CloudQuery 的数据安全技术运用

[huangxiaohei]

随着电力行业信息化的不断发展，其内部信息系统越来越复杂，数据库作为信息系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务信息。同时，国家对信息安全方面的重视程度也逐步加深：2014 年 7 月 2 日，国家能源局发布《电力行业网络与信息安全管理办法》； 2018 年，9 月 13 日，国家能源局发布《关于加强电力行业网络安全工作的指导意见》，内容全面覆盖《网络安全法》、《电力监管条例》及相关法律法规要求，对加强关键信息基础设施安全保护、加强电力企业数据安全保护等方面提出了更高、更严的要求。

H 电力公司经过多年发展，依靠现代化经营管理能力，不断加强了信息化、自动化、系统化的特点，而基于政策指导和信息数据化进程不断加快，H 电力公司更需要对数据进行强制性、可控性保护。

一方面，H 电力公司需要通过不断挖掘数据价值以支撑自身服务质量、工作效率和发展需要；另一方面，又要保证数据在复杂场景、系统之间被安全、合理的访问和使用。

传统安全防护手段无法跨越的鸿沟

根据国家能源局对数据安全的意见及 H 电力公司对数据安全的要求，H 电力公司进行了自查，发现了如下不足：

敏感数据管理不足

随着 H 电力公司信息化建设的持续推进，营销、人资、财务、资产、协同、综合等核心系统中存储着大量的业务往来、用户隐私等重要敏感数据。

H 电力公司内部电力数据传输与共享场景普遍，当前虽然有一些数据脱敏手段，但是主要采用脚本或人工脱敏的方式，脱敏规则不统一，从而导致脱敏效率低下，以及脱敏后数据质量差、数据间关联关系被破坏等一系列问题，需要通过对敏感数据进行专业的脱敏实现，“用、护”结合。

风险行为监控不足

H 电力公司信息化规模庞大、系统繁杂、人员众多，日常工作中发生越权访问、下载或篡改数据等违规操作行为难以及时发现和定位，往往对内部数据安全事件的预防和调查造成困扰。

数据库运维管控不足

H 电力公司的网络复杂、业务特殊、数据库众多，在运维专区中，使用堡垒机来对运维人员进行管理，但这种管理方式在数据安全防护上存在一定问题：运维人员不按操作规范或既定方案进行数据库运维操作、非法导出敏感数据、数据库操作行为没有细粒度的审计记录等。

H 电力公司根据目前数据安全痛点和对现状的深入分析，提出如下需求：

1.实现与现有运维管理流程深度融合，实时监控运维人员数据库操作； 2.实现与现有 SPV 集成，运维人员无需单独申请对数据库访问，保持操作习惯不变； 3.实现细粒度运维管控，控制对象可以是库，可以是表，并可以精准到列；除了传统的增删改查操作外，还可以根据访问的影响行判断是否存在数据窃取、批量删除等高危行为；管控的对象还包括用户、登录 IP 、时间、客户端工具等多种条件； 4.提供用户行为审计，方便及时发现风险隐患； 5.支持动态数据遮蔽防止敏感数据泄漏，查询数据自动显示签名，防止拍照外传。

###没有授权进不去 未经许可拿不走 数据泄漏赖不掉

针对以上 H 电力公司面临的问题，CloudQuery 提出本次项目目标应做到“没有授权进不去，未经许可拿不走，数据泄漏赖不掉”。

根据 H 电力公司对信息安全工作的指示，加强对数据中心数据安全的防护要求，经过深入研究，整理出如下建设思路：

数据脱敏

由于 H 电力公司数据错综复杂，各业务数据流转通道各不相同，按照数据的分级分类标准，在对数据进行共享时，应针对重要数据进行脱敏降级，确保数据接收方不会对数据内容进行二次扩散。

数据库安全管控

通过引入 CloudQuery，对数据库的访问及其他操作行为进行细粒度防御、审计分析，从而全程监控、记录包括非法访问、数据库违规操作、数据批量导出或篡改在内等一系列风险行为，实现对所有数据访问行为进行审计记录，然后通过数据分析技术结合数据操作审计典型策略要求，对风险行为进行挖掘和预警，并可在安全事件发生后，做到准确、高效的溯源定责。

