ITBear旗下自媒体矩阵:

安华金和为金融行业构建安全稳健的数据库运维防护体系

   时间:2016-08-22 10:48:59 来源:互联网编辑:星辉 发表评论无障碍通道

不可否认,近年来金融行业的科技创新使得其对IT系统的依赖程度不断加深,当互联网、云计算、大数据等技术不断改造业务体系,传统的金融IT系统环境也在发生深刻的变化。网上业务、手机银行、第三方支付、P2P金融……更加多样化的业务模式,向IT运维部门提出了更高的挑战,业务系统承载巨量价值的金融数据,安全运维的重要性不言而喻。

2014年,韩国最大规模信用卡信息泄露事件造成1亿多条信用卡信息遭泄露,涉及2000万用户,多名高管因此事引咎辞职。同年,美国摩根大通银行遭受网络攻击,7600万用户和700万小型企业数据泄露。包括用户姓名、Email地址、手机号码甚至真实地址……

近年来,我们时常看到类似的数据泄露事件不断上演,这一桩桩突如其来的事故让运维部门头疼不已,为寻求行业内的探讨,8月19日,数十家来自银行、保险、证券等传统金融行业的CIO齐聚西安,召开中国金融业IT运维管理高峰年会。带着对这个问题的思考,安华金和参会并发表演讲:为金融行业构建安全稳健的数据库运维防护体系。

“肩负金融数据存储重任,数据库的安全运维无论如何强调也不为过。”安华金和产品总监孙铮在演讲开篇首先强调了数据库在整个IT系统中的核心地位。调查显示,数据库遭受威胁是数据泄漏事件发生的主要原因。对于目前金融行业运维侧存在哪些问题,孙铮归纳为4点:

1 、传统安全手段存在局限性:

金融行业信息化建设起步早,银行、保险、证券等传统金融行业已普遍部署web防火墙、IPS、IDS等传统网络安全产品,但传统网管类安全产品是基于对网络通信协议的解析,进行行为分析与防御。对于以SQL语句为基础的数据库通信协议则有心无力,无法做到精确解析,自然无法提供防护能力。

2 、需要风险感知与实时告警、追责

在数据泄露事件之后,除了更多的考虑抵御威胁,金融机构应当沉下心来思考如何能够做到风险感知。先发制人,在危险信号出现的第一时间及时阻断,同时实现实时告警与记录,确保事后准确追责。

3 、需要构建高效数据脱敏手段和流程

大量高敏感度的生产数据每天累积,这是金融行业的最大特点之一,而业务系统的不断更迭迫使运维部门不得不交出这些“宝贵资产”。我们了解到,不少金融机构的运维人员被“手工脱敏”压的喘不过气,解决脱敏工作的低效和低质势在必行。

4 、缺乏有效监管运维行为

伴随金融业务的创新,金融机构对于第三方运维人员的需求逐渐加大,来自运维侧内部的数据库误操作、恶意操作等行为需要实施切实有效的监管。

梳理出问题后,我们发现,按照“事前、事中、事后”的防护思路,在整个防护周期中,金融行业的数据库安全防护缺口并不小,无论是哪个环节的缺失都有可能形成金融数据的泄露风险。

如何构建安全稳健的数据库运维体系,安华金和提出防护思路:

数据库审计实现风险监控与审计告警

1、感知攻击行为:通过对金融行业数据库访问的精确协议解析,可以准确定位语句中包含的操作、对象等关键信息,并结合内置的风险特征库,有效的判断语句是否会对数据库造成sql注入攻击、缓冲区溢出、权限提升等攻击行为。

2、构建访问模型:通过对SQL语句进行归一处理并建立语句黑白名单机制,可有效的对银行、保险等业务系统中应用访问数据库的行为进行建模,及时发现应用可能遭到的跨站攻击或页面篡改。通过对用户访问数据库的流量、操作、频度、对象、访问源进行建模分析,可发现那些隐藏在“正常行为”中的潜在攻击行为和安全隐患。

3、监控核心对象:将银行、保险、证券等数据库中核心敏感对象纳入重点监控规则。所有对核心对象的访问与变更操作都有详细记录,结合行数控制规则,可发现核心对象的异常访问行为。

4、实时风险告警:在发现威胁的第一时间采取邮件、短信、SYSLOG、SNMP等多种方式实施告警,与用户的告警平台实现联动。

数据库脱敏工具-智能管理敏感数据

金融行业如银行、保险等机构存在多种类型的脱敏需求,对于不同需求,使用脱敏工具的意义除了能够大大缩短脱敏时间,提高准确度,更重要的是其智能性,基于对用户需求的了解,安华金和对智能的定义为:自动发现敏感数据、自动梳理数据关系;脱敏后保证数据特征不变,关联关系不变。

1、分析场景下,为了确保脱敏后的金融数据仍然可被分析,要求脱敏后的数据仍然保持数据的结构、关系、特征、比例、部分关键位等信息不被破坏,而且分析场景通常需要脱敏大量甚至全量数据,需要极高的数据处理性能做支撑。

2、测试环境下,功能测试与性能测试都需要筛选一定量的数据进行脱敏,这些脱敏数据不仅要保持数据关联度,如银行数据:脱敏后需要保证客户姓名与银行卡号、账户信息等的一一对应关系不被破坏,而且应该具有足够的离散度,使测试用例能够充分覆盖全部场景。

3、开发环境下,只需要少量数据进行脱敏即可满足需求,但是不同模块的开发工作,对脱敏后数据的规范要求有所不同,脱敏产品必须具有足够的灵活性,能够充分满足需求。

4、展示环境中,脱敏数据需要具有仿真的离散度和比例关系,以确保数据统计结果不会失真。在某些数据呈现场合,脱敏规则会变得简化,只需将数据中核心位置进行遮蔽即可。

数据库安全管控平台-规范运维行为

通过身份识别区分合法访问人员,解决口令外泄问题。对访问行为进行审批预防高危操作,避免越权操作。规范流程管理,有效追责定责。

面对愈发严重的金融数据泄露风险,从传统安全架构中解放,引入专业的数据库安全防护体系已是必然。让防护纵深至核心数据库,运维管理将变得有序而可控。当运维部门能够对数据库运维实现事前风险感知,事中敏感数据脱敏及全程的运维行为有效监管,配合事后审计结果追溯,一座坚固的数据库安全壁垒已经构建完成。作为金融运维人,也可以自信的说一句:数据泄露?这个锅我们不背!

举报 0 收藏 0 打赏 0评论 0
 
 
更多>同类资讯
全站最新
热门内容
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  版权声明  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  开放转载  |  滚动资讯  |  English Version
关闭
ITBear微信账号

微信扫一扫
加微信拉群
电动汽车群
科技数码群