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面向全生命周期的 鐵路大數據安全保障技術體系研究

2018-09-03來源:中國鐵路

路大數據是國家大數據資源的重要組成部分,在國民經濟和社會發展中具有極為重要的作用,圍繞大數據的采集、共享、存儲、分析等全生命周期數據流程進行鐵路大數據安全保障工作,具有積極的應用價值。在此,針對鐵路大數據服務總體框架、全生命周期安全保障需求分析、全生命周期安全保障技術體系等相關工作進行論述。

1大數據安全形勢

隨著全球數據爆炸式的增長和大數據時代的來臨,被譽為21世紀新石油的大數據已成為國家基礎性戰略資源。各國政府相繼出臺一系列旨在促進大數據發展的相關政策,在大數據基礎設施、數據開放共享、數據分析應用等方面給予大量資金和項目支持 [1] 。在此背景下,互聯網、電信、金融、能源、交通等各領域大數據創新應用取得顯著成效。然而,隨著企業數據資產的不斷匯集、數據共享交換的愈加廣泛以及數據價值的日益凸顯,在大數據采集、傳輸、存儲、共享、應用等環節面臨的安全風險也更加嚴峻。根據國際權威安全分析機構統計,近3年來全球數據泄露事件的數量和丟失記錄的數量呈現出快速增長趨勢。2015年全球數據泄露事件1?673起,數據泄露記錄數為7.07億條;2016年全球數據泄露事件1?800起,數據泄露記錄數達到14億條;2017年上半年全球數據泄露事件多達918起,數據泄露記錄數高達19億條 [2] 。由此可見,在發掘大數據價值的同時構建大數據安全保障體系刻不容緩。

我國政府在積極推進大數據創新應用的同時,高度重視大數據安全保障工作,近3年連續發布了多項大數據安全相關的法律法規和政策措施,并作為國家戰略予以推動 [3] 。2015年8月國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》(國發〔2015〕50?號)中明確指出:“建立健全大數據安全保障體系,加強信息安全與隱私保護等領域關鍵技術攻關,形成安全可靠的大數據技術體系,探索完善安全保密管理規范措施,切實保障數據安全。”2016年3月發布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》中強調指出:“建立大數據安全管理制度,實行數據資源分類分級管理,實施大數據安全保障工程,加強數據資源在采集、存儲、應用和開放等環節的安全保護,加強 各類公共數據資源在公開共享等環節的安全評估與保護。”2016年11月第十二屆全國人民代表大會常務委員會通過的《中華人民共和國網絡安全法》中規定:“網絡運營者采取數據分類、重要數據備份和加密等措施,防止網絡數據被竊取或者篡改,加強對公民個人信息的保護,防止公民個人信息被非法獲取、泄露或者非法使用,要求關鍵信息基礎設施的運營者在境內存儲公民個人信息等重要數據,網絡數據確實需要跨境傳輸時,需要經過安全評估和審批。”2016年12月國家互聯網信息辦公室發布的《國家網絡空間安全戰略》中提出:“要實施國家大數據戰略,建立大數據安全管理制度,支持大數據、云計算等新一代信息技術創新和應用,為保障國家網絡安全夯實產業基礎。”隨著相關政策與法規的落實,保障大數據安全的理念將在更多行業領域應用中獲得重視。

鐵路是國民經濟大動脈、關鍵基礎設施和重要民生工程,是綜合交通運輸體系的骨干和主要交通運輸方式之一,在我國經濟和社會發展中的地位和作用至關重要。鐵路信息化歷經近40年的建設,圍繞運輸生產、經營開發、資源管理、建設管理、戰略決策、綜合協同等業務領域構建了多個覆蓋全路的業務信息系統,在長達12萬km的鐵路網和近百萬臺套的移動裝備上布設了大量檢測監測裝備,產生和積累了海量的旅客出行、貨運物流、安全監測、工程建設等相關數據。預計到2020年,我國鐵路將建成以“八縱八橫”為骨架的高速鐵路網,路網總規模將達到15萬km,其中高速鐵路3萬km。路網規模的擴大、技術含量的增加、環境因素的變化,對鐵路運輸生產、經營管理、安全保障、客戶服務都提出了更新更高的要求。充分利用大數據相關技術,深入分析和解決鐵路建設和發展面臨的難題,發揮大數據在提高效率、提升效益、確保安全、優化服務等方面的技術性促進作用,已成為新時期鐵路發展的必然選擇。大數據安全是確保鐵路大數據應用“可管、可控、可信”的前提和基礎,因此,迫切需要從大數據保密性、完整性、可用性、可溯源等角度出發,構建完整的鐵路大數據安全保障 技術體系。

