+Schema@(DBIP+Port+Instance)”多個字段的組合方式，基本覆蓋常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫形態(tài)。同時，針對Oracle RAC集群和MySQL Proxy類集群的應(yīng)用場景，將多個數(shù)據(jù)庫IP和端口組合成一個數(shù)據(jù)庫來分析，避免因過于細(xì)致的屬主劃分粒度帶來同一表對象統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分散。

在指定的屬主范圍內(nèi)，將動態(tài)請求而產(chǎn)生的SQL語句以表對象為單位統(tǒng)計，依托訪問表對象時的SQL語句解析，提供了“表對象-操作類型-SQL語句流水”和“表對象-語句模板-SQL語句流水”的兩種鉆取分析路徑。

對解析出的表根據(jù)數(shù)據(jù)分析可標(biāo)記為敏感表對象，可以對一批敏感表對象做訪問行為的軌跡分析，該表對象被哪個訪問源（客戶端IP、數(shù)據(jù)庫用戶）訪問、哪個客戶端工具所訪問以及整體的訪問頻度分布情況，快速定位該敏感對象從哪些位置進(jìn)行訪問。

從操作類型角度，表對象經(jīng)常會以什么樣的方式被訪問，訪問頻次怎樣；從語句模板角度，表對象經(jīng)常會被什么樣的語句模板來訪問，做到這一層級，思路再往前一步，假定該表對象出現(xiàn)了新的訪問類型（如經(jīng)常SELECT的表對象突然出現(xiàn)了DELETE的操作行為），或者表對象出現(xiàn)了一種新的語句訪問模型（如出現(xiàn)了一種新的語句模板），是否疑似為非正常訪問動作？當(dāng)功能演進(jìn)到該階段，是否像有些行為模型的分析？是的，這就是我們正在完善的審計系統(tǒng)訪問行為模型。

三、學(xué)習(xí)期行為模型

在數(shù)據(jù)庫防火墻產(chǎn)品中，引入學(xué)習(xí)期概念。數(shù)據(jù)庫審計也構(gòu)建了全新的學(xué)習(xí)期，針對每個被審計數(shù)據(jù)庫分別設(shè)置學(xué)習(xí)期，而且利用數(shù)據(jù)庫審計系統(tǒng)一貫擅長的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力，參與建模的元素更廣、行為模型的范圍更大，以此來為用戶的安全審計提供更全面的模型參考。比如以敏感對象表元素頻度訪問、敏感對象的操作類型、訪問源的行為、去參數(shù)化的語句模板、去參數(shù)化的應(yīng)用URL行為等，通過一定組合方式，形成多樣的數(shù)據(jù)分析模型。

上文提到的敏感對象表經(jīng)常被訪問的訪問源、敏感對象表日常被訪問的頻次和時間周期分布情況、敏感對象被訪問的操作類型情況，這些都將成為行為模型的分析元素。在引入以應(yīng)用為視角的審計后，進(jìn)一步豐富了審計的輸出元素：

圖1：以數(shù)據(jù)庫為切入點和以應(yīng)用為切入點各自審計的元素組合

在一些特點的生產(chǎn)系統(tǒng)，進(jìn)入業(yè)務(wù)穩(wěn)定期后，功能模塊相對穩(wěn)定，具體到每個訪問行為，其產(chǎn)生的SQL語句模板也相對固定。反之，一個SQL語句模板被業(yè)務(wù)系統(tǒng)請求的來源也相對固定，可見，在一個穩(wěn)定運行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，應(yīng)用訪問行為與SQL語句模板存在相對穩(wěn)定的對應(yīng)關(guān)系；無論應(yīng)用訪問行為出現(xiàn)了新的語句模板，或者產(chǎn)生的語句模板出現(xiàn)了新的應(yīng)用請求來源，都可能成為可疑的訪問行為。比較典型的應(yīng)用場景：SQL注入偽裝成正常的數(shù)據(jù)訪問，但在行為模型中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用請求中出現(xiàn)了新的語句，產(chǎn)生疑似非法操作的告警，從根本上解決SQL注入的風(fēng)險。

DBAudit的數(shù)據(jù)分析能力除了在審計系統(tǒng)上得到應(yīng)用外，還將為防護(hù)類產(chǎn)品提供策略設(shè)置參考，如根據(jù)針對敏感對象設(shè)置訪問來源、操作行為、應(yīng)用URL、時間周期等元素設(shè)置防火墻的攔截策略，針對敏感對象梳理結(jié)果設(shè)置動態(tài)訪問脫敏策略，這些將在新的集群管理系統(tǒng)中被串接起來，多個產(chǎn)品的聯(lián)合形成從敏感數(shù)據(jù)的識別、分析、建模、到安全使用防護(hù)的全過程；這些也將成為UEBA模型的數(shù)據(jù)來源，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理系統(tǒng)（DBCarding）數(shù)據(jù)資產(chǎn)動態(tài)梳理的來源。

