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阿里云数据安全治理实践

测试开发营2025-11-26 18:18:55【网络安全】7人已围观

简介一、数据安全治理与法律法规下面和大家分享下数据安全治理与相关的法律法规。1、逐步完善的法律法规近年来，数据安全相关的法律法规正在逐步完善。相关立法之前普遍是以国家或者行业的推荐性标准的形式存在，我们所

一、阿里数据安全治理与法律法规

下面和大家分享下数据安全治理与相关的云数法律法规。

1 、据安践逐步完善的全治法律法规

近年来，数据安全相关的理实法律法规正在逐步完善。

相关立法之前普遍是阿里以国家或者行业的推荐性标准的形式存在，我们所熟知的云数数据安全能力成熟度模型（DSMM）中也提到过，但是据安践现今已经明确立法，如果不遵守相关法律法规，源码下载全治未履行数据安全保护义务，理实可能会被立案处罚。阿里

我们也可以看到，云数当今的据安践企业开展相关业务时，只要存在数据收集行为，全治就需要重点关注以及遵守上图所示的理实法律法规（网络安全法、数据安全法、个性信息保护法、民法典，还有一个强制性的国家标准即等保2.0），企业开展数据安全治理可以参照相关行动指南（例如DSMM 、特定行业相关标准等），从而使得企业的云计算经营合法合规。

2、法律条文中的数据安全治理

数据安全法中，第四条、第十一条都分别提到了数据安全治理，可见在政企单位数据安全建设中，建立数据安全治理体系的重要性。

例如下图中所示，数据安全法第21条，应该对数据实行分类分级保护，之前也是存在于国家或者行业的一些推荐性标准，目前已明确写入到了数据安全法中。亿华云同样下图所示，数据安全法第24条，提到了数据安全审查，落地到数据安全治理中，就是操作审计，第29条提到了发现数据安全缺陷、漏洞等风险时应当立即采取的补救措施，发生数据安全事件时应当立即采取的处置措施，对应到数据安全治理中就是对风险的响应，主要包括告警、阻断、源码库审批等方面。

接下来我们一起讨论一下数据安全治理的本质和方向。

二、数据安全治理的本质与方向

提到数据安全治理，首先会想到保护企业自己的资产，数据资产最主要的就是数据表，但是数据安全治理保护的重点不是数据表本身，而是模板下载其中对应的信息，保护信息的手段是通过控制数据的访问（信息存储在数据中，数据存储在IAAS层）来实现的，如下图所示：

所以说，数据安全治理的本质是处理好身份、行为、资产之间的关系。

说到数据安全治理，免费模板它实际上是一系列运营体系，管理体系，技术体系融合起来的一系列活动，以前企业做数据安全治理的目的更多是从风险的角度出发，保证企业数据资产不被泄漏，不被滥用，随着现在监管越来越严格，更多是为了合规性考虑，但是仅仅是为了合规性，就有些舍本逐末了，做数据安全治理更多的是一种社会责任的体现，同时也是企业命脉的保护。

针对数据安全治理思路，从过去到现在是有一个本质的变化，以前更多的是南北向安全，也即企业南北向的数据访问和传输安全，防止外部入侵。现在更多的是东西向安全，涉及到了过程安全技术，实际上是对人员行为的管控，是一种零信任的理念，始终不信任，一直在验证，通过一些基线规则、检查规则，或者是机器学习的风险行为识别模型等进行拦截管控。

因为是对人员行为的管控，所以做数据安全治理就需要组织的建设，制度的建设和技术工具的建设，我们讨论的更多是技术工具的建设，以及基于技术工具的最佳实践的经验分享。

在开展数据安全治理之前，管理者都应该清楚下图所示的6个问题：

如果想要较好地回答上面的6个问题，就需要从身份鉴别，用户管理，访问控制，操作审计，资产管理，风险管理这几个方面做安全能力的建设。

三、阿里云DataWorks数据治理实践

接下来分享Dataworks如何帮助管理者去解决上述6个问题。

首先介绍一下什么是Dataworks ，如下图所示：

DataWorks基于MaxCompute 、Hologres 、EMR、AnalyticDB 、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据可视化开发治理平台。从2009年起，DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，支撑数据中台建设，DataWorks十多年沉淀了数百项核心能力，通过智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。这次主要分享的是Dataworks中数据安全相关的功能。

接下来我们具体看下上面提到的6个问题：

1 、问题1 – 谁？通过什么方式来使用大数据系统

这个问题比较好理解，就是本公司内部的开发、运维、分析师，资产管理员，CIO或者开发者写的程序来访问大数据系统，Dataworks支持自主可用的登录认证体系，例如：部分企业倾向于统一管理一套本地账号（通过AD，LDAP等），而不愿去管理另一套云账上的子账号。DataWorks满足这样的诉求，即：允许用户通过本地账号扮演一个RAM Role ，以角色扮演的方式登录至阿里云管控台上使用DataWorks；RAM Role可被加入至DataWorks空间作为空间成员，一个RAM Role可以被多人扮演，也可以被一个人扮演。通过这样的方式企业实现统一认证管理，做到自主可控。当然Dataworks也支持普通的云账号登录方式，RAM同时也支持U2F实体密钥，多因素鉴别等。登录完成之后，Dataworks开发平台与后端的大数据引擎（自研Maxcompute, 开源EMR ，CDH等）对接时，身份都可以做到一一映射，保证用户的身份是可靠的。

