近日,由中國(guó)教育技術(shù)協(xié)會(huì)、華中師范大學(xué)舉辦的“AI賦能融合創(chuàng)新——數(shù)智時(shí)代高校一卡通融合創(chuàng)新研討會(huì)”上,杭州美創(chuàng)科技股份有限公司(簡(jiǎn)稱“美創(chuàng)科技”)資深技術(shù)專家陳瓊面向來(lái)自全國(guó)170余所高校的信息化辦公室負(fù)責(zé)人及核心業(yè)務(wù)老師、教育技術(shù)領(lǐng)域?qū)<医榻B美創(chuàng)科技全新高校數(shù)據(jù)安全方案《鑄盾計(jì)劃:建設(shè)體系化的高校供應(yīng)鏈安全護(hù)盾》,通過(guò)規(guī)范人的行為、落實(shí)高校供應(yīng)鏈安全。

高校供應(yīng)鏈-安全數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)洞察
通過(guò)對(duì)高校多次發(fā)生的數(shù)據(jù)安全泄露事件分析,得出高校數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)往往與供應(yīng)鏈角色密切相關(guān)。究其根源,主要是三大核心問(wèn)題:
· 數(shù)據(jù)安全制度流程規(guī)范缺失· 供應(yīng)鏈人員安全意識(shí)缺失· 技術(shù)缺失入侵提權(quán)泛濫
針對(duì)頻發(fā)的高校數(shù)據(jù)安全泄露事件,教育部、省教育廳及相關(guān)監(jiān)管單位出臺(tái)多部文件:2025年04月16日教育部等九部門《關(guān)于加快推進(jìn)教育數(shù)字化的意見(jiàn)》中提出建立教育領(lǐng)域身份和數(shù)據(jù)可信體系;浙江省網(wǎng)信辦、浙江省教育廳已連續(xù)三年組織省教育行業(yè)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全專項(xiàng)活動(dòng),建立百余項(xiàng)數(shù)據(jù)安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),明確要求加強(qiáng)對(duì)供應(yīng)鏈身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)訪問(wèn)、采集、傳輸、處理等全過(guò)程的安全監(jiān)管。
由此可見(jiàn),數(shù)據(jù)泄露事件最主要是的因素是人的安全,人的復(fù)雜性導(dǎo)致了安全的復(fù)雜性,也給高校的數(shù)據(jù)安全帶來(lái)了很多的新的安全問(wèn)題。
高校供應(yīng)鏈安全-“3+4+5”治理方案
方案聚焦高校供應(yīng)鏈安全體系的搭建:以制度為指引,明確供應(yīng)鏈人員責(zé)任義務(wù),完善數(shù)據(jù)安全責(zé)任體系、規(guī)范數(shù)據(jù)安全流程;以技術(shù)為核心,規(guī)范供應(yīng)鏈人員行為合理可控,支撐治理;以策略為輔助,聚焦場(chǎng)景制定可落地安全策略,落實(shí)治理效果;開(kāi)展針對(duì)性、持續(xù)化的運(yùn)營(yíng),深化治理。
美創(chuàng)高校供應(yīng)鏈安全防護(hù)體系,在制度、技術(shù)、運(yùn)營(yíng)三大體系基礎(chǔ)上,圍繞身份、資產(chǎn)、行為、閉環(huán)四個(gè)治理,通過(guò)新技術(shù)、新場(chǎng)景、新機(jī)制,實(shí)現(xiàn)“進(jìn)不來(lái),拿不走,看不懂,改不了,賴不掉”五個(gè)不的高校供應(yīng)鏈安全防護(hù)目標(biāo)。
新技術(shù)
AI賦能,提質(zhì)增效
基于AI實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)降本增效數(shù)據(jù)分類分級(jí)智能體基于先進(jìn)大模型推理技術(shù),將分類分級(jí)識(shí)別率由70%提升至99.8%,準(zhǔn)確率由50%提升至85%。在分類分級(jí)作業(yè)實(shí)施后,利用雙AI模型校驗(yàn)技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)一致性進(jìn)行準(zhǔn)確性校驗(yàn),提升分級(jí)作業(yè)的人工效率,降低分級(jí)作業(yè)的技術(shù)實(shí)施難度,達(dá)到顯著的降本增效。
基于AI實(shí)現(xiàn)海量告警研判
進(jìn)一步提質(zhì)增效
