保证数据库安全的一般方法包括哪四种

1数据库用户的管理，按照数据库系统的大小和数据库用户所需的工作量，具体分配数据库用户的数据 *** 作权限，控制系统管理员用户账号的使用。

2建立行之有效的数据库用户身份确认策略，数据库用户可以通过 *** 作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机 *** 作系统进行用户身份认证。

3加强 *** 作系统安全性管理，数据服务器 *** 作系统必须使用正版软件，同时要有防火墙的保护。

4网络端口按需开放，根据实际需要只开放涉及业务工作的具体网络端口，屏蔽其它端口，这样可以在较大程度上防止 *** 作系统受入侵。

信息技术是关于信息的产生、发送、传输、接收、变换、识别和控制等应用技术的总称，是在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息处理功能的技术。具体包括信息基础技术、信息系统技术、信息应用技术和信息安全技术等。1信息基础技术(1)微电子技术(2)光子技术和光电技术(3)分子电子技术2信息处理技术(1)信息获取技术信息的获取可以通过人的感官或技术设备进行。有些信息，虽然可以通过人的感官获取，但如果利用技术设备来完成，效率会更高，质量会更好。信息获取技术主要包括传感技术和遥感技术。(2)信息传输技术包括通信技术和广播技术，其中前者是主流。现代通信技术包括移动通信技术、数据通信技术、卫星通信技术、微波通信技术和光纤通信技术等。(3)信息加工技术它是利用计算机硬件、软件、网络对信息进行存储、加工、输出和利用的技术。包括计算机硬件技术、软件技术、网络技术、存储技术等。(4)信息控制技术它是利用信息控制系统使信息能够顺利流通的技术。现代信息控制系统的主体为计算机控制系统。3信息应用技术信息应用技术大致可分为两类：一类是管理领域的信息应用技术，主要代表是管理信息系统技术(MIS技术)；另一类是生产领域的信息应用技术，主要代表是计算机集成制造系统(CIMS技术)。4信息安全技术主要有密码技术、防火墙技术、病毒防治技术、身份鉴别技术、访问控制技术、备份与恢复技术、数据库安全技术等。

目录

ⅠopenGauss安全机制概览

ⅡopenGauss安全认证

ⅢopenGauss角色管理机制

ⅣopenGauss审计与追踪

1审计记录机制

2审计追踪机制

3统一审计

ⅤopenGauss数据安全技术

ⅥopenGauss云安全技术

ⅦopenGauss智能安全机制

四openGauss审计与追踪

openGauss在部署完成后，实际上会有多个用户参与数据管理。除了管理员用户外，更多的是创建的普通用户直接进行数据管理。用户的多样性会导致数据库存在一些不可预期的风险。如何快速发现和追溯到这些异常的行为，则需要依赖审计机制和审计追踪机制。

审计记录机制 01

审计记录的关键在于：

§ 定义何种数据库 *** 作行为需要进行日志记录。

§ 记录的事件以何种形式展现和存储。

只有有效的记录了所关心的行为信息，才能依据这些行为进行问题审计和追溯，实现对系统的一个有效监督。

正如我们在“三权分立模型”章节描述的，进行权限分离后，就出现了审计管理员（当然也可以使用普通角色管理模型中的系统管理员来担当）。审计管理员最重要的作用在于对管理员以及普通用户所有关心的行为进行记录和审计追溯。审计首先要定义审计哪些数据库行为，其次需要定义审计内容记录在什么文件中以及何种目录下，最后需要定义清楚应提供何种接口供审计管理员进行审计查询。

openGauss针对用户所关心的行为提供了基础审计能力，包括事件的发起者、发生的时间和发生的内容。openGauss的审计功能受总体开关audit_enabled控制，默认开启。该开关不支持动态加载，需要重启数据库后才可以使功能的性质发生改变。在总体开关的基础上，openGauss增加了每一个对应审计项的开关。只有相应的开关开启，对应的审计功能项才能生效。

