如何保护数据库

数据库系统的安全除依赖自身内部的安全机制外，还与外部网络环境、应用环境、从业人员素质等因素息息相关，因此，从广义上讲，数据库系统的安全框架可以划分为三个层次：

⑴ 网络系统层次；

⑵ 宿主 *** 作系统层次；

⑶ 数据库管理系统层次。

这三个层次构筑成数据库系统的安全体系，与数据安全的关系是逐步紧密的，防范的重要性也逐层加强，从外到内、由表及里保证数据的安全。下面就安全框架的三个层次展开论述。

2 网络系统层次安全技术

从广义上讲，数据库的安全首先倚赖于网络系统。随着Internet的发展普及，越来越多的公司将其核心业务向互联网转移，各种基于网络的数据库应用系统如雨后春笋般涌现出来，面向网络用户提供各种信息服务。可以说网络系统是数据库应用的外部环境和基础，数据库系统要发挥其强大作用离不开网络系统的支持，数据库系统的用户（如异地用户、分布式用户）也要通过网络才能访问数据库的数据。网络系统的安全是数据库安全的第一道屏障，外部入侵首先就是从入侵网络系统开始的。网络入侵试图破坏信息系统的完整性、机密性或可信任的任何网络活动的集合，具有以下特点：

a）没有地域和时间的限制，跨越国界的攻击就如同在现场一样方便；

b）通过网络的攻击往往混杂在大量正常的网络活动之中，隐蔽性强；

c）入侵手段更加隐蔽和复杂。

计算机网络系统开放式环境面临的威胁主要有以下几种类型：a)欺骗（Masquerade）；b)重发(Replay)；c)报文修改(Modification of message)；d)拒绝服务(Deny of service)；e)陷阱门(Trapdoor)；f)特洛伊木马(Trojan horse)；g)攻击如透纳攻击（Tunneling Attack）、应用软件攻击等。这些安全威胁是无时、无处不在的，因此必须采取有效的措施来保障系统的安全。

从技术角度讲，网络系统层次的安全防范技术有很多种，大致可以分为防火墙、入侵检测、协作式入侵检测技术等。

⑴防火墙。防火墙是应用最广的一种防范技术。作为系统的第一道防线，其主要作用是监控可信任网络和不可信任网络之间的访问通道，可在内部与外部网络之间形成一道防护屏障，拦截来自外部的非法访问并阻止内部信息的外泄，但它无法阻拦来自网络内部的非法 *** 作。它根据事先设定的规则来确定是否拦截信息流的进出，但无法动态识别或自适应地调整规则，因而其智能化程度很有限。防火墙技术主要有三种：数据包过滤器(packet filter)、代理(proxy)和状态分析(stateful inspection)。现代防火墙产品通常混合使用这几种技术。

⑵入侵检测。入侵检测(IDS-- Instrusion Detection System)是近年来发展起来的一种防范技术，综合采用了统计技术、规则方法、网络通信技术、人工智能、密码学、推理等技术和方法，其作用是监控网络和计算机系统是否出现被入侵或滥用的征兆。1987年，Derothy Denning首次提出了一种检测入侵的思想，经过不断发展和完善，作为监控和识别攻击的标准解决方案，IDS系统已经成为安全防御系统的重要组成部分。

入侵检测采用的分析技术可分为三大类：签名、统计和数据完整性分析法。

①签名分析法。主要用来监测对系统的已知弱点进行攻击的行为。人们从攻击模式中归纳出它的签名，编写到IDS系统的代码里。签名分析实际上是一种模板匹配 *** 作。

②统计分析法。以统计学为理论基础，以系统正常使用情况下观察到的动作模式为依据来判别某个动作是否偏离了正常轨道。

③数据完整性分析法。以密码学为理论基础，可以查证文件或者对象是否被别人修改过。

IDS的种类包括基于网络和基于主机的入侵监测系统、基于特征的和基于非正常的入侵监测系统、实时和非实时的入侵监测系统等。

⑶协作式入侵监测技术

独立的入侵监测系统不能够对广泛发生的各种入侵活动都做出有效的监测和反应，为了弥补独立运作的不足，人们提出了协作式入侵监测系统的想法。在协作式入侵监测系统中，IDS基于一种统一的规范，入侵监测组件之间自动地交换信息，并且通过信息的交换得到了对入侵的有效监测，可以应用于不同的网络环境。

