敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法的研究與實現(xiàn)

中國移動通信集團(tuán)重慶有限公司 鄧秘密 楊翔 趙立農(nóng) 龍濤

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)安全問題引發(fā)了全民的廣泛關(guān)注，個人信息及敏感信息泄露的安全事件，可能引發(fā)嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)犯罪。

本文針對敏感數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)方法進(jìn)行研究，通過頁面采集識別方式、流量內(nèi)容解析方式和多種識別策略實現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)。

頁面采集識別方式

通過分析數(shù)據(jù)庫、文件夾和文件中的數(shù)據(jù)，分析其中的敏感數(shù)據(jù)匹配度，以得到敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如圖1 所示。

1.數(shù)據(jù)層資產(chǎn)頁面采集識別工具功能架構(gòu)

本方案采用數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具對數(shù)據(jù)庫、主機(jī)載體承載的數(shù)據(jù)資產(chǎn)實現(xiàn)自動采集，其功能架構(gòu)如圖2 所示。

圖1 頁面采集識別方式

圖2 頁面采集識別工具功能架構(gòu)圖

該采集識別工具采用松耦合、高內(nèi)聚的方式設(shè)計，分為四套引擎。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)建模引擎：構(gòu)建全網(wǎng)資源安全特征模型，基于元數(shù)據(jù)建模方法，構(gòu)建了安全資源模型體系，通過類型維護(hù)、屬性維護(hù)和子對象維護(hù)三個子模塊，實現(xiàn)任意資源模型的自定義建模。

任務(wù)調(diào)度引擎：實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)遍歷的多樣化調(diào)度，支持按秒、分、小時、天、周、月、年的細(xì)粒度周期性任務(wù)調(diào)度功能，同時支持多個離散時間點的任務(wù)調(diào)度。

配置采集引擎：實現(xiàn)基于設(shè)備類型的資源配置采集服務(wù)，實現(xiàn)自動在線檢查和半自動離線檢查采集方式，通過多樣化的采集手段支撐數(shù)據(jù)采集。

資產(chǎn)分析引擎：突破傳統(tǒng)的不可修改分析規(guī)則的固化分析模式，解析方式支持正則表達(dá)式和解析類，判斷方法支持等于、大于等于、存在、包含等10 類判斷邏輯。

2.數(shù)據(jù)庫載體的敏感數(shù)據(jù)識別

數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具在檢測到數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)時，首先分析數(shù)據(jù)庫表的字段組成，查找出敏感字段（比如手機(jī)號碼），檢測時可設(shè)置策略，只針對該敏感字段進(jìn)行檢測。一旦發(fā)現(xiàn)新增數(shù)據(jù)中包含敏感數(shù)據(jù)字段類型（比如檢測到某數(shù)據(jù)庫表新增了1000 行數(shù)據(jù)，且手機(jī)號碼字段有139 字樣的11 位數(shù)字；或者檢測到新增文件中有身份證號字樣，且該字段是由x 結(jié)尾的18 位數(shù)字），數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具將采集新增的數(shù)據(jù)，發(fā)送至系統(tǒng)管理員，由其根據(jù)敏感數(shù)據(jù)識別策略確認(rèn)是否為新增的敏感數(shù)據(jù)，若是，采集識別工具將其格式化，并確定為敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)類型。

3.主機(jī)載體的敏感數(shù)據(jù)識別

圖3 流量內(nèi)容解析方式

圖4 日志流量采集識別流程圖

數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具檢測到新增的目錄或文件時，首先分析目錄名或文件名的組成，然后數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具遍歷文件內(nèi)容，查找出敏感字段（比如手機(jī)號碼），檢測時可設(shè)置策略，只針對該敏感字段檢測。一旦發(fā)現(xiàn)新增的數(shù)據(jù)中包含敏感數(shù)據(jù)字段類型（比如檢測到某新增文件中有手機(jī)號碼字樣，并且手機(jī)號碼字段有139 字樣的11 位數(shù)字；或者檢測到新增文件中有身份證號字樣，且該字段是由x結(jié)尾的18 位數(shù)字），數(shù)據(jù)資產(chǎn)頁面采集識別工具將采集新增的文件，發(fā)送至系統(tǒng)管理員，由其根據(jù)敏感數(shù)據(jù)識別策略確認(rèn)是否為新增的敏感數(shù)據(jù)，若是，采集識別工具將其格式化，并確定為敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)類型。

應(yīng)用日志流量采集識別方式

利用應(yīng)用日志流量分析技術(shù)，通過在應(yīng)用前臺的網(wǎng)絡(luò)必達(dá)通路上部署嗅探設(shè)備，分析應(yīng)用前臺的應(yīng)用流量日志，識別敏感數(shù)據(jù)，如圖3 所示。

本方案作為對數(shù)據(jù)庫后臺敏感數(shù)據(jù)采集的補充，針對前臺應(yīng)用采用流量嗅探的方式主動抓取Web 應(yīng)用的流量，通過對HTTP 協(xié)議的解析，還原業(yè)務(wù)訪問流量，從中分析敏感數(shù)據(jù)生成和訪問情況。

