在上篇文章中，我们深入讨论了数据安全治理技术的前期准备工作，包括从建立数据安全运维体系、敏感数据识别、数据的分类与分级到身份认等方面的详细规划和设计。这些准备工作是实现数据安全治理的基础，它们为企业建立起一套系统化、标准化的数据保护框架。

上篇文章指路：保护企业数据资产的策略与实践：数据安全治理技术之前期准备篇！

然而，所有的规划和设计最终都需要通过实践来验证其有效性。因此，本文将重点介绍如何将这些前期准备工作转化为具体的行动和措施，包括从严格系统授权、进行访问控制、做好数据安全审计、加强数据资产保护、实施数据脱敏到进行数据加密。旨在为企业的数据安全治理实践提供一份详细的指南。

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一、严格系统授权

实施严格的权限分配和使用控制是数据安全治理中的关键策略。权限滥用往往是导致系统故障甚至系统破坏的主要原因。为了有效防御未授权访问，对于关键的信息系统，必须建立正式的授权流程，以此来管理和限制权限的分配。通过这种方式，可以确保只有经过验证和授权的个体才能访问敏感数据和执行关键操作，从而降低安全风险，提高整体的数据安全性。

1、系统授权步骤

系统授权是确保访问控制有效性的核心环节，它要求根据数据的分类和分级明确谁有权访问特定数据。以下是系统授权的步骤：

• 明确安全保护目标（例如数据、应用程序）所需的访问权限，并识别出需要这些权限的员工角色。
• 遵循最小权限原则，根据个人的业务需求分配权限，确保用户仅获得完成其工作所必需的最低级别的权限。
• 维护所有权限分配的授权流程和文档记录，确保所有授权都遵循既定程序，对于不符合授权标准的请求，应拒绝授予权限。 

通过这些步骤，可以建立一个清晰、有序的权限管理机制，有助于防止权限滥用，增强数据安全性。

2、建立权限矩阵

（1）用户信任等级访问

权限的分配应与用户的业务需求和信任等级相匹配。不同级别的员工，如高层领导与初级职员，所适用的安全策略和访问权限可能有所区别。一些企业将员工的信任等级称为涉密等级。根据这一等级，不同级别的用户能够访问的敏感数据范围也会有所不同，以确保数据安全并符合保密要求。这种差异化的权限管理有助于保护敏感信息，同时满足不同角色的业务需求。

（2）用户授权模型

为了高效地管理具有相似权限需求的用户群体，企业引入了“角色”的概念，用以区分不同的用户类型，如系统管理员、业务主管、普通业务用户以及访客等。这些角色之间存在层级关系，形成了一个层次化的结构，在这种结构中，上级角色的权限集合包括了其自身的权限以及所有下属角色的权限。

基于用户的角色和信任等级，权限的分配应在三个主要层面进行：

• 系统权限：涉及用户对系统功能的访问和使用权限。
• 功能权限：指用户对特定应用程序或服务中的功能的操作权限。
• 数据权限：关联用户对数据的访问，包括读取、修改、删除等操作的权限。

 通过这种角色基础的访问控制（RBAC）模型，企业能够更加灵活和细致地管理用户权限，确保权限分配既满足业务需求又符合安全规范。

（3）访问控制矩阵

访问控制矩阵是一种用于管理数据访问权限的工具，它依据数据资产的分类和敏感性分级来构建。业务部门会根据数据的价值、敏感程度以及可能的影响范围，对已分类的数据资产进行敏感性分级，通常将其划分为公开、内部、敏感等不同的敏感级别。

然后，根据这些级别，将相应等级的数据资产分配给不同的用户角色，从而形成一份详细规定了哪些用户角色可以访问哪些敏感分级数据的矩阵。

这个矩阵明确了数据访问权限，确保只有授权的用户才能访问特定的数据，以此来维护数据的安全性和合规性。

3、最小授权原则

访问控制策略的设计应遵循最小授权原则，以限制用户对敏感数据的访问权限。这意味着用户只能获得完成其工作任务所必需的数据权限，从而确保只有合适的人员能够访问合适的数据。

根据不同的业务场景，应为不同身份的用户配置相应的访问权限。例如：

• 销售人员可能只需要访问客户列表和产品推荐清单；
• 物流人员可能只需要了解客户的姓名、收货地址和联系方式；
• 计划和生产人员可能只需要了解哪些产品销售表现良好，而无需知道具体的购买者信息；
• 数据分析人员可能需要访问更多的数据信息，但应排除那些对分析工作不重要的敏感信息，如客户的身份证号码。 

在设计数据访问权限时，应综合考虑数据的安全等级和业务需求，确保数据安全治理既符合业务实际，又满足安全合规的要求。通过这种细致的权限管理，可以提高数据的安全性，同时也不影响业务的流畅运行。

