A. 怎么保证企业数据库的安全有哪些安全措施
制定一个成功的数据库安全策略的关键在于你要了解为什么要保护数据库，保护哪个数据库，以及如何最好的保护数据以应对所有类型的威胁，遵从各种规范——如SOX、HIPAA、PCI DSS、GLBA 和欧盟法令。在最新的研究中，建议企业按照以下三点来建立完整的数据库安全策略：
1、建立一个集身份验证、授权、访问控制、发现、分类，以及补丁管理于一体的坚实基础。
了解哪些数据库包含敏感数据是数据库安全战略的基本要求。企业应对所有的数据库采取一个全面的库存管理，包括生产和非生产的，并且遵循相同的安全政策给它们划分类别。所有的数据库，尤其是那些存有私人数据的数据库，应该有强的认证、授权和访问控制，即使应用层已经完成了认证和授权。缺乏这些坚实基础会削弱审计、监察和加密等其他的安全措施。
此外，如果不能每季度给所有的关键数据库打补丁，那么至少半年一次，以消除已知的漏洞。使用滚动补丁或从数据库管理系统(DBMS)的供应商和其他厂商那里收集信息，以尽量减少应用补丁的停机时间。始终在测试环境下测试安全补丁，定期运行测试脚本，以确保修补程序不影响应用程序的功能或性能。
2、使用具有数据屏蔽、加密和变更管理等功能的预防措施
在建立了一个坚实和基本的数据库安全策略后，就应该开始采取预防措施，以保护重要的数据库。这样就为生产和非生产数据库提供了一个保护层。数据隐私不随着生产系统而停止，它也需要扩展到非生产环境，包括测试、开发、质量保证(QA)、分阶段和训练，基本上所有的私有数据都可以驻留。数据库安全专业人士应该评估在测试环境中或外包应用开发中用数据屏蔽和测试数据生成来保护私有数据的效果。
使用网络加密以防止数据暴露给在监听网络流量或数据静止加密的窥视者(他们关注存储在数据库中的数据)。当数据针对不同的威胁，这些加密方法可以实现相互独立。通常情况下，也不会对应用程序的功能有影响。
保护关键数据库的结构要按照标准化的变更管理程序来进行。在过去，对生产环境中的计划或其它数据库进行变更时需要关闭数据库，但新版本的数据库管理系统允许在联机时进行这些更改，这就带来了新的安全风险。一个标准化的变更管理程序能确保只有管理员在得到管理部门批准后才能改变生产数据库并且跟踪所有数据库的变更。机构还应该更新自己的备份和可行性计划，以处理数据或元数据因这些变更而发生的改变。
3、建立具有审计、监测和漏洞评估功能的数据库入侵检测系统
当重要数据发生意外变化或者检测到可疑数据时，有必要进行一个快速的调查来查看发生了什么事情。数据库里的数据和元数据可以被访问、更改甚至是删除，而且这些都可以在几秒钟的时间内完成。通过数据库审计，我们能够发现“是谁改变了数据”和“这些数据是什么时候被改变的”等问题。为了支持之前提到的管理条例标准，安全和风险管理的专业人士应该追踪私人数据的所有访问途径和变化情况，这些私人数据包括：信用卡卡号、社会安全卡卡号以及重要的数据库的名称和地址等信息。如果私人数据在没有授权的情况下被更改或者被访问，机构应该追究负责人的责任。最后，可以使用漏洞评估报告来确定数据库的安全空白地带，诸如弱效密码、过多的优先访问权、增加数据库管理员以及安全群组监测。
牢记安全政策、安全标准、角色分离和可用性
数据库安全策略不仅关注审计和监测，它也是一个端到端的过程，致力于减少风险、达到管理条例的要求以及防御来自内部和外部的各种攻击。数据库安全需要把注意力更多地放在填补安全空白、与其他安全政策协作以及使安全方式正式化上。在草拟你的安全策略时，要使你的数据库安全政策与信息安全政策一致;要注意行业安全标准;要强调角色分离;要清楚描述出数据恢复和数据使用的步骤。
B. 数据库安全的数据库安全威胁
近两年，拖库现象频发，黑客盗取数据库的技术在不断提升。虽然数据库的防护能力也在提升，但相比黑客的手段来说，单纯的数据库防护还是心有余而力不足。数据库审计已经不是一种新兴的技术手段，但是却在数据库安全事件频发的今天给我们以新的启示。数据库受到的威胁大致有这么几种： 之所以称其为高级持续性威胁，是因为实施这种威胁的是有组织的专业公司或政府机构，它们掌握了威胁数据库安全的大量技术和技巧，而且是“咬定青山不放松”“立根原在金钱（有资金支持）中”，“千磨万击还坚劲，任尔东西南北风”。这是一种正甚嚣尘上的风险：热衷于窃取数据的公司甚至外国政府专门窃取存储在数据库中的大量关键数据，不再满足于获得一些简单的数据。特别是一些个人的私密及金融信息，一旦失窃，这些数据记录就可以在信息黑市上销售或使用，并被其它政府机构操纵。鉴于数据库攻击涉及到成千上万甚至上百万的记录，所以其日益增长和普遍。通过锁定数据库漏洞并密切监视对关键数据存储的访问，数据库的专家们可以及时发现并阻止这些攻击。
C. 数据库所有安全性都可保证，但数据是否依旧有泄漏的危险
数据库所有安全性都可保证，但数据是否依旧有泄漏的危险
网络数据库的安全机制数据库的安全性是指保护数据库以防止非法使用所造成的数据泄密、更改或破坏安全性控制的方法安全性控制是指要尽可能地杜绝任何形式的数据库非法访问。常用的安全措施有用户标识和鉴别、用户存取权限控制、定义视图、数据加密、安全审计以及事务管理和故障恢复等几类
