第二章 1.3 数据采集风险的现有技术和解决方案
数据采集风险应对：现有技术及解决方案全解析
在当今数字化时代，数据采集是获取有价值信息的关键环节，但同时也伴随着诸多风险。接下来就给大家讲讲常见的数据采集风险以及对应的现有技术解决方案。
数据加密技术：守护数据的基础防线
数据加密技术就像是给数据穿上了一层坚固的铠甲。它包含了磁盘加密、文件加密、透明文档加密等多种方式，其中透明文档加密技术最为常用。
想象一下，透明文档加密就像是一个隐形的保镖，在你不经意间就保护着你的文档。当你正常使用文档时，几乎感觉不到它的存在，但它却一直在默默地工作，对文档内容进行加密处理。这样，即使有人非法获取了你的文档，没有正确的解密密钥也无法查看其中的内容。
权限管控技术：DRM 的神奇之处
数字权利管理（DRM）是一项非常厉害的权限管控技术。它就像是一个严格的门卫，通过设置特定的安全策略，在敏感数据生成、存储、传输的瞬间就自动启动保护机制。
比如说，DRM 会规定只有经过特定第三方 DRM 许可服务器身份验证的用户才能播放某个文件。它会在文件的特定部分包含或打包 DRM 标头，里面包含了联系许可服务器所需的信息以及播放文件所需的全部加密信息。
具体工作流程是这样的：
- 内容提供者会利用内容密钥 I 调用 DRM 许可服务器，请求生成内容密钥。
- DRM 许可服务器使用密钥 DD 生成内容密钥，并把密钥和获取许可证的网址返回给内容提供者。
- 内容提供者接着调用云计算密钥服务来加密这个内容密钥，云计算密钥服务处理后会返回经过加密的内容密钥。
- 内容提供者再拿着加密的内容密钥、密钥 D 和获取许可证的网址去调用弹性转换器。
- 弹性转换器会抓取要保护的文件，并把 DRM 信息和文件捆绑在一起。
- 最后，弹性转换器把 DRM 保护好的文件发送给内容分发网络，由它来分发文件。当用户想要播放这个文件时，就必须先联系许可服务器获得许可才行。
其他解决方案：多角度保障数据安全
基于内容深度识别的通道防护技术——DLP
基于内容的数据防泄露（DLP）是一种很实用的技术手段。它的核心是对内容进行深度识别，不管是文字、代码、数字、报表、图纸还是图片等各种类型的内容，它都能进行细致的分析。
DLP 其实不仅仅是一个简单的技术产品，更是一个需要良好管理支撑的流程。它主要分为集成型 DLP 和企业级 DLP 两种。
- 集成型 DLP 通常是某个产品功能的一部分，用起来比较方便，能快速满足合规要求，不过它分析内容的方式比较简单，而且不同环境之间的策略不太通用。
- 企业级 DLP 则更专注于 DLP 数据内容相关的部分，具备完整而深入的内容检查能力，还支持集中管理，策略可以在不同场景中通用。
使用 HTTPS 作为传输协议
超文本传输安全协议（HTTPS）是一种很重要的网络安全传输协议。它其实是在超文本传输协议（HTTP）的基础上，利用安全套接字层/传输层安全（SSL/TLS）协议对数据包进行加密。
简单来说，有了 HTTPS 的加密，除了服务端和客户端，在中间的传输环节就像被一道密不透风的墙挡住一样，获取不到也无法修改传输的内容。所以采用 HTTPS 作为传输协议，能有效防止数据被窃取。
不过，HTTPS 也不是万能的。它虽然能保护传输过程中的数据，但没办法解决数据完整性的问题。而且，恶意第三方还是有可能在客户端通过抓包来获取传输的内容，然后利用这些信息伪造数据。
传输内容加密
既然 HTTPS 有局限性，那能不能对传输内容也进行加密呢？答案是可以的。在传输环节对传输协议加密的基础上，再对传输内容进行加密，这样就能进一步阻止恶意第三方获取传输协议，从而无法直接调用 API 来伪造数据了。
但是，这种方法也不是十全十美的。对于那些通过模拟器运行 App 或者直接用机器运行 App 来伪造数据的方式，它还是无能为力。而且，对传输内容进行加密后，数据采集的代码和传输协议都不能开源了，不然很容易被恶意第三方破解加密方案。如果是在公司内部使用第一方数据采集方案还好，但对于第三方分析工具来说，代码不开源可能会让一些对安全和隐私比较敏感的客户不敢集成。同时，传输协议不开源也会让系统的开放性大大降低。
后端采集
后端采集数据是一种比较巧妙的方式。比如采集后端的日志，其实就是把数据采集的传输和加密工作交给了产品本身。因为产品本身的后端数据被认为是可信的，而后端采集数据到分析系统是通过内网进行的，在这个阶段基本不存在安全和隐私性问题，而且内网传输也很少会丢失数据，传输的数据能真实地反映用户在系统中的行为。
不过，对于通过模拟器运行 App 或者直接用机器运行 App 来伪造用户行为的情况，后端获取到的就是伪造后的数据了，这就需要在采集后进行 Anti - spam 清洗数据，把那些伪造的数据清理掉，以保证数据的真实性和可靠性。
总之，数据采集风险虽然存在，但通过这些现有的技术和解决方案，我们能够在很大程度上保障数据的安全和可靠，让数据更好地为我们所用。
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