二、进行访问控制

访问控制策略在数据安全领域扮演着至关重要的角色，它主要涉及对数据资源访问的审批或限制，对访问活动的监控，访问日志的记录，以及对访问者身份的验证和识别，确保其访问权限的合法性。

该策略的核心原则是“默认禁止，明确允许”，即除非访问已被明确授予许可，否则默认情况下应禁止访问，而不是“除非明确禁止，否则允许访问”。这种方法有助于最大程度地减少未授权访问的风险，增强数据的安全性。

1、常见的访问控制策略

实施有效的访问控制策略对于保障数据安全至关重要。以下是一些常见的访问控制策略：

• 基于用户或用户组的访问控制：通过核实用户身份，系统会检索该用户或用户组所关联的权限列表，以确定是否授权其访问特定资源。
• 基于角色的访问控制（RBAC）：根据用户是否属于特定的角色，授予或拒绝其访问权限。角色通常与一组权限相关联，简化了权限管理。
• 基于属性的访问控制（ABAC）：通过比较资源的属性（例如所有者、责任人、所属部门等）与访问请求者的信息，来决定是否授予访问权限。
• 基于访问控制列表（ACL）的访问控制：ACL是一种具体的访问控制手段，可以设定白名单或黑名单，明确哪些用户或组可以或不可以访问特定的资源。
• 基于IP的访问控制：通过限定可接受访问的IP地址范围，作为辅助措施来加强访问控制，这通常用于限制未经授权的远程访问。 这些策略可以单独使用或组合使用，以形成多层次的防御体系，确保数据资源的安全性和访问的合法性。

2、  数据安全访问控制策略

在设计应用程序的访问控制策略时，以下几个关键因素需要被仔细考量：

• 明确界定允许访问的数据范围、敏感级别和访问限额。数据访问服务必须实施实时的认证与授权，严禁所有未经授权的访问行为。
• 对于应用程序中的会话管理，必须确保会话数据的安全存储和验证，并在会话空闲或超时后能够及时销毁，以避免会话被截获，导致会话劫持或伪造。
• 在应用程序的内部访问控制上，应精确到控制用户菜单的显示内容和用户的操作权限，并对所有重要事件和关键操作进行详细日志记录。
• 实施用户功能权限的横向与纵向隔离，确保用户登录后仅能访问其权限范围内的信息，防止非法访问其他用户数据，并且只能使用对其开放的业务功能。
• 业务流程应内嵌必要的安全控制措施，以确保流程的正确执行，避免关键的认证环节被绕过、重复或执行顺序混乱。 通过这些措施，可以确保应用程序的访问控制既严格又精细，从而有效保护数据安全和业务流程的完整性。

三、做好数据安全审计

安全审计作为安全管理部门的核心职责之一，其目的是确保数据安全管理的政策和标准得到切实的执行。通过安全审计，可以迅速识别潜在的风险因素和异常行为，从而为数据安全管理提供保障。

数据安全审计不仅有助于明确数据保护的重点方向，还能指导我们对数据安全治理策略进行调整和优化。它能够发现并弥补数据安全中的薄弱环节，增强安全防护体系的动态适应性，确保数据安全防护措施与日俱增的威胁和挑战保持同步，实现真正意义上的数据安全防护。

1、安全审计类型

安全审计是一种监控和检查机制，专注于检测非法攻击行为、不当操作、高风险数据访问、账户异常活动以及权限滥用等情况。

这一过程的目的是为了尽早发现可能的数据安全隐患，并据此制定有效的应对措施，以保障数据的安全性和完整性。通过持续的安全审计，组织可以更好地了解其数据安全状况，预防未来可能出现的安全事件。

2、实时警报系统

实时警报系统的设计旨在密切监控用户在数据访问、使用和传输过程中的所有活动。该系统能够即时识别任何可能引起数据泄露或损坏的可疑行为。一旦检测到此类恶意行为，审计系统将立即触发警报，向管理人员发出通知，以便快速响应并采取措施，防止潜在的数据安全事件。

（1）部署监控点

在数据生命周期的各个关键环节，包括数据的创建、修改、收集、处理、存储和使用等阶段，部署数据安全监控程序。这些监控点能够在检测到非法访问行为时，迅速触发警报机制。

（2）设置监控规则

数据安全监控规则是非法访问控制策略的具体化细分，它们可能包括但不限于异常账户活动、未经授权的访问尝试、潜在的恶意攻击行为、以及基于黑/白名单的访问控制等。

（3）警报响应

一旦系统检测到可能导致数据破坏、丢失、篡改、未授权披露或非法访问的安全事件或漏洞，将立即发出安全警报。这些警报将直接通知数据安全管理员和相关业务负责人，使他们能够迅速采取行动，有效阻断或降低安全威胁可能造成的影响。