四、大數(shù)據(jù)審計方向展望

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫審計，針對大數(shù)據(jù)審計開始出現(xiàn)“水土不服”，在一個個針對大數(shù)據(jù)審計的項目落地過程中我們總結(jié)發(fā)現(xiàn)：

1.以操作類型為視角的統(tǒng)計很多場景不再實用，如HDFS下的數(shù)據(jù)庫語句實際上是對文件系統(tǒng)的操作命令ls、cp等；

2.由于大數(shù)據(jù)存儲節(jié)點眾多，故數(shù)據(jù)訪問端口范圍的不確定性也隨之而來，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫審計對IP+端口的數(shù)據(jù)模型已不再適用，大數(shù)據(jù)審計一般都采用動態(tài)的端口范圍，而且范圍較大，如某項目現(xiàn)場的Hive端口數(shù)量30+；

3.語句模板難以用SQL方式翻譯，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫審計中安華金和的語句模板機(jī)制極大的減少了語句記錄量，業(yè)務(wù)審計中以模板方式也極大的提高了統(tǒng)計和分析的價值，但大數(shù)據(jù)應(yīng)用下這種方式將難以繼續(xù)這種業(yè)務(wù)呈現(xiàn)；

4.業(yè)務(wù)化語言無法匹配，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的業(yè)務(wù)化語言翻譯不再適用于大數(shù)據(jù)時代。 

這里提到的“大數(shù)據(jù)審計”有兩層含義：

①對使用大數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫存儲的這類“數(shù)據(jù)庫”審計；

②對大量業(yè)務(wù)產(chǎn)生的審計數(shù)據(jù)以大數(shù)據(jù)方式存儲。

前者的本質(zhì)在于數(shù)據(jù)庫的審計，后者的核心在于審計數(shù)據(jù)結(jié)果的處理。

在大數(shù)據(jù)使用愈發(fā)普及的市場背景下，以上兩個方面常常同時出現(xiàn)：為了更好的服務(wù)于業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)形態(tài)不斷擴(kuò)展和業(yè)務(wù)逐漸成熟，大數(shù)據(jù)審計成為剛需；大量的審計數(shù)據(jù)結(jié)果需要更大的存儲空間和更龐大的后續(xù)統(tǒng)計分析，而這正是大數(shù)據(jù)擅長的地方，所以演變成了“用一個大數(shù)據(jù)應(yīng)用（DBAudit）來審計業(yè)務(wù)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)”。

在完成對大數(shù)據(jù)審計的協(xié)議解析后，如何呈現(xiàn)更合理的審計結(jié)果和統(tǒng)計分析？安華金和的思路是：基于現(xiàn)有DBAudit的語句、會話、風(fēng)險三大視角基礎(chǔ)框架，基于大數(shù)據(jù)形態(tài)做針對性的審計數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)和風(fēng)險策略告警能力，DBAudit新的版本將會帶來耳目一新的價值體現(xiàn)。

上面提到，被審計數(shù)據(jù)庫節(jié)點的極大增長，以及審計結(jié)果數(shù)據(jù)量的猛增，審計系統(tǒng)本身也將步入大數(shù)據(jù)化。目前安華金和的審計結(jié)果大數(shù)據(jù)形態(tài)大致如下：

圖2：大數(shù)據(jù)架構(gòu)圖

這將會在后續(xù)的產(chǎn)品演進(jìn)中逐步落地。

對大數(shù)據(jù)的審計支持能力，DBAudit在國內(nèi)廠商中一馬當(dāng)先，目前支持的大數(shù)據(jù)形態(tài)有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

以某省級電信運營商項目為例，安華金和對需求響應(yīng)和功能快速交付得到客戶的極大認(rèn)可。運營商要求友商提供自己所提供系統(tǒng)的ElasticSearch大數(shù)據(jù)庫的審計，友商反饋不具備審計能力，且表示國內(nèi)尚沒有產(chǎn)品可以做到。運營商輾轉(zhuǎn)找到安華金和，我們的工程師三周完成了對友商這套應(yīng)用系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)審計適配，而且克服了友商“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境故障”、“切換加密方式”等額外增加的困難，這體現(xiàn)了安華一切以業(yè)務(wù)場景需要和客戶滿意為宗旨，深厚技術(shù)能力得到證明。

結(jié)束語：作為數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的領(lǐng)跑者，我們將繼續(xù)深耕，不斷挖掘產(chǎn)品新的價值點，正是憑著這種敢于向技術(shù)壁壘發(fā)起攻堅、敢于突破自我的精神，才能打磨出具有領(lǐng)先性和前瞻性的成熟產(chǎn)品。