不同于总体开关，每一个对应的子审计项都支持动态加载，在数据库运行期间修改审计开关的值，不需要重启数据库即可支持。审计的子项目包括如下的部分：

§ audit_login_logout：用户登录、注销审计

§ audit_database_process：数据库启动、停止、恢复和切换审计

§ audit_user_locked：用户锁定和解锁审计

§ audit_user_violation：用户访问越权审计

§ audit_grant_revoke：授权和回收权限审计

§ audit_system_object：数据库对象的Create、Alter和Drop *** 作审计

§ audit_dml_state：具体表的INSERT、UDPDATE和DELETE *** 作审计

§ audit_dml_state_select：select查询 *** 作审计

§ audit_copy_exec：copy行为审计

§ audit_function_exec：审计执行function的 *** 作

§ audit_set_parameter：审计设置参数的行为

定义完审计记录行为后，当数据库执行相关的 *** 作，内核独立的审计线程就会记录审计日志。

传统的审计日志保存方法有两种，记录到数据库的表中以及记录到OS文件中。前种方法由于表是数据库的对象，在符合权限的情况下就可以访问到该审计表，当发生非法 *** 作时，审计记录的准确性难以得到保证。而后种方法虽然需要用户维护审计日志，但是比较安全，即使一个账户可以访问数据库，但不一定有访问OS这个文件的权限。

与审计日志存储相关的配置参数及其含义定义如下：

§ audit_directory：字符串类型，定义审计日志在系统中的存储目录，一个相对于“/data”数据目录的路径，默认值为：/var/log/openGauss/perfadm/pg_audit，也可以由用户指定。

§ audit_resource_policy：布尔类型，控制审计日志的保存策略，即以空间还是时间限制为优先策略决定审计文件更新，默认值为on。

§ audit_space_limit：整型类型，定义允许审计日志占用的磁盘空间总量，默认值为1GB，在实际配置中需要结合环境进行总体考虑。

§ audit_file_remain_time：整型类型，定义保留审计日志的最短时间要求，默认值为90，单位为天。特别的，如果取值为0，则表示无时间限制。

§ audit_file_remian_threshold：整型类型，定义审计目录audit_directory下可以存储的审计文件个数。默认值为1048576。

§ audit_rotation_size：整型类型，定义单个审计日志文件的最大大小，当审计日志文件大小超过此参数值时，新创建一个审计文件。

§ audit_rotation_interval：整型类型，定义新创建一个审计日志文件的时间间隔。默认值为1天，单位为分钟。

通过上述的这些配置参数，系统管理员用户可以在查询任务发生后找到对应的审计日志，并进行有效归档。审计日志文件也会按照参数指定的规则来进行更新、轮换等。

审计追踪机制 02

openGauss将审计所产生的文件独立存放在审计文件中，并按照产生的先后顺序进行标记管理，并以特定的格式进行存储（默认为二进制格式文件）。当审计管理员需要进行审计查询时，通过执行函数pg_query_audit即可，其具体的语法如下所示：

其中，valid_start_time和valid_end_time定义了审计管理员将要审计的有效开始时间和有效结束时间；audit_log表示审计日志信息所在的归档路径，当不指定该参数时，默认查看链接当前实例的审计日志文件(不区分具体的审计文件)。

值得注意的是，valid_start_time和valid_end_time的有效值为从valid_start_time日期中的00:00:00开始到valid_end_time日期中23:59:59之间。由于审计日志中包含了众多的信息，如时间、地点、行为分类等等，审计管理在获得完整的信息后可以增加各种过滤条件来获得相对应的更明确的信息。

统一审计 03

传统审计依据开关定义了不同的审计组合行为。事实上，这种无区分对待的审计行为虽然记录了所有想要审计的行为，但是对于通过审计日志发现问题则显得不那么容易，且管理员无法为特定的用户定义特定的行为，反而造成了系统处理的负担。因此需要为审计添加更精细化管理的能力。

统一审计的目的在于通过一系列有效的规则在数据库内部有选择性执行有效的审计，从而简化管理，提高数据库生成的审计数据的安全性。本节所述的技术目前处于研发阶段，对应产品尚未向客户发布。

openGauss提供了一套完整的统一审计策略机制，依据不同任务的诉求对用户的行为进行定制化审计管理。更进一步，openGauss的统一审计不仅可以依据用户、依据表进行审计行为定义，同时还可以扩展至通过IP地址、APP的名称来过滤和限制需要审计的内容。实际的语法如下所示：