数据库运维与管理

在确保不影响正常开展运维工作的前提下，建立数据库运维操作的审批机制和技术措施。通过 CloudQuery 对所有涉及敏感数据的操作进行限制，强化对数据库运维操作的监管力度，及时阻断越权操作行为的发生，令运维工作实际操作与计划操作保持一致。

对数据运维操作的关键动作进行划分，将那些敏感操作梳理出来并默认禁止。当有变更需求时，通过发起运维审批流程，根据审批小组的审批意见，有序、安全的执行运维操作。

四大核心模块 解决电力行业棘手问题

针对 H 电力公司的系统现状、其数据库安全管控需求及目标，CloudQuery 制定了符合 H 电力公司数据库安全管控目标的解决方案，全面发挥数据库安全管控平台在企业中的价值。

CloudQuery 作为一体化企业数据安全管控平台，是企业数据操作的入口，将组织（包含应用）、数据、安全整合到一个平台，提供一系列数据应用工具辅助应用和 IT 人员完成相关的数据处理和操作，并逐渐培养组织的数据化流程、协作机制，完善组织的数据意识。

CloudQuery 采用以服务组件为单位，面向云的分布式架构，支持高可用模式保持用户使用的连续性，针对 H 电力公司，我们主要将平台划分为四大核心模块：数据处理中心、用户管控中心、监控中心、审计中心。

数据处理中心：广泛的数据库支持，集中管控数据

CloudQuery 支持绝大多数国内外主流数据库以及中间件，目前支持 Oracle 、SQLServer 、MySQL 、PostgreSQL 、Redis 、Hbase 、达梦、RDS for MySQL 等，未来将支持更多种类的数据库及中间件数据源。覆盖 H 电力公司目前使用的主要数据库数据源。同时，CloudQuery 完美支持各数据库特性，契合操作人员日常数据操作习惯。

用一个平台对所有数据操作进行管控，包含登录登出、权限、脱敏、审计、监控、过滤、回退等。内置一系列流程库，可通过 OpenAPI 接口与现有运维管理系统进行对接，实现数据操作 /授权在数据中心内部流转。

对于 H 电力公司的数据脱敏要求，CloudQuery 采用被动脱敏方式，即不改变数据库内容，但查询得到的结果为脱敏后的数据。脱敏按照规则来处理数据，规则分为内置和动态，内置规则只要用户查询的数据中符合系统内部定义的敏感资源，就会被处理；动态规则指系统管理员或者拥有者根据业务自定义，比如订单里的门牌号等。系统支持 5 种脱敏模式设定：替换、掩码、加密、截断后加密和无效化。

脱敏还会应用在以下场景：

• 导出：导出的数据条目只要符合脱敏设定，那么不管是什么样的文件格式，其内容都会被脱敏；

• 转储：转储的 SQL 语句，其内容也会被脱敏。

用户管控中心：细粒度权限管控，越权访问需审批

针对可能存在的用户越权访问、非法导出等违规行为，CloudQuery 从不同需求和不同维度进行细粒度权限控制：

• 操作权限：根据不同的数据源可以分配不同权限，权限由创建连接的账号所拥有的权限列表为全集，可以向下分发，默认加入连接的用户只拥有 select （查询）权限，其他均需要手动赋权或通过流程进行提权申请。

• 限时限量：可对数据操作进行限时限量权限管控，约定允许操作的开始日期时间和结束日期时间；选择每周能操作的天数；限制用户每个自然周期查询可以得到的记录数，周期结束限量会清零。周期可以灵活配置（天、周、月）。

• 高危操作限制：对核心业务系统中，重要的有库、表操作非常关键，随意变更可能会带来灾难性影响，在 Cloud Query 将其定义为“高危资源”，在其上的所有变更操作(DML 、DDL)都会生成工单；危险性较高的操作，比如 truncate, delete 等等，也同样可被管理员设置为“高危操作”。所有高危操作需要走工单，获取短期的权限，解封操作。