美創(chuàng)數(shù)據(jù)安全一體化平臺(tái)全面接收安全端點(diǎn)能力的檢測(cè)結(jié)果,匯總各類告警數(shù)據(jù)。創(chuàng)新研發(fā)告警研判智能體,將原有的“靜態(tài)、被動(dòng)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤皠?dòng)態(tài)、主動(dòng)、前置”的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)策略,實(shí)現(xiàn)規(guī)則與業(yè)務(wù)靈活適配,推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)向智能化、精準(zhǔn)化、實(shí)時(shí)化升級(jí),有效降低數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)成本。同時(shí),借助AI降噪算法和模型,將誤報(bào)和漏報(bào)率降低50%。
新場(chǎng)景
數(shù)據(jù)安全能力場(chǎng)景化落地,打造數(shù)安之盾
經(jīng)過(guò)分類分級(jí)處理后數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于高校供應(yīng)鏈的各個(gè)場(chǎng)景:無(wú)論是教務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng),還是數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)平臺(tái),從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、治理和傳輸?shù)倪^(guò)程中,都離不開(kāi)供應(yīng)鏈方的參與和數(shù)據(jù)處理。在此過(guò)程中,供應(yīng)鏈人員具有較大的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限,如何規(guī)范供應(yīng)鏈人員的數(shù)據(jù)訪問(wèn)合規(guī)和安全是我們需要解決的,分三個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行闡述:
場(chǎng)景一供應(yīng)鏈人員通過(guò)“非業(yè)務(wù)”途徑訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(開(kāi)發(fā))
供應(yīng)鏈人員在開(kāi)發(fā)端訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)過(guò)程中,常出現(xiàn)通過(guò)連接工具直接對(duì)明文數(shù)據(jù)以及全量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)的情況。
風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)· 敏感數(shù)據(jù)下載:通過(guò)超級(jí)管理員賬戶進(jìn)行全量數(shù)據(jù)查詢,通過(guò)工具將數(shù)據(jù)一鍵導(dǎo)出至本地,將導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。· 敏感數(shù)據(jù)導(dǎo)出:通過(guò)庫(kù)表交換、數(shù)據(jù)庫(kù)Dump等行為將原始數(shù)據(jù)明文同步到目標(biāo)端,導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。
管控措施數(shù)據(jù)查詢限制:建立數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏機(jī)制,對(duì)不同人員敏感數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行權(quán)限區(qū)分。數(shù)據(jù)導(dǎo)出管控:合規(guī)導(dǎo)出需通過(guò)工單流程進(jìn)行,非合規(guī)導(dǎo)出則采用數(shù)據(jù)脫敏或加水印的方式處理,導(dǎo)出后可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源和安全風(fēng)險(xiǎn)保障。
場(chǎng)景二供應(yīng)鏈人員運(yùn)維安全風(fēng)險(xiǎn)(運(yùn)維)
高校業(yè)務(wù)系統(tǒng)和中臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù),有專門的運(yùn)維廠商,常出現(xiàn)多個(gè)廠商共用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào),或在業(yè)務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中只使用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)的情況,數(shù)據(jù)泄露后難以追溯源頭;此外,運(yùn)維人員常通過(guò) root 賬號(hào)執(zhí)行高風(fēng)險(xiǎn)操作,如教務(wù)業(yè)務(wù)變更、表結(jié)構(gòu)調(diào)整等,如出現(xiàn)未經(jīng)審批的操作,后果嚴(yán)重。
