数据安全实践之数据资产管理

2020-02-07 81999人围观 数据安全

前言

在企业安全建设中,资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险,执行更有效的控制措施,在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。

欢迎关注以往文章个人隐私保护系列:《个人隐私保护之一:隐私政策解析》《APP隐私保护之二:用户端隐私保护实践(上)》《APP隐私保护之二:用户端隐私保护实践(下)》《个人隐私保护之三:数据安全防护实践》

数据安全视角的数据资产

整体架构与价值

数据资产管理主要分为三部分:数据采集,数据整合与识别,数据使用

数据调取,访问的权限管控,根据数据目录,数据负责人,建立管控流程

识别重要数据系统,接口,推进安全防护项目,包括数据加密,脱敏,认证,日志等改造

数据泄露事件的告警,溯源,审计,提供基础数据和综合分析平台

数据资产收集

数据一般在数据库,文件中静态存储,也通过应用,工具等方式进行流转。

1.数据类型和数据分布的收集

(1)全内网网络扫描识别数据库服务器IP、端口、服务类型

nmap -sP 获取存货主机

nmap -sV -iL [nmaptest.txt]  数据库端口服务发现

(2)DBA或者运维申请数据库查询权限,如DBA有管理平台或相关数据,也可以直接对接收集数据

(3)获取数据结构和数据类型

获取库名:

$SQL = 'show databases';

获取表明:

SELECT 
   table_name    获取表明
FROM
 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

获取表结构(字段,数据类型,注释):

SELECT
  COLUMN_NAME 列名,
  COLUMN_TYPE 数据类型,
  DATA_TYPE 字段类型,
 CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH 长度,
  IS_NULLABLE 是否为空,
  COLUMN_DEFAULT 默认值,
  COLUMN_COMMENT 备注
FROM
 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
where
-- db为数据库名称,到时候只需要修改成你要导出表结构的数据库即可
-- table_schema ='db'

(4)数据样本信息获取

每个库表获取10-20条样本数据

select * from [table] limit 0,20 

获取20条样本,也可以根据需要调整阈值

2.数据所属应用,应用数据接口

应用一般从CMDB或公司的资产管理平台中获取,注意的是需要有一个唯一标识将应用和数据库进行关联。

应用数据接口可以通过网络流量分析获取流量中所有被访问接口URL。

提取URL和HOST加入资产列表

Request判断是否是敏感请求

Resbonse判断是否是敏感请求

数据分级分类

等级划分一般企业为四级分发,L1-L4级。L1为***息,L2位秘密信息(或内部公开),L3为保密信息,L4为绝密信息。

针对不同的数据类型设定密级,根据公司情况信息密级可能不同:

L4:如生物识别信息,密码,公司重大计划或战略数据等

L3:如电话,住址,画像,个人喜好等

L2:如姓名,国籍,日常统计数据等

L1:昵称,公开评论,已发布公告等

数据资产管理中阈值数据分级分类字典,如:

数据标签 数据分类 数据分级
手机号 用户数据 L3 
用户画像 用户数据 L3
员工工资 公司数据 L3
昵称 用户数据 L0

敏感数据识别

1.结构化数据敏感数据识别

基于关键字的敏感数据打标:通过字段名称,注释信息

基于正则的敏感数据打标:通过样本数据

基于机器学习的敏感数据打标:整个表中所有字段名,样本数据,与其他表的相似度进行训练

如对账号字段打标:

  var i= fieldName.toLowerCase().indexOf("user");

  var j = fieldName.toLowerCase().indexOf("id");

  var a = fieldDesc.indexOf("登录名");

  var b = fieldDesc.indexOf("用户名");

  var rexEmail =/[0-9a-zA-Z\_\.]{1,19}@[0-9a-zA-Z\_\.]{1,23}\.[com,cn,net,org,edu,gov,hk,tw]{1,3}/;

  var rexMobile = /((^1(3|8)\d{9})|(^(14(5|7|9)|17[0135678]|15[012356789]|19[89]|16[6])\d{8}))$/;

  return ((rexEmail.test(fieldValue) || rexMobile.test(fieldValue)) && (i != -1 ||j != -1))||(a!= -1 ||b != -1);

2.敏感数据接口识别

从流量中获取数据包对response的body内容进行数据解析:

通过正则提取是否含有批量敏感数据,如匹配***,手机号等。

通过格式化body内容,并匹配关键字可以进一步提升识别率和检出率。

如果匹配到敏感数据,提升准确率可适当调证匹配个数阈值,提取request中的url加入敏感数据接口,并获取域名,数据类型,统计访问量等信息。

3.文件等数据

采用DLP产品对文件进行识别和审计

文件系统,邮件系统,办公终端,移动终端等。

数据资产应用场景

场景一:敏感数据接口监控和日志审计

监控非授权访问,过度权限,高频获取数据

建立人员行为画像,对行为进行风险评分

场景二:数据访问权限申请

线上系统/应用间数据调取的权限控制

人员从应用内,DB,大数据平台访问/导出数据的权限控制

场景三:数据泄露事件溯源

人员行为画像,系统数据画像分析数据源

数据接口的访问日志/流量溯源

通过数据资产分布溯源

*本文原创作者:Alkaid13 ,本文属于FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载

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Alkaid13

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