美创科技维护数据资产安全：不可忽视人的安全管理
从数据资产的角度审视数据安全 ， 必然离不开人的安全管理 。 所有的安全问题从本质上都可以归结为人的安全问题 ， 对于人的安全管理也因此成为数据安全的核心课题 。
01、人的安全特点
我们在前面很多章节都涉及到了人的安全问题 ， 在这里做个简单的回顾 。 详细参见《第四篇：医疗行业数据安全的主要风险和应对分析》
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整体而言 ， 由于人是具有复杂情绪变化的非理性动物 ， 同时又是会精密计算利益得失的理性动物 ， 每个人都会生病、疲劳和紧张 ， 因此“人”是医疗数据安全最大的风险要素 。 系统管理员和数据库管理员（DBA） ， 医生、护士等业务系统操作人员 ， 系统开发商和维护人员 ， 驻场服务人员等 ， 都有可能成为医疗数据安全的风险敞口 。
02、6个步骤 ， 确保数据资产安全
由于医疗数据具有极高价值 ， 据统计 ， 医疗行业高达60%的安全风险来自于内部 。 在应对医疗数据安全问题时 ， 我们必须从资产（数据）保护的角度出发 ， 从零信任角度进行深入分析 ， 可以从以下6个步骤着手：
1、定义资产
数据安全需要从定义资产开始 。 定义资产的核心任务是数据分级分类 ， 如何对医疗数据进行分级分类已在《第七篇：数据安全不可或缺的基础工程：分级分类治理》进行详述 。 本篇主要讨论技术实现 ， 解决以下几个问题：（1）一个组织的数据都在哪里？（2）这些数据的内容和形态是什么样的？（3）应该用什么方式来管理它？
前两个问题描述的是暗数据发现与分类的过程 。 面对长期积累、更新的海量数据 ， 显然无法单纯依赖人脑的记忆 ， 而需要借助技术手段来精准、快速地发现数据、识别数据 。 美创科技的暗数据发现和分类工具可高效完成这项工作 ， 基本过程如下：
Step 1：扫描全网 ， 探测发现各类数据库 。 Step 2：扫描每个数据库 ， 根据内容特征发现每个字段的含义 。 Step 3：根据字段内容特征的组合发现每张表格的含义 。 Step 4：依据表格之间的内容匹配发现表格之间的相互关系 。 Step 5：辅助以人工确认完成全网数据的内容标记和分类标记 。
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在对于业务认知不完备的前提下 ， 暗数据发现和分类工具虽然不可能对于所有字段做出准确标记 ， 但基本能够应对大部分字段内容和表格 ， 从而大幅度降低定义资产的成本 ， 提高内容标记准确性 。
在定义了资产内容后 ， 就可以对数据进行分类或分级 。 比如可分为个人信息和隐私、商业机密、国家秘密等类别；也可从敏感级别、重要程度、更新影响等维度进行分级 。
2、确定身份
数据只有在被访问、产生流动时才能够彰显价值 。 访问数据的用户身份必须明确、可被鉴别 。 此处所指的“身份” ， 是现实生活中可以被认知的“人” 。 “人”的信息必须体现在IT系统中 ， 让数据管理者能够识别 ， 从而确定其访问数据的权限 。 显然 ， 用户身份不是账户 ， 也不是IP地址 ， 它必须具有唯一性、被识别性 ， 且可与现实中的人进行一一对应 。
从资产的角度出发 ， 需要赋予每一个数据访问者唯一的计算机身份映射关系 。 通常来说 ， 数字证书是比较理想的媒介 ， 也是常用的身份识别技术 。 此外 ， 认知一个人 ， 需要通过姓名、年龄、面部特征、行为状态等多种信息的有机结合 ， 而非通过精确识别方法（如解析DNA或虹膜等） 。 当把这种身份认知的方式运用到IT系统中时 ， 就是模糊多维身份识别 ， 即通过多维度信息确定身份 。 3、定义资产的属性
定义资产的属性 ， 可以从以下维度入手：
范围：定义该数据是业务数据、部门数据或者其他类型的数据 。
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