2鐵路大數據服務的總體框架與數據流程

鐵路大數據是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的鐵路數據集合,是鐵路企業各類數據的總稱。鐵路大數據是國家基礎行業信息,是國家大數據資源的重要組成部分,在國民經濟和社會發展中具有極為重要的作用。圍繞大數據的采集、共享、存儲、分析等全生命周期數據流程,鐵路大數據服務可分為數據集成服務、數據共享服務和數據存儲與分析服務(見圖1) [4] 。

(1)數據集成服務:針對來自鐵路業務系統、物聯網、互聯網、外部相關機構和企業的各類數據源,提供批量導入和實時同步的方式實現結構化數據和非結構化數據的采集,對采集到的原始數據進行數據清洗、加工、轉換、標注等規范化處理后,形成結構化數據集成和非結構化數據集成服務。

(2)數據共享服務:構建適應鐵路大數據環境的操作型數據存儲和非結構化數據存儲,并統一通過直接訪問、數據文件、數據復制、應用服務接口、消息中間件等技術為各業務信息系統提供結構化和非結構化2類數據的共享。

(3)數據存儲與分析服務:采取基于Hadoop的大數據分析框架和數據倉庫技術相結合的融合架構,面向結構化數據構建企業數據倉庫和數據集市,開展統計分析、多維報表、交互分析等。面向非結構化數據,采用流分布式批量計算框架、流計算框架、深度學習計算框架和圖計算框架等實現非結構化數據的分析。構建歷史數據區實現全量結構化和非結構化數據的統一存儲,并實現結構化分析和非結構化分析結果的統一融合。

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圖1 鐵路大數據服務的總體框架和全生命周期數據流程

在數據流向上可分為結構化數據和非結構化數據(如文本、視頻、圖片等)2條主線。結構化數據經批量導入或實時同步后,采用ETL技術進行數據的清洗、轉換、加工,建立操作型數據存儲和共享,然后構建數據倉庫和面向不同主題的數據集市,進行多維統計、多維報表等結構化數據分析。非結構化數據通過文件數據采集接口等進行批量導入或實時同步,經過數據標注、特征提取和預處理后提供非結構化數據存儲和共享,采用大數據分析挖掘算法實現非結構化的數據分析。所有分析結果統一通過直接訪問、數據文件、數據復制等方式對外提供給各業務信息系統使用。

3鐵路大數據全生命周期安全保障需求分析

鐵路大數據安全在傳統的物理安全、設備安全、網絡安全、數據庫安全、系統安全等鐵路信息化安全保障措施之上,更強化數據在集成、共享、存儲、應用等全過程的數據安全防護。鐵路大數據在全生命周期各階段面臨的安全保障需求如下。

3.1 數據集成階段

鐵路大數據需集成來自鐵路內外部的海量多源異構異域信息,數據來源廣泛,既包括來自于鐵路內部服務網、外部服務網、安全生產網的各類業務信息系統數據,也包括部分來自互聯網的相關數據;數據類型繁雜,既包括結構化數據,也包括語音、文本、圖形圖像、日志等非結構化數據;數據的準確性、一致性、及時性、唯一性等會對數據分析結果產生決定性影響。因此,在數據集成階段需要采用加密傳輸技術,并對采集途徑的可靠性、數據的合規性和真實性等進行驗證。

3.2 數據共享階段

鐵路大數據在共享交換過程中會被車、機、工、電、輛等多個業務部門的不同角色使用,必需進行嚴格的身份認證和細粒度的授權控制,避免數據非授權或越權共享。此外,跨業務部門、跨組織機構共享導致數據源多方應用,易出現數據所有權和使用權分離的情況,從而帶來數據泄漏或濫用、權屬不明確、安全監管責任不清晰等安全風險,需嚴格執行數據脫敏、重要數據加密傳輸等要求,制定職責權利明確的數據管理辦法,保證數據不被竊取、劫持和篡改。

3.3 數據存儲和分析階段

鐵路行業運輸組織、經營管理、戰略決策、建設管理、資源管理、客貨運用戶信息等數據的集中存儲對數據安全提出了更高要求,需解決異構數據集中存儲的分等級保密問題,避免明文存儲造成泄漏。數據分析階段需要對不同角色的用戶進行細粒度訪問控制和數據全生命周期管理,根據不同用戶對數據的需求以及使用場景分配不同的訪問權限,并開展多組件、多維度、多用戶的審計,以便事后檢測和風險溯源。

4 鐵路大數據全生命周期安全保障技術體系

鐵路大數據具有存儲周期長、多次訪問、頻繁使用等特點,為滿足鐵路大數據在集成、共享、存儲和分析階段面臨的安全保障需求,應從鐵路大數據的保密性、完整性、可用性、可信性、可追溯性等角度出發,從訪問安全、數據安全、傳輸安全、綜合安全4個層面構建完善的鐵路大數據安全保障技術體系(見圖2)。

