數(shù)據(jù)庫安全機制

1、數(shù)據(jù)庫安全機制數(shù)據(jù)庫安全機制是用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的各種安全策略的功能集合，正是由這些安全機制來實現(xiàn)安全模型, 進而實現(xiàn)保護數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全的目標。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全機制如圖所示：用戶標識與鑒別用戶標識是指用戶向系統(tǒng)出示自己的身份證明，最簡單的方法是輸入用戶ID和密碼。標識機制用于惟一標志進入系統(tǒng)的每個用戶的身份，因此必須保證標識的惟一性。鑒別是指系統(tǒng)檢查驗證用戶的身份證明， 用于檢驗用戶身份的合法性。標識和鑒別功能保證了只有合法的用戶才能存取系統(tǒng)中的資源。由于數(shù)據(jù)庫用戶的安全等級是不同的，因此分配給他們的權(quán)限也是不一樣的，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須建立嚴 格的用戶認證機制。身份的標識和鑒別是DBMS對訪問者授權(quán)的

2、前提，并且通過審計機制使DBMS保留追究用戶行為責任的能力。功能完善的標識與鑒別機制也是訪問控制機制有效實施的基礎(chǔ)，特別是在一個開 放的多用戶系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，識別與鑒別用戶是構(gòu)筑DBMS安全防線的第1個重要環(huán)節(jié)。近年來一些實體認證的新技術(shù)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)集成中得到應(yīng)用。目前，常用的方法有通行字認證、數(shù)字 證書認證、智能卡認證和個人特征識別等。通行字也稱為 口令”或密碼”它是一種根據(jù)已知事物驗證身份的方法，也是一種最廣泛研究和使用的 身份驗證法。在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中往往對通行字采取一些控制措施，常見的有最小長度限制、次數(shù)限定、選擇 字符、有效期、雙通行字和封鎖用戶系統(tǒng)等。一般還需考慮通行字的分配和管理，

3、以及在計算機中的安全 存儲。通行字多以加密形式存儲，攻擊者要得到通行字，必須知道加密算法和密鑰。算法可能是公開的， 但密鑰應(yīng)該是秘密的。也有的系統(tǒng)存儲通行字的單向Hash值，攻擊者即使得到密文也難以推出通行字的明文。數(shù)字證書是認證中心頒發(fā)并進行數(shù)字簽名的數(shù)字憑證，它實現(xiàn)實體身份的鑒別與認證、信息完整性驗 證、機密性和不可否認性等安全服務(wù)。數(shù)字證書可用來證明實體所宣稱的身份與其持有的公鑰的匹配關(guān)系， 使得實體的身份與證書中的公鑰相互綁定。智能卡(有源卡、IC卡或Smart卡)作為個人所有物，可以用來驗證個人身份，典型智能卡主要由微 處理器、存儲器、輸入輸出接口、安全邏輯及運算處理器等組成。在智能

4、卡中引入了認證的概念，認證是 智能卡和應(yīng)用終端之間通過相應(yīng)的認證過程來相互確認合法性。在卡和接口設(shè)備之間只有相互認證之后才 能進行數(shù)據(jù)的讀寫操作，目的在于防止偽造應(yīng)用終端及相應(yīng)的智能卡。根據(jù)被授權(quán)用戶的個人特征來進行確證是一種可信度更高的驗證方法，目前已得到應(yīng)用的個人生理特 征包括指紋、語音聲紋(voice- print )、DNA、視網(wǎng)膜、虹膜、臉型和手型等。訪問控制1.1.2.1 概述訪問控制的目的是確保用戶對數(shù)據(jù)庫只能進行經(jīng)過授權(quán)的有關(guān)操作。在存取控制機制中，一般把被訪 問的資源稱為 “客體”，把以用戶名義進行資源訪問的進程、事務(wù)等實體稱為 “主體 ”。 傳統(tǒng)的存取控制機制有兩種， 即

5、DAC（ Discretionary Access Control ，自主存取控制） 和 MAC（ Mandatory Access Control，強制存取控制）。近年來，RBAC （Role-based Access Control,基于角色的存取控制）得到了廣泛的關(guān)注。1.1.2.2 數(shù)據(jù)訪問級別和類型DBMS中的安全系統(tǒng)必須具有伸縮性以便為各種數(shù)據(jù)級別授權(quán)。數(shù)據(jù)級別有以下幾種：整個數(shù)據(jù)庫、單個關(guān)系表（所有行和所有列）、關(guān)系表中特定列（所有行）、關(guān)系表中的特定行（所有列）以及關(guān)系表的 特定行和特定列。數(shù)據(jù)的所有訪問模式和類型如下： 插入或建立。在文件中添加數(shù)據(jù)，不銷毀任何數(shù)據(jù)。 讀取。用

