DM 敏感数据管理

敏感数据管理的目标是：

识别和分类敏感数据
保护敏感数据不被未授权访问和泄露
确保敏感数据的完整性和可用性
满足合规性要求，如GDPR、等保2.0、个人信息保护法等
建立敏感数据的全生命周期管理

DM数据库提供了丰富的敏感数据管理功能，包括数据加密、访问控制、审计、脱敏等，可以帮助企业建立完善的敏感数据保护体系。

敏感数据识别与分类

1. 敏感数据定义

敏感数据是指一旦泄露、非法提供或滥用，可能危害国家安全、公共利益、个人合法权益的数据。常见的敏感数据包括：

个人信息：姓名、身份证号、电话号码、电子邮箱、地址等
金融数据：银行账号、信用卡号、支付记录等
健康数据：病历、诊断记录、用药记录等
商业机密：客户信息、商业计划、技术文档等
政府数据：国家秘密、政务信息等

2. 敏感数据识别

2.1 人工识别

通过业务人员和数据管理员的经验，手动识别敏感数据字段和表。这种方法适用于数据量较小、业务逻辑清晰的场景。

2.2 规则识别

基于预定义的规则和模式，自动识别敏感数据：

正则表达式：如身份证号、电话号码、邮箱等可以通过正则表达式识别
数据字典：基于业务数据字典，标记敏感数据字段
机器学习：使用机器学习算法，基于数据特征自动识别敏感数据

2.3 DM数据库敏感数据识别工具

DM数据库提供了敏感数据识别工具，可以帮助用户自动识别数据库中的敏感数据：

shell

# 使用DM敏感数据识别工具
dmsensitive scan --database DM --host localhost --port 5236 --user SYSDBA --password SYSDBA --output sensitive_data_report.txt

3. 敏感数据分类

根据敏感程度和保护要求，敏感数据可以分为不同级别：

级别	描述	保护要求
绝密	最高级别，泄露会造成严重危害	严格访问控制、加密存储、全面审计
机密	较高级别，泄露会造成较大危害	严格访问控制、加密存储、审计
秘密	一般级别，泄露会造成一定危害	访问控制、加密存储
内部	内部使用，不对外公开	基本访问控制
公开	可以公开的数据	基本保护

敏感数据保护策略

1. 数据加密

1.1 存储加密

DM数据库支持多种存储加密方式：

表空间加密：对整个表空间进行加密
列加密：对特定敏感列进行加密
透明数据加密（TDE）：自动对数据进行加密和解密，对应用透明

表空间加密示例：

sql

-- 创建加密表空间
CREATE TABLESPACE encrypted_ts DATAFILE 'encrypted_ts.dbf' SIZE 100M ENCRYPTION USING 'SM4' IDENTIFIED BY 'encrypt_key';

-- 将表移动到加密表空间
ALTER TABLE sensitive_table MOVE TABLESPACE encrypted_ts;

列加密示例：

sql

-- 创建带加密列的表
CREATE TABLE user_info (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    id_card VARCHAR(18) ENCRYPT WITH 'SM4' BY 'encrypt_key',
    phone VARCHAR(11) ENCRYPT WITH 'SM4' BY 'encrypt_key'
);

1.2 传输加密

DM数据库支持SSL/TLS传输加密，保护数据在网络传输过程中的安全：

ini

-- dm.ini配置文件中启用SSL
tls_enable = 1
ssl_server_cert = /opt/dmdbms/ssl/server.crt
ssl_server_key = /opt/dmdbms/ssl/server.key
ssl_server_pwd = server_ssl_password

客户端连接字符串示例：

jdbc:dm://localhost:5236?ssl=true&sslTrustStore=/path/to/truststore&sslTrustStorePassword=truststore_password

