大数据安全保护思考

2018-01-21 227279人围观 ,发现 5 个不明物体 数据安全

*本文原创作者:mcvoodoo,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载

大数据安全保护思考

随着大数据时代的来临,企业数据开始激增,各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说,挑战也更大了。在大型互联网企业里,传统方法已经很难绘制出一张敏感数据流转图了。因此在新的形势下,一是在工具层面要有新的手段支撑,包括完整的敏感数据视图、高风险场景识别、数据违规/滥用预警、数据安全事件的发现检测和阻止等。二是目前企业也存在着合规的问题了,以往合规对于互联网来说没那么重要,但随着网安法的出台,数据安全也摆上了日程。另外对于跨境企业来说,还面临着海外的数据安全法规。

所以,面临的挑战也是显而易见的。

1、 在策略层面:由于海量的数据类型,已经很难明确定义什么是高敏感数据了。同时也存在着多个低敏感数据关联后形成高敏感数据的普遍情况,甚至到最后,很难说清楚一个数据究竟有多少来源。而在一个大型互联网集团里,数据之间的交互也异常复杂,数据是否经过审批,下游如何使用也可能是混乱的。

2、 准确性:在混沌的组织结构、超级复杂且不断变化的系统里,要想实现数据安全的保护,其中一个重点是准确性的考虑。而准确性考虑按照现在的技术,也到了数据上下文、用户行为分析的阶段了,没有这些方法,误报将会很多甚至于不可用。

3、 及时性:很多业务都面临着迅速上线的压力,这时候安全就要能拿出一个快速低成本、可扩展的解决方案来,有些方法可能很土,有些方法可能需要人肉,但总体上衡量,应该是保护成本小于数据成本的可用解决方案。理想情况下,应该有工作流、机器学习、自动化来协助实现。

4、 可扩展性:也要考虑可扩展性,互联网行业里,说不准某个业务就突然爆发,原有的解决方案要能够对爆发后的架构进行支持,包括传统关系型数据库、大型数据仓库、云环境等。

还要多说一句,一个有理想的安全人员,不会止步于基础的保护能力,需要从不同项目中的经验提炼出更多价值和方法。任何数据保护方法,最后都应形成安全能力组件,为整体能力提供基础服务。按照国外某些公司的提法,应具备以API为驱动的安全能力。

业界也在不断探索新的方法来解决问题,forreste的报告,描述了这些年在数据安全上的各种防范的探索,假定大家都看得懂英文。

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算了,我来解释下吧。横轴表示各技术的成长性,纵轴表示技术的价值。

红色这条线看起来是最失败的,既没有技术价值,也没有可以炒作的概念,分别对应了安全管理和企业权限管理。

灰色这条线上,有区块链、安全通信、应用层加密、密钥管理、数据分类、各种文件磁盘加密,再到DLP。这一部分价值还是有的,很多都已经成为企业标配技术,大家都耳熟能详,冷饭热炒也炒不出新花样了。

蓝色都是眼下炙手可热的技术,包括数据分类和flow mapping,数据隐私管理、数据主体权利管理、数据访问治理、大数据加密、令牌化技术、云数据保护。这一阶段的很多解决方案还在摸索实践中,相对于前面两条线,蓝色线技术更顺应大数据、云时代的潮流。

一、CASB(云安全接入代理)

CASB的出现是为了解决企业上云的问题,企业上云后,数据和业务系统都不在自己掌握中,为了保证企业的控制权,CASB出现了。在企业和云端之间部署一个代理网关,对上云的数据进行加密,反向则解密,这样保证了在云端的数据都是加密存储,防止未授权、黑客、云服务商获取数据。而负责加解密的KMS功能则独立管理。

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粗暴一点的理解,可以认为是一些传统技术的合集,从功能上来说,一般包括DLP、身份认证、堡垒机、加解密。如果仅仅是这样,就成了一个UTM,也未免太没意思了。因此还有一些新技术也加入了进去,例如在身份认证上,还包括了基于设备、基于内容、基于应用的相关上下文理解的认证方式。同时也大量使用了机器学习算法在各模块中进行保护。

CASB解决的核心是上云的安全,从身份、权限、审计、防泄漏等角度出发。由于KMS的中立性,对于中小企业来说,算是一个可以接受的解决方案。但安全管理本质上是一个运营的管理,就像企业里之前买的各种安全产品,最终能否发挥作用,还依靠日常运维。

二、tokenization(令牌化)

tokenization最早应用于支付行业,将敏感数据(例如银行卡信息)替换成随机生成的数据,在替换之后,原始数据和令牌的映射关系单独存放在另一个数据库中。和加密不同的是,原始数据和随机数据之间没有数学关系,对于黑客来说,必须拿到映射关系表,才有可能拿到原始数据。

