防止數據泄露是網絡安全領域的核心需求之一。在關系數據庫中檢測潛在的數據泄露，不僅要求成功識別出數據庫中的可疑行為，同時也要避免頻繁的誤報警。后者不僅可能給運維工作大大增加負擔，而且還會為識別真正的可疑數據訪問造成障礙。
Imperva在最新發(fā)布的CounterBreach解決方案中提出，精準檢測數據訪問違規(guī)的關鍵在于深度理解數據庫的類型。異常行為檢測的成功之匙，藏在數據庫背后的故事當中。
作為精確檢測的前提，我們需要回答：數據庫的目的是什么?我們期待用戶在數據庫中執(zhí)行何種行為?我們能從數據庫的數據中讀出什么?要想回答這些問題，我們就必須理解數據庫的類型，包括用戶類型、數據類型和數據庫類型。
OLTP與OLAP
在關系數據庫的世界里，存在兩種系統(tǒng)類型。第一種是在線交易處理(OLTP)，第二種是在線分析處理(OLAP)。兩種處理類型的功能相似，而目的不同。
OLTP系統(tǒng)在商業(yè)應用中使用。發(fā)生在這些數據庫中的查詢是簡單的、短時的在線交易，數據實時更新。OLTP的常見例子是零售、金融交易和訂單輸入系統(tǒng)。
OLAP系統(tǒng)在數據庫環(huán)境中使用，目的是有效分析數據，允許用戶從數據中發(fā)掘趨勢、運算數字、提取意義。OLAP系統(tǒng)廣泛應用于數據挖掘領域，數據是歷史化的。又因為數字處理通常涉及很大的數據集合，所以與數據庫的交互持續(xù)時間也更長。另外，OLAP數據庫的交互(SQL查詢)形態(tài)也不可提前預知。
數據庫特征與訪問模式
OLTP和OLAP數據系統(tǒng)的不同性質決定了在用戶訪問模式和數據特征變化上的差異。
我們期待OLTP的用戶通過應用交互界面訪問儲存在數據庫中的商業(yè)應用數據，交互式(或人類)用戶不應直接通過數據庫訪問數據。而OLAP的情況則不同。商業(yè)智能(BI)用戶和分析師需要直接訪問數據庫中的數據，以制作報告、進行分析并操作數據。
為了明確區(qū)分兩種數據處理類型，Imperva研究團隊在數十家企業(yè)客戶的支持下，利用他們的真實數據庫，集中分析了OLTP和OLAP的數據訪問模式和數據特征。在四周的時間里，借助SecureSphere收集觀測數據，利用CounterBreach整合洞察結論，確認了兩種數據庫類型的差異。
在四周時間里，在OLTP中幾乎沒有新的交互式(或人類)用戶訪問，而OLAP數據庫則正好相反;OLTP中新增的業(yè)務數據表數量很小，而在OLAP中的數量則高出很多。總結而言，OLTP的數據表是相對穩(wěn)定的;而OLAP系統(tǒng)中則產生了很多新表。OLAP中存儲的數據是歷史化數據，ETL(抽取、轉化、加載)過程會定期(每小時/每天/每周)上傳數據，并對數據庫中的數據進行操作。而絕大多數情況下，數據都要上傳到這些新表之中。
CounterBreach基于理解推出最佳檢測方案
最新發(fā)布的Imperva CounterBreach進一步增加了對于數據庫類型的理解，并把數據庫類型納入它的檢測方法之中。通過整合OLTP和OLAP的差異，大大提升了可疑數據訪問的檢測水平。基于Imperva研究團隊的研究成果，CounterBreach根據交互式用戶訪問數據庫的模式，利用機器學習技術為數據庫分類。結合對數據庫類型的理解，CounterBreach得以確定檢測可疑行為的最佳方案。
在OLTP系統(tǒng)中運行的數據庫，CounterBreach檢測并報警任何交互用戶對商業(yè)應用數據的異常訪問;而在OLAP系統(tǒng)中，訪問商業(yè)應用數據是交互式用戶的日常工作，所以CounterBreach不會報警這些合法的行為。在這些系統(tǒng)中，它會讓BI用戶正常工作，而使用其它的指標來檢測數據濫用，比如從數據庫的商業(yè)應用表中提取的數量異常的記錄。這能夠保證數據驅動的商業(yè)進程不受干擾，并減少誤警報。
Imperva的數據科學家還在繼續(xù)研究并識別更多區(qū)分OLTP和OLAP系統(tǒng)的特征。這些特征超越了交互式用戶訪問數據庫和數據的模式層面，囊括了數據庫中表的名字、用來訪問數據庫的源應用、ETL過程，數據庫操作之間的多樣性、不同實體訪問數據庫的比例等等方面。不斷拓展的研究成果，將推動檢測準確度的進一步優(yōu)化。對于數據庫更深的理解，讓潛在的數據泄露無處藏身。
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本文標題：Imperva創(chuàng)新數據安全理念：理解是保護的前提
地址：http://www.geekbao.cn/a/05/305071.html
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