哪个品牌的数据库审计系统比较好

目前市面上安华金和数据库审计系统做不错，全面的审计能力、精准的协议解析能力、高效的查询审计结果查询能力、节约存储空间。

数据库支持的全面：全面支持国际以及国内主流数据库系统，涵盖了目前国内使用的绝大部分数据库类型；

分析角度的全面：提供全面的数据库攻击行为监控技术：

审计要素的全面：提供多维度，多角度的数据库要素审计：

检索条件的全面：提供多维度的审计检索功能，分别从风险、语句和会话三个层面完成统计与检索查询功能，并支持多层级钻取，帮助用户高效的锁定风险目标。

策略配置的全面：实现全方位的风险行为的描述和告警行为配置；

精准的协议解析能力

准确识别 *** 作对象：对于数据库用户提供比DBMS系统更详细的虚拟权限监控。

准确的长语句解析：准确的SQL长语句解析能力，确保审计结果无漏审。

准确关联应用用户：基于准确应用关联审计功能，通过关联应用层的访问和数据库层的访问 *** 作请求，可以追溯到应用层的原始访问者及请求信息；

高效的查询审计结果查询能力：采用高效的数据库检索功能，实现审计日志的快速查询。当设备旁路到网络，即可针对镜像数据完成专业的数据通讯协议解析。内置数据库快速对解析数据进行存数，以供系统进行检索查询。

节约存储空间：采用前进的数据采集，存储机制，对海量的审计日志归档存储。

随着信息泄露事件的频发，数据库安全产品逐渐进入大众视野。在数据库安全产品中，数据库审计大概是用户方最为熟悉的一款产品了。在不影响业务系统正常运转的情况下，数据库审计产品能够对数据库的 *** 作访问行为进行追踪审计，这也是大多数用户将其作为数据库安全标配采购的重要原因。本文时代新威为您科普什么是数据库审计，数据库审计的作用和原理有哪些，一起来看看吧！

什么是数据库审计？

数据库审计是指对审计日志和事务日志进行审查，从而跟踪数据和数据库结构的变化。数据库可以这样进行设置：捕捉数据和元数据的改变，以及存储这些资料的数据库所做的修改。典型的审计报告应该包括以下内容：完成的数据库 *** 作、改变的数据值、执行该项 *** 作的人，以及其他几项属性。这些审计功能被植入到所有的关系数据库平台中，并确保生成的记录文件具有较高的准确性和完整性，就好像在数据库中存储的数据一样。此外，审计跟踪还能把一系列的语句转化为合理的事务，并提供业务流程取证（forensic）分析所需的业务环境。

不过，审计功能也存在限制，例如不能对数据访问语句（通常称之为SELECT语句）进行审计。另外，本地数据库审计很难捕捉到用户认可的原始查询（query）和变量（variables），只能从综合的角度对事件做出记录，而日志则可以捕捉到改变前后的数据值。这也使得审计跟踪在检测已改变的内容时，比检测已访问的内容更为有效。

对数据库活动和状态进行取证检查时，审计可以准确的把握事件的本质。对SELECT语句（用户查看数据时会使用）进行检查时，因为本地平台缺乏对这些语句的收集能力，即便利用高级选项实现了这项 *** 作，也会导致性能受到极大损失。既然有简单的方法可以高效地对SELECT语句进行登记（cataloging）（例如，登入失败、尝试查看信用证信息），为什么企业还要选择在本地数据库审计功能上增加其他的数据收集资源。不管怎样，内置的数据库审计功能可以生成事务认证和法规控制的核心信息。

数据库审计作用：

数据库审计通过旁路部署，能够实时记录网络上的数据库活动，对数据库 *** 作进行细粒度审计的合规性管理，对数据库遭受到的风险行为进行告警。它通过对用户访问数据库行为的记录、分析和汇报，用来帮助用户事后生成合规搜索报告、事后追根溯源，同时加强内外部数据库网络行为记录，提高数据资产安全。

数据库审计原理：

数据库审计系统对来自应用系统客户端和dba对数据库的访问行为进行全面审计，不仅审计sql语句，还对ftp、telnet等远程访问进行审计。系统详细记录查询、删除、增加、修改等行为及 *** 作结果，对危险 *** 作还可实时预警，及时阻止，从而达到保护数据库的良好效果。

黑格尔曾说，“存在即合理”，用在数据安全领域，对数据库审计的运用同样适用。时代新威认为数据库审计是当下最经济、最贴身、最有效的数据保镖，同时我国信息化建设想要长远持续发展，数据库审计是必然选择。

数据库审计系统：

数据库审计是对数据库访问行为进行监管的系统，一般采用旁路部署的方式，通过镜像或探针的方式采集所有数据库的访问流量，并基于SQL语法、语义的解析技术，记录下数据库的所有访问和 *** 作行为，例如访问数据的用户（IP、账号、时间）， *** 作（增、删、改、查）、对象（表、字段）等。

数据库审计系统的主要价值有两点，

一是：在发生数据库安全事件（例如数据篡改、泄露）后为事件的追责定责提供依据；

二是，针对数据库 *** 作的风险行为进行时时告警。

数据库审计的功能：

1、数据库相关安全事件的追溯与定责

数据库审计的核心价值是在发生数据库安全事件后，为追责、定责提供依据，与此同时也可以对数据库的攻击和非法 *** 作等行为起到震慑的作用。数据库自身携带的审计功能，不仅会拖慢数据库的性能，同时也有其自身的弊端，比如高权限用户可以删除审计日志，日志查看需要专业知识，日志分析复杂度高等。独立的数据库审计产品，可以有效避免以上弊端。三权分立原则可以避免针对审计日志的删除和篡改，SQL语句解析技术，可以将审计结果翻译成通俗易懂的业务化语言，使得一般的业务人员和管理者也能看懂。

