一、DT时代安全现状

首先看看我们今天所处的整个互联网安全现状。如今我们已经从IT时代步入DT时代，DT时代就是指数据技术。事实证明最近几年大数据越来越重要，数据已经成为企业的核心。

例如共享单车，传统观念上可能只是代步工具，但现在的共享单车一般都有感应器和定位装置，这时它就不仅是一辆单车了，可能我们走到什么地方，共享单车的App就可以告诉我们附近有什么商圈、酒店、餐馆，在什么地方买东西可能还可以用移动支付。当视角从单车走到了其他行业，就开始跨界关联了，另外车辆调度也是需要数据算法支撑的，同理还有外卖等行业。

然而新事物发展必然是有利也有弊的，数据技术也不例外，数据改变生活，但同时也给我们带来一些威胁。相信大家都有感触，今天网购个东西，明天一堆诈骗电话、骚扰信息接踵而来，什么海景房、小额贷款、各种培训等等每天就好像狗皮膏药天天骚扰我们。

下面这张图是摘录的2018年部分数据泄密事件，可以看到今天我们的数据并不安全，几乎每个月都有发生数据泄露事件。

另外国家和国际方面对数据安全的法律法规也越来越严，近些年陆续出台了许多安全合规制度。可见在数据技术时代，数据安全的保障已经是每个企业需要承担的责任和义务。

二、企业数据安全威胁

2018年波洛蒙研究所做了一个企业内部威胁成本报告，发现内部问题占比最高，企业数据安全威胁主要来自内部。

为了找到58到家内部的威胁，我们在内部做了一些调研。58到家主营业务是家庭服务行业，是一个连接劳动者和用户的平台，而且用户很垂直，例如月嫂、育儿嫂对应的用户就是母婴家庭，另外也会有一些明星客户、商务客户等，因为服务总要落到线下，就会涉及到客户的一些家庭信息。所以不论是我们的客户信息、服务人员信息（因为家政服务人员都是我们自己培训出来的），以及员工信息、财务数据等等，这些都是我们要保护的数据。

需要保护哪些东西找到了，接下来就是见招拆招，从哪些人能够接触到这些数据、什么环境能够接触到这些数据等场景去考虑，详见下图：

恶意入侵：来自外部的入侵或攻击，这是所有公司都有可能会遇到的问题；
IT管理：运维、DBA、BI、特权账户等权限大、掌握的数据量也大；
业务人员：这类人员比较难以管控，因为群体大，并且他们本身拿到的就是一些明文数据；
合作方：直接拿到的也是明文数据，而且本身就有权限，只不过是看他们需不需要读取这么多数据而已。

三、数据安全探索实践

以上分析了我们需要保护的数据以及威胁来源，接下来具体看看我们58到家在数据安全上的探索。

安全治理的前提是基础安全要做好，基础安全就像房子的根基，如果根基不稳的话也就谈不上后面的盖大楼了，所以数据安全的前提还是要先做一些基础安全的保障，包括以下这些部分：

接下来是58到家在数据安全的体系化建设上的整体指导思路，整个体系的核心是数据，治理的对象是人。

首先要知道数据在哪，这就需要做到数据发现，要知道哪些库里面存在着敏感数据。其次要对已知的数据做好对应的分类分析。把前两项处理好后，再考虑哪些人能够访问这些数据，做好认证和权限的管控。再之后就要考虑做好对应监控和审计工作。最后当我们发现违规或泄密时，要能及时做好事中的阻断和事后的溯源。

早期的数据分类发现是通过人工的方式实现，但这样无法做到及时更新，后来慢慢的采取了一些自动化的数据发现技术，并在过程中进行敏感数据的自动打标。

接着在认证权限这块，58到家目前人员打通了HR系统、SSO系统、权限系统、业务系统，特别是针对业务人员的管控问题，我们首先对员工做了身份统一处理。从员工入职开始就匹配人员角色，分配角色权限并增加统一认证。同时，在运行过程中会有监控规则，比如涉及敏感数据权限时，需要对应的审批，审批过程会自动进行职责分离，敏感权限分析等自动化分析，在使用过程中还会有对应审计；员工离职时，其相应的角色权限也会被一并清除。

有了这种认证和权限之后，下面讲一下我们是如何做好事中或事后的监控、溯源和阻击的。

我们的监控体系主要分成三块，一是堡垒机日志、Binlog和Gltlab日志，会对其中的敏感操作进行审计，若发生敏感操作则会发出告警或阻断；二是基于业务人员做的，首先会对包括Nginx-Lua、SSO日志、AMS日志、VPN日志、上网行为日志在内的日志做数据过滤，把发现的敏感接口推荐出来，然后基于这些接口做了一些引擎和规则的判断，包括一些场景的录用等做了在线分析和离线分析，同时集成到SOC上去做一些告警，联动防火墙等做一些阻断；三是鉴权分析和被动扫描这块，主要是用于降低业务人员的一些行为风险，比方说违规操作、访问数据异常、账户盗用、登录异常以及一些接口的异常等。

