数据全生命周期安全风险分析

1. 数据全生命周期风险

数据全生命周期过程均存在风险点，一个环节的泄露都可以导致数据防护的失效，比如：

（1）数据在传输过程中采用https协议加密，但是在数据库中采用明文存储，数据极有可能在数据库中被盗取.

（2）数据在存储过程中重要敏感数据采取加密存储，但是存在数据提供的能力，那么传输到另外一个系统，可能就存在明文存储的风险。

2. 典型数据安全场景数据安全风险点

本次分享的数据安全风险点是依据上述安全环境场景得出，风险点的顺序按照项目实施的顺序进行介绍，客户不懂安全，但是懂业务，懂逻辑。把复杂的技术问题，转变为简单的类比问题。

2.1 风险1：资产信息更新能力有待提高，核心数据识别能力有待增强

（1）动态更新不足

现状：数据资产管理系统无法实时更新，导致对新增加或变更的资产缺乏及时的了解。这种滞后的信息处理会影响企业对资产现状的掌握，进而影响决策的准确性。由于缺乏最新的数据，风险评估和控制也变得困难，可能导致潜在威胁未被及时发现和处理。

结果：某些新增设备或软件带来的安全漏洞未能及时识别和补救，增加了网络攻击的风险。

（2）数据识别不精确

现状：企业对其重要核心数据的识别不够准确，导致保护措施不到位。这种不精确的识别会导致关键数据的保护存在漏洞，进而增加数据泄露的风险。

结果：企业未能准确识别和分类其敏感数据，如客户信息、财务数据或知识产权，那么在数据保护策略和技术措施的制定和实施上会出现盲点。

2.2 风险2：数据审计覆盖度不足，处理能力不足以覆盖业务需求

（1）审计覆盖度不足

现状：数据库审计的范围不够广泛，未涵盖所有重要数据库，导致关键操作和异常行为未被检测到，如数据的增删改查、权限变更等关键活动，可能不在审计的监控范围内。

结果：某个未被审计覆盖的数据库发生了数据泄露或未经授权的访问，无法迅速识别和响应，增加了数据损失和安全风险。

（2）处理性能不足【未应付而应付】

现状：审计系统处理性能低下，面对大量数据时容易出现漏管漏审情况，无法及时响应和处理安全事件。随着企业数据量的增长，审计系统需要处理和分析的日志和操作记录也随之增加。如果审计系统的处理能力不足，可能导致在高峰时期或面对海量数据时无法及时处理，出现漏审的情况。

结果：当大量用户同时访问数据库或进行大规模数据迁移时，审计系统可能无法跟上，导致部分关键操作未被记录或分析。无法全面了解其数据库的活动情况，难以及时发现和应对安全事件。处理性能不足还会导致审计系统的响应速度变慢，影响企业对安全事件的快速响应和处理能力，从而增加了安全风险。

2.3 风险3：API接口未统一安全管理，存在数据泄露风险

（1）认证和授权不足：只依赖简单的API密钥进行身份验证，这种方式容易被攻击者获取和利用。

（2）数据加密不足：在数据传输过程中，如果缺乏充分的加密措施，数据可能在传输过程中被截获和篡改。

（3）输入验证不严格：缺乏严格的输入验证机制可能导致API接口容易受到注入攻击（如SQL注入、XSS等）。

（4）过度暴露信息：有些API接口可能会返回过多的详细信息，包括错误消息、系统配置等，这些信息可能被攻击者利用来发起进一步的攻击。

（5）速率限制和DDoS防护不足：如果API接口没有实施速率限制和DDoS防护措施，攻击者可能通过大量请求耗尽系统资源，导致服务不可用。

2.4 风险4：堡垒机访问绕行能力偏弱，堡垒机无法替代数据审计

（1）绕行监控较弱

现状：堡垒机的绕行监控能力较弱，某些用户能够绕过堡垒机直接访问关键系统和数据，从而增加了安全风险。这种情况使得企业难以全面追踪和记录所有访问活动，留下安全隐患。

结果：未经监控的访问行为可能会导致敏感数据的泄露或被恶意篡改，而企业却无法及时发现和响应。

（2）审计功能滥用

现状：企业将堡垒机作为主要的数据审计工具，忽视了其实际职责是访问控制和安全管理。虽然堡垒机具备一定的审计功能，但其设计初衷并不是用于全面的数据审计。这种滥用可能导致审计覆盖不全，未能全面记录和分析所有数据操作，从而影响审计的有效性。

结果：堡垒机的审计功能可能无法细致地记录数据库内部的复杂操作，导致潜在的违规行为或异常活动未被及时检测到。

2.5 风险5：运维人员成为新的风险点，容易绕过现在全部防护手段

（1）权限过高

现状：运维人员拥有过高的系统权限，缺乏有效的权限分离和最小权限原则，增加了内部数据泄露的风险。过高的权限意味着运维人员可以访问和操作系统中的所有资源和数据，这不仅增加了意外操作和人为错误的风险，也为恶意行为提供了便利。