1.3 加密算法

DM数据库支持多种加密算法，包括国密算法：

算法类型	支持的算法
对称加密	SM4、AES、DES、3DES
非对称加密	SM2、RSA
哈希算法	SM3、SHA1、SHA256、MD5

2. 数据脱敏

数据脱敏是指通过技术手段，对敏感数据进行变形处理，使其在保留数据格式和可用性的同时，不泄露真实信息。

2.1 静态脱敏

静态脱敏是指在数据导出或复制时，对敏感数据进行脱敏处理，生成脱敏后的数据集，用于测试、开发或数据分析。

DM数据库静态脱敏示例：

sql

-- 创建脱敏策略
CREATE MASKING POLICY mask_id_card AS (id_card VARCHAR(18)) RETURNS VARCHAR(18) 
USING REPLACE(id_card, SUBSTR(id_card, 7, 8), '********');

-- 应用脱敏策略到表
APPLY MASKING POLICY mask_id_card ON user_info(id_card);

-- 导出脱敏数据
SELECT * FROM user_info MASKED;

2.2 动态脱敏

动态脱敏是指在查询数据时，根据用户权限动态对敏感数据进行脱敏处理，确保不同权限的用户只能看到相应级别的数据。

DM数据库动态脱敏示例：

sql

-- 创建动态脱敏策略
CREATE DYNAMIC MASKING POLICY dyn_mask_phone AS (phone VARCHAR(11)) 
RETURNS VARCHAR(11) 
USING CASE 
    WHEN CURRENT_USER = 'ADMIN' THEN phone
    ELSE CONCAT(SUBSTR(phone, 1, 3), '****', SUBSTR(phone, 8, 4)) 
END;

-- 应用动态脱敏策略
APPLY DYNAMIC MASKING POLICY dyn_mask_phone ON user_info(phone);

-- 查询数据，根据用户权限动态脱敏
SELECT * FROM user_info;

3. 访问控制

3.1 基于角色的访问控制（RBAC）

DM数据库支持RBAC模型，通过角色管理用户权限：

sql

-- 创建角色
CREATE ROLE sensitive_data_role;

-- 授予权限
GRANT SELECT ON sensitive_table TO sensitive_data_role;

-- 授予角色给用户
GRANT sensitive_data_role TO sensitive_user;

3.2 行级访问控制

对表中的特定行进行访问控制，只有授权用户才能访问：

sql

-- 创建行级访问策略
CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY rls_policy ON sensitive_table 
USING (department_id = CURRENT_USER_DEPARTMENT);

-- 应用行级访问策略
APPLY ROW LEVEL SECURITY POLICY rls_policy ON sensitive_table;

3.3 列级访问控制

对表中的特定列进行访问控制，只有授权用户才能访问：

sql

-- 授予列级权限
GRANT SELECT(id, name) ON sensitive_table TO normal_user;
GRANT SELECT(id, name, sensitive_column) ON sensitive_table TO admin_user;

4. 数据审计

4.1 审计策略

DM数据库支持细粒度的审计策略，可以审计各种数据库操作：

sql

-- 启用审计
ALTER SYSTEM SET AUDIT_ENABLE = 1;

-- 创建审计策略
CREATE AUDIT POLICY sensitive_data_audit
PRIVILEGES SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON sensitive_table;

-- 应用审计策略
AUDIT POLICY sensitive_data_audit ON sensitive_table;

-- 查看审计日志
SELECT * FROM SYS.AUDIT$ ORDER BY AUDIT_TIME DESC;

4.2 审计日志管理

定期备份审计日志
限制审计日志访问权限
配置审计日志保留时间
监控审计日志增长情况

ini

-- dm.ini配置审计日志
AUDIT_FILE_PATH = /opt/dmdbms/audit
AUDIT_SPACE_LIMIT = 1024  -- 单个审计文件大小限制（MB）
AUDIT_SWITCH_MODE = 1  -- 审计文件切换模式：1-按大小，2-按时间
AUDIT_SWITCH_INTERVAL = 1440  -- 审计文件切换时间间隔（分钟）

敏感数据访问控制

1. 用户管理

严格控制用户创建权限
采用强密码策略
定期审查用户列表，清理不必要的用户
启用用户登录失败锁定机制

sql

-- 创建用户并设置强密码策略
CREATE USER sensitive_user IDENTIFIED BY "StrongPwd123!" PASSWORD_POLICY 6;