• 数据过滤：数据库过滤在某种程度上实现了用户的多租，即多个用户使用同一个数据库连接，看到的是不同的数据“视图”，千人千面，这极大的增加了权限的灵活性。

• 数据导出限制：数据导出目前支持 excel 、csv 、txt 、pdf 等格式，支持加密、水印，内容为表格状。结果集导出会受到权限的制约，默认都是关闭状态，如果需要某张表的导出权限可以在流程中向连接管理员发起申请，审批通过后即可进行导出操作。导出同时受到过滤以及脱敏等相关权限的制约，例如当用户在查询结果集时某一列受到脱敏限制，同时在导出时该列也是被脱敏的状态。

审计中心：记录用户行为，风险操作可追踪

CloudQuery 审计系统可跟踪用户在平台上的所有操作，覆盖数据库、流程、权限等方面的查询和变更。审计明细包含用户、连接、库、操作对象、动作、摘要、时间、结果、IP 来源等，可按条件过滤，并支持 Excel 导出。

除了审计明细，系统还支持面向业务的审计分析，可进行多维度的分析，如 UV 、PV 、数据库类型、语句执行时长、慢查询、高危操作。

而通过应用探针或 Cloud Query 提供的审计驱动可对应用的数据操作进行审计分析。相对于面向人的操作审计，应用数据审计主要是站在数据库管理员和安全的视角，对应用的数据访问进行分析，找出违反审计规则的语句，每一个应用包含一个审计视图。主要包含：

• 审计明细：包含应用 ID 、数据源、库、操作对象、动作、摘要、时间、结果、IP 来源等。

• 慢查询：数据库语句执行时间连续超过某一个阈值的语句聚合，采样窗口（分钟）可由系统设置。

• 高危操作：识别出应用中对特定资源的非法操作。

• 非法地址：根据 IP 来源，识别与数据库不匹配的操作。比如生产环境，只能限于生成应用 IP，不能是测试应用 IP 。

同时应用审计会基于 SQL 模式进行数据分析，支持以下维度的分析：

• 常用热点表：基于数据库下每张表的读写次数计算出每张表的热度，尽量排序得出热度前十的表进行展示

• 应用 Top SQL：基于应用的语句执行次数统计出排行前 20 的 SQL，方便 DBA 及时查看进行索引调整等 SQL 优化

• 应用慢 SQL：基于语句执行时长列出应用的慢 SQL，为 DBA 等相关工作人员进行 SQL 审核提供方便

数据库监控中心：

CloudQuery 可以提供一个集中监控平台，连接管理员可以看到自己管纳连接的数据库负载情况，针对每一种数据源会有不同的监控指标，方便更直观的排查与定位问题。

CloudQuery 的应用价值

没有授权进不去

基于细粒度的权限管控体系，CloudQuery 通过「用户-角色-权限」，在快速授权的同时精准控制每个用户的访问及操作权限，规避了 H 电力公司原先可能面临的越权访问、下载或篡改数据等违规操作行为。

未经许可拿不走

CloudQuery 以独创的「查导分离」作为数据防泄漏的最后一道防线，将导出动作单独形成一种权限类型，与查询动作分离开来。即使 H 电力公司内部人员恶意获取数据也无法将数据落地至 PC 电脑，更别提在企业内部甚至外部进行流通。

数据泄露赖不掉

CloudQuery 作为企业内部的第四道安全防护门。对平台内部众多操作进行埋点，保证 H 电力公司的用户每一个动作都可追踪、可溯源。一旦有用户执行恶意语句或误操作可以及时定位到问题用户及用户 PC IP 。同时，CloudQuery 辅助以告警模块，从不同风控视角来监测当前平台内用户的操作风险性，可以让 H 电力公司在发生数据泄漏时间后快速、精准定位到责任人，及时还原丢失数据。

从 H 电力公司的应用可见，CloudQuery 站在企业角度，根据内部数据流向提供全链路的干涉跟踪保护机制，贯穿数据登录、使用、登出整个生命周期。1:1 针对各数据源的终端，可实时对操作的 SQL 执行拦截、分析、审计、告警等操作，精确到人和应用。避免延后追溯，避免安装堡垒机客户端，也避免审计记录和录像的对比，极大的提高了审计效率和用户体验，让企业内部数据运转更加流畅、安全。

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