6、戶可通過應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫查詢，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫復(fù)制到用戶環(huán)境。 更新。編寫更新值。刪除。刪除和銷毀特定數(shù)據(jù)庫對象。 移動。移動數(shù)據(jù)對象，但沒有讀取內(nèi)容的權(quán)限。 執(zhí)行。使用執(zhí)行需要的權(quán)限，運行程序或過程。 確認存在性。確認數(shù)據(jù)庫是否存在特定數(shù)據(jù)庫對象。1.1.2.3 任意控制（ DAC ）采用該方法以若干種指派模式授予各個用戶訪問特定數(shù)據(jù)項的權(quán)限或權(quán)力?；跈?quán)限說明，用戶能以 讀取、更新、插入或刪除模式隨意訪問數(shù)據(jù)項。建立數(shù)據(jù)庫對象的用戶自動得到此對象的所有訪問權(quán)限， 包括將此對象的權(quán)限再授予他人。在授予或撤消訪問權(quán)限時，有兩種主要級別： 數(shù)據(jù)庫對象：數(shù)據(jù)項或數(shù)據(jù)元素，一般是基本表或視圖 用戶：可

7、以用一些授權(quán)標識符識別的單個用戶或用戶組 授權(quán)通常都是在這兩種級別上進行。1. 授權(quán)DBMS提供了功能強大的授權(quán)機制，它可以給用戶授予各種不同對象（表、視圖、存儲過程等）的不同 使用權(quán)限（如 Select、 update 、 insert、 delete 等）。在用戶級別，可以授予數(shù)據(jù)庫模式和數(shù)據(jù)操縱方面的以下幾種授權(quán)，包括：創(chuàng)建和刪除索引、創(chuàng)建新 關(guān)系、添加或刪除關(guān)系中的屬性、刪除關(guān)系、查詢數(shù)據(jù)、插入新數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)等。在數(shù)據(jù)庫對象級別，可將上述訪問權(quán)限應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫、基本表、視圖和列等。2. 數(shù)據(jù)庫角色 如果要給成千上萬個雇員分配許可，將面臨很大的管理難題，每次有雇員到來或者離開時

8、，就得有人分配或去除可能與數(shù)百張表或視圖有關(guān)的權(quán)限。這項任務(wù)很耗時間而且非常容易出錯。即使建立SQL 過程來幫忙，也幾乎需要時時去維護。一個相對特別簡單有效的解決方案就是定義數(shù)據(jù)庫角色。數(shù)據(jù)庫角色是 被命名的一組與數(shù)據(jù)庫操作相關(guān)的權(quán)限，角色是一組相關(guān)權(quán)限的集合。因此，可以為一組具有相同權(quán)限的 用戶創(chuàng)建一個角色，使用角色來管理數(shù)據(jù)庫權(quán)限可以簡化授權(quán)的過程。先創(chuàng)建一個角色，并且把需要的許可分配給角色，而不是分配給個人用戶，然后再把角色分配給特定 用戶。當有新的雇員到來時，把角色添加給用戶就提供了所有必要的權(quán)限。授權(quán)管理機制如圖 4-3 所示。用戶用戶 用戶 用戶1.124強制控制（MAC）強制訪問

9、控制模型基于與每個數(shù)據(jù)項和每個用戶關(guān)聯(lián)的安全性標識（Security Label）。安全性標識被分為若干級別：絕密（Top Secret）、機密（Secret卜秘密（Confidential）、一般（Public）。數(shù)據(jù)的標識稱為密級 （Security Classification），用戶的標識稱為許可級別證（Security Clearanee）。在計算機系統(tǒng)中，每個運行的程序繼承用戶的許可證級別，也可以說，用戶的許可證級別不僅僅應(yīng)用 于作為人的用戶，而且應(yīng)用于該用戶運行的所有程序。當某一用戶以某一密級進入系統(tǒng)時，在確定該用戶 能否訪問系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)時應(yīng)遵守如下規(guī)則：當且僅當用戶許可證級別大

10、于等于數(shù)據(jù)的密級時，該用戶才能對該數(shù)據(jù)進行讀操作。 當且僅當用戶的許可證級別小于或等于數(shù)據(jù)的密級時，該用戶才能對該數(shù)據(jù)進行寫操作。第二條規(guī)則表明用戶可以為其寫入的數(shù)據(jù)對象賦予高于自己許可證級別的密級，這樣的數(shù)據(jù)被寫入后 用戶自己就不能再讀該數(shù)據(jù)對象了。這兩種規(guī)則的共同點在于它們禁止了擁有高級許可證級別的主體更新 低密級的數(shù)據(jù)對象，從而防止了敏感數(shù)據(jù)的泄露。1.125基于角色的存取控制（RBAC）RBAC在主體和權(quán)限之間增加了一個中間橋梁一一角色。權(quán)限被授予角色，而管理員通過指定用戶為特定角色來為用戶授權(quán)。從而大大簡化了授權(quán)管理，具有強大的可操作性和可管理性。角色可以根據(jù)組織中 的不同工作創(chuàng)建，