管控措施賬戶安全治理:通過(guò)在數(shù)據(jù)訪問(wèn)連接通道(如堡壘機(jī)等)到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間,搭建數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限賬號(hào)管控系統(tǒng),通過(guò)該系統(tǒng)賬戶托管能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)1比N的映射,同時(shí)系統(tǒng)提供對(duì)映射賬戶權(quán)限、訪問(wèn)對(duì)象、生命周期、賬戶銷毀進(jìn)行管理。高危行為管控:在事中對(duì)高危權(quán)限進(jìn)行管控,實(shí)行授權(quán)加審批機(jī)制。對(duì)于表結(jié)構(gòu)變更、刪庫(kù)、刪表等高危操作,通過(guò)內(nèi)置風(fēng)險(xiǎn)告警機(jī)制實(shí)現(xiàn)安全管控,并通過(guò)工單審批實(shí)現(xiàn)權(quán)限訪問(wèn)的收斂,保障數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)鏈人員的賬號(hào)和行為管控。
場(chǎng)景三供應(yīng)鏈人員使用未授權(quán)工具或假冒應(yīng)用違規(guī)訪問(wèn)
風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)· 未授權(quán)工具易導(dǎo)致數(shù)據(jù)被加密勒索:常見(jiàn)使用包含惡意代碼的連接工具訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)被加密勒索?!?假冒應(yīng)用導(dǎo)致數(shù)據(jù)竊?。豪霉ぞ呒倜皯?yīng)用,繞過(guò)安全機(jī)制,從應(yīng)用通道竊取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
管控措施惡意代碼監(jiān)測(cè):對(duì)連接工具過(guò)來(lái)的SQL進(jìn)行解析,通過(guò)敏感SQL庫(kù)監(jiān)測(cè)惡意代碼,防止數(shù)據(jù)被勒索。應(yīng)用防假冒:建立應(yīng)用指紋,對(duì)連接數(shù)據(jù)庫(kù)的所有工具進(jìn)行檢測(cè)比對(duì),防止工具偽裝。
新機(jī)制
創(chuàng)造性提出“逐表防護(hù)”理念,落實(shí)全域數(shù)據(jù)防護(hù)
方案創(chuàng)新提出“逐表防護(hù)”機(jī)制,是指數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分類分級(jí)梳理后,以字段為單位進(jìn)行分析。若一張表中包含較多敏感級(jí)別字段,我們將其認(rèn)定為重點(diǎn)敏感表。對(duì)于敏感表的源表和副本表,會(huì)進(jìn)行重點(diǎn)表的標(biāo)簽化標(biāo)記。
通過(guò)重點(diǎn)表篩選、副本表探查、路徑流轉(zhuǎn)測(cè)繪、使用權(quán)限最小化、逐步實(shí)現(xiàn)安全基線動(dòng)態(tài)化、安全預(yù)警可觀測(cè)、安全風(fēng)險(xiǎn)可閉環(huán)的數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。幫助高校用戶形成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)一張屏、安全態(tài)勢(shì)一張屏和數(shù)據(jù)家底一本賬。
美創(chuàng)科技在高校案例中,有非常多的成功實(shí)踐,部分典型高校數(shù)據(jù)安全案例分享:
?浙江中醫(yī)藥大學(xué)數(shù)據(jù)安全體系化升級(jí)實(shí)踐?西南大學(xué)某核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全建設(shè)實(shí)踐?“雙一流”高校的數(shù)據(jù)安全治理實(shí)踐之路?高校數(shù)據(jù)安全六個(gè)問(wèn)題,三個(gè)關(guān)鍵
美創(chuàng)高校供應(yīng)鏈安全(3+4+5)治理方案,助力建設(shè)體系化的高校供應(yīng)鏈安全護(hù)盾,詳詢 400-811-3777 。