2、问题2 – 用户在哪、通过哪个入口访问大数据系统

跟大多数产品一样，用户会在自己的办公地点、住宅、或者公网，通过VPN或者公网访问，Dataworks的入口有管控台，命令行OpenAPI，Web端，大部分用户是通过Web端去访问的，对于不同类型的用户，可以限制访问某一个云上的入口。

3、问题3 – 用户在什么时候会访问大数据系统

如果按照自然人维度来看，分为工作时间和非工作时间访问，根据业界相关统计，在非工作时间产生的数据风险，尤其是非工作目的的数据访问行为会占较大比例，在做一些数据审计时，要求着重去分析非工作时间的访问行为，例如：0点至凌晨5点的访问行为会不会存在风险。

如果从资产维度来看，对数据表申请访问时，一般会填写数据表使用时长，另外数据表本身也有生命周期，在这两个时间段内，都是可以正常去访问数据表资产。

4 、问题4 – 哪些资产对象会被操作

资产操作一般是对数据表的操作，除了数据表之外，还有对很多其他实体的访问也会间接地产生数据风险，例如UDF，有些UDF会有读表的逻辑，如果UDF授权不当的话，就会有越权访问的风险，另外Dataworks上也可以配置数据源，如果数据源不做访问控制，也是很危险的，还有数据服务，Dataworks有发布数据服务API的能力，可以把某张数据表快速生成HTTP Restful的API，发布出去的API也需要做访问管控。除了以上这些比较典型的资产对象，还有很多其他类型的，比如数据计算任务，如果提交到生产的SQL除了写入之外，还有读操作，这样也可以在运维界面直接读出数据。还有审批策略，如果策略配置不当，会产生越权审批，另外还有数据质量规则，如果配置不当，会导致产生脏数据或者资损等，所以上图中列出资产对象都是需要得到保护和访问管控的。

5 、问题5 – 用户在何时何地可能产生哪些行为

这些行为总结下来，读写主要是对数据表的读写，执行主要是对软件功能的执行，例如查出的结果下载到本地，或者发起一个数据跨境导出、流动任务，新增主要是新增导出任务，新增发布API等，删除更是比较敏感，如果没有备份，删除操作后一般都无法恢复，这些行为如果不当组合的话，会导致数据风险，数据安全治理的目的也就是逐步收敛这些风险。

6、问题6 – 如何治理

所以企业的CIO或者安全合规部门应该都非常明确，谁应该在什么地方，应该在什么时候，应对哪些对象，应该做些什么，后面会着重来讲述，如何支持这个“应该”的“应”，来实现和落地。

如下图所示，首先数据安全治理的第一步都是去梳理资产，哪些对象应该被保护，应该被访问，相应的在Dataworks平台上做开发和治理，第一步就是划分工作空间和项目空间，因为所有的代码和数据都会存储在项目空间中，目前有三种划分方式，方式一是按照业务场景划分，方式二是按照数仓层次划分，方式三是按照业务部门划分，目前采用最多的是方式二，其中ODS层，一般来说只需要业务系统开发的人员，用来配置相关数据集成（业务库数据源配置和同步），数仓开发人员不需要加入，其他层例如CDM ，ADS层主要是数仓开发人员做数据开发，这个也可以按照各企业实际情况进行划分。只要把不同的人员加入不同的空间，就可以做到隔离。

数据安全治理的第二步是需要梳理另外一个很重要的资产就是数据，数据梳理就是对数据做分级分类，目前Dataworks中OEM了蚂蚁集团的数据保护伞敏感数据保护的能力，用户可以通过配置关键字，正则表达式，或者内置专家模版，语义特征模版，内容识别模版等，快速帮助用户识别敏感信息，如下图所示：

管理者只需要6步简单的配置，就可以完成敏感数据规则识别的配置，如果是金融企业的用户，还可以根据内置金融行业模版一键完成设置，如下图所示：

接下来，我们来看下“谁应该对哪些对象应该做什么”这个问题的答案。

DataWorks在产品管控、功能使用等方面提供了完善的权限管控体系，其中产品管控通过阿里云RAM Policy实现，管控对象是控制台操作，如创建工作空间等；功能使用权限通过RBAC实现，通过定义成员角色并授权来管控功能使用，并根据产品功能范围分为全局级和空间级。

对于企业的IT运维团队，可以对工作空间或者独享资源组，进行细粒度的授权，例如，工作空间列表页面中创建空间、禁用空间、删除空间等操作；资源组列表页面中的创建独享资源组、配置独享资源组网络等操作；报警配置页面的配置联系人等操作，如下图所示：