11、然后根據(jù)用戶的責任和資格分配角色，用戶可以輕松地進行角色轉(zhuǎn)換。而隨著新應(yīng)用和 新系統(tǒng)的增加，角色可以分配更多的權(quán)限，也可以根據(jù)需要撤銷相應(yīng)的權(quán)限。RBAC核心模型包含了 5個基本的靜態(tài)集合，即用戶集（users）、角色集（roles）、特權(quán)集？（ perms）（包 括對象集（objects）和操作集（operators），以及一個運行過程中動態(tài)維護的集合，即會話集（sessio ns）,如圖1-1所示。用戶集包括系統(tǒng)中可以執(zhí)行操作的用戶，是主動的實體；對象集是系統(tǒng)中被動的實體，包含系統(tǒng)需要 保護的信息；操作集是定義在對象上的一組操作，對象上的一組操作構(gòu)成了一個特權(quán)；角色則是RBAC模型的核心，

12、通過用戶分配（UA）和特權(quán)分配（PA）使用戶與特權(quán)關(guān)聯(lián)起來。RBAC屬于策略中立型的存取控制模型，既可以實現(xiàn)自主存取控制策略，又可以實現(xiàn)強制存取控制策略。它可以有效緩解傳統(tǒng)安全管理處理瓶頸問題，被認為是一種普遍適用的訪問控制模型，尤其適用于大型組 織的有效的訪問控制機制。視圖機制幾乎所有的DBMS都提供視圖機制。視圖不同于基本表，它們不存儲實際數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫表存儲數(shù)據(jù)， 視圖好象數(shù)據(jù)庫表的窗口，是虛擬表。當用戶通過視圖訪問數(shù)據(jù)時，是從基本表獲得數(shù)據(jù)，但只是由視圖 中定義的列構(gòu)成。視圖提供了一種靈活而簡單的方法，以個人化方式授予訪問權(quán)限，是強大的安全工具。 在授予用戶對特定視圖的訪問權(quán)限時，該權(quán)限

13、只用于在該視圖中定義的數(shù)據(jù)項，而未用于完整基本表本身。 因此，在使用視圖的時候不用擔心用戶會無意地刪除數(shù)據(jù)或者給真實表中添加有害的數(shù)據(jù)，并且可以限制 用戶只能使用指定部分的數(shù)據(jù)，增加了數(shù)據(jù)的保密性和安全性。數(shù)據(jù)庫加密1.1.3.1 概述由于數(shù)據(jù)庫在操作系統(tǒng)中以文件形式管理，所以入侵者可以直接利用操作系統(tǒng)的漏洞竊取數(shù)據(jù)庫文件， 或者篡改數(shù)據(jù)庫文件內(nèi)容。另一方面，數(shù)據(jù)庫管理員（DBA）可以任意訪問所有數(shù)據(jù)，往往超出了其職責范圍，同樣造成安全隱患。因此，數(shù)據(jù)庫的保密問題不僅包括在傳輸過程中采用加密保護和控制非法訪問， 還包括對存儲的敏感數(shù)據(jù)進行加密保護，使得即使數(shù)據(jù)不幸泄露或者丟失，也難以造成泄密。

14、同時，數(shù)據(jù) 庫加密可以由用戶用自己的密鑰加密自己的敏感信息，而不需要了解數(shù)據(jù)內(nèi)容的數(shù)據(jù)庫管理員無法進行正 常解密，從而可以實現(xiàn)個性化的用戶隱私保護。對數(shù)據(jù)庫加密必然會帶來數(shù)據(jù)存儲與索引、密鑰分配和管理等一系列問題，同時加密也會顯著地降低 數(shù)據(jù)庫的訪問與運行效率。保密性與可用性之間不可避免地存在沖突，需要妥善解決二者之間的矛盾。 數(shù)據(jù)庫中存儲密文數(shù)據(jù)后，如何進行高效查詢成為一個重要的問題。查詢語句一般不可以直接運用到密文 數(shù)據(jù)庫的查詢過程中，一般的方法是首先解密加密數(shù)據(jù)，然后查詢解密數(shù)據(jù)。但由于要對整個數(shù)據(jù)庫或數(shù) 據(jù)表進行解密操作，因此開銷巨大。在實際操作中需要通過有效的查詢策略來直接執(zhí)行密文查

15、詢或較小粒 度的快速解密。一般來說，一個好的數(shù)據(jù)庫加密系統(tǒng)應(yīng)該滿足以下幾個方面的要求。 足夠的加密強度，保證長時間且大量數(shù)據(jù)不被破譯。 加密后的數(shù)據(jù)庫存儲量沒有明顯的增加。 加解密速度足夠快，影響數(shù)據(jù)操作響應(yīng)時間盡量短。 加解密對數(shù)據(jù)庫的合法用戶操作（如數(shù)據(jù)的增、刪、改等）是透明的。 靈活的密鑰管理機制，加解密密鑰存儲安全，使用方便可靠。1.1.3.2 數(shù)據(jù)庫加密的實現(xiàn)機制數(shù)據(jù)庫加密的實現(xiàn)機制主要研究執(zhí)行加密部件在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中所處的層次和位置，通過對比各種體系 結(jié)構(gòu)的運行效率、可擴展性和安全性，以求得最佳的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。 按照加密部件與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不同關(guān)系，數(shù)據(jù)庫加密機制可以從大的方面分為庫內(nèi)加密

