GaussDB(DWS)安全:隐私保护现真招儿——数据脱敏

网友投稿 711 2022-05-30

引言

大数据时代的到来,颠覆了传统业态的运作模式,激发出新的生产潜能。数据成为重要的生产要素,是信息的载体,数据间的流动也潜藏着更高阶维度的价值信息。对于数据控制者和数据处理者而言,如何最大化数据流动的价值,是数据挖掘的初衷和意义。然而,一系列信息泄露事件的曝光,使得数据安全越来越受到广泛的关注。各国各地区逐步建立健全和完善数据安全与隐私保护相关法律法规,提供用户隐私保护的法律保障。如何加强技术层面的数据安全和隐私保护,对数据仓库产品本身提出更多的功能要求,也是数据安全建设最行之有效的办法。

GaussDB (DWS)产品8.1.1版本发布数据脱敏特性,提供指定用户范围内列级敏感数据的脱敏功能,具有灵活、高效、透明、友好等优点,极大地增强产品的数据安全能力。

什么是数据脱敏?

数据脱敏(Data Masking),顾名思义,是屏蔽敏感数据,对某些敏感信息(比如,身份证号、手机号、卡号、客户姓名、客户地址、邮箱地址、薪资等等 )通过脱敏规则进行数据的变形,实现隐私数据的可靠保护。业界常见的脱敏规则有,替换、重排、加密、截断、掩码,用户也可以根据期望的脱敏算法自定义脱敏规则。

GaussDB(DWS)安全:隐私保护现真招儿——数据脱敏

通常,良好的数据脱敏实施,需要遵循如下两个原则,第一,尽可能地为脱敏后的应用,保留脱敏前的有意义信息;第二,最大程度地防止黑客进行破解。

数据脱敏分为静态数据脱敏和动态数据脱敏。静态数据脱敏,是数据的“搬移并仿真替换”,是将数据抽取进行脱敏处理后,下发给下游环节,随意取用和读写的,脱敏后数据与生产环境相隔离,满足业务需求的同时保障生产数据库的安全。动态数据脱敏,在访问敏感数据的同时实时进行脱敏处理,可以为不同角色、不同权限、不同数据类型执行不同的脱敏方案,从而确保返回的数据可用而安全。

GaussDB (DWS)的数据脱敏功能,摒弃业务应用层脱敏依赖性高、代价大等痛点,将数据脱敏内化为数据库产品自身的安全能力,提供了一套完整、安全、灵活、透明、友好的数据脱敏解决方案,属于动态数据脱敏。用户识别敏感字段后,基于目标字段,绑定内置脱敏函数,即可创建脱敏策略。脱敏策略(Redaction Policy)与表对象是一一对应的。一个脱敏策略包含表对象、生效条件、脱敏列-脱敏函数对三个关键要素,是该表对象上所有脱敏列的集合,不同字段可以根据数据特征采用不同的脱敏函数。当且仅当生效条件为真时,查询语句才会触发敏感数据的脱敏,而脱敏过程是内置在SQL引擎内部实现的,对生成环境用户是透明不可见的。

怎么用数据脱敏?

动态数据脱敏,是在查询语句执行过程中,根据生效条件是否满足,实现实时的脱敏处理。生效条件,通常是针对当前用户角色的判断。敏感数据的可见范围,即是针对不同用户预设的。系统管理员,具有最高权限,任何时刻对任何表的任何字段都可见。确定受限制用户角色,是创建脱敏策略的第一步。

敏感信息依赖于实际业务场景和安全维度,以自然人为例,用户个体的敏感字段包括:姓名、身份证号、手机号、邮箱地址等等;在银行系统,作为客户,可能还涉及银行卡号、过期时间、支付密码等等;在公司系统,作为员工,可能还涉及薪资、教育背景等;在医疗系统,作为患者,可能还涉及就诊信息等等。所以,识别和梳理具体业务场景的敏感字段,是创建脱敏策略的第二步。

产品内置一系列常见的脱敏函数接口,可以针对不同数据类型和数据特征,指定参数,从而达到不一样的脱敏效果。脱敏函数可采用如下三种内置接口,同时支持自定义脱敏函数。三种内置脱敏函数能够涵盖大部分场景的脱敏效果,不推荐使用自定义脱敏函数。

MASK_NONE:不作脱敏处理,仅内部测试用。

MASK_FULL:全脱敏成固定值。

MASK_PARTIAL:使用指定的脱敏字符对脱敏范围内的内容做部分脱敏。

不同脱敏列可以采用不同的脱敏函数。比如,手机号通常显示后四位尾号,前面用"*"替换;金额统一显示为固定值0,等等。确定脱敏列需要绑定的脱敏函数,是创建脱敏策略的第三步。

以某公司员工表emp,表的属主用户alice以及用户matu、july为例,简单介绍数据脱敏的使用过程。其中,表emp包含员工的姓名、手机号、邮箱、发薪卡号、薪资等隐私数据,用户alice是人力资源经理,用户matu和july是普通职员。

假设表、用户及用户对表emp的查看权限均已就绪。

创建脱敏策略mask_emp,仅允许alice查看员工所有信息,matu和july对发薪卡号、薪资均不可见。字段card_no是数值类型,采用MASK_FULL全脱敏成固定值0;字段card_string是字符类型,采用MASK_PARTIAL按指定的输入输出格式对原始数据作部分脱敏;字段salary是数值类型,采用数字9部分脱敏倒数第二位前的所有数位值。

postgres=# CREATE REDACTION POLICY mask_emp ON emp WHEN (current_user != 'alice') ADD COLUMN card_no WITH mask_full(card_no), ADD COLUMN card_string WITH mask_partial(card_string, 'VVVVFVVVVFVVVVFVVVV','VVVV-VVVV-VVVV-VVVV','#',1,12), ADD COLUMN salary WITH mask_partial(salary, '9', 1, length(salary) - 2);

切换到matu和july,查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE matu PASSWORD 'Gauss@123'; postgres=> SELECT * FROM emp; id | name | phone_no | card_no | card_string | email | salary | birthday ----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+--------------------- 1 | anny | 13420002340 | 0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00 2 | bob | 18299023211 | 0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com | 9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00 3 | cici | 15512231233 | | | jonesishere@sina.com | | 1992-11-06 00:00:00 (3 rows) postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123'; postgres=> SELECT * FROM emp; id | name | phone_no | card_no | card_string | email | salary | birthday ----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+--------------------- 1 | anny | 13420002340 | 0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00 2 | bob | 18299023211 | 0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com | 9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00 3 | cici | 15512231233 | | | jonesishere@sina.com | | 1992-11-06 00:00:00 (3 rows)

由于工作调整,matu进入人力资源部参与公司招聘事宜,也对员工所有信息可见,修改策略生效条件。

postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp WHEN(current_user NOT IN ('alice', 'matu'));

切换到用户matu和july,重新查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE matu PASSWORD 'Gauss@123'; postgres=> SELECT * FROM emp; id | name | phone_no | card_no | card_string | email | salary | birthday ----+------+-------------+------------------+---------------------+----------------------+------------+--------------------- 1 | anny | 13420002340 | 1234123412341234 | 1234-1234-1234-1234 | smithWu@163.com | 10000.0000 | 1999-10-02 00:00:00 2 | bob | 18299023211 | 3456345634563456 | 3456-3456-3456-3456 | 66allen_mm@qq.com | 9999.9900 | 1989-12-12 00:00:00 3 | cici | 15512231233 | | | jonesishere@sina.com | | 1992-11-06 00:00:00 (3 rows) postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123'; postgres=> SELECT * FROM emp; id | name | phone_no | card_no | card_string | email | salary | birthday ----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+--------------------- 1 | anny | 13420002340 | 0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00 2 | bob | 18299023211 | 0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com | 9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00 3 | cici | 15512231233 | | | jonesishere@sina.com | | 1992-11-06 00:00:00 (3 rows)

员工信息phone_no、email和birthday也是隐私数据,更新脱敏策略mask_emp,新增三个脱敏列。

postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN phone_no WITH mask_partial(phone_no, '*', 4); postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN email WITH mask_partial(email, '*', 1, position('@' in email)); postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN birthday WITH mask_full(birthday);

切换到用户july,查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123'; postgres=> SELECT * FROM emp; id | name | phone_no | card_no | card_string | email | salary | birthday ----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+--------------------- 1 | anny | 134******** | 0 | ####-####-####-1234 | ********163.com | 99999.9990 | 1970-01-01 00:00:00 2 | bob | 182******** | 0 | ####-####-####-3456 | ***********qq.com | 9999.9990 | 1970-01-01 00:00:00 3 | cici | 155******** | | | ************sina.com | | 1970-01-01 00:00:00 (3 rows)

考虑用户交互的友好性,GaussDB (DWS) 提供系统视图redaction_policies和redaction_columns,方便用户直接查看更多脱敏信息。

postgres=> SELECT * FROM redaction_policies; object_schema | object_owner | object_name | policy_name | expression | enable | policy_description ---------------+--------------+-------------+-------------+-----------------------------------+--------+-------------------- public | alice | emp | mask_emp | ("current_user"() = 'july'::name) | t | (1 row) postgres=> SELECT object_name, column_name, function_info FROM redaction_columns; object_name | column_name | function_info -------------+-------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------- emp | card_no | mask_full(card_no) emp | card_string | mask_partial(card_string, 'VVVVFVVVVFVVVVFVVVV'::text, 'VVVV-VVVV-VVVV-VVVV'::text, '#'::text, 1, 12) emp | email | mask_partial(email, '*'::text, 1, "position"(email, '@'::text)) emp | salary | mask_partial(salary, '9'::text, 1, (length((salary)::text) - 2)) emp | birthday | mask_full(birthday) emp | phone_no | mask_partial(phone_no, '*'::text, 4) (6 rows)

突然某一天,公司内部可共享员工信息时,直接删除表emp的脱敏策略mask_emp即可。

postgres=> DROP REDACTION POLICY mask_emp ON emp;

更多用法详情,请参考GaussDB (DWS) 8.1.1产品文档。

数据脱敏实现背后的秘密

GaussDB (DWS)数据脱敏功能,基于SQL引擎既有的实现框架,在受限用户执行查询语句过程中,实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现,如上图所示。我们将脱敏策略(Redaction Policy)视为表对象上绑定的规则,在优化器查询重写阶段,遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry,如若涉及基表的某个脱敏列,且当前脱敏规则生效(即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态),则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象,此时,遍历脱敏列系统表pg_redaction_column,查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数,将其替换成对应的FuncExpr即可。经过上述对Query Tree的重写处理,优化器会自动生成新的执行计划,执行器遵照新的计划执行,查询结果将对敏感数据做脱敏处理。

带有数据脱敏的语句执行,相较于原始语句,增加了数据脱敏的逻辑处理,势必会给查询带来额外的开销。这部分开销,主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。

针对简单查询语句,以tpch表customer为例,针对上述因素展开测试,如下图所示。

图(a)、(b)中基表customer根据字段类型和特征,既有采用MASK_FULL脱敏函数的,也有采用MASK_PARTIAL脱敏函数的。MASK_FULL对于任何长度和类型的原始数据,均只脱敏成固定值,所以,输出结果相较于原始数据,差异很大。图(a)显示不同数据规模下,脱敏和非脱敏场景简单查询语句的执行耗时。实心图标为非脱敏场景,空心图标为被限制用户,即脱敏场景。可见,数据规模越大,带有脱敏的查询耗时与原始语句差异越大。图(b)显示10x数据规模下查询涉及脱敏列数不同对于语句执行性能的影响。涉及1列脱敏列时,带有脱敏的查询比原始语句慢,追溯发现,此列采用的是MASK_PARTIAL部分脱敏函数,查询结果只是改变了结果的格式,结果内容的长度并未变化,符合“带有脱敏的语句执行会有相应的性能劣化”的理论猜想。随着查询涉及脱敏列数的增加,我们发现一个奇怪的现象,脱敏场景反倒比原始语句执行更快。进一步追溯多列场景下脱敏列关联的脱敏函数,发现,正是因为存在使用MASK_FULL全脱敏函数的脱敏列,导致输出结果集部分相比原始数据节省很多时间开销,从而多列查询下带有数据脱敏的简单查询反倒提速不少。

为了佐证上述猜测,我们调整脱敏函数,所有脱敏列均采用MASK_PARTIAL对原始数据做部分脱敏,从而能够在脱敏结果上保留原始数据的外部可读性。于是,如图(c)所示,当脱敏列均关联部分脱敏函数时,带有数据脱敏的语句比原始语句劣化10%左右,理论上讲,这种劣化是在可接受范围的。上述测试仅针对简单的查询语句,当语句复杂到带有聚集函数或复杂表达式运算时,可能这种性能劣化会更明显。

总结

GaussDB (DWS)产品数据脱敏功能,是数据库产品内化和夯实数据安全能力的重要技术突破,主要涵盖以下三个方面:

一套简单、易用的数据脱敏策略语法;

一系列可覆盖常见隐私数据脱敏效果的、灵活配置的内置脱敏函数;

一个完备、便捷的脱敏策略应用方案,使得原始语句在执行过程中可以实时、透明、高效地实现脱敏。

总而言之,此数据脱敏功能可以充分满足客户业务场景的数据脱敏诉求,支持常见隐私数据的脱敏效果,实现敏感数据的可靠保护。

【温馨提示】使用过程中,如有疑问,欢迎随时交流反馈。

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