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数据安全基础知识之数据架构
作者:admin  更新时间:2020-08-09 02:08:27

前言

在当前的数据时代,随着云计算、大数据、AI等技术的不断发展,“数据”已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。数据的计量单位至少是PB级别计算。这个时代不仅给“数据”赋予了“价值”属性,也同步赋予了“法律”属性,这些都推动着国家和企业重视数据,重视数据安全。

数据安全形势

据IBM《2019年全球数据泄露成本报告》显示,恶意数据泄露平均给调研中的受访企业带来 445 万美元的损失。CNCERT 在2019年全年累计发现我国重要数据泄露风险与事件 3000 余起。数据泄漏对企业来说不仅是经济损失,还有国家层面的巨额罚款;比如Facebook的8700万用户数据的不当泄漏被罚款50亿美金,英国航空公司的50万乘客数据的不当泄漏被罚款2.3亿美元;国内大量企业都号称自己有百万、千万甚至过亿的用户量,但你们是否有相应的数据安全能力来保证用户数据不外泄,或者你们是否有能力应对合规层面的巨额罚款。

数据安全标准

国际层面,各国出台了如GDPR、CCPA、COPPA、LGPD等。

国内层面,近期相继出台了《网络安全法》、《儿童个人信息网络保护规定》、《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》、 《数据安全管理办法》(征求意见稿)、《网络数据安全标准体系建设指南》(征求意见稿)和《中华人民共和国数据安全法(草案)》等。

数据安全相关定义

(1) 数据的定义:

任何以电子或者非电子形式对信息的记录。

(2) 理解数据的类型:

a. 按照数据性质区分

结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据

非结构化数据:包括所有格式的工作文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等

半结构化数据:就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据

b. 按照数据状态区分

静态数据:存储在磁盘、硬盘、SAN等介质上的任何数据

动态数据:通过网络传输的任何数据

使用中的数据:应用程序使用内存或临时缓冲区中的数据

(3) 数据活动的定义:

数据的收集、存储、加工、使用、提供、交易、公开等行为。

(4) 数据安全的定义:

通过采取必要措施,保障数据得到有效保护和合法利用,并持续处于安全状态的能力。

数据安全的挑战

(1) 业务系统的灵活多变、需求复杂

互联网+的时代,市场的快速变化,企业业务的极速调整,企业每天都有可能出现系统上线、功能调整、接口的三方接入、数据的线上和线下外发等。面对这些变化和场景,我们如何应对?

(2) 新技术新挑战

新技术带来新风险。云、物联网、大数据和AI等新技术的广泛应用给企业带来了巨大生产力的同时,也改变了传统网络的数据防护思路,新型的网络威胁我们如何应用?

(3) 数据量大

大数据的兴起,数据的起始计量单位变成至少是PB级,甚至是EB级,在如此庞大的数据量面前,如何有效管理,如果做数据的快速识别、监控、检测、处置、响应?

(4) 安全威胁增多

数据价值的提升,导致外部威胁的目的性、隐蔽性、破坏性都成上升趋势。如何降低威胁暴露面和何种体系防护应对?

数据安全的目标

目标:满足合规,贴合业务,将数据风险降低至可接受水平,让数据使用更安全。

办法总比困难多,面对各位数据安全挑战,数据安全从业者要有自己的数据安全防护体系思路,善于学习新技术新经验的能力,总结自己的套路和打法,以终为始,不断更新和进步。

业务面前,安全不是他们的对立面,要采取双赢思维,建立信任关系。业务的目的是盈利,而安全是保证业务稳定盈利,规避风险最佳帮手,彼此相辅相成,相互依存。

数据安全模型框架

数据安全的执行和管理需要以数据为中心,宏观层,在满足合规的基础上,依托组织建设,采取技术和管理的手段,实施层,采取“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大安全功能,保证数据全证明周期的安全。

数据安全基础知识之数据架构

数据安全建设框架

基于数据安全模型框架,梳理数据安全建设过程所需的基本功能和重点功能,制定如下数据安全建设框架:

数据安全基础知识之数据架构

整理来看,数据安全建设框架可以分为三个层面。

(1) 最下面为组织建设层:

数据治理小组负责整体决策层工作,比如数据安全计划的定位,策略、政策和组织等的制定;数据安全团队负责整体战术层和执行层工作,战术层比如具体安全计划的管理管控,如合规管理、风险管理、计划管理、进度管理和指标管理等等;执行层负责整体数据安全计划的落地工作,人员包括专业的数据安全人员和各业务团队的安全接口人。

(2) 中间为能力实现层:

通过“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大功能,落地数据安全的合规、管理、技术和运营。

(3) 最上面为目标和愿景层:

通过组织建设和数据安全能力实现,保证组织用户数据、业务数据和公司数据,最终实现使数据使用更安全的愿景。

数据安全实施框架

数据安全工作如此繁杂多样,我们如何具体落地和有序建设执行呢,基于数据安全建设框架,制定如下数据安全实施框架:

数据安全基础知识之数据架构

整体来看,每做一件事情,我们都要先做好计划,然后实施,实施中进行复核检测,进而改进,如此反复,阶梯式完成,形成一个PDCA的循环。

(1) Plan:

我们要制定好计划、确定范围和明确目标,识别的重点工作为:范围和边界的识别、账号识别、权限识别、数据识别、系统识别、操作识别、流程识别和数据的分类分级。

(2) Do&Act:

在Plan中的成果进行处置,事前做保护,事中做监视和检测,事后做响应和恢复。重点工作为合规的落地;安全基线的落地;管理制度的建立‘敏感信息在数据生命周期中的管控、处置和审计,如敏感数据打标签、传输的加密、存储的加密或脱敏、使用的脱敏、操作的日志记录等。

注:合规的部分问题可以参考我另两篇文章《数据安全怎么做——合规篇之CCPA》《数据安全怎做——合规篇之数据安全法》

资产梳理的问题可以参考我另一篇文章《企业安全建设之资产库篇》

其他详细内容都在撰写中,后续会一一发出,比如数据安全治理、管理各种子篇、技术各种子篇等等,敬请期待。

(3) Check:

用以对Do的成果的复核检测,提出问题和需求,由Act层跟进解决。

总结

数据安全是企业安全中与业务贴合最近的一项工作,好的落地势必会带来对业务的影响,所以搞定管理层是关键性因素,给数据安全工作戴上数据治理的帽子,

安全牵头,拉上所有数据相关方共同执行和承担责任,这样会大大增加工作开展的效率和有效性。

除此之外,数据安全的工作繁多,数据安全从业者需要为众多事情结合公司业务排好优先级,风险最大的不一定先做,优先做公司业务当前状态最需要的刚需,制定好工作计划,摸清家底,工作有序开展。

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