文章源于公众号：昂楷资讯

云环境下，政务数据面临更为复杂的内外部安全风险，除了要参考因违规越权操作或恶意入侵导致的数据安全事件，还要考量数据共享或者由业务方向的聚合攻击可能导致的重要敏感信息泄露的风险。与此同时，如何确立数据边界，如何对政务数据分类分级，共享数据的标识和回溯等一系列问题，均在与用户的深入探讨中，整合嵌入本次数据安全治理的模型。

本次数据安全治理的模型由数据资产梳理、安全状态评估、数据分类分级、数据库状态监控、数据脱敏、数据水印及追溯、数据库安全准入、数据行为核查、数据运维管理、数据安全审计、数据安全态势感知等功能单元组成。通过以上核心功能模块，实现对云环境下政务数据的共享、交互、使用等过程的安全管理、防护和监管。

       评估安全边界内数据库资产的健康状态，对安全状况进行多维检测评估，展示数据库系统薄弱点，并给出解决建议。将数据存储、传输过程的风险降到最低。

      监控区域内数据资产运行指标，多维度监察数据库，识别异常或潜在性能问题，监测数据库各项活动，周期性对数据资产进行健康状态研判，保障业务连续性。

      保护敏感信息的共享和使用，对敏感数据进行必要的去隐私化处理，内置国内特色隐私数据类型漂白算法，从而保证数据结构完整、 数据可用，而敏感信息不被泄露。脱敏工作在内存中完成，数据不落地，动态/静态脱敏任务均需经过审批方可执行。

      建立数据收发的抗抵赖性，通过对数据进行水印密写，保证数据真实可用的前提下隐秘标记原始数据。仅需极少量泄露数据即可提取水印标识，绘制数据流转图示，研判泄密节点，追溯该泄露过程，综合样本数据纯度，研判泄密事件直接影响。

      强化客体的安全标识，对区域内数据资产访问动作进行核查和安检，通过对客体安全标记的细化，在文件、表、字段层面鉴别、阻断非法操作，依据数据分级分类的结果落实访问权限细节，对越权请求敏感数据行为进行阻止，阻断攻击者对业务流程和目标系统进行精确情报收集，阻断越权访问、非法动作、删库跑路、违规备份等行为。

      以单点登录的形式进行统一身份认证，权限集中管控，授予管理用户所需的最小权限，实现业务与运维的权限分离管理，并作全过程审计。在深度协议支持的前提下，进行统一的账号身份及生命周期管理，实现运维权限的监管。

       对安全边界内数据的使用建立双向审计机制，覆盖应用、中间件、数据库，采用数据库深度报文协议解析技术DPI及动态流检测技术DFI，将数据使用动作转化还原为标准的操作语句，借助预置的分析模型规则匹配，智能分析和监控访问者的各种操作，实时威胁发现，并对事件进行统计、分析、溯源、记录，定位操作者真实身份。

建立统一的管控平台，实现对各个安全单元的整合，一体化展示数据安全整体状况，提供数据安全的建设规划依据，分析处理风险行为。昂楷提供了基于核心数据安全的总体感知，脆弱性感知，资产健康感知等。