-- 启用登录失败锁定
ALTER USER sensitive_user FAILED_LOGIN_ATTEMPS 3 LOCK_TIME 30;

2. 角色管理

基于最小权限原则，授予用户必要的最小权限
定期审查角色权限，及时撤销不必要的权限
分离职责，避免权限集中

sql

-- 创建不同职责的角色
CREATE ROLE readonly_role;
CREATE ROLE readwrite_role;
CREATE ROLE admin_role;

-- 授予不同权限
GRANT SELECT ANY TABLE TO readonly_role;
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ANY TABLE TO readwrite_role;
GRANT DBA TO admin_role;

3. 权限审查

定期进行权限审查，确保用户只拥有必要的权限
使用DM数据库提供的权限审查工具
记录权限变更日志

sql

-- 查看用户权限
SELECT * FROM DBA_TAB_PRIVS WHERE GRANTEE = 'SENSITIVE_USER';
SELECT * FROM DBA_ROLE_PRIVS WHERE GRANTEE = 'SENSITIVE_USER';

敏感数据加密

1. 透明数据加密（TDE）

透明数据加密是指在数据存储和检索过程中自动进行加密和解密，对应用程序透明，不需要修改应用代码。

1.1 TDE配置

ini

-- dm.ini配置TDE
ENCRYPT_NAME = SM4  -- 加密算法
HASH_NAME = SM3     -- 哈希算法
PUBLIC_KEY_ALG_NAME = SM2  -- 公钥算法
TDE_KEY_FILE = /opt/dmdbms/tde/tde.key  -- TDE密钥文件路径
TDE_KEY_PWD = tde_key_password  -- TDE密钥文件密码

1.2 创建加密表空间

sql

-- 创建加密表空间
CREATE TABLESPACE tde_ts DATAFILE 'tde_ts.dbf' SIZE 100M 
ENCRYPTION USING 'SM4' IDENTIFIED BY 'tde_tablespace_key';

-- 在加密表空间创建表
CREATE TABLE sensitive_table (
    id INT PRIMARY KEY,
    sensitive_data VARCHAR(100)
) TABLESPACE tde_ts;

2. 列级加密

对特定敏感列进行加密，提供更细粒度的保护：

sql

-- 创建带列加密的表
CREATE TABLE user_secure (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    id_card VARCHAR(18) ENCRYPT WITH 'SM4' BY 'column_encrypt_key',
    bank_card VARCHAR(20) ENCRYPT WITH 'SM4' BY 'column_encrypt_key'
);

-- 插入数据
INSERT INTO user_secure VALUES (1, '张三', '110101199001011234', '6222021234567890123');

-- 查询数据（自动解密）
SELECT * FROM user_secure;

3. 密钥管理

使用安全的密钥生成算法
定期更换密钥
分离密钥管理与数据管理职责
建立密钥备份和恢复机制
限制密钥访问权限

sql

-- 生成新密钥
ALTER SYSTEM GENERATE NEW KEY FOR ENCRYPTION;

-- 备份密钥
BACKUP ENCRYPTION KEY TO '/opt/dmdbms/backup/encryption_key.bak' IDENTIFIED BY 'backup_key_password';

-- 恢复密钥
RESTORE ENCRYPTION KEY FROM '/opt/dmdbms/backup/encryption_key.bak' IDENTIFIED BY 'backup_key_password';

敏感数据脱敏

1. 脱敏算法

DM数据库支持多种脱敏算法：

算法类型	描述	示例
替换	替换敏感部分为指定字符	身份证号：110101********1234
截断	截断敏感数据	邮箱：user***@example.com
掩码	保留部分字符，其他部分掩码	手机号：138****1234
哈希	将敏感数据转换为哈希值	密码存储
随机化	生成随机数据替换原始数据	生成随机手机号
格式保留	保持数据格式不变，替换内容	生成格式一致的随机身份证号

2. 脱敏策略管理

sql

-- 创建脱敏策略
CREATE MASKING POLICY mask_email AS (email VARCHAR(100)) 
RETURNS VARCHAR(100) 
USING CONCAT(SUBSTR(email, 1, 3), '***', SUBSTR(email, INSTR(email, '@')));

