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上云过等保,数据库审计如何选购?

发布者:售前小赖   |    本文章发表于:2022-09-07       阅读数:3671

随着国家信息安全等级保护制度的全面实施,各行业在经营上云后都面临着等保合规的不同需求。所以,随着日渐火热的数据库安全领域,数据库审计作为等保合规性中必不可少的重要环节,也是应用最为广泛,用户接受度最高的产品。面对市面上各色各类的数据库审计企业该如何选购?

本文将对目前数据库审计市场上的两类技术路线进行分析,从使用效果出发,浅析两者在各维度的审计效果上存在哪些差异,呈现产品真正能实现的功能和价值。希望能为广大用户在数据库审计产品的选型上提供参考依据。

概括来讲,两类数据库审计的技术路线区别,

根本来自于两者的部署方式、获取数据库访问记录的途径不同以及SQL解析方式不同,审计效果自然不同:

从五个衡量维度看技术路线的差异

审计结果全面性的表现

旁路式:

通过镜像流量或探针的方式进行全流量采集,基于全量数据库流量进行语句和会话分析,再通过对sql语句的协议解析,能够审计到客户端信息,返回结果集。这种采集方式首先对数据库类型不挑剔,均可支持,并且能够审计到普通用户和超级用户的访问行为。

植入式:

属于注册代理程序的“侵入式”审计,利用数据库的自审计插件(如Oracle的FGAC插件),读取数据库自审计日志,依赖的是数据库自身审计能力,这里有一个很大的问题,如果数据库自身不具备审计能力,那么这类数据库审计产品就无法支持对此类型数据库的审计;并且,数据库自审计功能一般只提供增、删、改、查语句和部分数据定义语句,无法提供全操作类型的审计,也无法完整审计结果集。不过从另一个角度来看,植入方式也有其亮点——本地操作的审计,这些不通过网络的流量,传统的流量镜像方式捕获不到,不过旁路式的审计,也可以通过增加rmagent,实现这项功能。

审计结果准确性的表现

前面提到,两者对数据库访问的采集方式不同,这决定了两者在审计结果准确性上的差异表现。

旁路式:

由于是基于全流量的审计,如果能配合sql语句的协议解析和特征捕获等技术,可以准确关联语句和会话,进行精确的审计结果查询分析能力;准确关联应用用户与SQL语句,这样可以实现对业务行为的审计。在此基础上形成的规则库,也能够更准确的识别风险访问及漏洞攻击行为。

植入式:

由于是基于正则表达式完成SQL语句规则,无法基于通讯协议解析命中语句规则,在实际工作中,会导致语句和会话无法关联,不能按照会话进行语句梳理汇总,那么会缺乏连贯分析能力;并且,由于不是基于流量和协议的SQL语句解析,对于目前用户普遍要求的应用关联审计,也无法实现。

检索及入库速度的表现

基于SQL语句的获取方式不同,两者在检索及入库速度方面也会存在差异表现。

植入式:

由于原始审计信息是记录在数据库中的,需要定期获取到审计设备上,这其中可能产生较大的延迟。另一方面,开启数据库自审计功能本身会占用大量内存,如果遇到高压力并发的情况,会拖慢数据处理能力,连累正常业务访问。

旁路式:

旁路镜像流量的方式对应用到数据库的访问完全透明,不会产生影响,这也是目前市面上大多数审计厂商如安华金和等,选择旁路镜像方式,配合精确SQL解析技术来实现审计高可用性的主要原因之一。

关于存储空间的占用表现

旁路式:

由于是镜像方式获取流量,对于审计产品本身的存储优化能力有一定要求,但不会影响数据库服务器本身的存储空间,需要考量对比的是产品本身能否提供归一化技术和压缩存储技术,以节约存储空间。

植入式:

由于需要开启自审计功能,需要占用大量数据库本身的存储空间,如果同时缺乏SQL归一技术,那么在大数据处理情况下,数据库本身的硬盘空间就会非常紧张。

产品易用性方面的表现

两者在配置和操作的易用性方面也存在较大差异:

植入式:

数据库审计产品在注册实例的时候,需要手工输入IP端口数据库实例,还需要sys用户及口令,向数据库中注册用户及程序。另一方面,如果是基于正则式的规则配置,需要数据库管理人员具备一定的技术能力,深度参与规则和策略的配置定义。

旁路式:

由于是基于数据库流量的语句语法解析,可以自动识别并添加审计数据库;更专业的产品应能够基于解析结果,从风险、语句、会话三个维度进行深度解析,维度之间相互关联、多重钻取分析,这样用户可以对数据库的整体安全状态有更直观的判断。

目前,市场上的数据库审计产品多以旁路镜像方式为主,但也出现了采用植入式技术路线的产品,从表面来看都能够实现数据库访问行为的审计,但在审计效果及用户体验上存在显著的差异,用户需要在产品选型时更多关注产品的核心技术路线。

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售前小特 2022-12-01 16:11:15

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由于原始审计信息是记录在数据库中的,需要定期获取到审计设备上,这其中可能产生较大的延迟。另一方面,开启数据库自审计功能本身会占用大量内存,如果遇到高压力并发的情况,会拖慢数据处理能力,连累正常业务访问。

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售前小特 2022-12-01 16:11:15

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