我們花了畢生的精力去構(gòu)建一個(gè)集中化的數(shù)據(jù)中臺(tái)，并利用這些集中化的數(shù)據(jù)去賦能業(yè)務(wù)，但越集中的數(shù)據(jù)也意味著越大的風(fēng)險(xiǎn)，而我們這一代搞數(shù)據(jù)的，卻容易陷入一個(gè)誤區(qū)，即認(rèn)為這是安全部門的事情，對于數(shù)據(jù)中臺(tái)的安全并不上心，甚至有些對立，認(rèn)為安全會(huì)阻礙數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

事實(shí)上，沒有誰會(huì)比數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)者，更能做好數(shù)據(jù)中臺(tái)的安全防護(hù)，也更能做好安全與業(yè)務(wù)的平衡。

我自去年開始研究數(shù)據(jù)安全，中間磕磕碰碰，現(xiàn)在才算勉強(qiáng)入了門。本文總結(jié)了我認(rèn)為的當(dāng)前數(shù)據(jù)安全中普遍存在的8個(gè)難題，并給出了一些初步思考和建議，供大家參考。

1. 臨時(shí)數(shù)據(jù)的“實(shí)時(shí)身份”難題：分類分級如何跟上業(yè)務(wù)速度？

我們共同的痛點(diǎn)：分類分級體系建起來了，但往往是“事后”的。業(yè)務(wù)跑得快，臨時(shí)表、中間表層出不窮，這些數(shù)據(jù)“出生”時(shí)就沒名沒分，成了監(jiān)管的灰色地帶。更別說，諸如字段拼接這種小聰明，很容易繞過動(dòng)態(tài)脫敏等安全手段。我的思考與探索： “出生即打標(biāo)”：關(guān)鍵在于實(shí)時(shí)。可以嘗試新建表時(shí)觸發(fā)實(shí)時(shí)的分類分級流程，不給風(fēng)險(xiǎn)留下窗口期。 “火眼金睛”：大模型，比如deepseek，在理解代碼、追溯血緣方面已經(jīng)具備生產(chǎn)條件。我們可以借助它，更智能地判斷臨時(shí)表的“真實(shí)身份”，減少漏判、誤判。 “疑罪從有”：在判定不清時(shí)，與其放任風(fēng)險(xiǎn)，不如先“鎖”起來。基于零信任原則，默認(rèn)拒絕訪問，疊加“金庫”審批作為補(bǔ)償，確保安全可控。

2. 開發(fā)與生產(chǎn)的“安全距離”：OLAP場景下的必答題

切身體會(huì)：做數(shù)據(jù)分析和開發(fā)的同事，確實(shí)離不開真實(shí)數(shù)據(jù)，尤其是在OLAP場景下驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量和邏輯時(shí)。但讓他們直接在生產(chǎn)環(huán)境操作，隱患不小，因?yàn)閳?bào)表，取數(shù)和分析人員規(guī)模很大。我估摸著，如果能安全地把開發(fā)剝離出來，企業(yè)里能接觸到生產(chǎn)敏感數(shù)據(jù)的人，至少能少掉九成。這事兒，越想越覺得有做的必要性。我們正在嘗試的路： “影子環(huán)境”：用Hadoop等技術(shù)棧，搭建一個(gè)規(guī)模匹配、但數(shù)據(jù)脫敏的開發(fā)環(huán)境，當(dāng)然，數(shù)據(jù)保留周期得控制好，否則成本也吃緊。 “加密通道”：敏感數(shù)據(jù)在生產(chǎn)端先按規(guī)矩加密（手機(jī)號、身份證等），再同步到開發(fā)環(huán)境。 “受控看數(shù)”：真要核驗(yàn)原始數(shù)據(jù)？走嚴(yán)格審批的解密流程，或者利用DataOps平臺(tái)做與運(yùn)維人員的數(shù)據(jù)協(xié)同。 “一鍵部署”：打通開發(fā)到生產(chǎn)的通道，代碼發(fā)布得順暢，DataOps能力是關(guān)鍵。 “規(guī)矩先行”：配套的開發(fā)上線制度流程必須跟上，明確職責(zé)邊界。 “職責(zé)分離”：開發(fā)團(tuán)隊(duì)，原則上就不該有生產(chǎn)環(huán)境的鑰匙樂。 經(jīng)驗(yàn)之談：這事兒急不得，也別想一刀切。先易后難，從報(bào)表、取數(shù)團(tuán)隊(duì)開始，逐步推廣到分析團(tuán)隊(duì)。安全加碼肯定會(huì)影響點(diǎn)效率，怎么用好DataOps這些工具來彌補(bǔ)，這個(gè)平衡點(diǎn)需要管理者好好把握。

