治理、技术、运营三管齐下——华南某市政数局数据安全建设三部曲

该阶段工作具体分为四个阶段：

第一是调查数据安全现状，评估服务内容

该市政数局和奇安信一起，对现状进行了全面调研，包括通过政策解读，明确数据安全合规遵从需求；调研业务和数据现状，识别关键业务场景及关键数据，数据流转情况等；同时梳理现有管理、技术防护措施与执行情况。基于充分的调研基础，就能开展科学的安全评估，识别数据安全关键风险，并给出风险缓解措施和整改建议。

第二是建立组织框架，编制制度和规范。

该部分核心工作是管理体系设计，包括建立数据安全管理组织框架及明确各级职责；设计数据安全制度体系；编制数据安全相关管理制度、规范及流程、表单等。

第三是推动数据安全分类分级，绘制敏感数据流转视图。

该部分具体包括开展自身的数据资产梳理和盘点，制定分类分级标准，实施分类分级工作，形成数据分类分级清单等。根据数据类型、重要级别、敏感程度等，制定敏感数据资产目录、形成核心数据、重要数据、个人数据等目录或清单。结合这些材料，绘制敏感数据流转视图，洞察敏感数据风险。在这个基础上，开展分级管控和防护策略设计，以确保相关产品能力落地。

最后是数据安全防护体系设计服务。

该部分根据现状调研结果，结合业务战略、合规、治理和风险容忍度制定数据安全总体目标、方针和策略，结合现状评估结果，设计数据安全防护体系及演进路线。

IBM不久前发布的2024年《数据泄露成本报告》显示，全球数据泄露事件的平均成本在今年达到488万美元，未来还将进一步提升。因此，该市政数局高度重视数据泄露带来的危害，通过技术手段强化安全能力，抵御数据泄露、勒索攻击等各种内外部威胁。

针对这些风险，奇安信通过防泄露方案设计，实现数据资产可视，数据风险可知，泄密行为可管，安全事件可溯源四个目标。

针对日渐肆虐的勒索攻击，奇安信围绕四种攻击入口，构建勒索病毒识别及防护，包括网站挂马入口、软件供应链入口、系统本身漏洞入口、运维人员终端入口等，通过部署WAF、防火墙、代码检测、虚拟主机安全软件、终端天擎杀毒等措施，将勒索病毒拒之门外。

同时，奇安信还提供了数据备份机制，确保即便出现极端情况，也能第一时间修复重要数据，将损失降至最低。

安全建设只有起点，没有终点。如果没有持续的运营，安全能力就无法持续，最终依然会被攻破。因此，该市政数局建立了“专家+流程+平台”的运营机制，根据业务数据及风险情况，实时调整安全策略，依托多源数据汇聚、数据流动监测、监测与分析、安全事件及时发现、审计溯源等做整体态势感知。具体包括以下内容：

第一步，完成特色数据库、国产化适配方案设计

数据安全产品的有效应用必须适配客户的实际应用环境，通用的产品能力极易出现产品无法使用，成为“摆设”。通过对大数据二期项目范围有可能涉及的特色数据库和国产化环境进行详细调研，评估安全产品在实际应用环境的支撑情况，协同后端产品研发线，设计了完整的适配计划，以保障项目落地的有效性。

第二步，聚焦南北向场景，部署SSLO“引流+解密”以及API安全卫士，解决云外到云内的安全威胁。

数据安全的重点是要发现和管控异常访问行为，因此需要对流量进行引流和解密，为保障在该市政数局环境中的多云互访场景下落地，通过长时间的环境及需求调研，以奇安信特有的SSLO解密编排器为核心，设计出适配该市政务云环境的南北向“引流+解密”解决方案，有效解决云间访问HTTPS流量加密问题、API访问控制透明部署问题、多副本流量分发问题、关键链路可靠性保障问题。

第三步，聚焦东西向场景，解决政务云内云主机之间的风险。

针对政务云内云主机之间的东西向流量，通过复用现有主机安全组件，设计出适配该市政务云环境的东西向引流+解密解决方案，有效解决主机侧多副本流量网卡占用问题、主机云原生封装流量加密问题，多副本流量分发问题。针对政务大数据中心对外API接口服务，以奇安信特有的SSLO解密编排器为核心，设计出适配该市政务云环境的东西向引流+解密解决方案，有效解决API HTTPS流量加密问题、代理部署应用改动大等问题。

第四步，建立常态化数据安全运营体系以及应急响应体系，确保管理得到有效执行、技术得到有效使用。

奇安信帮助该市政数局建设了数据安全运营中心，承担了全局感知、集中运营、风险闭环、合规保障等职责。在运营体系中，分为日常运营和场景化运营两大部分。其中日常运营包括数据资产运营、安全策略运营、安全风险运营、安全事件运营、运营监控等，场景运营包括数据安全风险评估、系统上线评估、应急响应、重大保障、赋能培训等。

经过一年的建设，该市政数局在数据安全建设方面，取得了三大成效：

截至目前，对于委办局上报的数据自带分类分级标签，通过检查及指导机制确保采集数据分类分级的正确性，对于治理、分析过程中产生的衍生数据进行分类分级核验机制，确保平台中的全部数据均得到相应的保护。

其中在常态化运营方面，重点围绕数据的合规使用，动态优化策略，主抓数据安全风险及事件。

在实战化运营方面，一方面在重保和实战攻防演习期间加强防护，在上级监督检查时有备无患；另一方面显著增强数据安全应急能力，包括周期性应急演练，强化全员协同，同时通过应急响应支撑，即便事件发生时，也能最大程度减少影响。

其中包括完成API资产识别4300多个，完成API接口用途及分类梳理2600+，数据库资产识别34个，完成分类分级1.6W字段；接口脆弱性及未授权访问30条，明文账密+URL路径超过20条，这些均完成整改。落实30+场景化监测规则，主要围绕数据采集、数据请求、数据传输等实际业务场景，完成44次安全通告。