16、和庫外加密。（1）庫內(nèi)加密庫內(nèi)加密在 DBMS 內(nèi)核層實現(xiàn)加密，加解密過程對用戶與應(yīng)用透明，數(shù)據(jù)在物理存取之前完成加解密工作。這種方式的優(yōu)點是加密功能強，并且加密功能集成為DBMS 的功能，可以實現(xiàn)加密功能與 DBMS之間的無縫耦合。對于數(shù)據(jù)庫應(yīng)用來說，庫內(nèi)加密方式是完全透明的。庫內(nèi)加密方式的主要缺點如下。 對系統(tǒng)性能影響比較大， BMS 除了完成正常的功能外，還要進行加解密運算，從而加重了數(shù)據(jù)庫服務(wù) 器的負載。密鑰管理風險大，加密密鑰與庫數(shù)據(jù)保存在服務(wù)器中，其安全性依賴于DBMS的訪問控制機制。加密功能依賴于數(shù)據(jù)庫廠商的支持，DBMS 一般只提供有限的加密算法與強度可供選擇，自主性受限。（

17、2）庫外加密在庫外加密方式中，加/解密過程發(fā)生在DBMS之外，DBMS管理的是密文。加/解密過程大多在客戶端實現(xiàn)，也有的由專門的加密服務(wù)器或硬件完成。 與庫內(nèi)加密方式相比，庫外加密的明顯優(yōu)點如下。由于加/解密過程在客戶端或?qū)ｉT的加密服務(wù)器實現(xiàn)，所以減少了數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與DBMS的運行負擔。 可以將加密密鑰與所加密的數(shù)據(jù)分開保存，提高了安全性。 由客戶端與服務(wù)器的配合，可以實現(xiàn)端到端的網(wǎng)上密文傳輸。 庫外加密的主要缺點是加密后的數(shù)據(jù)庫功能受到一些限制，例如加密后的數(shù)據(jù)無法正常索引。同時數(shù)據(jù)加 密后也會破壞原有的關(guān)系數(shù)據(jù)的完整性與一致性，這些都會給數(shù)據(jù)庫應(yīng)用帶來影響。在目前新興的外包數(shù)據(jù)庫服務(wù)模式中

18、，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器由非可信的第三方提供，僅用來運行標準的DBMS,要 求加密解密都在客戶端完成。1.1.3.3 數(shù)據(jù)庫加密的粒度一般來說，數(shù)據(jù)庫加密的粒度可以有 4 種，即表、屬性、記錄和數(shù)據(jù)元素。不同加密粒度的特點不同， 總的來說，加密粒度越小，則靈活性越好且安全性越高，但實現(xiàn)技術(shù)也更為復(fù)雜，對系統(tǒng)的運行效率影響 也越大。（1）表加密 表級加密的對象是整個表，這種加密方法類似于操作系統(tǒng)中文件加密的方法。即每個表與不同的表密 鑰運算，形成密文后存儲。這種方式最為簡單，但因為對表中任何記錄或數(shù)據(jù)項的訪問都需要將其所在表 的所有數(shù)據(jù)快速解密，因而執(zhí)行效率很低，浪費了大量的系統(tǒng)資源。在目前的實際應(yīng)用中，

19、這種方法基本 已被放棄。（2）屬性加密屬性加密又稱為 “域加密 ”或 “字段加密 ”，即以表中的列為單位進行加密。一般而言，屬性的個數(shù)少于記 錄的條數(shù)，需要的密鑰數(shù)相對較少。如果只有少數(shù)屬性需要加密，屬性加密是可選的方法。（ 3）記錄加密 記錄加密是把表中的一條記錄作為加密的單位，當數(shù)據(jù)庫中需要加密的記錄數(shù)比較少時，采用這種方 法是比較好的。（4）數(shù)據(jù)元素加密 數(shù)據(jù)元素加密是以記錄中每個字段的值為單位進行加密，數(shù)據(jù)元素是數(shù)據(jù)庫中最小的加密粒度。采用 這種加密粒度，系統(tǒng)的安全性與靈活性最高，同時實現(xiàn)技術(shù)也最為復(fù)雜。不同的數(shù)據(jù)項使用不同的密鑰， 相同的明文形成不同的密文，抗攻擊能力得到提高。不利的

20、方面是，該方法需要引入大量的密鑰。一般要 周密設(shè)計自動生成密鑰的算法，密鑰管理的復(fù)雜度大大增加，同時系統(tǒng)效率也受到影響。在目前條件下，為了得到較高的安全性和靈活性，采用最多的加密粒度是數(shù)據(jù)元素。為了使數(shù)據(jù)庫中 的數(shù)據(jù)能夠充分而靈活地共享，加密后還應(yīng)當允許用戶以不同的粒度進行訪問。1.1.3.4 加密算法加密算法是數(shù)據(jù)加密的核心，一個好的加密算法產(chǎn)生的密文應(yīng)該頻率平衡，隨機無重碼，周期很長而 又不可能產(chǎn)生重復(fù)現(xiàn)象。竊密者很難通過對密文頻率，或者重碼等特征的分析獲得成功。同時，算法必須 適應(yīng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特性，加解密，尤其是解密響應(yīng)迅速。常用的加密算法包括對稱密鑰算法和非對稱密鑰算法。 對稱密鑰算法