对于数据团队，做数据开发的时候，可以根据DataWorks预设的部分全局角色和空间级角色，可以直接使用这些角色给用户授权，也可以根据需要，自定义全局角色或空间级角色。用户、角色、权限之间的对应关系，如下图所示：

推荐最佳实践是按照下图所示的去做，如图是标准模式的开发流程，首先一个DW空间对应了两个引擎环境，一个用于开发，另一个用于生产。

在数据建模链路，先由数据团队主管定义好建模过程中可能使用到的数据标准，随后由数据建模人员设计模型，并对模型进行提交，最后经由数据团队主管、运维或部署人员审核无误后即可发布到生产环境。

在数据开发与生产链路，开发人员在开发环境先执行代码开发、依赖配置与调试，冒烟测试无误后可执行提交发布申请，此时应由一个运维/部署/管理员角色来进行代码Review ，确认无误后即可执行发布到生产环境，让规范、安全的代码在生产环境定期运行产出数据。

这里面需要注意的一点是针对不同角色的人员，只分配对应的角色给相应的角色，例如不可以给数据开发人员空间管理员的角色，或者既分配开发角色又分配运维角色，而是只分配开发角色。

对于数据分析师，经常会用到数据开发人员开发好的新的数据表，默认都是没有权限的，这时可以在Dataworks安全中心里面，进行表或者字段权限申请，如果企业已经做了数据分级分类，还可以自定义数据审批流程，例如对于级别较低的表，表Owner审批就可以了，对于级别较高的表，需要部门安全负责人审批，级别最高的表，需要CIO的审批，这样就不容易出现越权审批的情况。

接下来是回答“谁应该在什么地方来访问”这样一个问题，这个问题也是很多高安全要求的企业的强诉求，目前Dataworks中支持了IP白名单访问，以及访问具体哪个入口（Web端和API端），如下图所示：

前面讲述的都是事前安全，这样就足够了吗？很明显，是不够的。当今主流趋势是过程安全，也就是之前提到的零信任。

在Dataworks中，也基于机器学习模型，统计模型，还有一些基线分析方法，构建了用户行为识别机制，帮助管理者找出风险点，以及设置对这些风险点进行响应，如下图所示：

其中响应的方式有审批、去标识化（即脱敏）、告警和阻断。

下面主要来看下对于数据直接风险行为的响应，也即大家所熟知的脱敏，在很多法律法规中称为去标识化，目前支持了加密、掩盖、哈希的脱敏，场景一般分为数据分析场景和开发测试场景，如下图所示：

在数据分析场景下，数据分析师一般来说是不需要查询明细数据的，如果需要查询明细数据，例如查询手机号，可以把手机号中间的字符，替换成类似“*”这样的字符，用来掩盖。对于开发测试场景，开发人员在生产环境中导出数据进行开发或者测试的时候，导出的操作可以通过静态脱敏来支持，导出的数据以脱敏的形式写入到开发环境的存储中。

下图是一个实际的效果：

另外一个对数据直接风险行为的响应是告警和阻断。这个也是近期一直在探索的，对于告警的行为，可以在Dataworks数据保护伞中做自定义的配置，也可以通过默认的规则模版，例如非工作时间去访问数据，可以把非工作时间段设置为0点-6点，如果有这样的访问，就可以把它通过告警报出来，而针对阻断来说，对于大规模查询结果展示、下载、复制的阻断，用户可以对不同的角色设定不同的阈值，如果超过阈值，可以阻止这些行为，如下图所示：

下面所展现的是针对数据通过非直接的访问行为导致的风险的响应，目前是通过审批策略来支持，例如数据导出，开发者可以创建数据同步任务，目前支持管理者把任意的数据源配为源端和目的端来实施管控，也可以配置不同的人来进行审批，也包括数据API的发布（不同的数据源构建的API可以通过不同的人进行管控和审批）和数据跨境传输（由企业合规管理员去审批，后面也会帮助用户自动识别哪些同步链路是跨境的）。

下图是Dataworks安全能力概览图，其中标黄的部分是之前没有提到的，例如成员离职转交，风险处置等。

下面介绍四个不同类型的重点客户数据安全治理的案例。

四、阿里云数据安全治理场景与案例

具体案例以及详细内容如下面4张图所示：

总之，数据安全治理体系是从制度，产品和运营三个方面来进行的，需要三个部分的共同协作，缺一不可。制度上确定了哪些是可以做的，哪些是不能做的，随后用产品去具象化这些制度，最后运营根据这些制度去奖惩、优化。这样就可以形成一个制度、产品、运营协同的数据安全治理体系的闭环。

阿里云DataWorks结合各引擎为企业提供一站式开箱即用的安全能力，这些能力可以覆盖DSMM中所述的几个重要的数据安全过程：传输、存储、处理、交换、通用等。从另一个维度来看，Dataworks产品安全能力也覆盖了事前、事中、事后结合的工作周期，从事前与事中的规范化开发生产、数据可用不可见，到数据风险行为管控，再到事后的敏感数据管控，为企业提供了周全的数据风险控制能力。