互联网企业应当如何建设数据安全体系？
|
对页面上需要展示的敏感信息进行脱敏。一种是完全脱敏，部分字段打码后不再展示完整的信息和字段，另一种是不完全脱敏，默认展示脱敏后的信息，但仍然保留查看明细的按钮(API)，这样所有的查看明细都会有一条Log，对应审计需求。具体用哪种脱敏需要考虑工作场景和效率综合评估。 水印 水印主要用在截图的场景，分为明水印和暗水印，明水印是肉眼可见的，暗水印是肉眼不可见暗藏在图片里的识别信息。水印的形式也有很多种，有抵抗截屏的，也有抵抗拍照的。这里面也涉及很多对抗元素不一一展开。 安全边界 这里的边界其实是办公网和生产网组成的公司数据边界，由于办公移动化程度的加深，这种边界被进一步模糊化，所以这种边界实际上是逻辑的，而非物理上的，它等价于公司办公网络，生产网络和支持MDM的认证移动设备。对这个边界内的数据，使用DLP来做检测，DLP这个名词很早就有，但实际上它的产品形态和技术已经发生了变化，用于应对大规模环境下重检测，轻阻断的数据保护模式。 除了DLP之外，整个办公网络会采用BeyondCorp的“零信任”架构，对整个的OA类应用实现动态访问控制，全面去除匿名化访问，全部HTTPS，根据角色最小权限化，也就是每个账号即使泄露能访问到的也有限。同时提高账号泄露的成本(多因素认证)和检测手段，一旦检测到泄露提供远程擦除的能力。 堡垒机 堡垒机作为一种备选的方式主要用来解决局部场景下避免操作和开发人员将敏感数据下载到本地的方法，这种方法跟VDI类似，比较厚重，使用门槛不高，不适合大面积普遍推广。 十、共享和再分发 对于业务盘子比较大的公司而言，其数据都不会是只在自己的系统内流转，通常都有开放平台，有贯穿整个产业链的上下游数据应用。Facebook事件曝光其实就属于这类问题，不开放是不可能的，因为这影响了公司的内核—–赖以生存的商业价值。 所以这个问题的解决方案等价于：1)内核有限妥协(为保障用户隐私牺牲一部分商业利益);2)一站式数据安全服务。 防止下游数据沉淀 首先，所有被第三方调用的数据，如非必要一律脱敏和加密。如果部分场景有必要查询明细数据，设置单独的API，并对账号行为及API查询做风控。 其次如果自身有云基础设施，公有云平台，可以推动第三方上云，从而进行(1)安全赋能，避免一些因自身能力不足引起的安全问题;(2)数据集中化，在云上集中之后利于实施一站式整体安全解决方案(数据加密，风控，反爬和数据泄露检测类服务)，大幅度降低外部风险并在一定程度上降低作恶和监守自盗的问题。 反爬 反爬在这里主要是针对公开页面，或通过接口爬取的信息，因为脱敏这件事不可能在所有的环节做的很彻底，所以即便通过大量的“公开”信息也可以进行汇聚和数据挖掘，最终形成一些诸如用户关系链，经营数据或辅助决策类数据，造成过度信息披露的影响。 授权审核 设置专门的团队对开放平台的第三方进行机器审核及人工审核，禁止“无照经营”和虚假三方，提高恶意第三方接入的门槛，同时给开发者/合作方公司信誉评级提供基础。 法律条款 所有的第三方接入必须有严格的用户协议，明确数据使用权利，数据披露限制和隐私保护的要求。像GDPR一样，明确数据处理者角色和惩罚条约。 十一、数据销毁 数据销毁主要是指安全删除，这里特别强调是，往往数据的主实例容易在视野范围内，而把备份类的数据忽略掉。 如果希望做到快速的安全删除，最好使用加密数据的方法，因为完整覆写不太可能在短时间内完成，但是加密数据的安全删除只要删除密钥即可。 十二、数据的边界 数据治理常常涉及到“边界”问题，不管你承不承认，边界其实总是存在的，只不过表达方式不一样，如果真的没有边界，也就不存在数据安全一说。 企业内部 在不超越网络安全法和隐私保护规定的情况下，法律上企业对内部的数据都拥有绝对控制权，这使得企业内部的数据安全建设实际上最后会转化为一项运营类的工作，挑战难度也无非是各个业务方推动落地的成本。但对规模比较大的公司而言，光企业内部自治可能是不够的，所以数据安全会衍生出产业链上闭环的需求。 生态建设 为了能让数据安全建设在企业内部价值链之外的部分更加平坦化，大型企业可能需要通过投资收购等手段获得上下游企业的数据控制权及标准制定权，从而在大生态里将自己的数据安全标准推行到底。如果不能掌控数据，数据安全也无从谈起。在话语权不足的情况下，现实选择是提供更多的工具给合作方，也是一种数据控制能力的延伸。 十三、ROI和建设次第 对于很多规模不大的公司而言，上述数据安全建设手段可能真的有点多，对于小一点公司即便什么事不干可能也消化不了那么多需求，因为开源软件和大多数的开发框架都不具备这些能力，需要DIY的成分很高，所以我们梳理一下前置条件，优先级和ROI，让数据安全这件事对任何人都是可以接受的，当然这种情况其实也对应了一些创业空间。 基础 账号、权限、日志、脱敏和加密这些都是数据安全的基础。同时还有一些不完全是基础，但能体现为优势的部分：基础架构统一，应用架构统一，如果这两者高度统一，数据安全建设能事半功倍。 日志收集 日志是做数据风控的基础，但这里面也有两个比较重要的因素： ? 办公网络是否BeyondCorp化，这给数据风控提供了极大地便利。 ? 服务化，所有的数据调用皆以API的形式，给日志记录提供了统一的形式。 数据风控 （编辑：温州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |