⸢ 肆 ⸥ ⤳ 默认安全：安全建设方案 ➭ b.安全资产建设
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在金融科技深度融合的背景下，信息安全已从单纯的技术攻防扩展至架构、合规、流程与创新的系统工程。作为一名从业十多年的老兵，将系统阐述数字银行安全体系的建设路径与方法论，旨在提出一套可落地、系统化、前瞻性的新一代安全架构。
| 序号 | 主题 | 内容简述 |
|---|---|---|
| 1 | 安全架构概述 | 全局安全架构设计，描述基础框架。 |
| 👉2 | 默认安全 | 标准化安全策略，针对已知风险的标准化防控（如基线配置、补丁管理）。 |
| 3 | 可信纵深防御 | 多层防御体系，应对未知威胁与高级攻击（如APT攻击、零日漏洞）。 |
| 4 | 威胁感知与响应 | 实时监测、分析威胁，快速处置安全事件，优化第二、三部分策略。 |
| 5 | 实战检验 | 通过红蓝对抗演练验证防御体系有效性，提升安全水位。 |
| 6 | 安全数智化 | 运用数据化、自动化、智能化（如AI）提升安全运营（各部分）效率。 |
目录
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4.默认安全建设方案
4.2 安全资产建设
4.2.1 传统资产
1.资产收集的细腻度？
2.如何构建细粒度资产数据？
4.2.2 数据资产
1. 数据资产➭盘点
（1）数据资产分类盘点
（2）数据资产分级分类
（3）自动扫描与识别机制
（4）数据链路可视化
2. 数据资产➭风险治理
（1）数据风险地图
（2）数据流动的合规管控
（3）支持安全威胁感知与响应运营
4.2.3 资产数据质量
4.2.4 大数据平台类资产
1. 与传统资产的差异
2.安全建议
4.2.5 风险治理、防护与度量
1. 治理与防护的挑战
2. 基于资产数据的度量解决方案
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4.默认安全建设方案
4.2 安全资产建设
资产是企业安全体系中的核心要素，它定义了企业在互联网及内部网络中的“坐标”，同时也是外部攻击者重点搜集的目标。
安全风险总是依附于资产而存在，风险的实体往往就是各类资产。传统的资产概念多局限于服务器、域名等运维视角的资产，而在现代安全体系中，资产的范畴进一步扩展，还包括：用户数据、服务器配置信息、API接口等广义资产。资产信息的全面性和准确性，直接决定了企业识别和治理安全风险的能力。
因此，安全资产建设成为构建企业安全体系的基石。整体来看，安全资产的建设可分为三个基本步骤：
-
识别需防护的资产：明确资产范围，建立资产清单。
-
识别资产上的风险：基于资产信息，发现潜在威胁与薄弱点。
-
风险治理与防护：实施防护措施，并持续评估整体资产风险水平。
4.2.1 传统资产
首先需明确数据收集的范围，界定哪些资产需纳入防护体系。传统意义上的资产主要包括：
-
域名、IP地址
-
虚拟机、容器
-
物理服务器
-
负载均衡器
-
数据库
-
代码库
这些是外部攻击者重点关注的部分，用于寻找公网入口，尝试渗透内网。
企业在发展过程中通常已建立起相应的管理系统，尽管随着技术架构演进，原始数据源可能存在重叠、遗漏或错误，但通过构建中间逻辑层进行清洗与计算，仍可形成初步可用的资产清单，并通过持续优化满足基本需求。
1.资产收集的细腻度？
🔍 从“有资产”到“看得清风险”
然而，仅凭域名、IP等较粗粒度的资产数据，难以实现真正的“全局视野”，也无法有效识别资产风险。攻击者在获取一批域名或IP后，往往会进一步探测：
-
域名背后有哪些接口？
-
IP开放了哪些端口与服务？
企业同样需如此，只有将资产数据进一步细化，才能更准确地发现潜在安全隐患。
⚙️ 资产应细化至“可实战”粒度
安全资产的粒度应细化至可直接进入漏洞挖掘阶段的水平。例如：
