数据成为生产要素，合规要求趋于严格
大家应该都有切身的体会，近些年来数据的重要性越来越高，特别是国家已经把数据明确定义为了生产要素。生产要素是什么？就好像过去的石油，从工业革命时期开始，每一家工业企业几乎都要用到，是生产过程中必不可少的东西。现在，国家把数据定义为生产要素，意味着数据在各个领域也将要广泛的使用到。正因为这样，数据也上升成为了国家的 “战略资源”。基于此，国家近些年发布了《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等一系列法律，对数据安全的保护标准和使用规范越来越明确、越来越严格，这是我们切身体会到的一个大的趋势。
数据库安全面临更大的威胁和挑战
在这种新形势下，数据库的安全也面临很大的威胁。我们做了一个梳理，从里到外，数据库的安全问题一共有这几个方面。首先是数据安全传输，从网络层面容易受到攻击。大概 20 年前，安全人员在网络上部署一台嗅探器，就可以获取到许多的敏感信息。而之后陆续出现相关的标准和技术，经过一段时间的演进逐步成熟，演变成稳定的安全协议或安全架构，被广泛使用起来。例如 HTTPS、TLS 等，通过这种安全协议上的消解，我们发现，现在很难通过网络攻击，直接获取到敏感的东西。
随后我们发现，SQL 注入，以及网页跨站等问题开始越来越明显，数据展示层的攻击虽然和数据库不直接相关，而是从数据库把数据拿出来之后放到业务层，在业务层引入的风险，但这些风险也可以通过数据库提供的能力进行消减，因此也纳入数据库威胁范围内。同样也是随着技术的发展，一些稳定的安全框架、安全编码规范形成之后，这部分的风险逐渐消减了。
再之后就是存储。各类安全规范里经常会提及到存储安全保护，因为我们知道数据一旦存在磁盘里，有可能永远都在磁盘里，直到磁盘销毁的那一天。如果里面存放了敏感数据，理论上每一天都有被偷走的可能，所以存储安全非常重要。关于这一点，相关的技术也在逐步成熟，像磁盘加密、透明加密等，而且各家机构企业也都非常重视对于物理硬件的保护，管理手段非常严格，所以磁盘被偷走的情况也很少出现。
最近几年，我们经常看到各种各样的严重安全事件，主要在两个维度，一个是维护，一个是管理。维护就是后台操作系统的人员做一些数据库的维护操作，管理就是 DBA 通过数据库标准通道做一些管理操作。这也不一定是内部人员有问题，也有可能是这些内部人员的账号被泄露，近几年世界知名的一些大型数据安全事件，大部分是在这两个方面出了问题，都泄露了很多的数据，这是新形势下最大的安全威胁。
GaussDB 以数据为中心，构筑起 3+1 安全架构
面对这些挑战，GaussDB 构筑起了 3+1 的安全架构。
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这个架构的最外层，是基于智能化能力做一些风险、异常行为的感知，先感知有没有恶意攻击，阻挡一遍攻击。中层是访问控制能力，加上口令、身份认证等，进一步控制用户访问风险。里层是数据加密、脱敏，直接在数据上做文章，因而攻击者即使将外层全部攻破，拿走的也全部是密文状态下的数据。
最后在这三层之外是审计，GaussDB 做了很多细粒度的审计能力，还有防篡改。我们的审计日志是改不了的，即使篡改了也能看出来哪里被改了。所以，即使攻击者做了很多操作，把数据库也攻破了，但所有操作是跑不了的。
而我今天分享的就是全密态里面的等值查询。
GaussDB 全密态等值查询，实现数据全流程保护
全密态技术的原理很简单。比如在使用的时候输入一个 SQL 语句，加密驱动会找到哪个字段需要加密，然后用一个密钥把它自动加密，这样加密完后整个流程都是密文的，整个数据库跑的数据、以及跑完之后的结果都是密文数据，不论什么时候把数据拿走，拿走的也都是密文的，因为在整个数据库里面没有任何解密的过程。我们对查询回来的密文结果在客户端再进行解密，将明文数据返回给业务进行处理，从而能够做到无感知的使用和业务迁移。
我们当前支持密态等值等查询，很快还会支持密态范围查询和模糊查询，都是基于密码学的算法。对于大规模数据，我们还可以基于密文数据进行索引和快速查询，并且支持 JDBC、GO、Libpq 等多种客户端驱动。
客户端密钥管理，保障服务可信
对加密来说，密钥是最关键的，所以全密态最主要的是密钥的分配。我们的全密态密钥是在客户端管理，一般属于业务管理人员负责，业务管理人员拿到密钥后把数据加密再交给数据库。逻辑很简单，我们在驱动层做了一个加密驱动，里面做了自动加解密和自动解析，能够自动识别哪个字段需要哪个密钥，再自动找到密钥、自动加密。这样只要业务不把密钥权限分配给到 DBA 和运维，他们就不能解密这部分数据，但是能够正常运维，如果有极特殊的情况需要看到明文敏感数据才能做管理运维，也可以把密钥赋权给相关人员。