-- 修改脱敏策略
ALTER MASKING POLICY mask_email AS (email VARCHAR(100)) 
RETURNS VARCHAR(100) 
USING CONCAT(SUBSTR(email, 1, 2), '***', SUBSTR(email, INSTR(email, '@')));

-- 删除脱敏策略
DROP MASKING POLICY mask_email;

-- 查看脱敏策略
SELECT * FROM DBA_MASKING_POLICIES;

3. 动态脱敏实现

动态脱敏根据用户权限和上下文信息，动态决定是否脱敏以及如何脱敏：

sql

-- 创建基于角色的动态脱敏
CREATE DYNAMIC MASKING POLICY role_based_masking AS (salary NUMBER) 
RETURNS NUMBER 
USING CASE 
    WHEN DBA_ROLE_IS_GRANTED('HR_ADMIN') THEN salary
    ELSE NULL 
END;

-- 应用动态脱敏
APPLY DYNAMIC MASKING POLICY role_based_masking ON employee(salary);

敏感数据备份与恢复

1. 备份数据加密

对备份数据进行加密，防止备份数据泄露
使用安全的备份存储介质
限制备份数据的访问权限
定期测试备份数据的可恢复性

shell

# 使用dmrman进行加密备份
dmrman
BACKUP DATABASE '/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini' FULL TO BACKUPSET '/opt/dmdbms/backup/encrypted_backup' 
ENCRYPT WITH 'SM4' IDENTIFIED BY 'backup_encrypt_key';

2. 备份数据访问控制

严格控制备份数据的访问权限
备份数据应存储在安全的位置
定期审计备份数据的访问日志
备份数据应进行完整性校验

3. 备份数据恢复

恢复过程中保持数据加密状态
验证恢复后的数据完整性和一致性
恢复后检查访问控制和脱敏策略是否正确应用

shell

# 恢复加密备份
dmrman
RESTORE DATABASE '/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini' FROM BACKUPSET '/opt/dmdbms/backup/encrypted_backup' 
DECRYPT WITH 'SM4' IDENTIFIED BY 'backup_encrypt_key';

敏感数据生命周期管理

1. 数据创建

在数据创建阶段识别敏感数据
应用适当的访问控制和加密策略
记录数据创建日志

2. 数据存储

采用合适的存储加密方式
定期备份数据
监控数据访问和使用情况

3. 数据使用

实施最小权限原则
应用动态脱敏
审计敏感数据访问

4. 数据共享

对共享数据进行脱敏处理
签订数据共享协议
监控数据共享行为

5. 数据归档

对过期数据进行归档
归档数据仍需保持适当的保护
建立归档数据访问机制

6. 数据销毁

采用安全的数据销毁方法
验证数据销毁效果
记录数据销毁日志

sql

-- 安全删除敏感数据
DELETE FROM sensitive_table WHERE id = 1;
PURGE TABLE sensitive_table;  -- 彻底删除表数据

-- 销毁数据库
DROP DATABASE DAMENG INCLUDING BACKUPS;

合规性要求

1. 国内合规要求

等保2.0：信息安全等级保护基本要求，包括数据安全、备份恢复、访问控制等
个人信息保护法：保护个人信息权益，规范个人信息处理活动
数据安全法：保障数据安全，促进数据开发利用
密码法：规范密码应用和管理，促进密码事业发展

2. 国际合规要求

GDPR：欧盟通用数据保护条例，保护个人数据和隐私
HIPAA：美国健康保险隐私和责任法案，保护健康数据
PCI DSS：支付卡行业数据安全标准，保护支付卡数据
SOX：美国萨班斯-奥克斯利法案，规范财务报告和数据安全

