发布者：售前小赖 | 本文章发表于：2022-09-07 阅读数：3723
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。
高防安全专家快快网络！快快网络客服小赖 Q537013907--------智能云安全管理服务商-----------------快快i9，就是最好i9！快快i9，才是真正i9！
等保2.0和1.0有什么区别
等保2.0发布后，许多用户仍然保持着1.0的刻板印象。2.0对1.0仍有很大变化。标准内容、标准结果和评估变化都有相应的变化。接下来，让我们来看看等待保险评估2.0与1.0的区别。1、增加了标准内容标准内容的最大变化是将安全要求分为安全通用要求和扩展要求。首先，安全通用要求部分优化了1.0标准的内容，删除或修改了过时的要求，并增加了新的网络攻击行为保护和个人信息保护要求。其次，对云计算、移动互联网、物联网和工业控制系统提出了新的安全扩展要求。评估要求体现在具体工作中，即“评估难度增加，评估工作量增加，评估标准更高”。在未来，系统评估将从过去的安全要求转变为一般要求2、以基本要求为首的2.0标准对标准结构进行了重大调整以一般安全要求为例，技术要求调整为五个层次：安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境和安全管理中心。管理要求的五个层次也进行了重新调整。从评估项目数量来看，二级和三级安全通用要求的评估项目数量低于1.0标准，但事实上，2.0标准的覆盖范围比1.0标准更广，要求也更高。主要体现在：一方面，新标准合并了主机、数据库、网络设备、安全设备、应用系统、数据等原始1.0标准不同层次的相同要求，因此该层次的一个要求涵盖了原始标准的多个层次的内容；第二，对某些要求的要求更高，覆盖范围更大。例如，在网络入侵预防内容中，明确要求关键节点从内到外具有攻击检测能力（1.0仅要求网络边界处的检测能力）;若保护系统采用了新技术，则需要考虑扩展所需的内容。一般来说，2.0标准的覆盖范围更大，要求更高。在系统建设和整改过程中，系统运行单位必须进一步提高安全防护能力。评估机构的评估难度也增加了，同一系统的评估投入也必然增加。3、评估报告的变化评估联盟根据2.0标准发布了2019年版的评估报告模板。在2015年版的基础上，该模板加强了对分析、研究和判断的要求，以及对工具测试/渗透测试的要求。在2019年版发布的同时，还发布了配套文件《等级保护和评估高风险判断指南》，明确定义了各种问题场景的分析、判断要求和规范。因此，编制了报告
金融行业如何选择合适的数据库审计
在当今数字化迅猛发展的时代，金融行业作为经济的核心支柱，正经历着前所未有的变革。随着数据量的激增和业务复杂性的提升，确保数据的安全性、合规性和完整性已成为金融机构不可忽视的首要任务。数据库审计，作为守护数据安全的一道重要防线，其重要性日益凸显。然而，面对市场上琳琅满目的数据库审计解决方案，金融行业如何精准选择，才能既满足监管要求，又保障业务的高效运行呢？明确需求，量身定制金融行业的数据种类繁多，包括交易记录、客户信息、市场分析等，每一类数据都有其独特的敏感性和重要性。因此，在选择数据库审计解决方案时，首要任务是明确自身的审计需求。这包括审计的范围（如哪些数据库、哪些操作类型需要审计）、审计的深度（如是否需要实时监控、异常行为检测）以及审计结果的呈现方式（如报告格式、预警机制）。只有基于清晰的需求分析，才能找到最适合自己的审计工具。确保合规性与安全性金融行业受到严格的监管，数据安全和合规性是其生命线。在选择数据库审计解决方案时，务必确保其符合国内外相关法律法规的要求，如GDPR、PCI-DSS以及中国的网络安全法等。同时，审计系统应具备强大的安全防护能力，能够抵御各种网络攻击和数据泄露风险，确保审计数据本身的安全。高效性与可扩展性并重金融行业的业务系统通常具有高并发、大数据量的特点，这对数据库审计系统的性能提出了严峻挑战。一个优秀的审计解决方案应能在不影响业务系统性能的前提下，高效地完成数据收集、分析和存储任务。此外，随着业务的发展，数据量和审计需求可能会不断增加，因此，审计系统的可扩展性也是选择时需要考虑的重要因素。