3. 大數(shù)據(jù)權(quán)限的“精細(xì)化”挑戰(zhàn)：從租戶級到表級，說易行難

大家的困惑：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí)代，表級權(quán)限控制是基操。但到了Hadoop這兒，就麻煩了。元數(shù)據(jù)量大，掃一次成本高，權(quán)限往往只能粗放到租戶級別。一個(gè)租戶幾百上千張表，人人都有權(quán)限，這風(fēng)險(xiǎn)敞口偏大。表級控制，理論上能讓用戶權(quán)限范圍縮小90%以上，是精細(xì)化管理的必由之路。我們摸索的方向： “統(tǒng)一工作臺(tái)”：引導(dǎo)大家通過DataOps這類可視化平臺(tái)（相信大家都有類似的工具）來訪問和開發(fā)，這是前提。 “SQL守門員”：改造平臺(tái)的權(quán)限模塊，加個(gè)SQL解析引擎，實(shí)時(shí)檢查SQL語句，沒授權(quán)的表直接攔下。 “曲線救國”：字段級控制更復(fù)雜，準(zhǔn)確性難保。初期先做到表級，字段級的需求，可以先通過創(chuàng)建特定視圖來滿足。 “管理的藝術(shù)”：權(quán)限越細(xì)，管理越復(fù)雜。比如總不能加張新表就要?jiǎng)?A權(quán)限體系吧，這對于業(yè)務(wù)影響太大，必須找到靈活的管理策略（比如基于標(biāo)簽的自動(dòng)化、角色的繼承優(yōu)化），否則成本太高，得不償失。性價(jià)比這筆賬，得算清楚。

4. “人”的風(fēng)險(xiǎn)：如何用技術(shù)手段強(qiáng)化“感知”與“敬畏”？

我的觀察：數(shù)據(jù)安全，砸錢搞技術(shù)防御很重要，但往往防不住“家賊”。和網(wǎng)絡(luò)安全不太一樣，數(shù)據(jù)安全的威脅更多來自內(nèi)部或有授權(quán)的訪問者。所以，我覺得在數(shù)據(jù)安全上，“人防”的投入回報(bào)可能更高。關(guān)鍵在于讓使用者時(shí)刻感知到規(guī)則的存在。我們想做的： “全程留痕”：在DataOps統(tǒng)一平臺(tái)上，把用戶的查詢、程序的運(yùn)行志都完整記下來，這是基礎(chǔ)。 “實(shí)時(shí)警示”：發(fā)現(xiàn)拼接SQL這類想繞過規(guī)則的異常操作，不光是后臺(tái)記錄，要當(dāng)場攔截并提醒。 “每日三省吾身”：用戶登錄時(shí)，彈窗展示他近期的關(guān)鍵操作記錄，讓他自己確認(rèn)一下。這既是提醒，也能防范賬號被盜用。 “定期體檢報(bào)告”：定期給用戶發(fā)郵件，匯總他的數(shù)據(jù)使用情況，強(qiáng)調(diào)規(guī)范操作，潛臺(tái)詞就是：“你的所有行為，我們都看得到，都能追溯。” 一點(diǎn)感悟：技術(shù)不能光是“暗器”，得亮出來。就像大國秀肌肉一樣，讓大家知道我們的管控能力，心存敬畏，自然就會(huì)減少僥幸心理。 我們小時(shí)候，那是開著門睡覺的，因?yàn)槿诵拇緲惆。F(xiàn)在利益誘惑多了，但從人心著手始終是大道。

5. 共享數(shù)據(jù)的“安全鎖”：構(gòu)建敏捷加密體系的必要性

歷史遺留問題：很多企業(yè)的中臺(tái)，早期為了方便，很多數(shù)據(jù)是明文開放給各業(yè)務(wù)部門租戶的。現(xiàn)在想統(tǒng)一收口，難！各部門的安全意識(shí)和能力又參差不齊，這是個(gè)巨大的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。亡羊補(bǔ)牢，提供企業(yè)級的統(tǒng)一加解密服務(wù)，或許是個(gè)可行的辦法。我們的策略： “重新盤點(diǎn)”：把數(shù)據(jù)開放目錄再梳理一遍，哪些是敏感數(shù)據(jù)，必須門兒清。 “上鎖開放”：敏感數(shù)據(jù)加密后再開放，同步要求租戶改造對接。提供統(tǒng)一的加解密SDK或API，保證他們還能和其他數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。 “按需開鎖”：業(yè)務(wù)開發(fā)基于加密數(shù)據(jù)進(jìn)行，只有到最終需要展示明文的環(huán)節(jié)，才調(diào)用統(tǒng)一解密服務(wù)，并且解密行為必須有詳盡日志。 “管住兩頭”：控制住敏感數(shù)據(jù)的加密入口和解密出口，中間環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)就大大降低了。出了問題，查日志就能溯源。 要考慮的難點(diǎn)：統(tǒng)一服務(wù)的性能壓力，以及推動(dòng)各租戶改造的成本和意愿，都是硬仗。