3、事后朔源机制

在数据访问和使用过程中发生安全事件时，审计机制能够对事件进行追踪和溯源，以确定事件的具体发生点（包括行为主体、时间、地点等），还原事件经过，并评估事件造成的损害。这一过程不仅有助于追究违规者的责任，还能为优化安全防护措施提供关键信息。事后溯源主要包括以下几个方面：

（1）业务异常行为分析

通过分析大量的业务操作数据，识别出异常的访问模式，构建合法与非法访问用户的行为特征画像，从而识别非法访问者，并根据这些非法行为调整和改进安全措施，对造成的损失进行追责。

（2）业务安全脆弱点分析

记录业务漏洞和配置合规性监测的结果，通过多维度的对比分析，全面评估当前业务系统的安全脆弱点管理效果，并为未来的改进提供数据支持。

（3）业务场景安全分析

为不同业务场景（如财务管理、市场营销、生产管理、物资采购、人力资源管理等）提供数据安全分析报告，或根据特定安全需求定制个性化的安全分析报告。

一个全面的审计系统是一个多维度的综合体，它基于安全脆弱点、应对策略等要素，监控和审计数据的生产、流转和操作，及时发现并警告异常的数据流向和操作行为，以便管理人员能够迅速响应并处理这些安全威胁。

四、加强数据资产保护

资产保护涉及在整个数据生命周期中维护数据资产的安全性。依据数据生命周期的不同阶段，数据安全可以被划分为两个层面：

• 一是适用于整个数据生命周期的通用安全措施；
• 二是特定阶段所关注和实施的安全策略。

这种分层次的安全保护方法确保了数据在生成、存储、使用、传输直至最终销毁的每一个环节都能得到妥善的保护。

数据安全治理需覆盖数据从产生到消亡的每个环节，包括规划、创建、存储、传输、处理、交换和销毁等阶段，每个阶段都应建立相应的控制措施和管理流程。

• 数据规划与设计阶段：应将数据资产分类，并根据其重要性、敏感度及潜在泄露风险进行等级划分，同时制定相应的访问控制策略。

• 数据创建/采集阶段：实施标准化的审批和审计流程，确保数据的安全生成和收集。

• 数据存储阶段：根据数据的安全级别，采用分库分表的方式存储数据，并对高敏感性数据进行加密。

• 数据传输阶段：对敏感数据实施加密传输，采用密钥管理确保数据在使用时的安全解密，并设置网络防火墙等边界防护措施。

• 数据处理阶段：执行数据安全策略，包括身份验证、授权、访问控制以及数据的脱敏处理。

• 数据交换阶段：同样需要执行数据加密、脱敏等安全策略，以保护数据在交换过程中的安全。

• 数据销毁阶段：采取适当措施，确保数据在销毁后无法被恢复。

在整个数据生命周期管理中，应积极整合业务部门的参与，将敏感数据处理整合进业务流程和应用程序中，以实现业务目标与数据安全保护的和谐统一。

此外，数据全生命周期还需实施通用的数据安全治理策略，包括建立数据安全治理组织、制定数据安全治理制度、确立数据责任机制、执行数据安全审核、开展数据安全管理培训、制定数据安全动态防护措施以及构建数据安全运维体系。这些措施共同构成了一个全面的数据安全治理框架。

五、实施数据脱敏

数据脱敏，也被称作数据去隐私化、数据漂白或数据变形，是一种对敏感信息进行处理以防止泄露的安全措施。简单来说，数据脱敏技术就像是在数据上覆盖了一层“面纱”。

1、脱敏数据的特点

数据脱敏不仅要去除数据中的敏感内容，还要保持数据的原始特征、业务规则和关联性，确保开发、测试、培训等活动不因脱敏而受阻。脱敏后的数据应保持以下特点：

• 保留数据类型：脱敏后的数据应保持其原始的数据类型和格式，如身份证号码脱敏后仍表现为一串数字和字符。
• 保持数据间关系：脱敏后的数据应保持原有的关联性，如确保出生日期和年龄之间的逻辑关系不变。
• 维护业务规则：脱敏后的数据应保持与业务规则的一致性，如保持数据库中主键与外键之间的正确关联。

2、脱敏操作的考量

在进行数据脱敏时，目标是使敏感信息无法被识别，从而防止信息泄露。脱敏处理的度应适中，避免过度修改导致数据失去其原有的属性和分析价值。脱敏处理应足够以隐藏敏感信息，但又不能损害数据的实用性和业务逻辑的完整性。