智能化与自动化提升效率在大数据时代，传统的人工审计方式已难以满足金融行业的需求。智能化、自动化的审计工具能够大大提高审计效率，减少人为错误。例如，通过机器学习算法，审计系统可以自动识别异常交易模式，及时发出预警；通过自动化报告生成功能，审计团队可以轻松获取所需信息，无需手动整理和分析。专业支持与持续服务数据库审计是一项长期而复杂的任务，需要专业的技术支持和服务保障。在选择解决方案时，应关注供应商的技术实力、售后服务以及客户案例。一个拥有丰富经验和专业团队的供应商，能够为客户提供更加贴合实际的解决方案，并在遇到问题时提供及时有效的帮助。金融行业在选择数据库审计解决方案时，应从需求明确、合规安全、高效可扩展、智能化自动化以及专业支持等多个维度进行综合考虑。只有这样，才能确保审计工作的有效性、合规性和高效性，为金融行业的稳健发展保驾护航。
数据库审计是什么，企业如何做好数据安全监控
数据库审计是保障企业数据安全的重要环节，它通过记录、分析和报告数据库活动，帮助企业监控数据访问行为，发现潜在风险并满足合规要求。本文将探讨数据库审计的核心价值，以及如何有效实施审计策略来加固数据防线。 为什么企业需要进行数据库审计？ 数据库审计的核心目的在于洞察与防护。在数字化运营中，数据库存储着客户信息、交易记录和知识产权等核心资产。没有审计，就像在保险库里没有监控摄像头，谁访问了数据、做了什么操作都无从知晓。通过持续的审计，企业能够清晰掌握数据流向，及时发现异常查询、越权访问或数据泄露企图。这对于满足GDPR、等保2.0等数据合规法规至关重要，审计日志就是企业合规性证明的“铁证”。同时，它也是内部安全策略有效性的试金石，能帮助管理员优化权限分配，从源头减少风险。 数据库审计系统通常包含哪些关键功能？ 一个完善的数据库审计系统，其功能远不止简单的日志记录。首先是全面的数据采集能力，它需要支持主流数据库类型，并能无侵入地捕获所有访问流量，包括应用层和直接连接的操作。其次是精准的分析与审计规则，系统应能基于预定义策略（如敏感数据访问、批量导出）或机器学习模型，实时识别高风险行为并告警。再者是详尽的审计报告与可视化，将海量日志转化为直观的仪表盘和合规报告，让安全状况一目了然。最后是可靠的日志存储与保护，确保审计记录本身不可篡改，满足长期留存和取证要求。 如何有效部署和实施数据库审计方案？ 实施数据库审计，需要系统化的规划。第一步是明确审计范围与目标，确定需要审计的关键数据库、核心表字段以及必须满足的合规条款。第二步是选择合适的审计工具或服务，根据自身IT架构（云上、本地或混合）和数据库类型，评估旁路部署、代理模式或云原生审计服务的优劣。第三步是制定精细的审计策略，避免“一刀切”记录所有内容导致日志爆炸，应聚焦于特权账户操作、敏感数据访问和异常行为模式。第四步是建立审计日志的管理与响应流程，确保告警能及时送达责任人，并定期审查审计报告，持续优化安全策略。将审计融入日常运维，才能真正发挥其预警和威慑作用。 数据库审计并非一次性项目，而是持续的数据安全治理过程。它构建了数据访问的透明化视图，让隐蔽的风险无处遁形。结合员工安全意识培训与严格的内控流程，数据库审计能成为企业数据资产最忠诚的守护者，为业务稳定发展奠定坚实的安全基石。
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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。
高防安全专家快快网络！快快网络客服小赖 Q537013907--------智能云安全管理服务商-----------------快快i9，就是最好i9！快快i9，才是真正i9！
等保2.0和1.0有什么区别