3 宿主 *** 作系统层次安全技术

*** 作系统是大型数据库系统的运行平台，为数据库系统提供一定程度的安全保护。目前 *** 作系统平台大多数集中在Windows NT 和Unix，安全级别通常为C1、C2级。主要安全技术有 *** 作系统安全策略、安全管理策略、数据安全等方面。

*** 作系统安全策略用于配置本地计算机的安全设置，包括密码策略、账户锁定策略、审核策略、IP安全策略、用户权利指派、加密数据的恢复代理以及其它安全选项[7]。具体可以体现在用户账户、口令、访问权限、审计等方面。

用户账户：用户访问系统的"身份z"，只有合法用户才有账户。

口令：用户的口令为用户访问系统提供一道验证。

访问权限：规定用户的权限。

审计：对用户的行为进行跟踪和记录，便于系统管理员分析系统的访问情况以及事后的追查使用。

安全管理策略是指网络管理员对系统实施安全管理所采取的方法及策略。针对不同的 *** 作系统、网络环境需要采取的安全管理策略一般也不尽相同，其核心是保证服务器的安全和分配好各类用户的权限。

数据安全主要体现在以下几个方面：数据加密技术、数据备份、数据存储的安全性、数据传输的安全性等。可以采用的技术很多，主要有Kerberos认证、IPSec、SSL、TLS、***（PPTP、L2TP）等技术。

4 数据库管理系统层次安全技术

数据库系统的安全性很大程度上依赖于数据库管理系统。如果数据库管理系统安全机制非常强大，则数据库系统的安全性能就较好。目前市场上流行的是关系式数据库管理系统，其安全性功能很弱，这就导致数据库系统的安全性存在一定的威胁。

由于数据库系统在 *** 作系统下都是以文件形式进行管理的，因此入侵者可以直接利用 *** 作系统的漏洞窃取数据库文件，或者直接利用OS工具来非法伪造、篡改数据库文件内容。这种隐患一般数据库用户难以察觉，分析和堵塞这种漏洞被认为是B2级的安全技术措施。

数据库管理系统层次安全技术主要是用来解决这一问题，即当前面两个层次已经被突破的情况下仍能保障数据库数据的安全，这就要求数据库管理系统必须有一套强有力的安全机制。解决这一问题的有效方法之一是数据库管理系统对数据库文件进行加密处理，使得即使数据不幸泄露或者丢失，也难以被人破译和阅读。

我们可以考虑在三个不同层次实现对数据库数据的加密，这三个层次分别是OS层、DBMS内核层和DBMS外层。

⑴在OS层加密。在OS层无法辨认数据库文件中的数据关系，从而无法产生合理的密钥，对密钥合理的管理和使用也很难。所以，对大型数据库来说，在OS层对数据库文件进行加密很难实现。

⑵在DBMS内核层实现加密。这种加密是指数据在物理存取之前完成加/脱密工作。这种加密方式的优点是加密功能强，并且加密功能几乎不会影响DBMS的功能，可以实现加密功能与数据库管理系统之间的无缝耦合。其缺点是加密运算在服务器端进行，加重了服务器的负载，而且DBMS和加密器之间的接口需要DBMS开发商的支持。

定义加密要求工具

DBMS

数据库应用系统

加密器

（软件或硬件）

⑶在DBMS外层实现加密。比较实际的做法是将数据库加密系统做成DBMS的一个外层工具，根据加密要求自动完成对数据库数据的加/脱密处理：

定义加密要求工具加密器

（软件或硬件）

DBMS

数据库应用系统

采用这种加密方式进行加密，加/脱密运算可在客户端进行，它的优点是不会加重数据库服务器的负载并且可以实现网上传输的加密，缺点是加密功能会受到一些限制，与数据库管理系统之间的耦合性稍差。

下面我们进一步解释在DBMS外层实现加密功能的原理：

数据库加密系统分成两个功能独立的主要部件：一个是加密字典管理程序，另一个是数据库加/脱密引擎。数据库加密系统将用户对数据库信息具体的加密要求以及基础信息保存在加密字典中，通过调用数据加/脱密引擎实现对数据库表的加密、脱密及数据转换等功能。数据库信息的加/脱密处理是在后台完成的，对数据库服务器是透明的。

