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安華金和金融行業(yè)方案總監(jiān)張海濤先生在演講中指出：“如今，數(shù)據(jù)的價(jià)值、使用方式、使用環(huán)境和政策要求都在發(fā)生變化。作為國家安全的重要組成部分，金融數(shù)據(jù)因其豐富、詳細(xì)、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，面臨諸多安全問題，亟需進(jìn)行開放、動態(tài)的數(shù)據(jù)安全治理——通過對數(shù)據(jù)分類分級、不同角色授權(quán)和場景化安全防護(hù)等措施，保障金融數(shù)據(jù)被安全的使用?！?br/>

數(shù)據(jù)的分類分級

首先，通過有效分析和梳理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同類別和密級的劃分；根據(jù)數(shù)據(jù)的類別和密級制定不同的管理和使用原則；對數(shù)據(jù)進(jìn)行有差別和針對性的適當(dāng)防護(hù)。

其次，通過對不同角色制定不同的安全策略，用以管控并了解數(shù)據(jù)正在或曾經(jīng)被誰訪問——業(yè)務(wù)人員、運(yùn)維人員、開發(fā)測試人員、數(shù)據(jù)共享第三方人員等是如何使用和訪問數(shù)據(jù)的。

然后，針對不同角色于不同場景下對數(shù)據(jù)的正常使用需求，配置相應(yīng)的安全策略及安全工具。比如，對測試人員，滿足其在開發(fā)場景下對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏后的高度仿真模擬需求；而對運(yùn)維人員，滿足其在備份和調(diào)優(yōu)場景下對數(shù)據(jù)進(jìn)行行為審計(jì)、敏感數(shù)據(jù)掩碼等需求。

運(yùn)維場景安全管控能力弱

在運(yùn)維場景下，要解決的問題很多。其中，針對復(fù)雜人員和高權(quán)限賬號的管控問題尤為重要。這一點(diǎn)如果得不到有效應(yīng)對，就會出現(xiàn)對數(shù)據(jù)安全的“一問三不知”——什么人動了數(shù)據(jù)不知道、怎么動的數(shù)據(jù)不知道，什么時(shí)候動的也不知道...更令人頭疼的是，有時(shí)即便發(fā)現(xiàn)了惡意操作，也無法及時(shí)阻斷。

這時(shí)就需要通過配置數(shù)據(jù)庫運(yùn)維管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度審批管控、數(shù)據(jù)庫敏感對象防護(hù)、運(yùn)維側(cè)的整體監(jiān)控，即對數(shù)據(jù)做到可視、可管、可控。

在用戶場景下，數(shù)據(jù)泄露會造成諸如電話詐騙、短信騷擾、定向推銷等一系列大大小小的安全風(fēng)險(xiǎn)。這些惱人的麻煩問題可能直接導(dǎo)致客戶的投訴甚至流失，只因一串手機(jī)號碼泄露。出現(xiàn)問題后，如何快速、準(zhǔn)確的溯源，找到數(shù)據(jù)泄露的源頭和責(zé)任人呢？

這時(shí)該換數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)出馬了，通過“敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)-審計(jì)結(jié)果分析-泄露數(shù)據(jù)取樣-驗(yàn)證SQL語句-會話行為分析”，最終實(shí)現(xiàn)對責(zé)任人的追蹤和定位。

除上述兩例，根據(jù)場景不同，還需更多應(yīng)對方法