數據泄露離我們不遠

　　據公開報告顯示，2023年Q1共發生近1000起數據泄露事件，涉及38個行業，包括物流、金融、招聘、教育、旅游等與日常生活息息相關的行業。2022年全球公開新聞報道的數據表明，60%的數據泄露事件為個人信息泄露，其中實名制信息占比高達六成。

　　近日，北京某高校發生的學生信息泄露事件，引發公眾的廣泛關注，再次將高校數據安全問題推向焦點。

　　高校網絡中，有多種途徑可以盜取學生數據。例如，通過爬蟲利用網站漏洞對信息服務平臺進行批量爬取，通過攻擊手段非法入侵服務器進行批量下載等。多類型數據在傳輸過程中，有無識別、監控、預警、審計手段，是預防數據泄露的關鍵。

　　目前，高校網絡安全體系中，沒有對各類應用API數據、非結構化文檔、圖片等數據識別分析的手段，使得非法訪問敏感數據、批量下載數據、外發泄露數據等行為，難以被發現。當敏感數據在互聯網傳播時，已經造成了不可挽回的嚴重影響。

　　高校數據風險知多少

　　1、業務多數據多，流動不透明

　　高校業務系統數量多，數據規模隨著智慧校園的建設呈指數級增長，海量數據分散存儲在不同的系統中。

　　信息服務平臺存在大量未知應用服務，數據的上傳、檢索、分享等使用及流動過程的不透明，形成了諸多未知的數據安全風險。

　　2、數據集中化，缺少數據內容審計工具

　　教育系統實行數據應用集中化管理改革，在統一規劃、增強管控的同時，面臨著數據安全風險集中化的新挑戰。

　　人員流動大、保護意識薄弱、職權交叉難管理等因素，有意無意間導致了數據泄露行為。而一旦發生數據安全事件，更難進行溯源和定責。

　　高校數據安全解決方案

　　針對高校數據安全需求，安博通推出“元溯”數據資產監測與溯源分析平臺，管理高校網絡、關鍵系統中的數據，對數據的傳輸過程和訪問行為進行監控審計，結合人員、設備、應用多維度，實時呈現關鍵數據在網絡中流動的直觀視圖。

　　監控學生個人身份信息等敏感數據，對異常訪問行為進行風險感知，主動發現數據泄露、數據濫用等異常，并實時告警。為數據安全事件提供完整溯源，提升高校數據安全防護水平。

　　“元溯”產品在高校網絡部署示意

　　“元溯”產品可部署在數據中心教務系統前端、教師辦公網和互聯網出口，采集網絡流量，實現敏感數據監測和數據風險預警。做網絡空間中的數據安全“攝像頭”，幫助高校完成多維度的數據安全合規管理，提供可視化監測防御能力：

　　1、識別各類業務敏感數據

　　2、實現數據分類分級管理

　　3、數據與人員活動關系可視

　　4、數據泄露濫用行為告警

　　5、數據安全事件全程追溯

　　深入高校實際應用場景

　　數據分類分級管理場景

　　2022年，教育部辦公廳下發了《教育系統核心數據和重要數據識別認定工作指南》�；�于《指南》要求和高校數據安全項目經驗，“元溯”產品完成典型教育系統數據屬性分析，落實高校重要數據分類分級管理。

　　數據分類分級管理

　　通過數據分類分級，讓高校清晰看到敏感數據的分布、流動、交互情況，對分類分級后的數據實現直觀管理。

　　數據分類分級摘要管理

　　敏感數據跨域、出網、出境監測場景

　　按照不同管理區域，“元溯”產品對高校網絡定義了多種網絡空間范圍，提供出域、出網、出境數據監測功能。在數據共享使用過程中，當敏感數據從一個安全區域發往另一個非安全區域時，進行安全告警和響應，可以有效避免數據泄露。

　　敏感數據出網監測

　　敏感數據出網清單

　　敏感數據訪問監測場景

　　高校日常工作中，需要把學生各類信息存放在不同業務系統中，如果管理不善，就可能被攻擊者訪問獲取。

　　“元溯”產品可以自動發現各類應用并歸類展示，實現教育系統數據的可視化訪問管理。對業務應用API內容進行分析，識別教育系統中存在的敏感數據，對數據交互行為進行分析展示，幫助高校消除信息隱患。

　　教育系統API接口與敏感數據識別

　　教育系統敏感數據監測

　　敏感數據風險預警與溯源分析場景

　　依據教科信函〔2021〕13號《教育部關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》，“元溯”產品幫助高校數據規范管理落地，在數據分類分級的基礎上，規范數據采集、存儲傳輸、使用處理、開放共享全生命周期，實現流動數據的風險監測與溯源管理。

　　完整呈現數據與人員身份、設備、業務應用之間的關聯關系。以數據為中心，提供載體追溯、異常行為、人員畫像功能，展示完整的數據安全事件追溯線索。

　　系統預警：出現學生敏感數據從教育系統跨辦公網下載行為，“元溯”產品告警如下。

　　數據分析：通過數據線索進行數據載體分析，識別到多個數據載體，對具體載體進行畫像詳情分析，識別文件為批量敏感學生信息。“元溯”產品分析展示如下。

　　人員行為分析：與高校統一身份系統關聯，自動獲取人員身份信息，識別人員在哪臺設備上進行了什么敏感數據行為，展示歷史數據訪問情況。

　　高校用戶應用價值小結

　　1、準確識別學生身份信息被訪問過程，例如網絡用戶訪問照片、姓名、籍貫等文件表單，再結合用戶身份、訪問區域、數據內容進行場景化預警，預防數據泄露事件。

　　2、依據國家和教育行業要求，為高校建立數據分類分級保護制度，實現數據交互活動與人員訪問行為可視化，加強對重要數據的訪問保護。

　　3、幫助高校實現數據交互及流向的可視化，實時展示數據資產的流轉路徑和分布位置，與用戶、應用、設備多維關聯，呈現完整的數據行為畫像。

　　4、對高校敏感數據流向與數據安全風險預警，持續監測網絡中的數據異常行為，通過預置的告警規則，第一時間發現風險進行告警，有效降低數據安全事件造成的損失。

　　5、快速準確對數據安全事件溯源分析，通過對數據行為的完整刻畫，還原數據流轉的路徑和范圍，還原數據使用的訪問者、訪問時間、使用設備、涉及應用等詳細信息，以時間軸形式展示數據活動軌跡。

　　6、幫助高校落實《教育部等七部門關于加強教育系統數據安全工作的通知》提出的五大工作目標和五項重點任務，完善現階段數據安全工作，提升高校數據監測與防御能力。