3. 合规性审计

定期进行合规性审计
记录审计结果和整改措施
保存审计日志和报告
建立合规性管理体系

最佳实践

1. 数据分类分级

建立明确的数据分类分级标准
对所有数据进行分类标记
根据分类级别应用相应的保护措施

2. 最小权限原则

只授予用户必要的最小权限
定期审查和回收不必要的权限
分离职责，避免权限集中

3. 多层保护策略

采用多层保护措施，如加密+访问控制+审计
不同级别的敏感数据采用不同的保护策略
定期测试保护措施的有效性

4. 定期审计和监控

启用全面的审计功能
监控敏感数据访问和使用情况
及时处理异常访问行为

5. 员工培训

定期对员工进行数据安全培训
提高员工的敏感数据保护意识
建立数据安全责任制

6. 定期安全评估

定期进行数据安全评估
识别潜在的安全风险
采取措施降低风险

7. 应急响应

建立敏感数据泄露应急预案
定期进行应急演练
发生数据泄露时及时响应和处理

不同版本的差异

DM 7 vs DM 8

特性	DM 7	DM 8
透明数据加密（TDE）	支持表空间加密	支持表空间加密、列加密、透明数据加密
数据脱敏	基本支持	支持静态脱敏、动态脱敏，多种脱敏算法
访问控制	基于角色的访问控制	增强的访问控制，支持行级、列级访问控制
审计功能	基本审计	细粒度审计，支持多种审计策略
加密算法	支持基本加密算法	支持国密算法（SM2、SM3、SM4）
敏感数据识别	手动识别	支持自动敏感数据识别工具

DM 8.1 新特性

增强的敏感数据识别功能
更丰富的数据脱敏算法
改进的密钥管理机制
更好的合规性支持
集成的数据安全管理平台

常见问题（FAQ）

Q1: 如何识别数据库中的敏感数据？

A1: 可以通过以下方法识别敏感数据：

人工识别：根据业务经验手动标记
规则识别：使用正则表达式、数据字典等规则
自动识别：使用DM数据库提供的敏感数据识别工具
机器学习：使用机器学习算法自动识别

Q2: 如何选择合适的加密算法？

A2: 选择加密算法时应考虑以下因素：

安全性要求：根据数据敏感级别选择合适的算法
性能影响：不同算法的性能开销不同
合规要求：是否需要符合特定法规要求（如国密算法）
兼容性：与现有系统的兼容性

Q3: 如何实现动态脱敏？

A3: 实现动态脱敏的步骤：

创建动态脱敏策略，定义脱敏规则
应用脱敏策略到目标表和列
配置用户权限，确定不同用户的脱敏级别
验证脱敏效果，确保不同用户看到不同的数据

Q4: 如何管理加密密钥？

A4: 密钥管理的最佳实践：

使用安全的密钥生成算法
定期更换密钥
分离密钥管理与数据管理职责
建立密钥备份和恢复机制
限制密钥访问权限
记录密钥操作日志

Q5: 如何确保备份数据的安全？

A5: 确保备份数据安全的措施：

对备份数据进行加密
存储在安全的位置
限制备份数据的访问权限
定期测试备份数据的可恢复性
建立备份数据的访问审计机制

Q6: 如何处理敏感数据泄露事件？

A6: 处理敏感数据泄露事件的步骤：

立即启动应急预案
隔离受影响的系统和数据
评估泄露的范围和影响
通知相关人员和监管机构
采取措施防止进一步泄露
调查泄露原因
实施整改措施
向受影响的个人通报

Q7: 如何满足合规性要求？

A7: 满足合规性要求的方法：

了解相关法规和标准的要求
建立合规性管理体系
实施相应的技术和管理措施
定期进行合规性审计
保存审计记录和报告
持续改进合规性管理

在实际应用中，应根据企业的业务需求和合规要求，选择合适的敏感数据管理策略和技术手段。同时，应定期进行安全评估和审计，及时发现和处理潜在的安全风险，持续改进敏感数据管理体系。

随着数据安全法规的日益严格和技术的不断发展，敏感数据管理将成为企业数据管理的核心内容之一。DM数据库提供了丰富的敏感数据管理功能，可以帮助企业建立安全、可靠、合规的敏感数据管理体系，保护企业的核心数据资产。

