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主流資料庫的安全風險

發布時間: 2023-01-11 15:44:50

A. 怎麼保證企業資料庫的安全有哪些安全措施

制定一個成功的資料庫安全策略的關鍵在於你要了解為什麼要保護資料庫,保護哪個資料庫,以及如何最好的保護數據以應對所有類型的威脅,遵從各種規范——如SOX、HIPAA、PCI DSS、GLBA 和歐盟法令。在最新的研究中,建議企業按照以下三點來建立完整的資料庫安全策略:

1、建立一個集身份驗證、授權、訪問控制、發現、分類,以及補丁管理於一體的堅實基礎。

了解哪些資料庫包含敏感數據是資料庫安全戰略的基本要求。企業應對所有的資料庫採取一個全面的庫存管理,包括生產和非生產的,並且遵循相同的安全政策給它們劃分類別。所有的資料庫,尤其是那些存有私人數據的資料庫,應該有強的認證、授權和訪問控制,即使應用層已經完成了認證和授權。缺乏這些堅實基礎會削弱審計、監察和加密等其他的安全措施。

此外,如果不能每季度給所有的關鍵資料庫打補丁,那麼至少半年一次,以消除已知的漏洞。使用滾動補丁或從資料庫管理系統(DBMS)的供應商和其他廠商那裡收集信息,以盡量減少應用補丁的停機時間。始終在測試環境下測試安全補丁,定期運行測試腳本,以確保修補程序不影響應用程序的功能或性能。

2、使用具有數據屏蔽、加密和變更管理等功能的預防措施

在建立了一個堅實和基本的資料庫安全策略後,就應該開始採取預防措施,以保護重要的資料庫。這樣就為生產和非生產資料庫提供了一個保護層。數據隱私不隨著生產系統而停止,它也需要擴展到非生產環境,包括測試、開發、質量保證(QA)、分階段和訓練,基本上所有的私有數據都可以駐留。資料庫安全專業人士應該評估在測試環境中或外包應用開發中用數據屏蔽和測試數據生成來保護私有數據的效果。

使用網路加密以防止數據暴露給在監聽網路流量或數據靜止加密的窺視者(他們關注存儲在資料庫中的數據)。當數據針對不同的威脅,這些加密方法可以實現相互獨立。通常情況下,也不會對應用程序的功能有影響。

保護關鍵資料庫的結構要按照標准化的變更管理程序來進行。在過去,對生產環境中的計劃或其它資料庫進行變更時需要關閉資料庫,但新版本的資料庫管理系統允許在聯機時進行這些更改,這就帶來了新的安全風險。一個標准化的變更管理程序能確保只有管理員在得到管理部門批准後才能改變生產資料庫並且跟蹤所有資料庫的變更。機構還應該更新自己的備份和可行性計劃,以處理數據或元數據因這些變更而發生的改變。

3、建立具有審計、監測和漏洞評估功能的資料庫入侵檢測系統

當重要數據發生意外變化或者檢測到可疑數據時,有必要進行一個快速的調查來查看發生了什麼事情。資料庫里的數據和元數據可以被訪問、更改甚至是刪除,而且這些都可以在幾秒鍾的時間內完成。通過資料庫審計,我們能夠發現「是誰改變了數據」和「這些數據是什麼時候被改變的」等問題。為了支持之前提到的管理條例標准,安全和風險管理的專業人士應該追蹤私人數據的所有訪問途徑和變化情況,這些私人數據包括:信用卡卡號、社會安全卡卡號以及重要的資料庫的名稱和地址等信息。如果私人數據在沒有授權的情況下被更改或者被訪問,機構應該追究負責人的責任。最後,可以使用漏洞評估報告來確定資料庫的安全空白地帶,諸如弱效密碼、過多的優先訪問權、增加資料庫管理員以及安全群組監測。

牢記安全政策、安全標准、角色分離和可用性

資料庫安全策略不僅關注審計和監測,它也是一個端到端的過程,致力於減少風險、達到管理條例的要求以及防禦來自內部和外部的各種攻擊。資料庫安全需要把注意力更多地放在填補安全空白、與其他安全政策協作以及使安全方式正式化上。在草擬你的安全策略時,要使你的資料庫安全政策與信息安全政策一致;要注意行業安全標准;要強調角色分離;要清楚描述出數據恢復和數據使用的步驟。