这样做的好处是,tokenization请求方可以不必存储银行卡信息,而只要存储随机数据即可,这样就不必记录银行卡信息,安全上消除了一些风险。而且他信息包括发卡行、有效日期等,也可以在随机数据中用若干字段实现。虽然这样风险聚集在了tokenization的服务方,但相对来说,服务方安全保障能力会更强一些。

这个技术用在互联网公司,也同样可以借鉴。我记得很早以前看到文章,谈到QQ的账号和密码保护,就是使用了这个方法,账号和密码分别存储,之间通过一个映射关系表来对应,这也是一种tokenization的用法。

除了账号和密码保护,也可以用在其他场景中。例如互联网企业可能存储了大量用户手机号、身份证号信息,通过tokenization,可以把数据形成一个新的随机数据,原始数据则加密存放。同时,可以对手机号相关信息建立一个纬度,例如标志运营商、地域信息,把这个字段放在随机数中,既满足了业务使用要求,也避免了相关人员接触到原始敏感数据。

Tokenization和Mask的区别也很简单,假设原始手机号是13911111111,Tokenization后变成13911112987,保持了运营商和归属地不变。而Mask后变成1391111****,后面四位不可见。当然mask也分为动态掩码和静态掩码,这里不做展开。

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三、大数据加密

当大量数据被存放在Hadoop平台上的时候,这个大数据平台就成为了风险最集中的位置。Hadoop的生态系统核心是HDFS,从2.6版本开始HDFS支持原生静态加密,可以理解为一种应用层加密。

Hadoop生产集群通常都有成千上万的节点,把数据机密到HDFS之外的组件导致了很大的复杂性。另外,大规模加密还有一个难点是对于密钥的管理,要考虑速度和性能、对Hadoop的支持程度、管理难度问题。好消息是Rhino已经开源,在这之前对于数据的加密只能考虑全盘加密或文件系统加密。

另外,仅仅是对静态数据加密是不够的,数据在传输时的动态安全也需要加密,Hadoop有一堆的网络通信方式,RPC、TCP/IP、HTTP,对应到不同的动态加密方法。

够了么?还不够。综合起来来看,敏感数据不仅在HDFS上,还有各种与Hadoop交互的系统上,包括了mysql、oracle甚至临时文件、日志、元数据等各种地方。比如你要把线上生产数据库导入到大数据平台,在从源头到HDFS的通道中的加密也需要考虑,否则只要通过嗅探就可以获取。同样,在数据提取和客户端访问上,也需要考虑。

除了这些,还有其它让人头疼的各种数据应用场景,比如加密后的搜索、数据脱敏后的聚合隐私泄漏等等,现在都还在研究的概念上,无法落地。

所以目前,并没有一个完整视图的解决方案,因此需求很大,但能够提供完整方案的一个也没有。还需时日。

四、身份识别与访问管理

对敏感数据的位置、权限和活动的可视性管理,能够大规模自动化管理权限和数据,也即是IAM。这个概念出现很久了,之所以又被拿出来说,是因为一些新计入的加速融入,包括云身份管理、欺诈检测、UEBA、物联网、机器学习等技术。Gartner估计,到2022年,IAM的三分之一将由AI驱动。

在大型互联公司里,身份、权限、策略、资源、行为、设备,可能有几万亿的关系连接,这个世界上唯一不变的就是变化,这么多关系再加上实时动态的变化。如果不动用机器算法,是无法全面管理的。除了关系,IAM还涉及到和内部系统的多种集成,例如SOC、DLP、SSO等继承。

在新的思路下,可以把以前的场景用另外的方法关联表达出来。例如,以前的权限梳理,是把用户配置成不同的组,审查重点是用户的权限分配属否合理。在智能驱动下的权限管理,可以有很多不同,比如:张三有权访问一台服务器,他是这个部门中唯一有权限的人吗?又或者:张三整个部门都在访问一个共享文件夹,但只有李四是在周末访问的。再比如,有一个高敏感的数据,王二麻子和张三的使用率比其他人高出200%。某天,突然发现客服员工申请vpn急剧增加,调查发现,是由于当地大雪导致交通不畅,因此需要在家办公。这些具体问题在机器学习里,可以通过异常检测(或者是离散群分析)分析出来:某几个人和其他人的不同,从而形成对风险的判断。当风险点发现,可以通过调查来确认风险,然后再来调整算法。