加密字典管理程序

加密系统

应用程序

数据库加脱密引擎

数据库服务器

加密字典

用户数据

按以上方式实现的数据库加密系统具有很多优点：首先，系统对数据库的最终用户是完全透明的，管理员可以根据需要进行明文和密文的转换工作；其次，加密系统完全独立于数据库应用系统，无须改动数据库应用系统就能实现数据加密功能；第三，加解密处理在客户端进行，不会影响数据库服务器的效率。

数据库加/脱密引擎是数据库加密系统的核心部件，它位于应用程序与数据库服务器之间，负责在后台完成数据库信息的加/脱密处理，对应用开发人员和 *** 作人员来说是透明的。数据加/脱密引擎没有 *** 作界面，在需要时由 *** 作系统自动加载并驻留在内存中，通过内部接口与加密字典管理程序和用户应用程序通讯。数据库加/脱密引擎由三大模块组成：加/脱密处理模块、用户接口模块和数据库接口模块，如图4所示。其中，"数据库接口模块"的主要工作是接受用户的 *** 作请求，并传递给"加/脱密处理模块"，此外还要代替"加/脱密处理模块"去访问数据库服务器，并完成外部接口参数与加/脱密引擎内部数据结构之间的转换。"加/脱密处理模块"完成数据库加/脱密引擎的初始化、内部专用命令的处理、加密字典信息的检索、加密字典缓冲区的管理、SQL命令的加密变换、查询结果的脱密处理以及加脱密算法实现等功能，另外还包括一些公用的辅助函数。

数据加/脱密处理的主要流程如下：

1） 对SQL命令进行语法分析，如果语法正确，转下一步；如不正确，则转6），直接将SQL命令交数据库服务器处理。

2） 是否为数据库加/脱密引擎的内部控制命令？如果是，则处理内部控制命令，然后转7）；如果不是则转下一步。

3） 检查数据库加/脱密引擎是否处于关闭状态或SQL命令是否只需要编译？如果是则转6），否则转下一步。

4） 检索加密字典，根据加密定义对SQL命令进行加脱密语义分析。

5） SQL命令是否需要加密处理？如果是，则将SQL命令进行加密变换，替换原SQL命令，然后转下一步；否则直接转下一步。

6） 将SQL命令转送数据库服务器处理。

7） SQL命令执行完毕，清除SQL命令缓冲区。

以上以一个例子说明了在DBMS外层实现加密功能的原理。

一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。

大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。

大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。

在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:

当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输

保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)

确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报

这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。

由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：

像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性

依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错

确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性

控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为

运行标准安全审计的困难

保护非关系NoSQL数据库

这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。

静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。

获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。

大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。

在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。

在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。

2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、***、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。

威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。

出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。

用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。

未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。

框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。

关于数据库安全及其防范方案的分析

随着网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。

1数据库安全环境的分析

随着时代的发展，我国的计算机信息安全标准也在不断提升。在当下的数据库系统安全控制模块中，我国数据库安全分为不同的等级。但是总体来说，我国的数据库安全性是比较低的，这归结于我国数据技术体系的落后。为了更好的健全计算机数据库体系，进行数据库安全体系的研究是必要的。我国现有的一系列数据安全理论是落后于发达国家的。这体现在很多的应用领域，比如电力领域、金融领域、保险领域等。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据库安全性级别比较低。

为了满足现阶段数据库安全工作的需要，进行相关标准的深化研究是必要的。这需要对数据库安全进行首要考虑，且需要考虑到方方面面，才更有利于数据库保密性的控制，从而保证这些数据存储与调用的一致性。

在当前数据库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据库遭到破坏，更有利于进行数据库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据库的安全性、效益性，也离不开对数据库整体安全性方案的应用。最后必须对数据库进行的一切 *** 作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据库进行 *** 作。

2数据库安全策略的更新

为了满足现阶段数据库安全性方案的应用，进行身份的鉴别是必要的。所谓的身份鉴别就是进行真实身份及其验证身份的配比，这样可以避免欺诈及其假冒行为的发生。身份鉴别模式的应用，表现在用户使用计算机系统进行资源访问时。当然在一些特定情况下，也要进行身份鉴别，比如对某些稀缺资源的访问。

身份鉴别通常情况下可以采用以下三种方法：一是通过只有被鉴别人自己才知道的信息进行鉴别，如密码、私有密钥等；二是通过只有被鉴别人才拥有的信物进行鉴别，如IC 卡、护照等；三是通过被鉴别人才具有的生理或者行为特征等来进行鉴别，如指纹、笔迹等。

