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可以在自己的电脑上安装相同的服务器系统，然后安装相同的数据库软件，然后将阿里云上的数据库备份，再将备份的数据库文件下载到本地电脑上，再进行数据库恢复即可。
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数据库安全审计主要用于监视并记录对数据库服务器的各类操作行为，通过对网络数据的分析，实时地、智能地解析对数据库服务器的各种操作，并记入审计数据库中以便日后进行查询、分析、过滤，实现对目标数据库系统的用户操作的监控和审计。它可以监控和审计用户对数据库中的数据库表 、视图、序列、包、存储过程、函数、库、索引、同义词、快照、触发器等的创建、修改和删除等，分析的内容可以精确到SQL操作语句一级。它还可以根据设置的规则，智能的判断出违规操作数据库的行为，并对违规行为进行记录、报警。由于数据库安全审计系统是以网络旁路的方式工作于数据库主机所在的网络，因此它可以在根本不改变数据库系统的任何设置的情况下对数据库的操作实现跟踪记录、定位，实现数据库的在线监控，在不影响数据库系统自身性能的前提下，实现对数据库的在线监控和保护，及时地发现网络上针对数据库的违规操作行为并进行记录、报警和实时阻断，有效地弥补现有应用业务系统在数据库安全使用上的不足，为数据库系统的安全运行提供了有力保障。
一、数据库安全审计主要功能包括：
· 实时监测并智能地分析、还原各种数据库操作。
· 根据规则设定及时阻断违规操作，保护重要的数据库表和视图。
· 实现对数据库系统漏洞、登录帐号、登录工具和数据操作过程的跟踪，发现对数据库系统的异常使用。
· 支持对登录用户、数据库表名、字段名及关键字等内容进行多种条件组合的规则设定，形成灵活的审计策略。
· 提供包括记录、报警、中断和向网管系统报警等多种响应措施。
· 具备强大的查询统计功能，可生成专业化的报表。
二、数据库安全审计主要特点
· 采用旁路技术，不影响被保护数据库的性能。
· 使用简单，不需要对被保护数据库进行任何设置。
· 支持SQL-92标准，适用面广，可以支持Oracle、MS SQL Server、Sybase、Informix等多类数据库。
· 审计精细度高，可审计并还原SQL操作语句。
· 采用分布式监控与集中式管理的结构，易于扩展。
· 完备的"三权分立"管理体系，适应对敏感内容审计的管理要求。
一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。
大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。
大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。
在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:
当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输
保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)
确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报
这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。
由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：
像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性
依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错
确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性
控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为
运行标准安全审计的困难
保护非关系NoSQL数据库
这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。
静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。
获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。
大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样?有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。
在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。
在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。
2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。
威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。
出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。
用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。
未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。
mysql服务器自身没有提供审计功能,但是我们可以使用init-connect + binlog的方法进行mysql的操作审计。由于mysql binlog记录了所有对数据库长生实际修改的sql语句，及其执行时间，和connection_id但是却没有记录connection_id对应的详细用户信息。在后期审计进行行为追踪时，根据binlog记录的行为及对应的connection-id 结合 之前连接日志记录 进行分析，得出最后的结论。
1. 设置init-connect
1.1 创建用于存放连接日志的数据库和表
create database accesslog;
CREATE TABLE accesslog.accesslog (`id` int(11) primary key auto_increment, `time` timestamp, `localname` varchar(30), `matchname` varchar(30))
1.2 创建用户权限
可用现成的root用户用于信息的读取
grant select on accesslog.* to root;
如果存在具有to *.* 权限的用户需要进行限制。
这里还需要注意用户必须对accesslog表具有insert权限
grant select on accesslog.* to user@’%’;
1.3 设置init-connect
在[mysqld]下添加以下设置：
init-connect=’insertinto accesslog.accesslog(id, time, localname, matchname)
values(connection_id(),now(),user(),current_user());’
------注意user()和current_user()的区别
log-bin=xxx
这里必须开启binlog
1.4 重启数据库生效
shell /etc/init.d/mysql restart
2. 记录追踪
2.1 thread_id确认
可以用以下语句定位语句执行人
Tencent:~ # mysqlbinlog --start-datetime='2011-01-26 16:00:00'
--stop-datetime='2011-01-26 17:00:00' /var/lib/mysql/mysql-bin.000010
| grep -B 5 'wsj'
COMMIT/*!*/;
# at 767
#110126 16:16:43 server id 1 end_log_pos 872 Query thread_id=19 exec_time=0 error_code=0
use test/*!*/;
SET TIMESTAMP=1296029803/*!*/;
create table wsj(id int unsigned not null)
--
BEGIN
/*!*/;
# at 940
#110126 16:16:57 server id 1 end_log_pos 1033 Query thread_id=19 exec_time=0 error_code=0
SET TIMESTAMP=1296029817/*!*/;
insert into wsj(id) values (1)
--
BEGIN
/*!*/;
# at 1128
#110126 16:16:58 server id 1 end_log_pos 1221 Query thread_id=19 exec_time=0 error_code=0
SET TIMESTAMP=1296029818/*!*/;
insert into wsj(id) values (2)
2.2 用户确认
thread_id 确认以后，找到元凶就只是一条sql语句的问题了。
mysql select * from accesslog where id=19;
+----+---------------------+---------------------+-----------+
| id | time | localname | matchname |
+----+---------------------+---------------------+-----------+
| 19 | 2011-01-26 16:15:54 | test@10.163.164.216 | test@% |