其中，privilege_audit_clause定义语法如下：

该语法定义了针对DDL类语句的审计策略，其中LABEL表示一组资产集合，即数据库对象的集合。access_audit_clause定义语法如下：

该语法定义了针对DML类语句的审计策略。filter_clause标记需要过滤的信息，常见的Filter types类型包括IP、APPS应用（访问的应用名）、ROLES（数据库系统用户）以及LABEL对象。

一个有效的统一审计策略可参见如下：

表示创建针对CREATE/ALTER/DROP *** 作的审计策略，审计策略只对dev用户在本地（local）执行CREATE/ALTER/DROP行为时生效。

未完待续

数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份z号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。

数据安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。

功能

1、敏感数据自动感知

美创在数据领域有着超过10年的研究和实践，期间积累了全面、丰富的关于数据的经验。正是利用这些经验，使得美创数据脱敏系统有着先天的优势。不仅内置的敏感信息规则非常完善和健壮，数据执行效率也非常高。

在敏感数据无处不在、业务越来越复杂的生产业务系统中，业务系统后台数据库表的规模越来越庞大、结构越来越复杂。

美创数据脱敏系统利用各类敏感信息规则，通过自动扫描发现的方式高效、方便、全同的获取敏感信息，支持灵活的配置方式（包括字段信息匹配、数据信息匹配）来自动探测数据。

2、脱敏数据以假乱真

将数据简单的洗白、变形已不是一件难事，但是如何保证脱敏后数据的原有特征难度相对较大。美创脱敏系统不仅可以使数据脱敏，还能最大限度的保证数据真实性，确保交付可用、可靠的高质量数据。

3、保持数据原始特征

数据脱敏后可以保持数据原始特征，保证开发、测试、培训以及大数据利用类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的一致性。

在这个脱敏过程中，有一套经过充分研究的数据特征模型，可以实现正向脱敏，整个过程中又能保证原始特征。这一套数据特征模型可以运用到实际生产环境。

4、保持业务规则关联性

数据脱敏后仍然保持业务规则的关联性，包括主外键关联性、关联字段的业务语义关联性等，这个对业务来说尤为重要。为了保证业务关联性，又要保证脱敏的效率和速度，必须研究出一套可移植的计算算法，在多样化的业务关联脱敏中，才能保证脱敏的速度。

5、保持数据逻辑一致性

数据之前存在大量的逻辑关系，我们通过一致性算法、计算脱敏算法对这种一致性进行保障。常见的如身份z中的出生年月跟生日的一致性，销售额与单价和数量之间的一致性等等。

拖库本来是数据领域的术语，指从数据库中导出数据。到了黑客攻击泛滥的今天，它被用来指网站遭到入侵后，黑客窃取其数据库文件，拖库的主要防护手段是数据库加密。

拖库可以通过数据库安全防护技术解决，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。

拖库步骤：

①黑客对目标网站进行扫描，查找其存在的漏洞，常见漏洞包括SQL注入、文件上传漏洞等。

②通过该漏洞在网站服务器上建立后门，通过该后门获取服务器 *** 作系统的权限。

③利用系统权限直接下载备份数据库，或查找数据库链接，将其导出到本地。

拖库危害：

很多网民习惯为邮箱、微博、游戏、网上支付、购物等账号设置相同密码，一旦数据库被泄露，所有的用户资料被公布于众，任何人都可以拿着密码去各个网站去尝试登录，对一些敏感的金融行业是致命的危害，对普通用户可能造成财产，个人隐私的损失或泄漏。

