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【连载】如何掌握openGauss数据库核心技术?秘诀五:拿捏数据库安全(3)

数据库发展早期,访问控制通常可以分为自主访问控制(Discretionary Access Control,DAC)以及强制访问控制(Mandatory Access Control,MAC)。在自主访问控制模式下,用户是数据对象的控制者,用户依据自身的意愿决定是否将自己的对象访问权或部分访问权授予其他用户。而在强制访问控制模式下,对特定用户指定授权,用户不能将权限转交给他人。在实际应用中,DAC模式太弱,MAC又太强,且两者工作量较大,不便于管理。基于角色的访问控制机制(Role-Based Access Control,RBAC)是一种更加灵活的机制,可以作为传统访问控制机制(DAC、MAC)的代替,也是较为有效的管理方法。

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从 Azure AD 到 Active Directory(通过 Azure)——意外的攻击路径

虽然 Azure 在某些方面利用 Azure Active Directory,但 Azure AD 角色通常不会直接影响 Azure(或 Azure RBAC)。本文详细介绍了一个已知配置(至少对于那些深入研究过 Azure AD 配置选项的人来说),Azure Active Directory 中的全局管理员(又名公司管理员)可以通过租户选项获得对 Azure 的控制权。这是“按设计”作为“打破玻璃”(紧急)选项,可用于(重新)获得 Azure 管理员权限,如果此类访问权限丢失。 在这篇文章中,我探讨了与此选项相关的危险,它当前是如何配置的(截至 2020 年 5 月)。 这里的关键要点是,如果您不仔细保护和控制全局管理员角色成员资格和关联帐户,您可能会失去对所有 Azure 订阅中托管的系统以及 Office 365 服务数据的积极控制。 注意: 围绕此问题的大部分研究是在 2019 年 8 月至 2019 年 12 月期间进行的,自那时以来,Microsoft 可能已经在功能和/或能力方面进行了更改。

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为什么负责任的技术始于数据治理

每个组织都处理数据,但并非每个组织都将其数据用作业务资产。但是,随着数据继续呈指数级增长,将数据视为业务资产正在成为竞争优势。 埃森哲的一项研究发现,只有 33% 的公司“足够信任他们的数据,能够有效地使用它并从中获得价值”。但是,如果您不信任数据的质量,那么就很难根据这些数据做出决策(并且用户不太可能使用它来为他们的决策提供信息)。 这就是为什么数据治理应该成为任何商业智能平台和数据分析策略的一部分——以基于角色的权限为基础。 什么是数据治理? 数据治理是根据组织的内部政策以及外部合规性和法规要求来管理数据使用的过程,对公司员工进行数据治理方面的培训和教育非常重要——不仅要让他们熟悉规则,还要促进他们的认同。 TechTarget表示:“有效的数据治理可确保数据一致且值得信赖,并且不会被滥用。随着组织面临新的数据隐私法规并越来越依赖数据分析来帮助优化运营和推动业务决策,这一点变得越来越重要。” 数据治理具有广泛的组织优势,从打破数据孤岛到确保合规性,它也可以通过提高数据质量提供更准确的分析。

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