DM 敏感数据管理 ​

敏感数据识别与分类 ​

1. 敏感数据定义 ​

2. 敏感数据识别 ​

2.1 人工识别 ​

2.2 规则识别 ​

2.3 DM数据库敏感数据识别工具 ​

3. 敏感数据分类 ​

敏感数据保护策略 ​

1. 数据加密 ​

1.1 存储加密 ​

1.2 传输加密 ​

1.3 加密算法 ​

2. 数据脱敏 ​

2.1 静态脱敏 ​

2.2 动态脱敏 ​

3. 访问控制 ​

3.1 基于角色的访问控制（RBAC） ​

3.2 行级访问控制 ​

3.3 列级访问控制 ​

4. 数据审计 ​

4.1 审计策略 ​

4.2 审计日志管理 ​

敏感数据访问控制 ​

1. 用户管理 ​

2. 角色管理 ​

3. 权限审查 ​

敏感数据加密 ​

1. 透明数据加密（TDE） ​

1.1 TDE配置 ​

1.2 创建加密表空间 ​

2. 列级加密 ​

3. 密钥管理 ​

敏感数据脱敏 ​

1. 脱敏算法 ​

2. 脱敏策略管理 ​

3. 动态脱敏实现 ​

敏感数据备份与恢复 ​

1. 备份数据加密 ​

2. 备份数据访问控制 ​

3. 备份数据恢复 ​

敏感数据生命周期管理 ​

1. 数据创建 ​

2. 数据存储 ​

3. 数据使用 ​

4. 数据共享 ​

5. 数据归档 ​

6. 数据销毁 ​

合规性要求 ​

1. 国内合规要求 ​

2. 国际合规要求 ​

3. 合规性审计 ​

最佳实践 ​

1. 数据分类分级 ​

2. 最小权限原则 ​

3. 多层保护策略 ​

4. 定期审计和监控 ​

5. 员工培训 ​

6. 定期安全评估 ​

7. 应急响应 ​

不同版本的差异 ​

DM 7 vs DM 8 ​

DM 8.1 新特性 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何识别数据库中的敏感数据？ ​

Q2: 如何选择合适的加密算法？ ​

Q3: 如何实现动态脱敏？ ​

Q4: 如何管理加密密钥？ ​

Q5: 如何确保备份数据的安全？ ​

Q6: 如何处理敏感数据泄露事件？ ​

Q7: 如何满足合规性要求？ ​

DM 敏感数据管理

敏感数据识别与分类

1. 敏感数据定义

2. 敏感数据识别

2.1 人工识别

2.2 规则识别

2.3 DM数据库敏感数据识别工具

3. 敏感数据分类

敏感数据保护策略

1. 数据加密

1.1 存储加密

1.2 传输加密

1.3 加密算法

2. 数据脱敏

2.1 静态脱敏

2.2 动态脱敏

3. 访问控制

3.1 基于角色的访问控制（RBAC）

3.2 行级访问控制

3.3 列级访问控制

4. 数据审计

4.1 审计策略

4.2 审计日志管理

敏感数据访问控制

1. 用户管理

2. 角色管理

3. 权限审查

敏感数据加密

1. 透明数据加密（TDE）

1.1 TDE配置

1.2 创建加密表空间

2. 列级加密

3. 密钥管理

敏感数据脱敏

1. 脱敏算法

2. 脱敏策略管理

3. 动态脱敏实现

敏感数据备份与恢复

1. 备份数据加密

2. 备份数据访问控制

3. 备份数据恢复

敏感数据生命周期管理

1. 数据创建

2. 数据存储

3. 数据使用

4. 数据共享

5. 数据归档

6. 数据销毁

合规性要求

1. 国内合规要求

2. 国际合规要求

3. 合规性审计

最佳实践

1. 数据分类分级

2. 最小权限原则

3. 多层保护策略

4. 定期审计和监控

5. 员工培训

6. 定期安全评估

7. 应急响应

不同版本的差异

DM 7 vs DM 8

DM 8.1 新特性

常见问题（FAQ）

Q1: 如何识别数据库中的敏感数据？

Q2: 如何选择合适的加密算法？

Q3: 如何实现动态脱敏？

Q4: 如何管理加密密钥？

Q5: 如何确保备份数据的安全？

Q6: 如何处理敏感数据泄露事件？

Q7: 如何满足合规性要求？