B. 資料庫安全的資料庫安全威脅

近兩年,拖庫現象頻發,黑客盜取資料庫的技術在不斷提升。雖然資料庫的防護能力也在提升,但相比黑客的手段來說,單純的資料庫防護還是心有餘而力不足。資料庫審計已經不是一種新興的技術手段,但是卻在資料庫安全事件頻發的今天給我們以新的啟示。資料庫受到的威脅大致有這么幾種: 之所以稱其為高級持續性威脅,是因為實施這種威脅的是有組織的專業公司或政府機構,它們掌握了威脅資料庫安全的大量技術和技巧,而且是「咬定青山不放鬆」「立根原在金錢(有資金支持)中」,「千磨萬擊還堅勁,任爾東西南北風」。這是一種正甚囂塵上的風險:熱衷於竊取數據的公司甚至外國政府專門竊取存儲在資料庫中的大量關鍵數據,不再滿足於獲得一些簡單的數據。特別是一些個人的私密及金融信息,一旦失竊,這些數據記錄就可以在信息黑市上銷售或使用,並被其它政府機構操縱。鑒於資料庫攻擊涉及到成千上萬甚至上百萬的記錄,所以其日益增長和普遍。通過鎖定資料庫漏洞並密切監視對關鍵數據存儲的訪問,資料庫的專家們可以及時發現並阻止這些攻擊。

C. 資料庫所有安全性都可保證,但數據是否依舊有泄漏的危險

資料庫所有安全性都可保證,但數據是否依舊有泄漏的危險
網路資料庫的安全機制資料庫的安全性是指保護資料庫以防止非法使用所造成的數據泄密、更改或破壞安全性控制的方法安全性控制是指要盡可能地杜絕任何形式的資料庫非法訪問。常用的安全措施有用戶標識和鑒別、用戶存取許可權控制、定義視圖、數據加密、安全審計以及事務管理和故障恢復等幾類

