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从运营角度看数据安全

2020-05-22

早在笔者刚入行的那个时期,安全岗位根本只要两种,WEB安全工程师和Android安全工程师,回想一下前几年企业呈现的危险事情、大多是安全工程师参环绕运用安全缝隙,以及如安在缝隙攻与防之间进行技能博弈。遍及受限于其时时代对安全的认知,很少有人真实关注到用户数据对一个企业真实的重要性。

现如今跟着GDPR、个人信息安全维护规范等一系列的施行,针对数据走漏发生的负面影响越来越大,老板们为了能更好的维护公司数据,数据安全的岗位开端炽热了起来,那么数据安全有什么用?

从安全运营视点来看数据安全建造的必要性,在咱们呆过企业中可能会存在这样的对话

part1烦躁的安全工程师问到”你你你xxxxURL有个sql注入,赶忙看下,还有哪个运用运用这个库,表里都有哪些灵敏字段,有多少受影响的数据量”。事务通常会一脸单纯的回复“这个表没什么灵敏数据,不重要,咱们现在就把缝隙修了,安全缝隙布告发给我就行了,别抄给咱们领导”。

Part2烦躁的安全工程师收到来自暗网的监控告警,某某公司几亿订单数据走漏,来自魂灵的拷问“是有内鬼吧,这是哪个库的数据,这么多灵敏字段仍是明文,之前某次应急 好像在哪里见到过这种字段,莫非前次的SQL注入拖出去这么多数据,md事务还坑我是测试数据”。

假如企业安全工程师的日常还经常呈现上述相似对话,那么必定还没开端做数据安全方面的建造。:D

数据安全第一阶段永久离不开的问题,数据在哪里也便是咱们常说的对灵敏数据的感知才能?只要知道灵敏数据在哪里才能将重要的精力资源投入到需求重点维护的数据财物上。从安全运营的视点考虑一下

part1天高气爽的一天SRC接到一个SQL注入,一个RCE打到运用、打到库上,安全工程师能够直接在安全中台看到这条缝隙进犯到了哪台数据库是什么等级,有什么表,有什么字段、有多少数据量,拖拽数据量是多少,危险等级直接量化。

这些更精确的信息能够用自动化发单方法告诉到事务告警到安全部,即下降了安全工程师繁琐的排查流程又撕壁和事务一轮轮的四壁扯皮的进程。

Part2假如某个天高气爽的一天,你正吃着火锅唱着歌,忽然发现暗网呈现了疑似数据走漏,经过安全中台快速将数据字段进行检索,更快的定位到哪些库存在危险,这些库对应哪些运用,进行快速的应急呼应。

结合运营安全工程师的剖析能够进一步承认受影响的规模,本来毫无条理的问题忽然有了逐步明晰的处理的方向,不再像之前相同空有一群南拳斗极的“武林高手”跳上擂台却发现找不到像样的武器、打不出力,一顿花球秀腿后仓促下场落得台下观众一片奚落。

数据安全在数据生命周期内的六个阶段内凭仗公司的基建完善程度,安全团队按自己团队的装备,有选择性的选取好下手的环节进行发力,以下降后续安全和事务彼此交流本钱、遍及数据安全重要性的本钱。

笔者以为数据安全的根底的感知才能能够协同DB部分或许从事务侧首要展开,而作为数据安全工程师应该先考虑用何种方法能够达到你的第一个小方针-“具有根底数据在哪的感知才能”,笔者以为从DB部分切入能够更快的完成安全部分与db部分的协同作业闭环运营,首要由于db部有你需求的数据资源,安全部有数据分类分级运用上的需求剖析才能,二者相成果,能够最短途径完成数据安全运营落地闭环;

而先从事务线下手笔者以为本钱会较大,由于企业内部事务部多则几千少则几百,对待安全的热情也是凹凸不均的,在前期展开数据安全一切的资源有限的情况下没必要将名贵的安全工程师投入到事务线,那无异议不自量力,下场无非是安全同学被事务一顿怼”每天有这么多数据库、有什么改变都我要跟你说吗”,”你们安全部天天就知道让咱们事务弄这个也弄弄那个也弄,咱们自己事务还做不做了”。

从上至下,从安全委员会推到事务线和db部分树立完善的线上数据库准则流程,一致的分类分级规范,数据等级方面数据分级大致能够按用户的数据特点来区分,比方用户信息类、企业信息类、商户信息类

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