本功能針對業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的所有HTTP 流量，均納入采集范疇，實現(xiàn)采集任務(wù)的全程管理，如圖4 所示。

對業(yè)務(wù)系統(tǒng)所有流量進(jìn)行嗅探，識別Web 應(yīng)用的HTTP流量，丟棄其他協(xié)議流量。

制定采集策略，根據(jù)源地址、目的地址、目的端口等過濾條件抓包。

還原出的協(xié)議信息主要包括：請求方法、請求URL、重要的請求頭域（如Cookie、Host、Referer 和 User-Agent）、請求消息體（POST 數(shù)據(jù)）、響應(yīng)狀態(tài)碼、重要響應(yīng)頭域（如Content-Type）、響應(yīng)消息體（應(yīng)答頁面）。

敏感數(shù)據(jù)檢測識別策略

1.基于指紋比對的識別策略

通過指紋對比對存量文件敏感資產(chǎn)的變動情況進(jìn)行識別?；谝炎R別敏感數(shù)據(jù)的指紋（散列數(shù)據(jù)），與發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行二進(jìn)制內(nèi)容比對，確認(rèn)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是否屬于敏感數(shù)據(jù)。

本產(chǎn)品計算指紋時可選擇使用國際通用SHA-1 算法和國家密碼管理局編制的SM3 算法。當(dāng)定期掃描存量敏感資產(chǎn)的變化時，先用文件指紋與待掃描文件指紋對比，將有變化的再通過其他掃描手段掃描差異，并更新指紋信息。

2.基于數(shù)據(jù)屬性復(fù)雜組合的識別策略

（1）數(shù)據(jù)屬性管理

支持基于多個關(guān)鍵字、正則表達(dá)式和數(shù)據(jù)屬性判定的復(fù)雜組合內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，提高內(nèi)容發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性。在組合內(nèi)容發(fā)現(xiàn)中引入評分計算概念：當(dāng)組合中的一條識別特征規(guī)則在待分類數(shù)據(jù)中命中時，會獲得一個與這條識別特殊規(guī)則對應(yīng)的分?jǐn)?shù)，當(dāng)獲得分?jǐn)?shù)總和超過預(yù)先定義的閾值，引擎將此數(shù)據(jù)判定為敏感數(shù)據(jù)。

（2）敏感內(nèi)容分析

引擎引入負(fù)分規(guī)則，用戶在規(guī)則組中添加不應(yīng)出現(xiàn)此分類中的識別特征，當(dāng)其被命中時，系統(tǒng)給予負(fù)分，降低待分類數(shù)據(jù)的總分，減少誤報可能性。

例如，經(jīng)分統(tǒng)計分析報告數(shù)據(jù)分類內(nèi)容發(fā)現(xiàn)過程中，待分類數(shù)據(jù)中出現(xiàn)“客戶手機(jī)號碼”時，系統(tǒng)給該數(shù)據(jù)加分，如待分類數(shù)據(jù)中出現(xiàn)“客戶”“資料”時，系統(tǒng)進(jìn)行減分。

還可設(shè)置識別特征至少出現(xiàn)次數(shù)及是否必須出現(xiàn)等屬性，例如，內(nèi)容發(fā)現(xiàn)規(guī)則組中設(shè)置識別特征身份證出現(xiàn)5 次以上才會命中，當(dāng)待分類數(shù)據(jù)中只出現(xiàn)了1 次身份證號，系統(tǒng)判定此規(guī)則沒有命中。

3.基于自然語言處理的識別策略

系統(tǒng)先通過模型訓(xùn)練方式訓(xùn)練相關(guān)模型作為系統(tǒng)初始信息，然后定義自然語言識別的敏感規(guī)則，再建立識別任務(wù)，通過識別規(guī)則對文件中文內(nèi)容進(jìn)行識別并輸出敏感識別結(jié)果，結(jié)合業(yè)務(wù)分析進(jìn)一步處理。

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型如KNN、SVM、Naive Bayes、決策樹、GBDT、K-means 等，需 注意其過擬合、欠擬合問題，且上線之前要對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，讓模型對語料具備較好的泛化能力。

【例：中文文本K-means 聚類分析】

1.使用k-means++初始化模型，也可以選擇隨機(jī)初始 化，即“init="random"”，通過PCA 降維把權(quán)重weight降到10 維，進(jìn)行聚類模型訓(xùn)練。

2.定義聚類結(jié)果可視化函數(shù)plot_cluster(result,newData,numClass)，包 含3個參數(shù)，其中result 表示聚類擬合的結(jié)果集；newData 表示權(quán)重weight 降維的結(jié)果，這里需要降維到2 維，即平面可視化；numClass 表示聚類分為幾簇，繪制代碼第一部分繪制結(jié)果newData，第二部分繪制聚類的中心點。

3.對數(shù)據(jù)降維到2 維，然后獲得結(jié)果，繪制聚類結(jié)果圖。

4.還可用TSNE 執(zhí)行可視化，保留下的屬性信息更具代表性。

5.為了更好的表達(dá)和獲取更有代表性的信息，在展示高維數(shù)據(jù)時，先用PCA 降維，再使用TSNE。