在數據安全治理的過程中，不但要預防外部攻擊造成的敏感信息泄露，同時也要關注內部環境中的數據使用安全，尤其是數據在運維過程中的安全。
數據在運維的過程中，重要數據的操作需要高度謹慎，一些細微的錯誤操作可能會導致數據庫異常，并且由于在組織內部數據需要被各個部門訪問和使用，這就使接觸數據的人群錯綜復雜，因此很容易發生數據運維過程中的有意或者無意的惡意操作和批量導出。正是因為以上種種原因，所以數據庫的運維過程安全性需要實施技術手段進行保障。
通過建立數據庫運維行為流程化管理機制，對數據庫運維行為提供事前審批、事中控制、事后審計、定期報表等功能，將審批、控制和追責有效結合，避免內部運維人員的惡意操作和誤操作行為，確保高效審批及準確執行。
數據運維安全管控的技術原理
數據安全管控技術需要提供對內部運維人員的數據庫操作請求進行智能分析，判斷請求合理性及安全性，輔助決策。取代傳統的“OA或紙質申請”的審批模式，不僅提高工作效率，更能確保實際操作與原申請的一致性。
不僅需要為審批者提供對操作申請的風險評估，更能實時對申請與審批進行細粒度管控。通過語句特征及審計規則檢測，對于疑似SQL注入、漏洞攻擊等高危操作，即使審批通過，依然進行實時阻斷；對于違反安全策略的風險操作，提供告警。同時，通過對操作申請與審批行為的實時監控，為安全管理人員同步提供可視化分析，輔助判斷運維操作是否合理、安全。
目前，由于數據資產的敏感度高，運維人員工作強度大以及運維外包形式普遍等原因，政府、金融、社保、運營商、能源、大型企業等用戶已經開始越發重視數據運維安全的建設，技術手段的引入能夠更好的實現規范制度的落地，數據庫安全運維系統的功能開發和演進全部基于用戶側的真實需求。在整個數據安全治理的技術框架下，作為內部訪問安全的重要一環，運維行為的細粒度管控效果，正在逐漸顯現出來，并能夠為用戶提供一種高效不出錯的安全方案。
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