D. 大數據應用模式及安全風險分析有哪些

當前各個領域數據生成速度逐漸加快,需要處理的數據量急劇膨脹。這些巨大的數據資源蘊藏著潛在的價值,需要對其進行有效的分析和利用。當前數據的特點除了數量龐大之外,數據類型也變得多樣化,其中包括了結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。這些數量龐大、種類繁多的海量數據,給傳統分析工具帶來了巨大的挑戰。當前對數據的分析不再是簡單的生成統計報表,而是利用復雜的分析模型進行深人的分析,傳統分析技術例如關系資料庫技術已經不能滿足其要求。在擴展性上,通過增加或更換內存、CPU、硬碟等設備原件以打一展單個節點的能力的縱向打一展(scale up)系統遇到了瓶頸;只有通過增加計算節點,連接成大規模集群,進行分布式並行計算和管理的橫向打一展(scale out )系統才能滿足大數據的分析需求[u。因此傳統工具在擴展性上遇到了障礙,必須尋求可靠的數據存儲和分析技術來分析和利用這些龐大的資源。利用雲計算平台搭建Hadoop計算框架成為當前處理大數據的主要手段。然而由於雲計算和Hadoop應用的特點和自身安全機制薄弱,不可避免地帶來了安全風險。
1、大數據應用模式
雲計算(Cloud Computing)是一種基於Internet的計算,是以並行計算(Parallel Computing )、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Compu-tin助為基礎,融合了網路存儲、虛擬化、負載均衡等技術的新興產物。它將原本需要由個人計算機和私有數據中心執行的任務轉移給具備專業存儲和計算技術的大型計算中心來完成,實現了計算機軟體、硬體等計算資源的充分共享[z}。企業或個人不再需要花費大量的費用在基礎設施的購買上,更不需要花費精力對軟硬體進行安裝、配置和維護,這些都將由雲計算服務商CSP( Cloud Service Provider)提供相應的服務。企業或個人只需按照計時或計量的方式支付租賃的計算資源。雲計算服務商擁有大數據存儲能力和計算資源,被視為外包信息服務的最佳選擇[31因此大數據的應用往往與雲計算相結合。
Hadoop是當前最廣為人知的大數據技術實施方案,它是Google雲計算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的開源實現。Hadoop提供了一種計算框架,其最為核心的技術是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系統,而MapReee是大型數據的分布式處理模型。Hadoop為大數據提供了一個可靠的共享存儲和分析系統[5-6 }v
盡管有一些組織自建集群來運行Hadoop,但是仍有許多組織選擇在租賃硬體所搭建的雲端運行Hadoop或提供Hadoop服務。例如提供在公有或私有雲端運行Hadoop的Cloudera,還有由Amazon提供的稱為Elastic MapReee的雲服務等f}l。因此將雲計算與Hadoop結合處理大數據已成為一種趨勢。
2、大數據安全風險分析
隨著大數據應用范圍越來越廣,對數據安全的需求也越來越迫切。
由於雲計算的特點是將數據外包給雲服務商提供服務,這種服務模式將數據的所有權轉移給了CSP,用戶失去了對物理資源的直接控制[A1。而雲中存儲的大數據通常是以明文的方式存在的,CSP對數據具有底層控制權,惡意的CSP有可能在用戶不知情的情況下竊取用戶數據,而雲計算平台亦可能受到攻擊致使安全機制失效或被非法控制從而導致非授權人讀取數據,給大數據安全帶來了威脅。
Hadoop在設計之初並未考慮過安全問題,在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之後,Hadoop加人了Kerberos的身份認證機制和基於ACL的訪問控制機制[91。即使在安全方面增加了身份認證和訪問控制策略,Hadoop的安全機制仍然非常薄弱,因為Ker-beros的認證機制只應用於客戶機(Clients )、密鑰分發中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、伺服器(Serv-er)之間,只是針對機器級別的安全認證,並未對Ha-doop應用平台本身進行認證[}o}。而基於ACL的訪問控制策略需要通過在啟用ACL之後,對hadoop-policy. xml中的屬性進行配置,其中包括9條屬性,它們限制了用戶與組成員對Hadoop中資源的訪問以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等節點間的通信,但該機制依賴於管理員對其的配置[川,這種基於傳統的訪問控制列表容易在伺服器端被篡改而不易察覺。而且基於ACL的訪問控制策略粒度過粗,不能在MapRece過程中以細粒度的方式保護用戶隱私欄位。況且針對不同的用戶和不同應用,訪問控制列表需要經常作對應的更改,這樣的操作過於繁瑣且不易維護。因此Hadoop自身的安全機制是不完善的。
2.1 不同應用模式下CSP及Uers帶來的安全風險
雲計算中Hadoop有多種應用模式。在私有雲中搭建Hadoop,即企業自己應用Hadoop,使用該平台的是企業內部各個部門的員工,外部人員無法訪問和使用這些資源。這時的CSP指的是Hadoop的創建和管理者,IaaS級和PaaS級CSP為相同的實體;在公有雲平台應用Hadoop , C SP有2級,IaaS級CSP,提供基礎設施;PaaS級C SP,負責Hadoop的搭建和管理。這時兩級CSP往往是不同的實體。

E. 網站資料庫安全問題有哪些

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網站資料庫的安全問題主要是由哪些因素引起的呢?這一個問題其實和資料庫存的安全問題差不多, 據CVE的數據安全漏洞統計,Oracle、SQL Server、MySQL等主流資料庫的漏洞逐年上升,以Oracle為例,當前漏洞總數已經超過了1200多個。美國Verizon就「核心數據是如何丟失的」做過一次全面的市場調查,結果發現,75%的數據丟失情況是由於資料庫漏洞造成的,這說明資料庫的安全非常重要。
資料庫安全漏洞從來源上,大致可以分為四類:預設安裝漏洞、人為使用上的漏洞、資料庫設計缺陷、資料庫產品的bug。
1. 資料庫設計缺陷,在當前的主流資料庫中,
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,數據以明文形式放置在存儲設備中,存儲設備的丟失將引起數據泄密風險。資料庫數據文件在操作系統中以明文形式存在,非法使用者可以通過網路、操作系統接觸到這些文件,從而導致數據泄密風險。
2. 預設安裝漏洞,資料庫安裝後的預設用戶名和密碼在主流資料庫中往往存在若干預設資料庫用戶,並且預設密碼都是公開的,攻擊者完全可以利用這些預設用戶登錄資料庫。在主流資料庫中預設埠號是固定的,如Oracle是1521、SQL Server是1433、MySQL是3306等。
3. 人為使用漏洞,
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,在很多系統維護中,資料庫管理員並未細致地按照最小授權原則給予資料庫用戶授權,而是根據最為方便的原則給予了較為寬泛的授權。