+----+---------------------+---------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响 。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中，无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题，因此早做准备才是正确的选择。 作为传统关系型数据库的替代方案，NoSQL在查询中并不使用SQL语言，而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称，并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势，Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称：NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行操作，大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面)，由于结构性的弱化，修改过程非常便捷。 NoSQL最大优势影响其安全性 NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型，Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说，它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变，以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在，根本没有这样的解决方案。 根据Phillips的说法，某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制，至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域，如果我们的数据组成不正确，那么它将无法与结构并行运作，换言之数据插入操作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善，而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似，都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发，并在执行过程中确保插入数据的正确性。 Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子，这并非因为IT工作人员的玩忽职守，实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出，培训的一大问题在于，大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士，他们对于技术了解较多，但往往缺乏足够的安全管理经验。 如果他们从传统关系型数据库入手，那么由于强制性安全机制的完备，他们可以在使用中学习。但NoSQL，只有行家才能通过观察得出正确结论，并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。 NoSQL需在安全性方面进行优化 尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异，但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比，其中包含着的敏感类信息更少，而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。 他们并不把这项新技术完全当成数据库使用，正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时，往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样，他补充道。当然，如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序，也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合，也不会被企业中的其它部门所触及。 但Rothacker同时表示，这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型，那么验证机制就必须相对薄弱，而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户，我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说，Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下，将其信息罗列出来甚至导出。 而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点，即使是与有限的应用程序相关联，NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下，它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署，所以它很可能被直接连接到互联网中，进而面临大量攻击行为。 其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击，这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言，也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式，Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现，但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。 此外，攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时，也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境：需要花费大量时间学习如何保障其安全，但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面，Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易，而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞，尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。 NoSQL安全性并非其阻碍 然而，这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍，他总结道。我认为归根结底，这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇，就要承担一定风险，Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。 举例来说，鉴于数据库对外部安全机制的依赖性，Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称，企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之，企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选，确保将最好的人才用于这方面事务，Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时，必须启用有经验的编程人员，因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算，这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述，这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。 具有讽刺意味的是，近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系，nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。
一款合格的大数据安全审计产品须符合以下特性：
实现对非关系型数据库的监控：大数据的数据来源复杂，数据格式繁多，不仅有传统的结构性数据(Oracle,SQLServer等)，还有非结构型数据(Hbase，MongoDB,Caché等)，BAAS全面支持非结构化数据库NOSQL的审计，实现大数据库全面的监控与审计。
全面支持第三方工具对大数据库行为的监控：由于大数据的结构区别于传统的数据库(如ORACLE,SQL等)，如果要做到真正的安全管控，就要支持对Hive、Pig、Mahout等工具的使用进行安全监控。产品对于第三方的工具或系统通过NO SQL语言访问数据库的行为进行监控。
支持的数据库类型：大数据平台下数据库：Hadoop平台下的HBase、MongoDB、Caché等，传统数据库：如 Oracle、MS-SQL 、DB2、MYSQL、Caché DB、 Sybase 、POSTGRESQL、达梦、人大金仓等
实时海量检索：对所有存储的海量信息进行索引，根据任意关键字检索到所有相关信息，高效处理能力；专业级测试仪、构造模拟现场报文进行压力、性能测试，保障大数据下的性能要求。
动态实时可视化监测：将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析及定位。
监测异常行为：对大量的历史日志与安全信息进行机器学习与算法分析来侦测出异常行为模式和隐藏的威胁，无论是外部APT攻击，还是内部人员泄密
实时告警：提供了多种方式来自动进行告警，可以根据告警级别，实时发送短信、邮件、SNMP等方式给相关负责人，方便事故及时处理。
海量数据统计分析报表：昂楷BAAS针对大数据平台分布式文件系统(如HDFS)下存储的海量数据，在数据交互过程中进行实时分析并生成各类统计报表，如：会话行为：登录成功失败报表、用户访问情况报表等;SQL行为：访问失败报表、表对象访问情况报表等;政策性报表：等级保护报表等；还可针对客户需求自由定制报表。