大数据业务与技术典型风险场景与应对措施

数据安全风险场景与应对措施系列包含大数据业务安全、大数据技术安全、数据生命周期安全、内部人员安全、第三方合作安全、第三方人员安全六大部分，本文是其中大数据业务与技术安全两部分。

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• 个人隐私信息泄露

包括个人隐私数据、身份数据、行为数据被非法查询、泄露与买卖等风险。

• 用户权益损失投诉

包括个人隐私泄露投诉、垃圾短信用户投诉、营销电话骚扰投诉等风险。

• 内部原始数据泄露

包括由于业务模式、业务合作导致的数据泄露，以及内部人员盗取数据等风险。

• 违规获取外部数据

包括违规购买外部数据、恶意爬去外部数据、违规采集用户数据等风险。

• 缺乏业务风险管控机制

包括缺乏个人隐私保护、法律法规合规、安全合规风险等评估机制与措施。

• 业务运营管理过程不规范

包括敏感数据缺乏监测、人员操作缺乏审计、运营过程缺乏规范等风险。

▼▼风险控制措施

管理层面措施包括制定业务安全规范和数据安全规范，建立业务安全评估机制、数据安全评审机制、产品上线评审机制以及投诉机制等。

技术层面措施包括建设业务运营管理系统、投诉热线处理系统以提高效率。

▼▼关键控制要点

建业务安全管理制度及风险控制机制，部分措施与数据生命周期管控会有重合：

• 建立业务安全风险审核机制，安全团队进行风险评估，法律团队进行合规评估。
• 以个人隐私保护、用户权益保障为主要考量，定义禁止开展以及可以开展的业务类型、业务开展所需用户授权，业务运营过程的注意事项。
• 对于外部获取数据需要重点关注，是否违规购买、恶意爬取以及恶意采集等。
• 建立用户投诉机制，根据投诉内容分析业务安全风险，及时调整相关安全措施。

• 业务需求、上线、运营全过程安全都需要掌控。

• 开源组件源代码安全漏洞

包括开源组建使用数量多、存在安全漏洞多、漏洞修复时间长所带来的风险。

• 身份认证弱造成非法访问

包括用户认证依赖操作系统，客户端与Web接入认证默认不启用所带来的风险。

• 缺乏有效的访问控制机制

包括用户访问权限、应用程序权限缺乏细颗粒度访问控制所带来的风险。

• 安全防护措施难适配问题

包括大数据技术环境造成数据加密、水印、数据审计等安全技术措施难以适配所带来的风险。

• 大数据组件版本兼容问题

包括应用组件版本过低、补丁不能及时更新、版本兼容性问题所带来的风险。

• 大数据集群管理不规范

包括大数据集群运行管理不规范、资源状态监控不规范、告警处置不规范所带来的风险。

▼▼风险控制措施

管理层面措施包括建立开发安全管理规范、安全基线配置规范以及系统上线安全评审机制等。

技术层面措施包括建立主机安全防护、开源成分分析、安全漏洞扫描、认证授权、日志审计等措施。

▼▼关键控制要点

• 开发安全并无特殊需求，重点关注安全需求规范、开源组件风险以及上线前安全评审。

• 建立大数据组件安全配置基线，并融入开发过程。

• 部署开源软件成分分析，综合评估开源组件的版本兼容、安全漏洞、补丁更新等因素。
• 大数据组件的漏洞与配置安全已经很多针对性产品，主机安全防护（HIDS）也能起到部分作用。
• 认证授权可以部署开源组件，但推荐使用第三方商用认证授权产品。

• 大数据审计产品需要考虑流量采集、组件适配问题。

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