如何防止拖库

①分级管理密码，重要账号单独设置密码。

②定期修改密码，可有效避免网站数据库泄露影响到自身帐号。

③工作邮箱不用于注册网络帐号，以免密码泄露后危及企业信息安全。

④网站数据库加密保护。

⑤网站漏洞检测、网站挂马实时监控、网站篡改实时监控。

⑥不让电脑自动保存密码，不随意在第三方网站输入帐号和密码;即便是个人电脑，也要定期在所有已登录站点手动强制注销进行安全退出。

#云原生背景#

云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。随着“新基建”加速布局，以及企业数字化转型的逐步深入，如何深化用云进一步提升云计算使用效能成为现阶段云计算发展的重点。云原生以其高效稳定、快速响应的特点极大地释放了云计算效能，成为企业数字业务应用创新的原动力，云原生进入快速发展阶段，就像集装箱加速贸易全球化进程一样，云原生技术正在助力云计算普及和企业数字化转型。

云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义是：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可d性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式编程API。

#云安全时代市场发展#

云安全几乎是伴随着云计算市场而发展起来的，云基础设施投资的快速增长，无疑为云安全发展提供土壤。根据 IDC 数据，2020 年全球云安全支出占云 IT 支出比例仅为 11%，说明目前云安全支出远远不够，假设这一比例提升至 5%，那么2020 年全球云安全市场空间可达 532 亿美元，2023 年可达 1089 亿美元。

海外云安全市场：技术创新与兼并整合活跃。整体来看，海外云安全市场正处于快速发展阶段，技术创新活跃，兼并整合频繁。一方面，云安全技术创新活跃，并呈现融合发展趋势。例如，综合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 产品线将 CWPP、CSPM 和 CASB 三个云安全技术产品统一融合，提供综合解决方案及 SASE、容器安全、微隔离等一系列云上安全能力。另一方面，新兴的云安全企业快速发展，同时，传统安全供应商也通过自研+兼并的方式加强云安全布局。

国内云安全市场：市场空间广阔，尚处于技术追随阶段。市场规模上，根据中国信通院数据，2019 年我国云计算整体市场规模达 13345亿元，增速 386%。预计 2020-2022 年仍将处于快速增长阶段，到 2023 年市场规模将超过 37542 亿元。中性假设下，安全投入占云计算市场规模的 3%-5%，那么 2023 年中国云安全市场规模有望达到 1126 亿-1877 亿元。技术发展上，中国在云计算的发展阶段和云原生技术的程度上与海外市场还有一定差距。国内 CWPP 技术应用较为广泛，对于 CASB、CSPM 一些新兴的云安全技术应用较少。但随着国内公有云市场的加速发展，云原生技术的应用越来越广泛，我们认为CASB、SCPM、SASE 等新兴技术在国内的应用也将越来越广泛。

#云上安全呈原生化发展趋势#

云原生技术逐渐成为云计算市场新趋势，所带来的安全问题更为复杂。以容器、服务网格、微服务等为代表的云原生技术，正在影响各行各业的 IT 基础设施、平台和应用系统，也在渗透到如 IT/OT 融合的工业互联网、IT/CT 融合的 5G、边缘计算等新型基础设施中。随着云原生越来越多的落地应用，其相关的安全风险与威胁也不断的显现出来。Docker/Kubernetes 等服务暴露问题、特斯拉 Kubernetes 集群挖矿事件、Docker Hub 中的容器镜像被“投毒”注入挖矿程序、微软 Azure 安全中心检测到大规模 Kubernetes 挖矿事件、Graboid 蠕虫挖矿传播事件等一系列针对云原生的安全攻击事件层出不穷。

从各种各样的安全风险中可以一窥云原生技术的安全态势，云原生环境仍然存在许多安全问题亟待解决。在云原生技术的落地过程中，安全是必须要考虑的重要因素。

#云原生安全的定义#

国内外各组织、企业对云原生安全理念的解释略有差异，结合我国产业现状与痛点，云原生与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。

面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务的安全。这类安全机制，不一定具备云原生的特性（比如容器化、可编排），它们可以是传统模式部署的，甚至是硬件设备，但其作用是保护日益普及的云原生环境。

具有云原生特征的安全，是指具有云原生的d性敏捷、轻量级、可编排等特性的各类安全机制。云原生是一种理念上的创新，通过容器化、资源编排和微服务重构了传统的开发运营体系，加速业务上线和变更的速度，因而，云原生系统的种种优良特性同样会给安全厂商带来很大的启发，重构安全产品、平台，改变其交付、更新模式。

