現今成熟的云平臺已經基本解決用戶身份、憑證、系統漏洞、拒絕服務等多類安全問題。但在數據泄露上還有很多不足。除去內鬼造成數據泄露外，最常見的是由于數據讀取權限設置細粒度不足導致。RDS做為云上數據主要存儲場景，如何做細粒度控制，將成為各個云廠商面臨的重要挑戰。對于行存數據庫，行控是最關鍵的細粒度控制。加強RDS的行控能力，是杜絕數據泄露的有效手段。
安華金和的數據庫防火墻產品中引入了學習期概念，在數據庫審計中也構建了全新的學習期，具體是怎么實現的？首先針對每個被審計數據庫分別設置學習期，然后利用數據庫審計系統一貫擅長的數據統計分析能力，參與建模的元素更廣、行為模型的范圍更大，以此來為用戶的安全審計提供更全面的模型參考。比如以敏感對象表元素頻度訪問、敏感對象的操作類型、訪問源的行為、去參數化的語句模板、去參數化的應用URL行為等，通過一定組合方式，形成多樣的數據分析模型。
隨著企業各項業務的快速發展，以及IT系統應用的越來越普遍，企業內部的業務生產系統產生并積累了大量的敏感信息和數據，如卡號、客戶姓名、身份證號、交易記錄等……
目前市場上的數據庫審計產品的風險規則大多是到SQL語句和語句模板層級，安華金和在與客戶的不斷接觸中，發現會存在有些場景下用戶更關注數據庫中敏感對象的訪問行為的現象，這些敏感對象可能是數據庫、表，甚至字段（列），這對審計粒度來說提出更高挑戰。
安華金和的數據庫審計產品DBAudit新的“應用審計”功能中構建了四級應用審計框架，分別為“應用-應用行為-應用模塊-應用請求”，這四級也分別代表了四層不同應用定義...
通過對典型行業的應用場景分析，我們將數據庫安全的需求共同點總結如下；數據庫運維人員，擁有高權限賬號可以直接對數據庫進行信息檢索、查詢和修改。第三方人員可能會在業務系統及數據庫系統中留有后門程序，長期監控、竊取數據。
伴隨著經濟全球化發展，企業管理借鑒了國外先進的現代企業管理模式。當前，全球信息化進程的不斷發展，這給民營企業管理方式帶來一個新的發展方向。企業管理信息化建設和發展對提高企業市場競爭力具有重要的推進作用。
金融數據是近年來黑客的主要掠奪對象，據安全值對金融行業2764家機構的數據庫情況進行統計，發現有613家的數據庫直接暴露在互聯網中。出問題的數據庫依舊集中在mysql的多個常見老舊版本之中。
隨著人力資源和社會保障信息化建設的推進，隨之而來的安全威脅日益增多。近年來，社保系統成為個人信息泄露的重災區。據媒體報道，僅從14年4月到15年4月，涉及國內19個省份的社保系統存在高危漏洞，共計5200萬人的個人信息可能泄露。
為了防范這些重大數據安全事故的發生，目前很多教育單位已經從技術和管理上采取了對應的措施，當前的解決辦法主要是在技術上對數據庫訪問路徑和數據庫本身進行安全加固，但是在數據庫安全防護方面依然存在一些不足。
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