| 资产类型 | 传统粒度 | 安全建设应达到的粒度 | 可直接测试的风险示例 |
|---|---|---|---|
| IP + 端口 | 开放端口 | 运行的服务（如Redis） | 未授权访问 |
| Web应用 | 域名 | 接口地址+参数+认证方式+功能场景 | XSS、文件上传、SSRF等 |
| 虚拟机/容器 | 存在与否 | 常驻进程+系统软件包（RPM/DEB）+依赖库（Jar/pip包） | 已知漏洞组件、配置缺陷 |
📊 表：资产信息细化对比示意
资产类型 应细化的信息维度 具体示例 可直接测试的安全风险/漏洞示例 常见发现方式 IP/端口服务 运行的服务类型及版本 某IP的XX端口开放Redis服务 未授权访问 Nmap等端口扫描工具 Web应用
/RPC服务
接口地址(URL/API) /api/v1/user/update越权操作、注入漏洞 流量分析、爬虫 请求参数(Params/Body) ?id=1&name=adminSQL注入、参数污染 流量分析、爬虫 权限认证体系 Cookie认证、JWT Token、OAuth 2.0 认证绕过、Token篡改 流量分析、人工审计 功能场景 文件上传、富文本编辑、Groovy脚本执行 文件上传漏洞、XSS、代码执行 流量特征分析、人工标识 虚拟机/容器 常驻进程 nginx, java, redis-server 未知恶意进程、配置风险 Agent采集、运维通道 开放端口 22, 80, 443, 6379 未授权访问、不必要的服务暴露 内部端口扫描 系统软件包 openssl-1.1.1k (RPM) 系统级漏洞（如CVE） 包管理器查询（rpm, dpkg） 业务依赖 log4j-1.2.17.jar, requests==2.25.1 应用级组件漏洞（如Log4Shell） 依赖分析工具（pip, maven）
2.如何构建细粒度资产数据？
这类细粒度数据往往没有现成的原始数据源，需企业自主建设，常见方式包括：
-
Web应用：通过网络流量监测，提取“域名+接口+参数”信息，并依据请求/响应特征识别功能场景与潜在风险。
-
虚拟机/容器：通过运维通道下发采集任务，获取进程、端口、软件包、依赖库等详细信息。
通过这些方法，企业可逐步构建起一份可供安全工程师直接使用、无需手动二次收集的高精度资产数据库，极大提升安全运营与风险发现的效率。
📌 提示：安全资产的建设不仅是“有哪些资产”，更是“资产上有哪些风险”。通过细化资产信息至可操作粒度，并建立自动化采集与更新机制，才能建立起真正有效的安全防护基础。
4.2.2 数据资产
数字银行在其业务过程中积累了体量庞大、来源多样、类别繁多的数据资产，且业务持续发展推动数据规模加速增长。数据资产是数字银行的核心价值载体，因此，系统性盘点数据资产并实现持续集中化管理与监控，是信息安全治理的重要基础。
1. 数据资产➭盘点
（1）数据资产分类盘点
为全面覆盖数据资产，可从多个维度进行分类盘点，以满足不同业务与安全场景的需求：
-
📊 按数据结构：
▪ 结构化数据（如MySQL、Oracle等关系型数据库）
▪ 半结构化数据（如JSON、XML等）
▪ 非结构化数据（如系统日志、图像、视频、合同文档等） -
📁 按数据形态：
▪ 数据库存储
▪ 文件存储（对象存储、NAS等）
▪ 网页内容
▪ 实时流数据（如Kafka消息流） -
🧩 按业务归属：
▪ 营销数据
▪ 采购与供应链数据
▪ 财务数据
▪ 生态合作伙伴数据 -
📍 按数据位置：
▪ 公有云/私有云/混合云
▪ 离线移动设备
▪ 员工终端设备 -
🔒 按敏感程度：
▪ 用户个人金融信息
▪ 用户隐私数据
▪ 商业机密数据
（2）数据资产分级分类
为实现数据的安全管理与精准防护，企业需对数据资产实施分级分类，并以此为基础制定差异化保护策略，平衡数据价值与安全风险。
📘 数据敏感级别定级参考框架：
| 敏感等级 | 影响对象 | 影响程度说明 |
|---|---|---|
| 5级 | 国家安全、金融稳定 | 严重损害国家经济利益或金融秩序 |
| 4级 | 企业声誉、公共利益 | 造成重大经济损失或社会负面影响 |
| 3级 | 用户隐私、企业商业机密 | 导致用户隐私泄露或核心商业秘密曝光 |
| 2级 | 内部管理、一般业务信息 | 对内部运营造成一定干扰但不涉及核心机密 |
| 1级 | 公开信息 | 可公开披露，无安全风险 |
数据类别的划分可结合实际业务特征设计为多层级的树形结构，常见如：
-
用户数据：用户行为数据、设备数据、交易数据、生物识别信息等；
-
业务数据：交易记录、业务报表、风控数据等；
-
运营数据：系统日志、操作日志、账户信息等。
最终可构建分级分类矩阵，明确每类数据的安全等级与控制要求：
📊 数据分级分类矩阵：
| 数据类别 | 5级 | 4级 | 3级 | 2级 | 1级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 用户生物信息 | ✓ | ||||
| 交易记录 | ✓ | ||||
| 业务运营日志 | ✓ | ||||
| 公开市场报告 | ✓ |
（3）自动扫描与识别机制
在明确分级标准的基础上，需建立自动化扫描与识别机制，实现数据资产的持续发现与分类。扫描范围应覆盖所有可能的数据存储载体：
-
🗃️ 数据库系统（关系型、NoSQL、数据仓库等）
-
📂 文件与对象存储（S3、OSS、NAS等）
-
📟 日志系统（ELK、Splunk等）
-
💻 终端设备与移动设备
-
📎 非员工个人可移动设备
识别引擎应支持规则灵活配置，适应数据特征与分类分类标准的动态变化，并通过周期性扫描实现数据资产地图的动态更新，为安全策略制定与资源分配提供依据。
（4）数据链路可视化
单纯识别独立数据资产仍不足够，还需通过数据链路可视化技术，刻画数据在不同载体（如数据库、API、应用、终端等）之间的流动路径，构建完整的数据血缘关系。实现这一目标需依赖两类技术支持：
-
📥 多源日志采集：通过SQL解析、代码埋点、流量镜像等方式，捕获各节点数据处理行为；
-
🧹 数据融合与图谱构建：对异构日志进行清洗、补全与关联分析，最终形成统一的数据关系图谱。
数据链路可视化不仅支撑安全风险治理（如数据泄露溯源、异常访问分析），也能为业务团队（如数据开发、运维）提供血缘查询与影响分析能力，提升数据协作与运维效率。
2. 数据资产➭风险治理
数据资产风险治理：旨在依据数据安全基线要求，在威胁发生前系统性识别和修复数据资产中的潜在风险，以降低安全事件发生概率及影响。该治理体系依赖于前期数据盘点、分级分类与链路可视化成果，是实现数据安全闭环管理的关键环节。
（1）数据风险地图
在数据资产分布与链路可视化的基础上，可进一步绘制数据风险地图，实现对安全风险的全局洞察与精准治理。
-
生命周期风险分析：沿数据流转路径（创建、传输、使用、存储、销毁）识别敏感数据在各环节的安全薄弱点。
-
地图要素整合：构建涵盖系统节点、流转渠道、风险清单的动态地图，并持续更新修复状态。
-
分级治理策略：
-
横向治理：聚焦同一安全能力在不同节点的一致性保障。
示例：数据加密能力应在传输、存储各个环节统一实施，确保数据机密性与完整性。 -
纵向治理：聚焦单一节点的多重安全控制。
示例：核心数据平台需同时实施权限管控、用户行为分析、流量监测等安全能力。
-
| 治理类型 | 关注点 | 典型案例举例 | 目标 |
|---|---|---|---|
| 横向治理 | 同一能力跨节点覆盖 | 全链路数据加密 | 安全水位统一 |
| 纵向治理 | 多能力单节点深化 | 大数据平台的权限管控+行为审计+流量解析 | 节点防御纵深 |
（2）数据流动的合规管控
数据链路可视化能力为合规管控提供基础，确保每次数据流转均合规可审计：
| 管控方面 | 控制目标 | 控制措施举例 |
|---|---|---|
| 授权管控 | 防止未授权访问 | 身份验证、最小权限、定期权限复审 |
| 操作审计 | 事后可追溯 | 全量日志记录、操作关联分析 |