D. 大数据应用模式及安全风险分析有哪些
当前各个领域数据生成速度逐渐加快，需要处理的数据量急剧膨胀。这些巨大的数据资源蕴藏着潜在的价值，需要对其进行有效的分析和利用。当前数据的特点除了数量庞大之外，数据类型也变得多样化，其中包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这些数量庞大、种类繁多的海量数据，给传统分析工具带来了巨大的挑战。当前对数据的分析不再是简单的生成统计报表，而是利用复杂的分析模型进行深人的分析，传统分析技术例如关系数据库技术已经不能满足其要求。在扩展性上，通过增加或更换内存、CPU、硬盘等设备原件以打一展单个节点的能力的纵向打一展(scale up)系统遇到了瓶颈;只有通过增加计算节点，连接成大规模集群，进行分布式并行计算和管理的横向打一展(scale out )系统才能满足大数据的分析需求[u。因此传统工具在扩展性上遇到了障碍，必须寻求可靠的数据存储和分析技术来分析和利用这些庞大的资源。利用云计算平台搭建Hadoop计算框架成为当前处理大数据的主要手段。然而由于云计算和Hadoop应用的特点和自身安全机制薄弱，不可避免地带来了安全风险。
1、大数据应用模式
云计算(Cloud Computing)是一种基于Internet的计算，是以并行计算(Parallel Computing )、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Compu-tin助为基础，融合了网络存储、虚拟化、负载均衡等技术的新兴产物。它将原本需要由个人计算机和私有数据中心执行的任务转移给具备专业存储和计算技术的大型计算中心来完成，实现了计算机软件、硬件等计算资源的充分共享[z}。企业或个人不再需要花费大量的费用在基础设施的购买上，更不需要花费精力对软硬件进行安装、配置和维护，这些都将由云计算服务商CSP( Cloud Service Provider)提供相应的服务。企业或个人只需按照计时或计量的方式支付租赁的计算资源。云计算服务商拥有大数据存储能力和计算资源，被视为外包信息服务的最佳选择[31因此大数据的应用往往与云计算相结合。
Hadoop是当前最广为人知的大数据技术实施方案，它是Google云计算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的开源实现。Hadoop提供了一种计算框架，其最为核心的技术是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系统，而MapReee是大型数据的分布式处理模型。Hadoop为大数据提供了一个可靠的共享存储和分析系统[5-6 }v
尽管有一些组织自建集群来运行Hadoop，但是仍有许多组织选择在租赁硬件所搭建的云端运行Hadoop或提供Hadoop服务。例如提供在公有或私有云端运行Hadoop的Cloudera，还有由Amazon提供的称为Elastic MapReee的云服务等f}l。因此将云计算与Hadoop结合处理大数据已成为一种趋势。
2、大数据安全风险分析
随着大数据应用范围越来越广，对数据安全的需求也越来越迫切。
由于云计算的特点是将数据外包给云服务商提供服务，这种服务模式将数据的所有权转移给了CSP，用户失去了对物理资源的直接控制[A1。而云中存储的大数据通常是以明文的方式存在的，CSP对数据具有底层控制权，恶意的CSP有可能在用户不知情的情况下窃取用户数据，而云计算平台亦可能受到攻击致使安全机制失效或被非法控制从而导致非授权人读取数据，给大数据安全带来了威胁。
Hadoop在设计之初并未考虑过安全问题，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之后，Hadoop加人了Kerberos的身份认证机制和基于ACL的访问控制机制[91。即使在安全方面增加了身份认证和访问控制策略，Hadoop的安全机制仍然非常薄弱，因为Ker-beros的认证机制只应用于客户机(Clients )、密钥分发中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、服务器(Serv-er)之间，只是针对机器级别的安全认证，并未对Ha-doop应用平台本身进行认证[}o}。而基于ACL的访问控制策略需要通过在启用ACL之后，对hadoop-policy. xml中的属性进行配置，其中包括9条属性，它们限制了用户与组成员对Hadoop中资源的访问以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等节点间的通信，但该机制依赖于管理员对其的配置[川，这种基于传统的访问控制列表容易在服务器端被篡改而不易察觉。而且基于ACL的访问控制策略粒度过粗，不能在MapRece过程中以细粒度的方式保护用户隐私字段。况且针对不同的用户和不同应用，访问控制列表需要经常作对应的更改，这样的操作过于繁琐且不易维护。因此Hadoop自身的安全机制是不完善的。