F. 大數據時代:數據安全管理是最大風險

大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代的來臨,對中國來說面臨安全管理能力、存儲及處理能力、應用能力和人才培養能力等多方面的新挑戰。

大數據的安全管理能力挑戰。數據安全管理問題,是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲,方便了數據分析和處理,但由於安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞,則將引發毀滅性的災難。有專家指出:由於新技術的產生和發展,對隱私權的侵犯已經不再需要物理的、強制性的侵入,而是以更加微妙的方式廣泛衍生,由此所引發的數據風險和隱私風險,也將更為嚴重。
當前,我國對大數據的保護能力還十分有限,數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國個人和企業對於數據資源的保護意識,還比較薄弱。隨著電子商務、社交網路、物聯網、雲計算、以及移動互聯網的全面普及,我國數據資源與全球的數據資源一樣,正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是,由於對數據保護認識的不足,以及對個人電腦安全防護的不當,個人或企業的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年,我國最大程序員網站的600萬個人信息和郵箱密碼被黑客公開,進而引發了連鎖的泄密事件。2013年,中國人壽80萬客戶的個人保單信息發現被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代,信息安全管理所面臨的、前所未有的挑戰。
大數據的存儲及處理能力挑戰。當前,我國大數據存儲、分析和處理的能力還很薄弱,與大數據相關的技術和工具的運用也相當不成熟,大部分企業仍處於IT產業鏈的低端。我國在資料庫、數據倉庫、數據挖掘以及雲計算等領域的技術,普遍落後於國外先進水平。
在大數據存儲方面,數據的爆炸式增長,數據來源的極其豐富和數據類型的多種多樣,使數據存儲量更龐大,對數據展現的要求更高。而目前我國傳統的資料庫,還難以存儲如此巨大的數據量。在大數據的分析處理方面,由於針對具體的應用類型,需要採用不同的處理方式,因此必須通過建立高級大數據的分析模型,來實現快速抽取大數據的核心數據、高效分析這些核心數據並從中發現價值,而這些數據分析能力我國還很欠缺。
因此,如何提高我國對大數據資源的存儲和整合能力,實現從大數據中發現、挖掘出有價值的信息和知識,是當前我國大數據存儲和處理所面臨的挑戰。
大數據的應用能力挑戰。我國擁有龐大的人口資源和大數據應用市場,市場復雜度高且變化多端,使我國成為世界上最復雜的大數據國家。我國互聯網用戶,通過利用互聯網上的海量數據來提升自身的商業價值和科研價值。我國企業用戶,也已積累了大量的數據信息資產,如產品數據、運營數據和價值鏈數據等。隨著我國企業信息化系統的深入部署和逐步完善,大數據應用能力所引發的商業模式的改變,將直接影響我國企業的競爭能力。
在政府決策方面,當前我國政府部門的數據規模還很小,多數仍集中在對結構化數據的應用上,而對於非結構化數據的利用則幾乎為空白。利用數據分析來支撐政府決策,我國做得還很不夠。從認識到「大數據能產生價值」,到實現了「從大數據中找到價值」,再到「有效使用大數據產生的價值」,政府目前也只是剛剛起步。當前,如何收集數據、使用數據、開放數據、管理數據和利用數據來支撐決策,是我國面臨的又一新挑戰。
大數據的人才培養能力挑戰。大數據領域技術人才和商業人才的缺乏,是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示,僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口,預計到2018年將達到44萬到49萬,而數據科學家則更是嚴重缺乏。
我國大數據分析專業人才缺口究竟有多大,有專家粗略估算至少需要100萬人。當前,具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才,同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家,在我國尤為奇缺。目前,我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析,而隨著未來大數據應用的不斷增長,我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。因此,培養能夠解決大數據問題所需的人才,包括培養大數據分析人才和管理人才,是我們需要面對的又一緊迫問題。