(1)訪問安全技術用于確保用戶對平臺、接口、操作、資源、數據等都具有相應的訪問權限,避免越權訪問。主要包括身份認證和數據訪問、字段訪問、組件訪問、目錄訪問、文件訪問等授權技術。身份認證是指為用戶配置訪問賬號,只有通過認證的用戶才能訪問鐵路大數據服務,常用的認證機制有Kerberos認證機制、基于公告密鑰的認證機制、基于動態口令的認證機制和基于生物識別技術的認證機制。訪問控制是指對用戶級和數據級的權限管控,對用戶級的組件訪問權限進行配置和管控,對用戶訪問的目錄、文件權限等進行管控。

(2)數據安全技術主要包括數據一致性校驗、數據合法性校驗、數據加密存儲、數據脫敏、數據復制備份、多租戶用戶數據隔離存儲等。一致性校驗是指根據數據采集接口協議的要求,源系統數據與采集層數據必須進行數據一致性檢查,確保數據采集的實際內容與接口協議的一致性;合法性校驗是確保端到端的數據安全保障能力,如源端提供數據文件的同時,提供校驗文件(包括記錄、大小、校驗碼等);數據加密存儲是指對于鐵路行業核心和敏感信息進行加密處理并存儲,利用對稱密鑰系統進行密鑰分配,利用非對稱密鑰加密算法進行數據的加密;數據脫敏是指對某些敏感信息通過脫敏規則進行數據的變形,實現敏感隱私數據的可靠保護,脫敏規則包括隱藏、替換、混淆等手段;數據復制備份主要利用Hadoop分布式文件系統本身的數據復制功能實現,避免由于單機故障或者存儲介質損壞導致的數據不可用;多租戶用 戶數據隔離存儲是指采取多租戶的資源審批分配、資源回收、賬號與角色、功能權限等管理,對多租戶的用戶數據實現隔離存儲,防止未授權用戶訪問未經授權的數據。

(3)傳輸安全技術主要包括連接限制、傳輸加密等。連接限制是指在進行批量或實時數據集成、數據共享、分析結果發布時限制訪問連接范圍,在網絡側配置訪問路由,限定授權的客戶端IP地址訪問服務器IP和端口,在應用側配置訪問列表,設置授權訪問白名單IP地址列表和賬號列表;傳輸加密是指由發送端對數據加密后進行數據傳輸,由接收端對數據進行解密處理。

(4)綜合安全技術主要包括安全審計、數據溯源、數據分級管理、安全態勢感知、數據安全監測預警等。安全審計是指記錄一切與系統安全有關活動的數據,在權限管理、數據使用、操作行為等多個 維 度 對 其 進 行 分 析 處理,查找安全隱患,對系統安全進行審核、稽查,追查事故原因并進一步處理。常用的審計技術有基于日志的審計技術、基于網絡監聽的審計技術、基于網關的審計技術和基于代理的審計技術;數據溯源就是對大數據全生命周期各環節的操作進行標記和定位,在發生數據安全問題時,可及時準確地定位到出現問題的環節和責任人,可采用數字水印技術用于數據溯源;數據分級管理根據敏感度對數據進行分級,對不同級別的數據提供差異化的流程、權限、審批要求等管理措施,數據安全等級越高,管理越嚴格;安全態勢感知是指利用大數據技術,基于海量網絡流量及日志信息,挖掘基礎網絡及系統安全威脅及APT事件等;數據安全監測預警是指根據海量網絡行為、數據操作日志等,基于大數據分析手段,實時監測發現數據泄漏等異常行為,保障敏感數據安全。

5 結束語

數據安全是確保鐵路大數據應用的前提和基礎,為保障鐵路大數據應用“可管、可控、可信”,從保密性、完整性、可用性、可溯源等角度出發,開展大數據應用安全保障技術體系的研究極為必要。鐵路大數據安全在傳統的物理安全、設備安全、網絡安全、數據庫安全、系統安全等鐵路信息化安全保障措施之上,更強化數據在集成、共享、存儲、應用等全過程的數據安全防護,設計了涵蓋“數據集成、數據共享和大數據存儲與分析”各階段的鐵路大數據服務總體框架和數據流程,提出了鐵路大數據在采集、傳輸、共享、存儲、分析等全生命周期各階段面臨的安全保障需求,構建了由訪問安全、數據安全、傳輸安全、綜合安全4個層面組成的鐵路大數據安全保障技術體 系,可為鐵路以及相關行業大數據安全保障技術體系建設提供借鑒。

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圖1 鐵路大數據服務的總體框架和全生命周期數據流程

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