迷思止步 - 系列八：資料庫稽核，其實沒有那麼棘手！

談到資料庫安全，最重要的兩件事，就是稽核與加密，然後者對應用效能影響較大，且需配合修正前端應用程式，可謂茲事體大，所以往往被擺到最後執行順位；因此「稽核」就成為IT管理者的優先任務，惟此事看似較易上手，但仍具相當執行難度，仍有不少人視此為畏途。

隨著新版個資法上路，面對嚴苛罰則，任憑神經再怎麼大條的企業，想必都不會視而不見，即使未必會立即為此斥資購進大把資訊安全配備，但最起碼，針對個人資料或機敏資料的集結處、也就是資料庫系統，進行必要的安全控制，即可謂事不宜遲。

一旦有效落實資料庫安控，IT 管理者即可快速掌握並處理重大安全違規事件，不容竊賊任意搬走個資資產，並可保留完整跡證，以作為日後訟訴或求償之用；依此看來，稽核與加密等兩項攸關資料庫安控的舉措，顯然有其執行必要。

既然非做不可，多數企業也都願意展開相關評估，且評估的起點，經常都是資料庫加密，主因在於，一般從事IT、安控或稽核的人員都認為，只要做好帳號與權限控管，再針對個資進行加密處理，可謂終極保護措施。惟評估到最後，加密通常被順延至最末執行項目，只因它對於應用服務效能影響甚大，同時需要配合改寫應用程式的改寫、變更連線方式，具有較高複雜性。

那麼，相對不複雜的資料庫稽核，無疑成為企業務必優先執行的要務；但其實此事亦非輕而易舉，不僅如同加密，也會影響應用效能，只是程度較輕而已，甚至由於資料稽核功能需求經常被過度放大(例如判斷黑白名單等等)，徒然加重管理負擔，使得部分 IT 管理者仍然敬謝不敏，百般不願採取稽核措施，就算形勢使然不得不做，也會降低稽核等級，僅記錄諸如系統開關機、特權使用者登入等基本資訊。

做稽核拖垮效能？因資料庫而異！

持平而論，稽核作業必定會影響資料庫性能，連帶拖累前端執行的應用程式，著實無可避免；但即使如此，不同廠牌資料庫系統所受的影響程度，其實並不一致，企業若能從中取其輕，即可把負面效應減至最低。

以微軟 SQL Server 為例，縱使執行稽核，對於應用效能的衝擊亦屬輕微，能夠有效化解管理者的疑慮。只因該資料庫奠基 Windows 平台，彼此系出同門、兄友弟恭，著眼於整體系統的最佳化運作，資料庫面對 OS 的資源定位，始終保持最理想的協調性，所以即便資料庫性能因稽核而稍受影響，OS 仍可掌握足夠資源，撐住前端應用程式的運行效率，不致牽一髮而大動全身。

反觀其餘若干資料庫，與作業系統之間並無兄弟邦誼，對於資源定位，難免顧念自身需求而「狼吞虎嚥」，將大把資源據為己用，譬如從整個系統 2GB 記憶體中拿走多達 1.9GB，按此比例原則，資料庫本身的效能良窳，就會對整體應用效能產生重大影響，若因執行稽核而拖慢資料庫腳步，便將產生骨牌效應，讓前端執行的應用程式效能下降得更厲害。

稽核尚且如此，論及衝擊更為劇烈的加密，其實也有相同問題。如果是 SQL Server，運用內建加密功能，即可對機密資訊產生保護，亦可拜相對精準的 OS 資源定位所賜，不致對應用執行效率構成重大衝擊；至於其他資料庫，如前所述，礙於框限的資源比重頗大，其本身若因加密而拖累效能，與之配合的前端應用程式，在更無豐沛資源庇蔭下，所受衝擊自然更大。

稽核記錄化為報表　需加購額外工具？

多數情況下，只要談到資料庫稽核，都意指進出資料庫的存取記錄，這些記錄是以一條條 Log 呈現，為可視化程度不高的 Raw Data，必須被轉化為報表，方能產生管理價值。

對於許多資料庫用戶，欲將 Log 轉成為符合安全規範要求的各式稽核報表，要嘛即需向資料庫廠商追加採購相關工具或應用程式，要嘛就得花更多錢，引進報表軟體或BI系統，以便產出更美觀的報表；但無論如何，兩者都涉及額外預算，企業老闆未免會花得心甘情願，即使咬牙放行，對於 IT 人員又不免徒增管理負擔，凡此種種，亦是導致資料庫稽核「不甚討喜」的因素之一。

然 SQL Server 本身內含 SQL Server Audit 元件，用戶無須額外採購，即可依據個資法等資安規範，輕鬆將資料庫的行為記錄轉製為稽核報表，舉凡有權限的使用者存取或登入失敗記錄、系統管理權限使用記錄、資料庫結構調整記錄…等等，都能化為清晰可見的管理資訊，便於推動後續審計作業；倘若管理者需要獲得更加美侖美奐的報表，亦可動用 SQL Server 內建的 Reporting Services，一樣不需額外花費。

更有甚者，用戶可將 SQL Server 納為 System Center 集中管制的一環，據此發揮實更大範圍的個資管控效益；例如結合 Sharepoint 實現「資料不落地」妙效，結合 Active Directory 實施更精準的權責區分，亦可藉由資料庫稽核、伺服器、網路登入等多方記錄的交互比對，讓安全違規事件更加無所遁形。

Comments

• Anonymous
  October 17, 2014
  系列一：Big Data 淘金，就得砸大錢蓋礦場？
  
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