G. 資料庫安全的意義以及重要性是什麼誰能推薦一個數據安全品牌

隨著計算機和網路技術發展,互聯網信息系統的應用越來越廣泛。資料庫作為業務平台信息技術的核心和基礎,承載著越來越多的關鍵數據,漸漸成為單位公共安全中最具有戰略性的資產,資料庫的安全穩定運行也直接決定著業務系統能否正常使用。並且平台的資料庫中往往儲存著等極其重要和敏感的信息。這些信息一旦被篡改或者泄露,輕則造成企業經濟損失,重則影響企業形象,甚至行業、社會安全。可見,資料庫安全至關重要。所以對資料庫的保護是一項必須的,關鍵的,重要的工作任務。
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H. 雲資料庫真的那麼安全嗎將數據傳上雲後,數據安全風險該如何避免

風險無處不在,關鍵在於如何進行有效防範。

應對方法:

檢測發現

可以利用雲應用檢測工具發現當前所使用軟體(包括誰使用及使用頻率),同時確定業務數據是否涉入。採用雲訪問安全代理(簡稱CASB)解決方案要求供應商提供影子IT評估意見以了解當前企業內部的IT問題嚴重程度。

風險評估

對特定應用進行制裁、監控及制止,才能構建良好的雲應用環境。利用評級系統確定雲應用風險特點。保證此評級與陳述體系能夠對影子IT進行分析並便捷地上傳、匿名化、壓縮並緩存日誌數據,然後輕松交付自動化風險評估陳述。

用戶引導

確保全部員工了解常見網路違法戰術。降低未知威脅帶來的影響。未知威脅永久存在,但傑出的安全意識訓練有助於緩解其後果。定期發布提醒並組織季度訓練,這樣能夠輕松並以較低成本削減惡意軟體風險。

策略執行

安全策略執行必須擁有高粒度與實時性。這些要求在雲應用領域可能較難完成。根據用戶做法、所用工具及事務規則設定策略控制方案,從而立足於用戶群組、設備、方位、瀏覽器以及代理為背景設計相關內容。考慮使用安全網關(內部、公有雲或混合雲),同時配合具備數據丟失預防(簡稱DLP)功能的CASB解決方案。

隱私與治理

雲環境中的數據需要使用特殊的以數據為中心的安全策略。加密機制在各類環境下皆有其必要性,但加密令牌機制在雲安全領域的作用往往尤為突出。保證加密機制不會影響到應用中的查找、排序、報告以及郵件發送等功能。如果加密機制令上述功能的正常使用受到不良影響,則用戶往往會想辦法迴避加密。

加密流量管理

對於需要過超過五成流量進行加密的行業(例如金融服務及醫療衛生),基於策略的流量解密可能需要匹配專門的SSL可視化子系統及/或專用網路架構。

事件響應

需要立足於低層級進行雲部署以建立直觀的人機界面,從而實現事件響應(例如多種格式查找、可視化、過濾及集成第三方SIEM系統)。

I. 資料庫管理系統有哪些不安全因素論文

1.數據定義:DBMS提供數據定義語言DDL(Data Definition Language),供用戶定義資料庫的三級模式結構、兩級映像以及完整性約束和保密限制等約束。DDL主要用於建立、修改資料庫的庫結構。DDL所描述的庫結構僅僅給出了資料庫的框架,資料庫的框架信息被存放在數據字典(Data Dictionary)中。
2.數據操作:DBMS提供數據操作語言DML(Data Manipulation Language),供用戶實現對數據的追加、刪除、更新、查詢等操作。
3.資料庫的運行管理:資料庫的運行管理功能是DBMS的運行控制、管理功能,包括多用戶環境下的並發控制、安全性檢查和存取限制控制、完整性檢查和執行、運行日誌的組織管理、事務的管理和自動恢復,即保證事務的原子性。這些功能保證了資料庫系統的正常運行。
4.數據組織、存儲與管理:DBMS要分類組織、存儲和管理各種數據,包括數據字典、用戶數據、存取路徑等,需確定以何種文件結構和存取方式在存儲級上組織這些數據,如何實現數據之間的聯系。數據組織和存儲的基本目標是提高存儲空間利用率,選擇合適的存取方法提高存取效率。