因此,IAM在新技术的驱动下,会有一个更深刻的变化。

五、数据主体权限管理

之所以有这么个看起来很奇怪的数据主体权限管理,是由于欧盟GDPR(一般数据保护条例)的出台,GDPR规定了个人数据的权利,包括被遗忘的权利、删除权等等。这个条例会产生很大的市场,虽然是欧盟的,但所有和欧盟打交道的公司,都要遵从这一标准,否则会被罚款。看起来只是一个合规要求而已,但实际上在实际应用中,也有很多可借鉴的地方。

要保护个人数据,首先得知道这些数据都在哪,也就是数据发现的能力。可以通过对线上数据库抽样扫描、大数据仓库的元数据分析、dlp的本地扫描等来实现。但在实践中,还会有几个方面的问题。一是基于正则表达式的规则不靠谱,比如银行卡号这种信息,用正则表达式会产生大量的误报问题。二是在大数据平台的前提下,缺少快速准确的发现工具。三是很多数据都是非结构化的,比如个人交易金额,很难定义出一个规则。四是按照GDPR,还得有个可索引的系统,能够迅速从全量数据中找到某个人的信息数据元。

与这些问题相对应,机器学习可以解决的规则不准确、非结构化的问题,通过对上下文分析、语义理解、血缘关系追踪、元数据来提高。而通过在数据节点上分发搜索,能够全量感知敏感数据位置,再精细一点,可以使用敏感数据热力图进行预采样。

解决了数据发现的问题,还有数据的访问跟踪,每个业务、每个应用、每个用户对数据的访问,都要能跟踪到。说起来有点绕,举个例子,某客户投诉个人信息被泄漏,按照GDPR,你必须在72小时内作出响应动作来证明自己是清白的/有污点的。这时候你就要能够立刻知道,数据在哪里,在什么时间什么地点被谁访问过,然后根据这些上下游分析异常,完美的情况下,应该直接根据自动的风险规则来查出异常。

根据GDPR,你还要能够服从客户的意愿,假设客户要求你立刻删除所有与他相关的信息。这就需要强制性的响应措施,从不同节点修改/删除数据。

最后,通过一个类似于数据资产地图的形式,展现出来。

简单一点,可以把这个东西理解为数据资产地图或者数据态势感知这种dashboard,在下面有很多组件来支撑。

六、数据隐私管理解决方案

也基于整体的需求,出现这一类服务,帮助建设隐私管理。这不是一个技术,而是一个专项的数据安全风险评估。大体上来说,数据安全风险评估的几个阶段:建立团队—评估风险—设计和实施控制—维护和加强控制—合规性。

从GDPR的情况来看,未来企业可能需要一个“数据隐私保护官”的岗位,当然实际落地也可能是由信息安全来担任。这就在原来的信息安全上延伸更为广义了,隐私保护包括的环节很多,从数据采集到数据输出都有对应的环节存在,也比以前的信息安全范围更大。能否利用好GDPR来扩展安全部门在企业内部的影响力,是考验的时刻。

风险评估阶段,重点是围绕数据安全生命周期来开展。从关键岗位开始收集信息,包括了数据采集、存储、使用、转移、处理的环节。并且以数据和视觉形式记录信息,也就是数据移动的地图。通过风险评估识别出差距,并且根据优先级来考虑解决方案。

设计和实施阶段,对数据的保护,一定是从高敏感数据开始的。另外,对数据隐私的保护,在开展中可能会面临各种阻碍,这就要求数据安全部门能够有技巧的沟通,比如面向高管,这些数据的泄漏可能造成的后果,竞争对手从我们这里拿到了什么数据。面向技术部门,则可以列出竞争对手公司的对标,以及数据安全责任的归属。

而在维护和加强控制阶段,以国内的大型互联网企业来说,拍脑门就可以知道的风险域:系统变更、数据变更、国际业务、大型数据仓库、兼并收购、新增产品、高敏感数据管理、外包管理等,都是高风险区域。事实上很多公司在数据泄漏后,都无法追责,因为并不知道数据是从哪里泄漏出去的,因为根本不知道数据移动地图是怎样的。

合规性还是主要是指GDPR,定期评估、记录、合规性报告等。

目前国内来说,能帮助进行数据安全评估的公司并不多,设计出符合现状的低成本解决方案的更不多。随着国内对隐私立法的逐渐重视,这一块也会逐渐形成市场。

七、综述

forreste的报告中还提及了一些其他技术,在前面几块内容中我也陆陆续续提到了,包括数据发现、数据分类、企业级密钥管理、应用层加密这些内容。

对数据安全的综合治理,核心思路其实就是一个:数据流动地图,抓住这条主线,也就是以数据为核心的安全保护。大数据时代,基于边界的方法已经过时了,你无法阻挡数据的流动。而在新的时代,还有很多未能解决的难题,换句话说,作为一个安全人员,你是在挖洞的如云高手中杀出一条血路,还是在这个需要探索的领域做先头兵?

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