#云原生安全理念构建#

为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力云客户更加安全的使用云计算，云原生安全理念兴起，国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。

Gartner提倡以云原生思维建设云安全体系

基于云原生思维，Gartner提出的云安全体系覆盖八方面。其中，基础设施配置、身份和访问管理两部分由云服务商作为基础能力提供，其它六部分，包括持续的云安全态势管理，全方位的可视化、日志、审计和评估，工作负载安全，应用、PaaS 和 API 安全，扩展的数据保护，云威胁检测，客户需基于安全产品实现。

Forrester评估公有云平台原生安全能力

Forrester认为公有云平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）应从三大类、37 个方面去衡量。从已提供的产品和功能，以及未来战略规划可以看出，一是考察云服务商自身的安全能力和建设情况，如数据中心安全、内部人员等，二是云平台具备的基础安全功能，如帮助和文档、授权和认证等，三是为用户提供的原生安全产品，如容器安全、数据安全等。

安全狗以4项工作防护体系建设云原生安全

（1）结合云原生技术的具体落地情况开展并落实最小权限、纵深防御工作，对于云原生环境中的各种组成部分，均可贯彻落实“安全左移”的原则，进行安全基线配置，防范于未然。而对于微服务架构Web应用以及Serverless应用的防护而言，其重点是应用安全问题。

（2）围绕云原生应用的生命周期来进行DevSecOps建设，以当前的云原生环境的关键技术栈“K8S + Docker”举例进行分析。应该在容器的全生命周期注重“配置安全”，在项目构建时注重“镜像安全”，在项目部署时注重“容器准入”，在容器的运行环境注重云计算的三要素“计算”“网络”以及“存储”等方面的安全问题。

（3）围绕攻击前、中、后的安全实施准则进行构建，可依据安全实施准则对攻击前、中、后这三个阶段开展检测与防御工作。

（4）改造并综合运用现有云安全技术，不应将“云原生安全”视为一个独立的命题，为云原生环境提供更多支持的主机安全、微隔离等技术可赋能于云原生安全。

#云原生安全新型风险#

云原生架构的安全风险包含云原生基础设施自身的安全风险，以及上层应用云原生化改造后新增和扩大的安全风险。云原生环境面临着严峻的安全风险问题。攻击者可能利用的重要攻击面包括但不限于：容器安全、编排系统、软件供应链等。下面对重要的攻击面安全风险问题进行梳理。

#云原生安全问题梳理#

问题1：容器安全问题

在云原生应用和服务平台的构建过程中，容器技术凭借高d性、敏捷的特性，成为云原生应用场景下的重要技术支撑，因而容器安全也是云原生安全的重要基石。

（1）容器镜像不安全

Sysdig的报告中提到，在用户的生产环境中，会将公开的镜像仓库作为软件源，如最大的容器镜像仓库Docker Hub。一方面，很多开源软件会在Docker Hub上发布容器镜像。另一方面，开发者通常会直接下载公开仓库中的容器镜像，或者基于这些基础镜像定制自己的镜像，整个过程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的镜像安全并不理想，有大量的官方镜像存在高危漏洞，如果使用了这些带高危漏洞的镜像，就会极大的增加容器和主机的入侵风险。目前容器镜像的安全问题主要有以下三点：

1不安全的第三方组件

在实际的容器化应用开发过程当中，很少从零开始构建镜像，而是在基础镜像之上增加自己的程序和代码，然后统一打包最终的业务镜像并上线运行，这导致许多开发者根本不知道基础镜像中包含多少组件，以及包含哪些组件，包含的组件越多，可能存在的漏洞就越多。

2恶意镜像

公共镜像仓库中可能存在第三方上传的恶意镜像，如果使用了这些恶意镜像来创建容器后，将会影响容器和应用程序的安全

3敏感信息泄露

为了开发和调试的方便，开发者将敏感信息存在配置文件中，例如数据库密码、证书和密钥等内容，在构建镜像时，这些敏感信息跟随配置文件一并打包进镜像，从而造成敏感信息泄露