21、的特點是解密密鑰和加密密鑰相同，或解密密鑰由加密密鑰推出。這種算法一般又可分 為兩類，即序列算法和分組算法。序列算法一次只對明文中的單個位或字節(jié)運算；分組算法是對明文分組 后以組為單位進行運算，常用有DES等。非對稱密鑰算法也稱為 “公開密鑰算法 ”，其特點是解密密鑰不同于加密密鑰， 并且從解密密鑰推出加密 密鑰在計算上是不可行的。其中加密密鑰公開，解密密鑰則是由用戶秘密保管的私有密鑰。常用的公開密 鑰算法有RSA等。目前還沒有公認的專門針對數(shù)據(jù)庫加密的加密算法，因此一般根據(jù)數(shù)據(jù)庫特點選擇現(xiàn)有的加密算法來 進行數(shù)據(jù)庫加密。一方面，對稱密鑰算法的運算速度比非對稱密鑰算法快很多，二者相差大約23

22、個數(shù)量級；另一方面，在公開密鑰算法中，每個用戶有自己的密鑰對。而作為數(shù)據(jù)庫加密的密鑰如果因人而異， 將產(chǎn)生異常龐大的數(shù)據(jù)存儲量。因此，在數(shù)據(jù)庫加密中一般采取對稱密鑰的分組加密算法。1.1.3.5 密鑰管理對數(shù)據(jù)庫進行加密，一般對不同的加密單元采用不同的密鑰。以加密粒度為數(shù)據(jù)元素為例，如果不同 的數(shù)據(jù)元素采用同一個密鑰，由于同一屬性中數(shù)據(jù)項的取值在一定范圍之內(nèi)，且往往呈現(xiàn)一定的概率分布， 因此攻擊者可以不用求原文，而直接通過統(tǒng)計方法即可得到有關(guān)的原文信息，這就是所謂的統(tǒng)計攻擊。大量的密鑰自然會帶來密鑰管理的問題。根據(jù)加密粒度的不同，系統(tǒng)所產(chǎn)生的密鑰數(shù)量也不同。越是 細小的加密粒度，所產(chǎn)生的密鑰數(shù)

23、量越多，密鑰管理也就越復(fù)雜。良好的密鑰管理機制既可以保證數(shù)據(jù)庫 信息的安全性，又可以進行快速的密鑰交換，以便進行數(shù)據(jù)解密。對數(shù)據(jù)庫密鑰的管理一般有集中密鑰管理和多級密鑰管理兩種體制，集中密鑰管理方法是設(shè)立密鑰管 理中心。在建立數(shù)據(jù)庫時，密鑰管理中心負責產(chǎn)生密鑰并對數(shù)據(jù)加密，形成一張密鑰表。當用戶訪問數(shù)據(jù) 庫時，密鑰管理機構(gòu)核對用戶識別符和用戶密鑰。通過審核后，由密鑰管理機構(gòu)找到或計算出相應(yīng)的數(shù)據(jù) 密鑰。這種密鑰管理方式方便用戶使用和管理，但由于這些密鑰一般由數(shù)據(jù)庫管理人員控制，因而權(quán)限過 于集中。目前研究和應(yīng)用比較多的是多級密鑰管理體制，以加密粒度為數(shù)據(jù)元素的三級密鑰管理體制為例，整 個系統(tǒng)的

24、密鑰由一個主密鑰、每個表上的表密鑰，以及各個數(shù)據(jù)元素密鑰組成。表密鑰被主密鑰加密后以 密文形式保存在數(shù)據(jù)字典中，數(shù)據(jù)元素密鑰由主密鑰及數(shù)據(jù)元素所在行、列通過某種函數(shù)自動生成，一般 不需要保存。在多級密鑰體制中，主密鑰是加密子系統(tǒng)的關(guān)鍵，系統(tǒng)的安全性在很大程度上依賴于主密鑰 的安全性。1.1.3.6 數(shù)據(jù)庫加密的局限性數(shù)據(jù)庫加密技術(shù)在保證安全性的同時，也給數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的可用性帶來一些影響。（ 1）系統(tǒng)運行效率受到影響 數(shù)據(jù)庫加密技術(shù)帶來的主要問題之一是影響效率。為了減少這種影響，一般對加密的范圍做一些約束， 如不加密索引字段和關(guān)系運算的比較字段等。（2）難以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)完整性約束的定義 數(shù)據(jù)庫一般都