等保2.0发布后，许多用户仍然保持着1.0的刻板印象。2.0对1.0仍有很大变化。标准内容、标准结果和评估变化都有相应的变化。接下来，让我们来看看等待保险评估2.0与1.0的区别。1、增加了标准内容标准内容的最大变化是将安全要求分为安全通用要求和扩展要求。首先，安全通用要求部分优化了1.0标准的内容，删除或修改了过时的要求，并增加了新的网络攻击行为保护和个人信息保护要求。其次，对云计算、移动互联网、物联网和工业控制系统提出了新的安全扩展要求。评估要求体现在具体工作中，即“评估难度增加，评估工作量增加，评估标准更高”。在未来，系统评估将从过去的安全要求转变为一般要求2、以基本要求为首的2.0标准对标准结构进行了重大调整以一般安全要求为例，技术要求调整为五个层次：安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境和安全管理中心。管理要求的五个层次也进行了重新调整。从评估项目数量来看，二级和三级安全通用要求的评估项目数量低于1.0标准，但事实上，2.0标准的覆盖范围比1.0标准更广，要求也更高。主要体现在：一方面，新标准合并了主机、数据库、网络设备、安全设备、应用系统、数据等原始1.0标准不同层次的相同要求，因此该层次的一个要求涵盖了原始标准的多个层次的内容；第二，对某些要求的要求更高，覆盖范围更大。例如，在网络入侵预防内容中，明确要求关键节点从内到外具有攻击检测能力（1.0仅要求网络边界处的检测能力）;若保护系统采用了新技术，则需要考虑扩展所需的内容。一般来说，2.0标准的覆盖范围更大，要求更高。在系统建设和整改过程中，系统运行单位必须进一步提高安全防护能力。评估机构的评估难度也增加了，同一系统的评估投入也必然增加。3、评估报告的变化评估联盟根据2.0标准发布了2019年版的评估报告模板。在2015年版的基础上，该模板加强了对分析、研究和判断的要求，以及对工具测试/渗透测试的要求。在2019年版发布的同时，还发布了配套文件《等级保护和评估高风险判断指南》，明确定义了各种问题场景的分析、判断要求和规范。因此，编制了报告
金融行业如何选择合适的数据库审计
在当今数字化迅猛发展的时代，金融行业作为经济的核心支柱，正经历着前所未有的变革。随着数据量的激增和业务复杂性的提升，确保数据的安全性、合规性和完整性已成为金融机构不可忽视的首要任务。数据库审计，作为守护数据安全的一道重要防线，其重要性日益凸显。然而，面对市场上琳琅满目的数据库审计解决方案，金融行业如何精准选择，才能既满足监管要求，又保障业务的高效运行呢？明确需求，量身定制金融行业的数据种类繁多，包括交易记录、客户信息、市场分析等，每一类数据都有其独特的敏感性和重要性。因此，在选择数据库审计解决方案时，首要任务是明确自身的审计需求。这包括审计的范围（如哪些数据库、哪些操作类型需要审计）、审计的深度（如是否需要实时监控、异常行为检测）以及审计结果的呈现方式（如报告格式、预警机制）。只有基于清晰的需求分析，才能找到最适合自己的审计工具。确保合规性与安全性金融行业受到严格的监管，数据安全和合规性是其生命线。在选择数据库审计解决方案时，务必确保其符合国内外相关法律法规的要求，如GDPR、PCI-DSS以及中国的网络安全法等。同时，审计系统应具备强大的安全防护能力，能够抵御各种网络攻击和数据泄露风险，确保审计数据本身的安全。高效性与可扩展性并重金融行业的业务系统通常具有高并发、大数据量的特点，这对数据库审计系统的性能提出了严峻挑战。一个优秀的审计解决方案应能在不影响业务系统性能的前提下，高效地完成数据收集、分析和存储任务。此外，随着业务的发展，数据量和审计需求可能会不断增加，因此，审计系统的可扩展性也是选择时需要考虑的重要因素。智能化与自动化提升效率在大数据时代，传统的人工审计方式已难以满足金融行业的需求。智能化、自动化的审计工具能够大大提高审计效率，减少人为错误。例如，通过机器学习算法，审计系统可以自动识别异常交易模式，及时发出预警；通过自动化报告生成功能，审计团队可以轻松获取所需信息，无需手动整理和分析。专业支持与持续服务数据库审计是一项长期而复杂的任务，需要专业的技术支持和服务保障。在选择解决方案时，应关注供应商的技术实力、售后服务以及客户案例。一个拥有丰富经验和专业团队的供应商，能够为客户提供更加贴合实际的解决方案，并在遇到问题时提供及时有效的帮助。金融行业在选择数据库审计解决方案时，应从需求明确、合规安全、高效可扩展、智能化自动化以及专业支持等多个维度进行综合考虑。只有这样，才能确保审计工作的有效性、合规性和高效性，为金融行业的稳健发展保驾护航。
数据库审计是什么，企业如何做好数据安全监控
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