（2）容器生命周期的时间短

云原生技术以其敏捷、可靠的特点驱动引领企业的业务发展，成为企业数字业务应用创新的原动力。在容器环境下，一部分容器是以docker的命令启动和管理的，还有大量的容器是通过Kubernetes容器编排系统启动和管理，带来了容器在构建、部署、运行，快速敏捷的特点，大量容器生命周期短于1小时，这样一来容器的生命周期防护较传统虚拟化环境发生了巨大的变化，容器的全生命周期防护存在很大变数。对防守者而言，需要采用传统异常检测和行为分析相结合的方式，来适应短容器生命周期的场景。

传统的异常检测采用WAF、IDS等设备，其规则库已经很完善，通过这种检测方法能够直观的展示出存在的威胁，在容器环境下，这种方法仍然适用。

传统的异常检测能够快速、精确地发现已知威胁，但大多数未知威胁是无法通过规则库匹配到的，因而需要通过行为分析机制来从大量模式中将异常模式分析出来。一般来说，一段生产运营时间内的业务模式是相对固定的，这意味着，业务行为是可以预测的，无论启动多少个容器，容器内部的行为总是相似的。通过机器学习、采集进程行为，自动构建出合理的基线，利用这些基线对容器内的未知威胁进行检测。

（3）容器运行时安全

容器技术带来便利的同时，往往会忽略容器运行时的安全加固，由于容器的生命周期短、轻量级的特性，传统在宿主机或虚拟机上安装杀毒软件来对一个运行一两个进程的容器进行防护，显示费时费力且消耗资源，但在黑客眼里容器和裸奔没有什么区别。容器运行时安全主要关注点：

1不安全的容器应用

与传统的Web安全类似，容器环境下也会存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在对外提供服务的同时，就有可能被攻击者利用，从而导致容器被入侵

2容器DDOS攻击

默认情况下，docker并不会对容器的资源使用进行限制，默认情况下可以无限使用CPU、内存、硬盘资源，造成不同层面的DDOS攻击

（4）容器微隔离

在容器环境中，与传统网络相比，容器的生命周期变得短了很多，其变化频率也快很多。容器之间有着复杂的访问关系，尤其是当容器数量达到一定规模以后，这种访问关系带来的东西向流量，将会变得异常的庞大和复杂。因此，在容器环境中，网络的隔离需求已经不仅仅是物理网络的隔离，而是变成了容器与容器之间、容器组与宿主机之间、宿主机与宿主机之间的隔离。

问题2：云原生等保合规问题

等级保护20中，针对云计算等新技术、新应用领域的个性安全保护需求提出安全扩展要求，形成新的网络安全等级保护基本要求标准。虽然编写了云计算的安全扩展要求，但是由于编写周期很长，编写时主流还是虚拟化场景，而没有考虑到容器化、微服务、无服务等云原生场景，等级保护20中的所有标准不能完全保证适用于目前云原生环境；

通过安全狗在云安全领域的经验和具体实践，对于云计算安全扩展要求中访问控制的控制点，需要检测主机账号安全，设置不同账号对不同容器的访问权限，保证容器在构建、部署、运行时访问控制策略随其迁移；

对于入侵防范制的控制点，需要可视化管理，绘制业务拓扑图，对主机入侵进行全方位的防范，控制业务流量访问，检测恶意代码感染及蔓延的情况；

镜像和快照保护的控制的，需要对镜像和快照进行保护，保障容器镜像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。

问题3：宿主机安全

容器与宿主机共享 *** 作系统内核，因此宿主机的配置对容器运行的安全有着重要的影响，比如宿主机安装了有漏洞的软件可能会导致任意代码执行风险，端口无限制开放可能会导致任意用户访问的风险。通过部署主机入侵监测及安全防护系统，提供主机资产管理、主机安全加固、风险漏洞识别、防范入侵行为、问题主机隔离等功能，各个功能之间进行联动，建立采集、检测、监测、防御、捕获一体化的安全闭环管理系统，对主机进行全方位的安全防护，协助用户及时定位已经失陷的主机，响应已知、未知威胁风险，避免内部大面积主机安全事件的发生。