25、定義了關(guān)系數(shù)據(jù)之間的完整性約束，如主外鍵約束及值域的定義等。數(shù)據(jù)一旦加密，DBMS將難以實現(xiàn)這些約束。（3）對數(shù)據(jù)的SQL語言及SQL函數(shù)受到制約SQL語言中的Group by、Order by及Having子句分別完成分組和排序等操作，如果這些子句的操作對象是加密數(shù)據(jù)，那么解密后的明文數(shù)據(jù)將失去原語句的分組和排序作用。另外，DBMS擴展的SQL內(nèi)部函數(shù)一般也不能直接作用于密文數(shù)據(jù)。（ 4）密文數(shù)據(jù)容易成為攻擊目標 加密技術(shù)把有意義的明文轉(zhuǎn)換為看上去沒有實際意義的密文信息，但密文的隨機性同時也暴露了消息 的重要性，容易引起攻擊者的注意和破壞，從而造成了一種新的不安全性。加密技術(shù)往往需要和其他非

26、加 密安全機制相結(jié)合，以提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的整體安全性。數(shù)據(jù)庫加密作為一種對敏感數(shù)據(jù)進行安全保護的有效手段，將得到越來越多的重視?？傮w來說，目前 數(shù)據(jù)庫加密技術(shù)還面臨許多挑戰(zhàn)，其中解決保密性與可用性之間的矛盾是關(guān)鍵。審計“審計”功能是 DBMS達到C2以上安全級別必不可少的一項指標。因為任何系統(tǒng)的安全措施都是不完 美的，蓄意盜竊、破壞數(shù)據(jù)的人總是想方設(shè)法打破控制。審計通常用于下列情況： 審查可疑的活動。例如：當出現(xiàn)數(shù)據(jù)被非授權(quán)用戶所刪除、用戶越權(quán)操作或權(quán)限管理不正確時， 安全管理員可以設(shè)置對該數(shù)據(jù)庫的所有連接進行審計，和對數(shù)據(jù)庫中所有表的操作進行審計。 監(jiān)視和收集關(guān)于指定數(shù)據(jù)庫活動的數(shù)據(jù)。例如：

27、DBA 可收集哪些表經(jīng)常被修改、用戶執(zhí)行了多少 次邏輯 I/O 操作等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)庫優(yōu)化與性能調(diào)整提供依據(jù)。對DBA而言，審計就是記錄數(shù)據(jù)庫中正在做什么的過程。審計記錄可以告訴你正在使用哪些系統(tǒng)權(quán)限，使用頻率是多少，多少用戶正在登錄，會話平均持續(xù)多長時間，正在特殊表上使用哪些命令，以及許多其 他有關(guān)事實。審計能幫助 DBA完成的操作類型包括：為管理程序準備數(shù)據(jù)庫使用報表 （每天 /周連接多少用戶， 每月發(fā)出多少查詢， 上周添加或刪除了多 少雇員記錄 ）。如果懷疑有黑客活動，記錄企圖闖入數(shù)據(jù)庫的失敗嘗試。 確定最繁忙的表，它可能需要額外的調(diào)整。調(diào)查對關(guān)鍵表的可疑更改。 從用戶負載方面的預(yù)期增

28、長，規(guī)劃資源消耗。審計功能把用戶對數(shù)據(jù)庫的所有操作自動記錄下來放入審計日志(Audit Log)中。審計日志一般包括下列內(nèi)容：操作類型(如修改、查詢等)。 操作終端標識與操作人員標識。操作日期和時間。 操作的數(shù)據(jù)對象(如表、視圖、記錄、屬性等)。數(shù)據(jù)修改前后的值。DBA 可以利用審計跟蹤的功能，重現(xiàn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀的一系列事件，找出非法存取數(shù)據(jù)的人、時間和內(nèi)容等。審計通常比較費時間和空間，所以DBMS往往都將其作為可選特征，允許DBA根據(jù)應(yīng)用對安全性的要求，靈活地打開或關(guān)閉審計功能。審計功能一般主要用于安全性要求較高的部門。審計一般可以分為用戶級審計和系統(tǒng)級審計。用戶級審計是任何用戶可設(shè)置的審計

29、，主要是針對自己創(chuàng)建 的數(shù)據(jù)庫或視圖進行審計，記錄所有用戶對這些表或視圖的一切成功和(或)不成功的訪問要求以及各種 類型的SQL操作。系統(tǒng)級審計只能由 DBA設(shè)置，用以監(jiān)測成功或失敗的登錄要求、監(jiān)測Grant和Revoke操作以及其他數(shù)據(jù)庫級權(quán)限下的操作。備份與恢復(fù) 一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)總是避免不了故障的發(fā)生。安全的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須能在系統(tǒng)發(fā)生故障后利用已有的數(shù) 據(jù)備份，恢復(fù)數(shù)據(jù)庫到原來的狀態(tài)，并保持數(shù)據(jù)的完整性和一致性。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)所采用的備份與恢復(fù)技術(shù)， 對系統(tǒng)的安全性與可靠性起著重要作用，也對系統(tǒng)的運行效率有著重大影響。數(shù)據(jù)庫備份常用的數(shù)據(jù)庫備份的方法有如下 3 種。( 1 )冷備份 冷備份是在沒