这个系统上线之后，帮助我们发现了不少内部人员违规读取数据的问题，我们也都一一做了相应的处理。当然我们也踩过不少坑，最后跟大家分享下这些坑，给大家一些避坑建议。

坑1、监督&赋能：很多安全部门都会有一种自己是监督人的心态，但这样跟业务沟通时会让他们产生抵触心理，觉得安全的人是来挑事儿的，导致很多东西无法推进，得不偿失。所以我们应该把自己作为服务方，去给业务赋能，让业务产生信赖，甚至会主动找我们做些介入。

坑2、闭门造车&多部门协作：起初我们安全自己做了很多东西，但做好后真正要上线时，发现需要其他部门做些对应的协助，可能就会有不太乐意的情况。所以涉及到跨部门的项目，做之前一定要提前做好规划和沟通。

坑3、抓主要矛盾：我刚到58到家的时候比较心急什么都想做，包括基础安全、数据安全、业务安全等等，但做了一堆东西后发现这样反而什么都没做好。所以还是应该先做好基础安全，然后根据公司自身的需求再一步步做其他安全建设。

坑4、先技术&技术管理并重：起初我们认为能用技术解决的就不要去扯别的，后来我们发现如果没有制定明确的制度，会导致很多权限问题，有时就算发现了异常也很难追究清楚，所以前期制定好明确的规章制度还是非常有必要的。

坑5、黑猫白猫能抓老鼠就是好猫：只要能满足自身需求，无论是自研也好、采购也好、开源改造也好，都是可以的。而且也未必要使用一些高大上的技术，比如说我们的数据安全分析平台原本是打算用机器学习的，但实际上我们内部数据访问量其实没那么大，后来我们发现利用统计学的一些规则直接就可以解决问题，没必要用到AI算法等。所以归根到底，只有适合自己的才是最好的。

Q&A

Q1：告警规则的制定有要求吗？

A：告警规则的话我们的做法是先收集一些互联网数据风险案例，同时和内审、监察聊下他们处理的一些内部历史案例，最后再结合业务场景脑暴列出一些违规行为，制定一些对应的规则；至于规则的阀值的话，前期可以设置低点，慢慢根据历史数据最终逐步给角色或者细化到每个人去画像。

Q2：有基于日志的告警方案吗？

A：目前我们自己用的告警的话是使用的内部架构提供的，一个封装好的服务。不过我们之前也做过一些其它的，例如使用ES做一些告警。有个开源的Elastalert你可以看下。

Q3：怎么给老板衡量做安全的投入产出？

A：这个问题其实是所有安全团队都会遇到的问题，相对业务来说安全本身是支出部门，想要讲清楚这个比较难，不过又恰恰是很重要的。

这块我的经验是如果是基础安全的话，比如我们发现并解决了多少问题，这些问题如果是被外界获取，可能带来哪些损失。如果是SDL的投入，至少能够保证我们做完这些项目需求评估后，要保证不会出现除0 day以外的高危安全问题。

如果是数据安全相关的话，这个其实还算比较好讲的，就是我们发现了多少违规或者泄密，挽回了多少损失。

Q4：你们安全团队多大？与运维、大数据的关系？

A：安全团队的话去年相对规模大一点，近10人。今年年初有所调整，目前的规模要小一些；现在安全团队和运维、大数据都是并行的兄弟部门。也是因为目前安全团队相对较小，所以和运维以及BI还有DBA、架构、配置管理等等各部门都会有一些合作一些项目。

Q5：怎么做数据脱敏的？敏感数据访问的审批和执行怎样才能快点？

A：数据脱敏的话，首先明确哪些是敏感的，然后确定哪些是可以完全脱敏的，那些是数据分析或者外部合作必须要是使用的。明确出来一些等级，然后根据不同需要，选择是动态还是静态，是可逆的还是不可逆的等等。

审批过程的化，还是要配合一些线上化的流程，刚刚分享里面有提到我们数据地图发现，这块打的一些标签。这块是如果对方申请导出内容不涉及敏感字段那自动通过，反之工单就需要按照不同环节就行流转。

Q6：如何保证数据可视化过程中不会数据泄露？

A：这个多方面去处理吧，应用显示的话可以不显示全部的，例如188(点击脱敏)9999；这样这个点击过程就可以做到记录，超频异常的话也可以告警。

对于拍照截图这样的其实只能依赖水印了，当然这个方面目前我们也只是明水印只是震慑作用。

安全侧还可以去做的点，就是今天提到的流量接口的监控了，还有一些权限的管控。

Q7：程序连接线上数据库，你们怎么避免开发人员接触线上数据库连接参数的？

A：在到家的话，首先网络是有严格安全域划分的；部署是要通过统一部署平台的，也就是一般情况下开发人员是不需要访问线上主机或数据库的权限。另外应用调用数据时候不是直接使用密码连接数据库的，是使用key代替密码，通过keycenter系统中转的，这样数据库连接就是白名单形式，开发人员是没办法直接连接线上库的。

作者介绍：

刘欢，58到家安全负责人

CISP，曾参与政府、军工、运营商、银行、互联网企业等安全评估建设项目；
现负责58到家集团安全防护体系的建设。

原文链接：

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数据安全建设踩坑经验谈：核心是数据，但治的是人