2.1 不同应用模式下CSP及Uers带来的安全风险
云计算中Hadoop有多种应用模式。在私有云中搭建Hadoop，即企业自己应用Hadoop，使用该平台的是企业内部各个部门的员工，外部人员无法访问和使用这些资源。这时的CSP指的是Hadoop的创建和管理者，IaaS级和PaaS级CSP为相同的实体;在公有云平台应用Hadoop , C SP有2级，IaaS级CSP，提供基础设施;PaaS级C SP，负责Hadoop的搭建和管理。这时两级CSP往往是不同的实体。
E. 网站数据库安全问题有哪些
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网站数据库的安全问题主要是由哪些因素引起的呢？这一个问题其实和数据库存的安全问题差不多， 据CVE的数据安全漏洞统计，Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的漏洞逐年上升，以Oracle为例，当前漏洞总数已经超过了1200多个。美国Verizon就“核心数据是如何丢失的”做过一次全面的市场调查，结果发现，75%的数据丢失情况是由于数据库漏洞造成的，这说明数据库的安全非常重要。
数据库安全漏洞从来源上，大致可以分为四类：缺省安装漏洞、人为使用上的漏洞、数据库设计缺陷、数据库产品的bug。
1. 数据库设计缺陷，在当前的主流数据库中,
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，数据以明文形式放置在存储设备中，存储设备的丢失将引起数据泄密风险。数据库数据文件在操作系统中以明文形式存在，非法使用者可以通过网络、操作系统接触到这些文件，从而导致数据泄密风险。
2. 缺省安装漏洞，数据库安装后的缺省用户名和密码在主流数据库中往往存在若干缺省数据库用户，并且缺省密码都是公开的，攻击者完全可以利用这些缺省用户登录数据库。在主流数据库中缺省端口号是固定的，如Oracle是1521、SQL Server是1433、MySQL是3306等。
3. 人为使用漏洞,
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，在很多系统维护中，数据库管理员并未细致地按照最小授权原则给予数据库用户授权，而是根据最为方便的原则给予了较为宽泛的授权。
F. 大数据时代:数据安全管理是最大风险
大数据时代:数据安全管理是最大风险
大数据时代的来临，对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。
大数据的安全管理能力挑战。数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。有专家指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权的侵犯已经不再需要物理的、强制性的侵入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。我国个人和企业对于数据资源的保护意识，还比较薄弱。随着电子商务、社交网络、物联网、云计算、以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球的数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。但是，由于对数据保护认识的不足，以及对个人电脑安全防护的不当，个人或企业的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。2011年，我国最大程序员网站的600万个人信息和邮箱密码被黑客公开，进而引发了连锁的泄密事件。2013年，中国人寿80万客户的个人保单信息发现被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理所面临的、前所未有的挑战。
大数据的存储及处理能力挑战。当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。
在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。在大数据的分析处理方面，由于针对具体的应用类型，需要采用不同的处理方式，因此必须通过建立高级大数据的分析模型，来实现快速抽取大数据的核心数据、高效分析这些核心数据并从中发现价值，而这些数据分析能力我国还很欠缺。
因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
大数据的应用能力挑战。我国拥有庞大的人口资源和大数据应用市场，市场复杂度高且变化多端，使我国成为世界上最复杂的大数据国家。我国互联网用户，通过利用互联网上的海量数据来提升自身的商业价值和科研价值。我国企业用户，也已积累了大量的数据信息资产，如产品数据、运营数据和价值链数据等。随着我国企业信息化系统的深入部署和逐步完善，大数据应用能力所引发的商业模式的改变，将直接影响我国企业的竞争能力。
