1 数据全生命周期风险

数据全生命周期过程均存在风险点，一个环节的泄露都可以导致数据防护的失效，比如：

（1）数据在传输过程中采用https协议加密，但是在数据库中采用明文存储，数据极有可能在数据库中被盗取.

（2）数据在存储过程中重要敏感数据采取加密存储，但是存在数据提供的能力，那么传输到另外一个系统，可能就存在明文存储的风险。

网络安全的“木桶理论”同样适用于数据安全，一块内容的缺失都可能导致全盘防护失效。

2 典型数据安全场景数据安全风险点

本次分享的数据安全风险点是依据上述安全环境场景得出，风险点的顺序按照项目实施的顺序进行介绍，客户不懂安全，但是懂业务，懂逻辑。把复杂的技术问题，转变为简单的类比问题。

我们永远无法把客户培养成为安全专家，但是我们可以把安全变成业务，让客户成为业务专家

2.1 风险1：资产信息更新能力有待提高，核心数据识别能力有待增强

（1）动态更新不足

现状：数据资产管理系统无法实时更新，导致对新增加或变更的资产缺乏及时的了解。这种滞后的信息处理会影响企业对资产现状的掌握，进而影响决策的准确性。由于缺乏最新的数据，风险评估和控制也变得困难，可能导致潜在威胁未被及时发现和处理。

结果：某些新增设备或软件带来的安全漏洞未能及时识别和补救，增加了网络攻击的风险。

（2）数据识别不精确

现状：企业对其重要核心数据的识别不够准确，导致保护措施不到位。这种不精确的识别会导致关键数据的保护存在漏洞，进而增加数据泄露的风险。

结果：企业未能准确识别和分类其敏感数据，如客户信息、财务数据或知识产权，那么在数据保护策略和技术措施的制定和实施上会出现盲点。

2.2 风险2：数据审计覆盖度不足，处理能力不足以覆盖业务需求

（1）审计覆盖度不足

现状：数据库审计的范围不够广泛，未涵盖所有重要数据库，导致关键操作和异常行为未被检测到，如数据的增删改查、权限变更等关键活动，可能不在审计的监控范围内。

结果：某个未被审计覆盖的数据库发生了数据泄露或未经授权的访问，无法迅速识别和响应，增加了数据损失和安全风险。

（2）处理性能不足【未应付而应付】

现状：审计系统处理性能低下，面对大量数据时容易出现漏管漏审情况，无法及时响应和处理安全事件。随着企业数据量的增长，审计系统需要处理和分析的日志和操作记录也随之增加。如果审计系统的处理能力不足，可能导致在高峰时期或面对海量数据时无法及时处理，出现漏审的情况。

结果：当大量用户同时访问数据库或进行大规模数据迁移时，审计系统可能无法跟上，导致部分关键操作未被记录或分析。无法全面了解其数据库的活动情况，难以及时发现和应对安全事件。处理性能不足还会导致审计系统的响应速度变慢，影响企业对安全事件的快速响应和处理能力，从而增加了安全风险。

2.3 风险3：API接口未统一安全管理，存在数据泄露风险

（1）认证和授权不足：只依赖简单的API密钥进行身份验证，这种方式容易被攻击者获取和利用。

（2）数据加密不足：在数据传输过程中，如果缺乏充分的加密措施，数据可能在传输过程中被截获和篡改。

（3）输入验证不严格：缺乏严格的输入验证机制可能导致API接口容易受到注入攻击（如SQL注入、XSS等）。

（4）过度暴露信息：有些API接口可能会返回过多的详细信息，包括错误消息、系统