在当前访问控制模块中，除了进行身份鉴别模式的应用外，还需要进行信息资源的访问及其控制，这样更有利于不同身份用户的权限分配。这就需要进行访问级别的控制，针对各个系统的内部数据进行 *** 作权限的控制，进行自主性及其非自主性访问的控制，满足数据库的安全需要。实现用户对数据库访问权限进行控制，让所有的用户只能访问自己有权限使用的数据。当某一个用户具有对某些数据进行访问的权限时，他还可以把对这些数据的 *** 作权限部分或者全部的转移给其他用户，这样其他的用户也获得了对这些数据的访问权。

为了更好的进行数据库的安全管理，审计功能的应用也必不可少。这需要就数据库的数据进行统一性的 *** 作。这样管理员更加方便对数据库应用情况进行控制，审计功能也有利于对数据库的 *** 作行为进行控制，更有利于控制用户对数据库的访问。攻击检测是通过升级信息来分析系统的内部和外部所有对数据库的攻击企图，把当时的攻击现场进行复原，对相关的攻击者进行处罚。通过这种方法，可以发现数据库系统的安全隐患，从而来改进以增加数据库系统的安全性。

在数据库数据处理过程中，可以进行一些合法查询模式的应用，当需要调取保密数据时，就需要应用推理分析模块。这是数据库安全性方案控制过程中的重难点，而通过这种简单的推理分析方法调取保密数据，是得不到有效解决的。但是我们可以使用以下几种方法来对这种推理进行控制：数据加密的基本思想就是改变符号的排列方式或按照某种规律进行替换，使得只有合法的用户才能理解得到的数据，其他非法的用户即使得到了数据也无法了解其内容。

通过对加密粒度的应用，更有利于进行数据库加密性的控制。其分为几种不同的应用类型等级。在当前应用模块中，需要进行数据保护级别的分析，进行适当的加密粒度的分析。更有利于满足数据库级别加密的需要。该加密技术的应用针对的是整体数据库，从而针对数据库内部的表格、资料等加密。采用这种加密粒度，加密的密钥数量较少，一个数据库只需要一个加密密钥，对于密钥的管理比较简单。但是，由于数据库中的数据能够被许多的用户和应用程序所共享，需要进行很多的数据处理，这将极大的降低服务器的运行效率，因此这种加密粒度只有在一些特定的情况下才使用。

表级加密也是比较常用的方法，这种方法应用于数据库内部的数据加密。针对具体的存储数据页面进行加密控制。这对于系统的运行效率的提升具备一定的帮助，不会影响系统的运行效率。这种方法需要应用到一些特殊工具进行处理，比如解释器、词法分析器等，进行核心模块的控制，进行数据库管理系统源代码的控制及其优化。但是其难以确保数据库管理系统的整体逻辑性，也存在缺陷。记录级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的每一条记录，对数据库中的每一条记录使用专门的函数来实现对数据的加密、解密。通过这种加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的选择性和灵活性。字段级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的某一个或者几个字段。通过字段级的加密粒度只需要对表格中的敏感列的数据进行加密，而不需要对表格中的所有的数据进行加密。

选择加密算法也是比较常见的数据加密方法。它是数据加密的核心部分。对于数据库的整体安全性的控制具有直接性的影响。通过对加密算法的分析，得知其分为公共密钥加密及其对称加密。在数据加密模块中，需要进行密文及其明文的区分，从而进行明文及其密文的转换，也就是普遍意义上的密码。密码与密钥是两个不同的概念。后者仅是收发双方知道的信息。在数据加密技术中，对密钥进行管理主要包括以下几个方面，产生密钥。产生怎样的密钥主要取决于使用什么样的算法。若产生的密钥强度不一样就称这种算法实现的是非线性的密钥空间，若产生的密钥强度一样就称这种算法实现的是线性的密钥空间。分配密钥、传递密钥：分配密钥就是产生一个密钥并且将这个密钥分配给某个用户使用的过程。

密钥的传递分为不同的应用形式，集中式与分散式。所谓的集中式就是进行密钥整体式的传递；所谓的分散式就是对密钥的多个部分进行划分，以秘密的方法给用户进行传递。通过将整体方法与分散方法应用到存储模块中，更好的满足现阶段数据库整体安全性的需要。对于密钥的备份可以使用和对密钥进行分散存储一样的方式进行，以避免太多的人知道密钥；而销毁密钥需要有管理和仲裁机制，以防止用户对自己的 *** 作进行否认。