问题4：编排系统问题

编排系统支撑着诸多云原生应用，如无服务、服务网格等，这些新型的微服务体系也同样存在着安全问题。例如攻击者编写一段代码获得容器的shell权限，进而对容器网络进行渗透横移，造成巨大损失。

Kubernetes架构设计的复杂性，启动一个Pod资源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheduler等组件，因而每个组件自身的安全能力显的尤为重要。API Server组件提供的认证授权、准入控制，进行细粒度访问控制、Secret资源提供密钥管理及Pod自身提供安全策略和网络策略，合理使用这些机制可以有效实现Kubernetes的安全加固。

问题5：软件供应链安全问题

通常一个项目中会使用大量的开源软件，根据Gartner统计至少有95%的企业会在关键IT产品中使用开源软件，这些来自互联网的开源软件可能本身就带有病毒、这些开源软件中使用了哪些组件也不了解，导致当开源软件中存在0day或Nday漏洞，我们根本无法获悉。

开源软件漏洞无法根治，容器自身的安全问题可能会给开发阶段带的各个过程带来风险，我们能做的是根据SDL原则，从开发阶段就开始对软件安全性进行合理的评估和控制，来提升整个供应链的质量。

问题6：安全运营成本问题

虽然容器的生命周期很短，但是包罗万象。对容器的全生命周期防护时，会对容器构建、部署、运行时进行异常检测和安全防护，随之而来的就是高成本的投入，对成千上万容器中的进程行为进程检测和分析，会消耗宿主机处理器和内存资源，日志传输会占用网络带宽，行为检测会消耗计算资源，当环境中容器数量巨大时，对应的安全运营成本就会急剧增加。

问题7：如何提升安全防护效果

关于安全运营成本问题中，我们了解到容器安全运营成本较高，我们该如何降低安全运营成本的同时，提升安全防护效果呢？这就引入一个业界比较流行的词“安全左移”，将软件生命周期从左到右展开，即开发、测试、集成、部署、运行，安全左移的含义就是将安全防护从传统运营转向开发侧，开发侧主要设计开发软件、软件供应链安全和镜像安全。

因此，想要降低云原生场景下的安全运营成本，提升运营效率，那么首先就要进行“安全左移”，也就是从运营安全转向开发安全，主要考虑开发安全、软件供应链安全、镜像安全和配置核查：

开发安全

需要团队关注代码漏洞，比如使用进行代码审计，找到因缺少安全意识造成的漏洞和因逻辑问题造成的代码逻辑漏洞。

供应链安全

可以使用代码检查工具进行持续性的安全评估。

镜像安全

使用镜像漏洞扫描工具持续对自由仓库中的镜像进行持续评估，对存在风险的镜像进行及时更新。

配置核查

核查包括暴露面、宿主机加固、资产管理等，来提升攻击者利用漏洞的难度。

问题8：安全配置和密钥凭证管理问题

安全配置不规范、密钥凭证不理想也是云原生的一大风险点。云原生应用会存在大量与中间件、后端服务的交互，为了简便，很多开发者将访问凭证、密钥文件直接存放在代码中，或者将一些线上资源的访问凭证设置为弱口令，导致攻击者很容易获得访问敏感数据的权限。

#云原生安全未来展望#

从日益新增的新型攻击威胁来看，云原生的安全将成为今后网络安全防护的关键。伴随着ATT&CK的不断积累和相关技术的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩阵的内容。ATT&CK是对抗战术、技术和常识（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的缩写，是一个攻击行为知识库和威胁建模模型，它包含众多威胁组织及其使用的工具和攻击技术。这一开源的对抗战术和技术的知识库已经对安全行业产生了广泛而深刻的影响。

云原生安全的备受关注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出现恰合时宜。ATT&CK让我们从行为的视角来看待攻击者和防御措施，让相对抽象的容器攻击技术和工具变得有迹可循。结合ATT&CK框架进行模拟红蓝对抗，评估企业目前的安全能力，对提升企业安全防护能力是很好的参考。

以上就是关于保证数据库安全的一般方法包括哪四种全部的内容，包括:保证数据库安全的一般方法包括哪四种、信息技术包括哪些内容啊、如何掌握openGauss数据库核心技术秘诀五：拿捏数据库安全（4）等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！