基于大数据的数据安全防护技术研究

摘  要：通过对地市级烟草公司信息数据安全防护方案建设，能够发现个人信息和企业数据的分布情况、使用情况，能够对终端层、网络层、数据库层个人信息、企业数据的泄漏情况进行监控、阻断和审计，能够对重要数据进行备份和恢复。

关键词：大数据；数据安全；数据安全治理；数据分类分级；数据泄露

一 数据安全面临的问题与挑战

一.1. 现状分析

在地市级烟草公司推动创新发展和转型突破的关键时期，为贯彻落实国家及行业相关要求，确保公司业务支撑、网络支撑、管理信息、业务管理平台等各领域数据安全风险的可管可控，数据安全平台建设及业务拓展成为信息化的工作重点。公司领导高度关注数据安全工作，多次强调要重视数据安全管理，同步推进防护手段建设。

数据的流转要经过多个环节，任何环节的大意都会导致数据有泄漏风险。管理员无法及时清楚了解不同类别、不同敏感级别的个人信息和企业数据的分布情况。为了管理便利以及提供精准的信息数据安全防护，需要根据业务场景进行细分，比如根据敏感程度划分不同重要级别，为后续采取针对性的信息数据防护措施提供参考。

一.2. 风险分析

地市级烟草公司在敏感数据的采集、传输、存储、使用、共享、销毁各环节，可能存在人员管理、机房管理、设备管理等落实不到位带来的严重安全隐患，也存在不同部门之间、内部不同平台之间因数据共享带来的安全风险。

烟草公司机房的各业务系统存储了大量的销售业务、个人信息、商户信息等海量数据，易成为重点攻击目标，若出现网络规划、账号管理、系统加固、数据防护不当等情况，可能发生安全事件，造成海量敏感信息泄漏，并威胁公司数据资产安全。

二 数据安全建设方向

二.1. 数据资产、风险看得清

为用户全面掌握全域敏感数据资产分类、分级及分布情况，有效监控敏感数据流转路径和动态流向，实现数据分布、流转、访问过程中的态势呈现和风险识别，针对数据资产和风险一目了然。

二.2. 全面监控、精准防护

针对终端层、网络层、数据库层的数据泄漏途径进行全面监控，采用多种数据识别手段，对个人信息、企业数据进行精准检测，实现极高的数据检测准确度，误检率和漏检率，结合多种响应处置手段实现智能响应，提供立体化的信息数据防护方案，降低数据泄漏风险。

二.3. 事后可溯、可恢复

通过完善的信息数据安全防护方案实现数据泄露事件的全局感知和发现，及时帮助管理人员来评估和响应处理机制，一旦发生泄密事件可以快速追踪定位事件的责任人。此外，针对重要数据可进行实时恢复，维护业务连续性运行。

三 数据安全防护设计

三.1. 建设思路

采用“知、防、追”的建设思路，建立烟草公司全面的信息数据安全保护方案。

首先对全网个人信息和企业数据的分布、数据流向、数据存在的安全风险可知。通过数据安全管控平台结合数据安全治理服务以可视化视图方式展现数据资产视图、敏感数据分类分级视图、数据流向视图、数据安全事件视图、敏感个人信息视图等，使管理人员更简便快速的掌控个人信息和企业数据的存储、流转、使用及安全状态。

其次针对不同业务场景的数据泄漏情况做到可防。在终端层面，通过监控终端对个人信息和企业数据的外发渠道，采用关键字、正则表达式、指纹识别、机器学习、OCR识别等内容识别方式对数据的外发进行检测及阻断，防止终端层数据泄漏。在网络层面，通过网络抓包技术、数据深度分析、协议内容解析、文件内容还原等技术，对公司内部用户通过网络途径外发或上传的文件进行解析和文档提取，对个人信息和企业数据的外发进行检测及阻断，防止网络层数据泄漏。在数据库层面，针对数据库的操作进行严格控制，针对个人信息进行在线脱敏，只有授权的人员才能访问，防止非法人员窃取数据库存储的个人信息和企业数据。此外，定期对个人信息和企业数据进行备份，避免误删除、逻辑错误和病毒入侵等造成的数据丢失或数据损坏。

最后实现重要数据操作行为、泄漏行为的可追溯。通过采取以上技术手段，可针对个人信息和企业数据的泄漏及外发操作进行阻断、审计和告警，做到事后可查，事后可追溯，事后可恢复。

三.2. 技术架构设计

数据安全智能管控平台的目标是通过可视化视图全面掌握用户数据库、存储系统，从数据维度获取数据资产情况，针对性的发现相关敏感数据，并对其进行分类分级，从安全角度梳理数据资产，满足符合行业法规的要求。通过数据流向的地图化展示，有效监控敏感数据的流向。提供数据标签策略、策略基线以及策略版本的全面数据安全策略管理，结合数据资产信息、数据行为审计信息，通过多种数据分析模型，实现数据的数据多种维度的展示，以及数据流转过程中的态势呈现和风险识别，并且提供统计分析报表的能力。

四 建设阶段介绍

根据地市级烟草公司的数据安全需求和烟草行业数字化转型“大安全”建设要求的紧迫性，按照安全滑动标尺推进指导思想，对整个数据安全体系进行统一规划、分阶段实施，整个规划共分为三个阶段，整体如下：

四.1. 第一阶段建设

第一阶段需要对地市级烟草公司的基础数据安全能力进行建设，将数据安全基础管理平台及人工服务作为第一阶段的必要建设内容，使地市级烟草公司的数据资产和数据安全设备统一管理，形成初步的数据资产视图、敏感数据分类分级视图、数据流向视图、数据安全事件视图、敏感个人信息视图等。

四.2. 第二阶段建设

对于第一阶段已经建设好的基础数据安全管理平台等设施，第二阶段应考虑数据安全能力的冗余健壮性，打造安全运营体系，建设态势感知平台，与实现数据安全事件处置联动，攻击终端追溯和封堵。

四.3. 第三阶段建设

全面建成基于大数据的数据治理和分析体系。

对于获取的多源异构数据，进行数据标准化处理，并结合各类安全数据分析的业务需求和场景，将相应的数据都换成结构化的业务数据，通过数据获取、存储、处理，最后提供查询服务与统计服务，从而支持挖掘应用与报表应用，并通过机器学习、人工智能提供在线和离线大数据分析能力，及时有效发现安全威胁,从而加强平台数据分析能力，加强对攻击入侵识别能力、关联分析能力、信息补全能力、威胁分析能力。

五 总结

本文从地市级烟草公司面临的数据安全风险及现状，阐述了数据安全管理平台建设的安全防护思路，最后介绍了数据安全建设的几个阶段，为了推动数据安全的发展，对相关技术平台的研究也是非常重要的。

参考文献

[1]全国信息安全技术委员会大数据安全标准特别工作组.大数据安全标准化白皮书（2018版）[M].北京：中国标准出版社，2018

[2]全国信息安全标准化技术委员会.GB/T 35273 2017信息安全技术个人信息安全规范[M].北京：中国标准出版社，2017

[3]包英明.大数据平台数据安全防护技术.《信息安全研究》(信息安全研究).2019年第3期

作者简介：吕晨阳，出生于1993年7月，男、河南南阳、本科学历、南阳市烟草专卖局（公司）信息中心科员、经济师，主要致力于企业数字化转型领域的探索与钻研。