6. “可用不可見”的探索：安全數(shù)據(jù)沙箱的實(shí)踐與平衡

分析師的困境：加密脫敏好是好，但信息損失太大，數(shù)據(jù)分析、稽核這些需要深度挖掘原始數(shù)據(jù)價(jià)值的崗位，用起來太痛苦。我們需要一種技術(shù)，讓數(shù)據(jù)“在安全的環(huán)境下可用，但操作者盡量看不到原始敏感信息”，這就是數(shù)據(jù)沙箱。我們的設(shè)計(jì)思路： “受控特區(qū)”：給特定分析人員開一個(gè)獨(dú)立的、數(shù)據(jù)未脫敏的租戶環(huán)境，但注意，這個(gè)環(huán)境的管理權(quán)牢牢掌握在數(shù)據(jù)安全團(tuán)隊(duì)手里。 “平臺(tái)即邊界”：所有操作強(qiáng)制在DataOps等受控平臺(tái)內(nèi)完成，敏感數(shù)據(jù)查詢時(shí)默認(rèn)還是動(dòng)態(tài)脫敏展示。 “中間結(jié)果嚴(yán)審”：對沙箱內(nèi)生成的中間表，也要做實(shí)時(shí)分類分級，判斷是否涉敏，涉敏或無法判定的，一律脫敏。 “進(jìn)出管制”：數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和（尤其是）導(dǎo)出，必須有嚴(yán)格的審批流程。 平衡的藝術(shù)： 沙箱肯定會(huì)影響效率，比如分析師沒法直接復(fù)制代碼結(jié)果到PPT。對特定場景和人員，可以考慮走特殊通道，比如設(shè)計(jì)更便捷的審批，甚至事后審計(jì)。關(guān)鍵是找到風(fēng)險(xiǎn)和效率的平衡點(diǎn)。我的經(jīng)驗(yàn)是，真正需要長時(shí)間、高頻接觸原始敏感數(shù)據(jù)的人其實(shí)很少，關(guān)鍵是管理者要深入一線，把場景摸透，才能做出更精準(zhǔn)的管控設(shè)計(jì)，而不是簡單粗暴一刀切。

7. 權(quán)限“自動(dòng)瘦身”：基于行為的動(dòng)態(tài)權(quán)限回收

管理的痛點(diǎn)：權(quán)限管理最大的坑之一，就是人走了，權(quán)限還在。流程再完善，也難免疏漏。加上系統(tǒng)壁壘，用戶系統(tǒng)和生產(chǎn)系統(tǒng)信息不同步，隱患就埋下了。我想嘗試一種不完全依賴流程的辦法——基于用戶行為的動(dòng)態(tài)回收。初步構(gòu)想： “不用即停”：在現(xiàn)有權(quán)限基礎(chǔ)上，加一個(gè)自動(dòng)鎖定的邏輯。如果一個(gè)用戶或角色，在設(shè)定周期內(nèi)（比如一個(gè)月）對某個(gè)資源的訪問頻率降為零，系統(tǒng)就自動(dòng)鎖定這個(gè)權(quán)限。 “行為數(shù)據(jù)說話”：既然所有操作都在平臺(tái)上留痕了，那分析用戶行為數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)這個(gè)規(guī)則，是可行的。 “快速通道”：配套一個(gè)便捷的解鎖申請流程，萬一誤鎖了或者臨時(shí)需要，能快速恢復(fù)。 理念轉(zhuǎn)變：以前我們談最小化權(quán)限，是基于“規(guī)則”定義的，往往授權(quán)偏多。現(xiàn)在，讓“行為”來定義實(shí)際需求，可能更接近真正的最小化。

8. 對外開放的“高速公路”：打通流程，提效合規(guī)

現(xiàn)實(shí)的梗阻：數(shù)據(jù)對外開放，往往涉及安全審、數(shù)據(jù)開發(fā)、接口上線好幾個(gè)環(huán)節(jié)，各走各的流程，周期長得讓人崩潰。更麻煩的是，時(shí)間一長，很多接口連當(dāng)初為啥開、給誰開、安全要求是啥都說不清了。管理成本高，風(fēng)險(xiǎn)也大。因此，我們希望做一次流程的數(shù)字化整合。數(shù)據(jù)安全，不能僅做“堵”的工作，更要回歸初心，主動(dòng)賦能業(yè)務(wù)發(fā)展。我們的目標(biāo)： “標(biāo)準(zhǔn)對接”：給安全、開發(fā)、上線這三大核心流程，制定標(biāo)準(zhǔn)的接口規(guī)范，確保關(guān)鍵信息能順暢傳遞。 “線上串聯(lián)”：改造系統(tǒng)，讓流程節(jié)點(diǎn)之間能在線自動(dòng)流轉(zhuǎn)，減少人為干預(yù)和等待。 “統(tǒng)一看板”：做一個(gè)數(shù)據(jù)對外開放的統(tǒng)一視圖，把業(yè)務(wù)背景、技術(shù)細(xì)節(jié)、安全要求都整合在一起，一目了然。 小目標(biāo)：希望通過這番改造進(jìn)一步推動(dòng)自動(dòng)化，把整個(gè)對外開放的周期，從按月計(jì)縮短到按周計(jì)，審計(jì)起來也更輕松。