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全流程加密，数据库内部全流程零解密
第二层是加密，数据库里的整个流程是没有解密过程的，这是 GaussDB 实现的最主要的能力，包括传输、查询、存储等操作都有对应的方式，不需要解密再处理。但是，如果不单是在客户端需要数据导出，假如后端也需要直接导出数据，我们也可以在某些特殊场景下把密钥授权给下游做临时解密。这是加密方面的情况介绍。
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客户端轻量化解析，业务层加密透明无感知
另外，如何做到透明无感知？大家应该知道解析器是数据库里的关键组件，我们在客户端里面做了一个轻量化解析器，对用户输入进去的 SQL 语句做自动的语法解析，找到哪个字段需要加密，而对于返回过来的语法也进行对应的解析。做完这个解析，客户端可以获取到需要加密的数据以及该数据在原始语句中的位置，然后重新构造一个新的 SQL 语句，数据库实际收到的就是加密之后的数据。
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经过客户端的自动语法解析，自动密钥管理和自动加密后，就可以继承标准的 SQL 语法，实现业务的透明无感知。对于业务迁移，也只需要修改一下建表语句，配置数据加密的表和加密字段即可，在实际增删改查过程中，所有操作语句都是与明文一样的。
全密态等值和传统加密有什么区别？我做了一个总结。函数加密，是用户把密钥给到数据库，数据库在执行函数时做一个加密动作，是在数据库里加密。透明加密是数据库自己找一个密钥，在磁盘落盘时做加密，是磁盘做加密。全密态等值是客户找到密钥之后先把数据加密，再交给数据库，全生命周期都是密文的。
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应用案例
自己生产的降落伞自己先跳，GaussDB 的全密态能力已经在华为的 MetaERP 系统商用了。不久前，华为宣布实现自主创新的 MetaERP 研发，完成对旧 ERP 系统的替换，目前已覆盖了华为公司 100% 的业务场景和 80% 的业务量。ERP 作为华为企业经营最核心的系统，伴随着华为 20 多年的快速发展，支撑了每年数千亿产值的业务以及全球 170 + 国家业务高效经营。
我们分析过一个业务，其中有 270 多个绝密字段，任何一个环节发生数据泄露都是重大事故。而之前的传统方案，是强制在应用层加密，加密完成后存到数据库，用数据的时候，先把数据查询出来之后做解密再使用，数据库做不了任何事情，这种方案加密时间长，性能损耗大，密钥需要自管，所以上了全密态。
刚开始做自己的 ERP 系统的时候，数据库的容量、性能，特别是对批量数据的查询和处理，都是空前挑战。因为 ERP 业务实际是不看 TPCC 等基准测试指标的，他们只看实际业务场景的性能，比如批量插入、批量查询等，这给我们提供了一个良好的训练场，我们对批量处理性能等多种场景的实际应用都进行很大的优化，确保 MetaERP 在全密态下能满足业务对性能的要求。
另外，ERP 应用的时候有一个特点，交易查询完之后，下游还有一个分析库处理，我们有一个密钥授权能力，在业务负责人将密钥权限授权下游处理节点后，数据库就把密文数据解密后托管给下游处理，这样后台数据就可以不经过客户端，不同的应用只需要使用同一个 KMS（密钥管理）就可以操作同一部分数据。另外，只要业务负责人不把密钥授权给其他任何人，就没有人能处理这个数据，包括管理和运维人员。
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最后是我们获得的一些成绩，GaussDB 是国内首个通过国际 CC EAL4 + 认证的数据库，也是国内首批通过信通院全密态数据库评测、国内首家通过信通院防篡改数据库评测的数据库产品。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
号外！
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