30、有終端用戶訪問數(shù)據(jù)庫的情況下關(guān)閉數(shù)據(jù)庫并將其備份，又稱為 “脫機備份 ”。這種方法在保持數(shù)據(jù)完整性方面顯然最有保障，但是對于那些必須保持每天24小時、每周 7 天全天候運行的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來說，較長時間地關(guān)閉數(shù)據(jù)庫進行備份是不現(xiàn)實的。( 2 )熱備份 熱備份是指當數(shù)據(jù)庫正在運行時進行的備份， 又稱為 “聯(lián)機備份 ”。因為數(shù)據(jù)備份需要一段時間， 而且備 份大容量的數(shù)據(jù)庫還需要較長的時間，那么在此期間發(fā)生的數(shù)據(jù)更新就有可能使備份的數(shù)據(jù)不能保持完整 性，這個問題的解決依賴于數(shù)據(jù)庫日志文件。在備份時，日志文件將需要進行數(shù)據(jù)更新的指令“堆起來”，并不進行真正的物理更新， 因此數(shù)據(jù)庫能被完整地備份。 備份結(jié)

31、束后， 系統(tǒng)再按照被日志文件 “堆起來”的指令 對數(shù)據(jù)庫進行真正的物理更新。可見，被備份的數(shù)據(jù)保持了備份開始時刻前的數(shù)據(jù)一致性狀態(tài)。熱備份操作存在如下不利因素。 如果系統(tǒng)在進行備份時崩潰，則堆在日志文件中的所有事務(wù)都會被丟失，即造成數(shù)據(jù)的丟失。 在進行熱備份的過程中，如果日志文件占用系統(tǒng)資源過大，如將系統(tǒng)存儲空間占用完，會造成系統(tǒng)不能 接受業(yè)務(wù)請求的局面，對系統(tǒng)運行產(chǎn)生影響。 熱備份本身要占用相當一部分系統(tǒng)資源，使系統(tǒng)運行效率下降。( 3 )邏輯備份 邏輯備份是指使用軟件技術(shù)從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出數(shù)據(jù)并寫入一個輸出文件，該文件的格式一般與原數(shù)據(jù)庫 的文件格式不同，而是原數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)內(nèi)容的一個映像。因此

32、邏輯備份文件只能用來對數(shù)據(jù)庫進行邏輯恢 復(fù)，即數(shù)據(jù)導(dǎo)入，而不能按數(shù)據(jù)庫原來的存儲特征進行物理恢復(fù)。邏輯備份一般用于增量備份，即備份那 些在上次備份以后改變的數(shù)據(jù)。1.1.5.2 數(shù)據(jù)庫恢復(fù)在系統(tǒng)發(fā)生故障后，把數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到原來的某種一致性狀態(tài)的技術(shù)稱為 “恢復(fù) ”，其基本原理是利用 “冗 余”進行數(shù)據(jù)庫恢復(fù)。問題的關(guān)鍵是如何建立 “冗余”并利用 “冗余”實施數(shù)據(jù)庫恢復(fù)，即恢復(fù)策略。數(shù)據(jù)庫恢復(fù)技術(shù)一般有 3 種策略，即基于備份的恢復(fù)、基于運行時日志的恢復(fù)和基于鏡像數(shù)據(jù)庫的恢 復(fù)。(1)基于備份的恢復(fù) 基于備份的恢復(fù)是指周期性地備份數(shù)據(jù)庫。當數(shù)據(jù)庫失效時，可取最近一次的數(shù)據(jù)庫備份來恢復(fù)數(shù)據(jù) 庫，即把

33、備份的數(shù)據(jù)拷貝到原數(shù)據(jù)庫所在的位置上。用這種方法，數(shù)據(jù)庫只能恢復(fù)到最近一次備份的狀態(tài)， 而從最近備份到故障發(fā)生期間的所有數(shù)據(jù)庫更新將會丟失。備份的周期越長，丟失的更新數(shù)據(jù)越多。(2)基于運行時日志的恢復(fù) 運行時日志文件是用來記錄對數(shù)據(jù)庫每一次更新的文件。對日志的操作優(yōu)先于對數(shù)據(jù)庫的操作，以確 保記錄數(shù)據(jù)庫的更改。當系統(tǒng)突然失效而導(dǎo)致事務(wù)中斷時，可重新裝入數(shù)據(jù)庫的副本，把數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到上 一次備份時的狀態(tài)。然后系統(tǒng)自動正向掃描日志文件，將故障發(fā)生前所有提交的事務(wù)放到重做隊列，將未 提交的事務(wù)放到撤銷隊列執(zhí)行，這樣就可把數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到故障前某一時刻的數(shù)據(jù)一致性狀態(tài)。(3) 基于鏡像數(shù)據(jù)庫的恢復(fù) 數(shù)據(jù)庫