在政府决策方面，当前我国政府部门的数据规模还很小，多数仍集中在对结构化数据的应用上，而对于非结构化数据的利用则几乎为空白。利用数据分析来支撑政府决策，我国做得还很不够。从认识到“大数据能产生价值”，到实现了“从大数据中找到价值”，再到“有效使用大数据产生的价值”，政府目前也只是刚刚起步。当前，如何收集数据、使用数据、开放数据、管理数据和利用数据来支撑决策，是我国面临的又一新挑战。
大数据的人才培养能力挑战。大数据领域技术人才和商业人才的缺乏，是一个全球性的问题。根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
我国大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析，而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。因此，培养能够解决大数据问题所需的人才，包括培养大数据分析人才和管理人才，是我们需要面对的又一紧迫问题。
G. 数据库安全的意义以及重要性是什么谁能推荐一个数据安全品牌
随着计算机和网络技术发展，互联网信息系统的应用越来越广泛。数据库作为业务平台信息技术的核心和基础，承载着越来越多的关键数据，渐渐成为单位公共安全中最具有战略性的资产，数据库的安全稳定运行也直接决定着业务系统能否正常使用。并且平台的数据库中往往储存着等极其重要和敏感的信息。这些信息一旦被篡改或者泄露，轻则造成企业经济损失，重则影响企业形象，甚至行业、社会安全。可见，数据库安全至关重要。所以对数据库的保护是一项必须的，关键的，重要的工作任务。
安华金和一直专注于数据安全领域，是中国专业的数据安全产品与解决方案提供商。公司由长期致力于数据处理和信息安全领域的专业人士共同创造，推荐你与他们联系下。
H. 云数据库真的那么安全吗将数据传上云后，数据安全风险该如何避免
风险无处不在，关键在于如何进行有效防范。
应对方法：
检测发现
可以利用云应用检测工具发现当前所使用软件(包括谁使用及使用频率)，同时确定业务数据是否涉入。采用云访问安全代理(简称CASB)解决方案要求供应商提供影子IT评估意见以了解当前企业内部的IT问题严重程度。
风险评估
对特定应用进行制裁、监控及制止，才能构建良好的云应用环境。利用评级系统确定云应用风险特点。保证此评级与陈述体系能够对影子IT进行分析并便捷地上传、匿名化、压缩并缓存日志数据，然后轻松交付自动化风险评估陈述。
用户引导
确保全部员工了解常见网络违法战术。降低未知威胁带来的影响。未知威胁永久存在，但杰出的安全意识训练有助于缓解其后果。定期发布提醒并组织季度训练，这样能够轻松并以较低成本削减恶意软件风险。
策略执行
安全策略执行必须拥有高粒度与实时性。这些要求在云应用领域可能较难完成。根据用户做法、所用工具及事务规则设定策略控制方案，从而立足于用户群组、设备、方位、浏览器以及代理为背景设计相关内容。考虑使用安全网关(内部、公有云或混合云)，同时配合具备数据丢失预防(简称DLP)功能的CASB解决方案。
隐私与治理
云环境中的数据需要使用特殊的以数据为中心的安全策略。加密机制在各类环境下皆有其必要性，但加密令牌机制在云安全领域的作用往往尤为突出。保证加密机制不会影响到应用中的查找、排序、报告以及邮件发送等功能。如果加密机制令上述功能的正常使用受到不良影响，则用户往往会想办法回避加密。
加密流量管理
对于需要过超过五成流量进行加密的行业(例如金融服务及医疗卫生)，基于策略的流量解密可能需要匹配专门的SSL可视化子系统及/或专用网络架构。
事件响应
需要立足于低层级进行云部署以建立直观的人机界面，从而实现事件响应(例如多种格式查找、可视化、过滤及集成第三方SIEM系统)。
I. 数据库管理系统有哪些不安全因素论文
1.数据定义：DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language），供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL主要用于建立、修改数据库的库结构。DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架，数据库的框架信息被存放在数据字典（Data Dictionary）中。
2.数据操作：DBMS提供数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。
3.数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。
4.数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率，选择合适的存取方法提高存取效率。