开发一个数据脱敏规则引擎，该引擎能够与应用程序集成，并根据数据库字段的配置对源数据库表中的敏感信息执行脱敏操作。随后，这些经过脱敏的数据会被传输并加载到目标数据库中。这样的规则引擎可以自动化脱敏过程，并确保敏感数据在转移到不同环境（如开发、测试或培训环境）时的安全性。

利用脱敏规则引擎，用户可以根据自身业务场景的特定需求来自定义和编写脱敏规则。例如，在处理个人数据时，可以对姓名、手机号码等敏感字段实施动态脱敏，以满足数据保护的要求。脱敏规则引擎可以是自行开发的定制解决方案，也可以采用市面上已有的成熟数据脱敏软件工具。

脱敏规则引擎通常包含一系列常用的脱敏技术，如：

• 同义词替换：用一个同义词或类似表达替换原始数据。
• 随机替换：用随机生成的数据替换原始数据。
• 数据偏移：在保留数据分布特征的基础上，对数据进行一定量的随机偏移。
• 加密与解密：对数据进行加密处理，确保只有授权用户才能通过解密访问原始数据。
• 随机化：生成随机数据以替代真实数据。
• 可逆脱敏：使用可逆算法对数据进行脱敏，以便在需要时可以恢复原始数据。

通过这些规则，脱敏规则引擎能够在保护个人隐私和企业敏感信息的同时，为不同的使用场景提供适宜的数据。

六、  进行数据加密

数据加密技术是一种用于防止数据被非法截取的安全措施，它通过使用加密算法和密钥对原始信息进行转换，生成无法直接理解的加密文本。接收方随后可以使用相应的解密算法和密钥将这些密文还原为原始的明文信息。

相较于数据脱敏技术，数据加密的主要优势在于其可逆性，即加密的数据可以完整地恢复到其原始状态。

然而，加密过程会改变数据的原始格式和结构，使得数据在未解密的情况下无法被直接使用。这意味着，要使用加密数据，必须通过解密密钥来解码。与此相对，脱敏后的数据虽然去除了敏感性，但仍保持了数据的原始结构，使其能够保持较高的可用性，无需解密即可用于多数业务场景。

数据加密技术主要应用于网络层和存储层，以实现数据传输过程和数据存储状态的安全性，因此数据加密可分为数据传输加密和数据存储加密两种形式。在数据传输过程中，发送方和接收方可使用不同的密钥来加密和解密数据。加密技术包括但不限于以下几种：

1、对称加密

对称加密算法中，加密和解密过程使用同一密钥，即利用同一把密钥对数据进行加密和解密。常见的对称加密算法包括DES、3DES（三重DES）、AES等。

2、非对称加密

非对称加密使用一对密钥，即公钥和私钥。公钥用于加密数据，而对应的私钥则用于解密。非对称加密算法如RSA、ECC等，因其密钥生成基于复杂的算法，使得加密过程更为安全，尽管计算量较大，效率相对较低。

3、数据证书

数字证书，类似于现实世界中的身份证，由证书颁发机构（CA）颁发，用于互联网通信中标识通信双方的身份，广泛应用于电子商务和移动互联网。

4、数据签名

数字签名类似于手写签名，但采用公钥加密技术实现，用于验证数字信息的真实性和完整性，确保信息在传输过程中未被篡改。

5、数据水印

数据水印是一种特殊的加密手段，通过在数据中嵌入特定信息（如标识数据来源的标记）以追踪数据流向，增强数据泄露后的可追溯性。数据水印的实现步骤包括：

（1）掺杂数据：通过添加伪行、伪列或隐藏字符等方式为数据添加标记。

（2）建立数据分发记录：记录分发出去的数据集、数据流向以及水印特征。

（3）泄露数据溯源：一旦发生数据泄露，可以通过水印信息追溯泄露源头。

通过这些加密技术，可以有效地保护数据在传输和存储过程中的安全，防止数据泄露和篡改，确保数据的机密性和完整性。

七、  总结

在本文中，我们接续上篇文章的讨论，深入探讨了数据安全治理的技术实践。从严格的系统授权、精细的访问控制、全面的数据安全审计，到强化的数据资产保护、敏感信息的数据脱敏，以及关键数据的加密处理，我们详细阐述了如何将前期的数据安全治理准备工作转化为具体的执行措施。这些措施的实施，不仅需要技术的支持，还需要企业内部各级员工的参与和合作，以及持续的培训和文化建设，以确保数据安全意识深入人心。

总结而言，数据安全治理是一个涉及全员、全过程、全方位的动态管理过程。它要求企业不断适应新的安全挑战，持续优化和更新数据安全策略。通过本文提供的实践指南，企业可以建立起一套更加坚固的数据安全防线，有效应对外部威胁和内部风险，保护企业的核心资产不受侵害。

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