3结束语

随着计算机，特别是网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。本文详细阐述了数据库的安全防范，分别从数据分析、用户鉴别、访问权限控制、审计、数据加密等环节逐一剖析数据库安全。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。

制定一个成功的数据库安全策略的关键在于你要了解为什么要保护数据库，保护哪个数据库，以及如何最好的保护数据以应对所有类型的威胁，遵从各种规范——如SOX、HIPAA、PCI DSS、GLBA 和欧盟法令。在最新的研究中，建议企业按照以下三点来建立完整的数据库安全策略：

　1、建立一个集身份验证、授权、访问控制、发现、分类，以及补丁管理于一体的坚实基础。

了解哪些数据库包含敏感数据是数据库安全战略的基本要求。企业应对所有的数据库采取一个全面的库存管理，包括生产和非生产的，并且遵循相同的安全政策给它们划分类别。所有的数据库，尤其是那些存有私人数据的数据库，应该有强的认证、授权和访问控制，即使应用层已经完成了认证和授权。缺乏这些坚实基础会削弱审计、监察和加密等其他的安全措施。

此外，如果不能每季度给所有的关键数据库打补丁，那么至少半年一次，以消除已知的漏洞。使用滚动补丁或从数据库管理系统(DBMS)的供应商和其他厂商那里收集信息，以尽量减少应用补丁的停机时间。始终在测试环境下测试安全补丁，定期运行测试脚本，以确保修补程序不影响应用程序的功能或性能。

2、使用具有数据屏蔽、加密和变更管理等功能的预防措施

在建立了一个坚实和基本的数据库安全策略后，就应该开始采取预防措施，以保护重要的数据库。这样就为生产和非生产数据库提供了一个保护层。数据隐私不随着生产系统而停止，它也需要扩展到非生产环境，包括测试、开发、质量保证(QA)、分阶段和训练，基本上所有的私有数据都可以驻留。数据库安全专业人士应该评估在测试环境中或外包应用开发中用数据屏蔽和测试数据生成来保护私有数据的效果。

使用网络加密以防止数据暴露给在监听网络流量或数据静止加密的窥视者(他们关注存储在数据库中的数据)。当数据针对不同的威胁，这些加密方法可以实现相互独立。通常情况下，也不会对应用程序的功能有影响。

保护关键数据库的结构要按照标准化的变更管理程序来进行。在过去，对生产环境中的计划或其它数据库进行变更时需要关闭数据库，但新版本的数据库管理系统允许在联机时进行这些更改，这就带来了新的安全风险。一个标准化的变更管理程序能确保只有管理员在得到管理部门批准后才能改变生产数据库并且跟踪所有数据库的变更。机构还应该更新自己的备份和可行性计划，以处理数据或元数据因这些变更而发生的改变。

3、建立具有审计、监测和漏洞评估功能的数据库入侵检测系统

当重要数据发生意外变化或者检测到可疑数据时，有必要进行一个快速的调查来查看发生了什么事情。数据库里的数据和元数据可以被访问、更改甚至是删除，而且这些都可以在几秒钟的时间内完成。通过数据库审计，我们能够发现“是谁改变了数据”和“这些数据是什么时候被改变的”等问题。为了支持之前提到的管理条例标准，安全和风险管理的专业人士应该追踪私人数据的所有访问途径和变化情况，这些私人数据包括：xyk卡号、社会安全卡卡号以及重要的数据库的名称和地址等信息。如果私人数据在没有授权的情况下被更改或者被访问，机构应该追究负责人的责任。最后，可以使用漏洞评估报告来确定数据库的安全空白地带，诸如弱效密码、过多的优先访问权、增加数据库管理员以及安全群组监测。

牢记安全政策、安全标准、角色分离和可用性

数据库安全策略不仅关注审计和监测，它也是一个端到端的过程，致力于减少风险、达到管理条例的要求以及防御来自内部和外部的各种攻击。数据库安全需要把注意力更多地放在填补安全空白、与其他安全政策协作以及使安全方式正式化上。在草拟你的安全策略时，要使你的数据库安全政策与信息安全政策一致;要注意行业安全标准;要强调角色分离;要清楚描述出数据恢复和数据使用的步骤。

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