结果：某些关键系统或敏感数据原本应该仅限于特定用户或角色访问，但由于缺乏细粒度的权限控制，运维人员可以轻松获取这些信息。没有严格的权限管理和分离机制，任何内部用户如果被攻击者利用或自身动机不纯，都可能造成严重的数据泄露和破坏。

（2）明文数据访问

现状：运维人员可以直接访问和查看明文数据，未对敏感数据进行有效的保护，增加了数据泄露的可能性。直接访问明文数据意味着运维人员可以看到完整的、未加密的敏感信息，如客户个人信息、财务数据、知识产权等。这种访问方式不仅暴露了数据在内部被窃取的风险，也使得数据在传输和存储过程中更容易被外部攻击者截获和利用。

结果：在进行数据库维护或系统调试时，如果运维人员能够直接查看和导出明文数据，一旦其账户被攻破，攻击者即可获取这些敏感信息。

2.6 风险6：应用层攻击检测能力偏弱、偏少，数据接入授权不可控

（1）未实现数据层攻击检测

现状：企业未能在数据层实现有效的攻击检测，这使得针对数据的恶意行为可能在未经发现的情况下发生。数据层攻击包括SQL注入、数据库提权、数据篡改和数据泄露等。由于缺乏数据层的攻击检测机制，这些攻击可能绕过传统的网络层和应用层防护，直接威胁到核心数据的安全。

结果：攻击者可以利用SQL注入漏洞执行恶意查询，从数据库中获取敏感信息或修改数据。没有数据层的检测机制，企业无法实时监控和响应这些攻击，导致攻击可能在长时间内未被察觉，从而造成严重的数据泄露和业务损失。

（2）未实现接入许可控制

现状：企业未能在数据层实现严格的接入许可控制，导致未经授权的访问行为可能绕过传统的访问控制措施，直接访问敏感数据。接入许可控制是确保只有经过授权的用户和应用才能访问特定数据资源的重要手段。缺乏这种控制可能导致内部人员或外部攻击者通过未授权的途径获取数据。

结果：某些内部应用或第三方服务可能被赋予了过高的权限，能够访问不应有的数据集。这不仅增加了数据被滥用和泄露的风险，也可能违反数据保护法规和合规性要求。

2.7 风险7：核心数据未加密存储，数据销毁合规手段缺失

（1）未加密存储

现状：重要和核心数据未进行加密存储，增加了数据被非法访问和泄露的风险。在当今的数据驱动环境中，企业存储了大量的敏感信息，如客户数据、财务记录、知识产权等。如果这些数据以明文形式存储，一旦存储介质被盗、黑客入侵或内部人员恶意操作，攻击者可以轻松获取并滥用这些数据。

结果：企业服务器被攻破，攻击者能够直接访问未加密的数据库文件，导致大规模的数据泄露。

（2）数据销毁缺失

现状：缺乏有效的数据销毁手段，无法确保数据在生命周期结束时被安全销毁，增加了数据被恢复和滥用的风险。数据生命周期包括创建、存储、使用、归档和销毁等多个阶段。在数据生命周期的最后阶段，如果没有适当的销毁措施，数据可能被意外或故意恢复和利用。

结果：企业淘汰或更换存储设备时，如果未能彻底销毁存储在设备上的数据，这些数据可能被新设备的用户或攻击者恢复，造成敏感信息泄露。

2.8 风险8：开发环境静态脱敏手段缺失，数据使用线上业务数据测试

（1）脱敏不足

现状：静态脱敏措施覆盖面不广，无法确保所有敏感数据在开发和测试环境中被脱敏处理。静态数据脱敏是一种对静态数据进行匿名化和混淆处理的方法，通常用于将生产环境中的敏感数据转化为在开发和测试环境中使用的非敏感数据。然而，企业可能只对部分数据进行了脱敏处理，或者使用了不够严格的脱敏技术，导致仍有一部分敏感数据暴露在开发和测试环境中。

结果：客户个人信息、财务数据或医疗记录等敏感信息在脱敏过程中可能被遗漏或处理不充分，使得这些数据仍然可被识别和滥用。

（2）真实数据使用

现状：在开发和测试环境中仍使用真实业务数据，增加了数据泄露和滥用的风险。使用真实数据进行开发和测试虽然可以提高测试的真实性和有效性，但也带来了严重的安全隐患。开发和测试环境通常没有生产环境那样严格的安全控制措施，开发人员和测试人员可能拥有过高的访问权限，这增加了数据被泄露、篡改和滥用的风险。

结果：在进行软件调试或性能测试时，开发人员可能无意中暴露客户的个人信息或交易数据，导致敏感数据外泄。此外，开发和测试环境中的数据备份和日志记录也可能成为泄露的途径。