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基于数据安全的风险评估(二):数据资产威胁性识别

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天钧
发布2020-03-12 11:09:19
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发布2020-03-12 11:09:19
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文章被收录于专栏:渗透云笔记
作者简介

王峰。曾就职于北京拓尔思,任山东区技术总监,山东米迦勒联合创始人,现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。

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威胁性识别

上篇是从脆弱性识别内容、识别方式、脆弱性定级,三个部分进行介绍。与脆弱密切相关的是威胁,威胁是一种对组织及资产构成潜在破坏的可能性因素,威胁需要利用资产脆弱性才能产生危害。造成威胁的因素可分为人为因素(恶意和非恶意)和环境因素(不可抗力和其它)。本篇威胁性识别将从威胁来源、威胁识别与分类、威胁等级划分三个部分进行介绍。

威胁来源

在对威胁进行分类前,首先需要考虑威胁来源,威胁来源包括环境因素及人为因素,环境因素包括:断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等,由于环境因素是共性因素(信息系统评估与数据安全品评估),本篇不过多做介绍。而认为因素可参考如下示例图。

数据威胁示例图

脆弱性识别内容

资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。具体脆弱性识别示例内容如下表:

数据脆弱性识别示例

威胁识别与分类

威胁识别在风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。 威胁识别可分为管理和技术两大类,具体如下示例图:

威胁识别示例图

威胁等级划分

判断威胁出现的频率是威胁识别的重要内容,在威胁等级评估中,需要从三个方面考虑:

  1. 发生在自身安全事件中出现过的威胁及频率;
  2. 通过检测工具及各种日志主动发现的威胁及其频率;
  3. 社会或特定行业威胁及其频率。(如前几年的携程事件)。

通过对威胁频率进行等级处理,不同等级分别代表威胁出现的频率高低,等级数值越大,其威胁出现频率越高,具体如下示例图。

威胁等级划分示例图

下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-03-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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