（3）支持安全威胁感知与响应运营
数据链路为安全运营提供关键上下文，赋能威胁感知与应急响应：
-
异常行为感知：
-
基于数据流转态势制定安全基线，监测异常数据操作（如未授权访问、大规模遍历下载、异常数据外传等）；
-
-
安全事件响应与溯源：
-
发生数据安全事件（如泄露）时，依托链路信息快速定位泄露点、路径与相关主体；
-
支撑针对性处置与漏洞修复，防止同类事件再次发生。
-
4.2.3 资产数据质量
为确保资产数据质量，可从以下三个维度系统性地进行建设和保障：
| 维度 | 目标 | 关键措施 | 实施示例 |
|---|---|---|---|
| 👨💻 研发管控 | 保障数据链路稳定可靠 | 制定严谨代码审查（Code Review）机制；变更前进行数据差异对比 | SQL/脚本变更前需进行数据影响分析，审核通过后方可执行 |
| 🛠️ 运维保障 | 及时发现并处理异常 | 对上游数据任务配置非空校验、波动率监测等规则；设置异常告警并及时处理 | 数据表产出任务失败或波动超阈值时，自动触发告警并通知负责人 |
| 🔍 交叉验证 | 弥补上游数据缺陷 | 通过外部扫描（如子域名枚举、B/C段IP扫描）获取补充数据，与内部资产库进行碰撞验证 | 通过主动扫描发现未知或遗漏资产，并入资产库避免防护盲区 |
💡 交叉验证的重要性：上游数据并非总是全面和准确。通过模拟攻击者视角（如大规模目标扫描）主动发现未知资产，可提前规避因数据遗漏导致的安全风险，极大降低被恶意利用的概率。
4.2.4 大数据平台类资产
随着技术架构演进，大数据平台（如Hadoop、Spark、GPU计算集群等）已成为关键业务组件，但其安全风险特征与传统资产迥异，需采用新的安全视角与方法。
1. 与传统资产的差异
| 特征 | 传统资产（如Web服务、服务器） | 大数据平台类资产 |
|---|---|---|
| 风险可见性 | 端口开放、服务暴露、网络流量可见 | 风险常隐藏在应用内/应用间数据流转中 |
| 防护重点 | 网络层、主机层防护 | 数据流处理逻辑、组件依赖、API权限 |
| 典型风险 | 未授权访问、服务漏洞 | 组件漏洞（如低版本Fastjson）、数据泄露、非授权数据访问 |
2.安全建议
-
此类资产通常无开放端口，业务流量难以反映内部风险，真正的攻击面存在于数据流转链路上。
-
加强代码库、镜像及软件供应链的收集与管理：最终风险实体大概率源于代码缺陷、镜像漏洞或依赖组件问题（如Log4j、Fastjson漏洞）。
-
示例攻击路径：公网Web应用接收用户数据 → 流处理任务分析数据 → 因低版本Fastjson漏洞导致后台大数据集群被攻陷。由于防护措施常聚焦公网业务，此类内网攻击路径的破坏性往往更严重。
⚠️ 注意：安全风险始终依附于资产而存在。对于新形态资产，需调整风险评估方法，重点关注数据流、应用交互和供应链安全。
4.2.5 风险治理、防护与度量
识别资产与风险仅是起点，有效的治理、防护与度量才是安全闭环管理的关键。
1. 治理与防护的挑战
-
依赖人工统计治理进展与产品覆盖率时，存在工作量大、统计口径不一致、易遗漏例外情况（如非标准应用未覆盖RASP）等问题。
-
可能导致表面覆盖全面，实际存在防护盲区，攻击发生时仍“四处漏风”。
2. 基于资产数据的度量解决方案
为实现有效度量与运营，应为每个安全建设项目提供清晰的资产数据支撑：
-
明确资产范围与标签字段：资产数据中需包含全量应用列表，并标记关键属性（如：“是否执行标准研发流程”）。
-
关联防护产品状态：将防护产品（如RASP）的覆盖状态、策略下发情况作为标签关联至资产数据。
-
实现全局风险可视：通过数据对接，全局视角可清晰展示：当前存在哪些风险、各防护产品覆盖范围与进度，从而准确判断整体风险水位。
参考资料：《数字银行安全体系构建》
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