34、鏡像就是在另一個磁盤上復(fù)制數(shù)據(jù)庫作為實時副本。 當主數(shù)據(jù)庫更新時， DBMS 自動把更新后的 數(shù)據(jù)復(fù)制到鏡像數(shù)據(jù)，始終使鏡像數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)保持一致性。當主庫出現(xiàn)故障時，可由鏡像磁盤繼續(xù)提供 使用，同時 DBMS 自動利用鏡像磁盤數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)庫恢復(fù)。鏡像策略可以使數(shù)據(jù)庫的可靠性大為提高，但 由于數(shù)據(jù)鏡像通過復(fù)制數(shù)據(jù)實現(xiàn)，頻繁的復(fù)制會降低系統(tǒng)運行效率，因此一般在對效率要求滿足的情況下 可以使用。為兼顧可靠性和可用性，可有選擇性地鏡像關(guān)鍵數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫的備份和恢復(fù)是一個完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必不可少的一部分，目前這種技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù) 庫產(chǎn)品中，如 Oracle 數(shù)據(jù)庫提供對聯(lián)機備份、脫機備份、邏輯備份、

35、完全數(shù)據(jù)恢復(fù)及不完全數(shù)據(jù)恢復(fù)的全 面支持。據(jù)預(yù)測，以 “數(shù)據(jù)”為核心的計算( Data Centric Computing )將逐漸取代以 “應(yīng)用”為核心的計算。在 一些大型的分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中，多備份恢復(fù)和基于數(shù)據(jù)中心的異地容災(zāi)備份恢復(fù)等技術(shù)正在得到越來越 多的應(yīng)用。聚合、推理與多實例 數(shù)據(jù)庫安全中，用戶根據(jù)低密級的數(shù)據(jù)和模式的完整性約束推導(dǎo)出高密級的數(shù)據(jù)，造成未經(jīng)授權(quán)的信 息泄露，其主要有兩種方式：推理和聚合。聚合 ( Aggregation )聚合是指這種情形：如果用戶沒有訪問特定信息的權(quán)限，但是他有訪問這些信息的組成部分的權(quán)限。 這樣，她就可以將每個組成部分組合起來，得到受限訪問的信息

36、。用戶可以通過不同的途徑得到信息，通 過綜合就可以得到本沒有明確訪問權(quán)限的信息。注意：聚合( Aggregation )指的是組合不同來源的信息的行為。用戶沒有明確的權(quán)限可以訪問組合 起來得到的信息，而組合得到的信息比信息的各個組成部分擁有更高的機密性。下面是一個簡單的概念化例子。假設(shè)數(shù)據(jù)庫管理員不想讓 Users 組的用戶訪問一個特定的句子 “The chicken wor e funny red culottes.，他”將這個句子分成六個部分，限制用戶訪問。如圖：Emily 可以訪問 A、C、F 三個部分，由于她是個特別聰明的人，她可以根據(jù)這三個部分結(jié)合起來得出 這個句子的部分。為了防止聚

37、合，需要防止主體和任何主體的應(yīng)用程序和進程獲得整個數(shù)據(jù)集合的權(quán)限，包括數(shù)據(jù)集合 的各個獨立組成部分。客體可以進行分類并賦予較高的級別，存儲在容器中，防止低級別權(quán)限的主體訪問。 對主體的查詢，可以進行跟蹤，并實施基于上下文的分類。這將記錄主體對客體的訪問歷史，并在聚合攻 擊發(fā)生時限制訪問企圖。推理 ( Inference )推理( Inference )和聚合很相似。推理指的是主體通過他可以訪問的信息推理出受限訪問的信息。當 可以由安全級別較低的數(shù)據(jù)描述出較高級別的數(shù)據(jù)時，就會發(fā)生推理攻擊。注意：推理是得到不是顯性可用的信息的能力。 例如，如果一個職員不應(yīng)該知道軍隊在沙特阿拉伯的行動計劃，但是他

38、可以訪問到食品需求表格和帳 篷位置的文檔，那么他就可以根據(jù)食品和帳篷運送的目的地推算出軍隊正在向 Dubia 地區(qū)移動。在文檔安 全性分類中， 食品需求和帳篷位置文檔是機密文檔 ( Confidential )，而軍隊行動計劃是絕密文檔 ( Top of Secret )。由于不同的分類，這個職員可以根據(jù)他知道的信息推理出他不應(yīng)該知道的秘密。常見的推理通道有以下 4 種。 執(zhí)行多次查詢，利用查詢結(jié)果之間的邏輯聯(lián)系進行推理。用戶一般先向數(shù)據(jù)庫發(fā)出多個查詢請求，這些 查詢大多包含一些聚集類型的函數(shù)(如合計和平均值等)。然后利用返回的查詢結(jié)果，在綜合分析的基礎(chǔ) 上推斷出高級數(shù)據(jù)信息。 利用不同級別數(shù)據(jù)之間的函數(shù)依賴進行推理分析， 數(shù)據(jù)表的屬性之間常見的一種關(guān)系是 “函數(shù)依賴 ”和 “多 值依賴 ”。這些依賴關(guān)系有可能產(chǎn)生推理通道，如同一病房的病人患的是同一種病，以及由參加會議的人員 可以推得參與會議的公司等。 利用數(shù)據(jù)完整性約束進