2、数据库风险行为发现与告警

数据库审计系统还可以对于针对数据库的攻击和风险 *** 作等进行实时告警，以便管理人员及时作出应对措施，从而避免数据被破坏或者窃取。这一功能的实现主要基于sql的语句准确解析技术，利用对SQL语句的特征分析，快速实现对语句的策略判定，从而发现数据库入侵行为、数据库异常行为、数据库违规访问行为，并通过短信、邮件、Syslog等多种方式实时告警。

3、满足合规需求

满足国家《网络安全法》、等保规定以及各行业规定中对于数据库审计的合规性需求。并可根据需求形成不同的审计报表，例如：综合报表、合规性报表、专项报表、自定义报表等。

数据库审计怎么审

1、数据库访问流量采集

流量采集是数据库审计系统的基础，只有做到数据库访问流量的全采集，才能保证数据库审计的可用性和价值，目前主要的流量采集方式主要有两种：

镜像方式：采用旁路部署通过镜像方式获取数据库的所有访问流量。一般适用于传统IT架构，通过镜像方式将所有访问数据库的流量转发到数据库审计系统，来实现数据库访问流量的获取。

探针方式：为了适应“云环境”“虚拟化”及“一体机”数据库审计需求，基于“探针”方式捕获数据库访问流量。适用于复杂的网络环境，在应用端或数据库服务器部署Rmagent组件（产品提供），通过虚拟环境分配的审计管理网口进行数据传输，完成数据库流量采集。

探针式数据采集，还可以进行数据库本地行为审计，包括数据库和应用系统同机审计和远程登录后的客户端行为。

2、语法、语义解析

SQL语法、语义的解析技术，是实现数据库审计系统可用、易用的必要条件。准确的数据库协议解析，能够保障数据库审计的全面性与易用性。全面的审计结果应该包括：访问数据库的应用层信息、客户端信息、数据库信息、对象信息、响应信息、登录时间、 *** 作时间、SQL响应时长等；高易用性的数据库审计产品的审计结果和报告，应该能够使用业务化的语言呈现出对数据库的访问行为，例如将数据库中的要素客户端IP、数据库用户、SQL *** 作类型、数据库表名称、列名称、过滤条件变成业务人员熟悉的要素：办公地点、工作人员名称、业务 *** 作、业务对象、业务元素、某种类别的业务信息。这样的是审计结果呈现即便是非专业的DBA或运维人员的管理者或业务人员也能够看懂。

数据库审计厂商现在很多了，安华金和、网神、绿盟、启明星辰、天融信、比蒙、瑞达时代，我所知道的几次系统的测试比较中基本都只在“安华金和”和“绿盟”这两个厂商之间，他们的产品各有特色,你可以联系下各厂商比较下他们的产品。谁优谁劣还得看你的需求及关注的重点哪个产品更适合你。能测试最好测试下，还得看哪家是真正有研发能力并且做得专业。

安华金和数据库审计产品支持市面上30多种数据库类型，关系型数据库类型包含Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、Postgres、Sybase、DM、Gbase8A、Kingbase、Informix、Oscar神通、CacheDB、Gbase8T、MariaDB、Percona、Greenplum、Teradata、Hana、SG-RDB_MySQL、SG-RDB_PostgreSQL

等等，非关系型数据库包含HBase、MongoDB、Hive、Impala、Sentry、Redis、HDFS、ElasticSearch、Spark SQL等等，去年做交流的时候聊过，还特意留了一张支持数据库的表格，现在是不是又有新的数据库也可以支持，你跟安华了解下，他们是业界支持数据库类型最多的一家厂商，还不明白自己百度下。

传统的关系型数据库审计已经很成熟，我们说说大数据库审计面临的挑战，安华金和在一个个针对大数据审计的项目落地过程中总结发现：

以 *** 作类型为视角的统计很多场景不再实用，如HDFS下的数据库语句实际上是对文件系统的 *** 作命令ls、cp等；

由于大数据存储节点众多，故数据访问端口范围的不确定性也随之而来，传统数据库审计对IP+端口的数据模型已不再适用，大数据审计一般都采用动态的端口范围，而且范围较大，如某项目现场的Hive端口数量30+；

语句模板难以用SQL方式翻译，在关系型数据库审计中安华金和的语句模板机制极大的减少了语句记录量，业务审计中以模板方式也极大的提高了统计和分析的价值，但大数据应用下这种方式将难以继续这种业务呈现；

业务化语言无法匹配，关系型数据库的业务化语言翻译不再适用于大数据时代。

这里提到的“大数据审计”有两层含义：

一是对使用大数据作为业务数据库存储的这类“数据库”审计；

二是对大量业务产生的审计数据以大数据方式存储。

前者的本质在于数据库的审计，后者的核心在于审计数据结果的处理。

在大数据使用愈发普及的市场背景下，以上两个方面常常同时出现：为了更好的服务于业务，大数据形态不断扩展和业务逐渐成熟，大数据审计成为刚需；大量的审计数据结果需要更大的存储空间和更庞大的后续统计分析，而这正是大数据擅长的地方，所以演变成了“用一个大数据应用来审计业务系统的大数据”。

在完成对大数据审计的协议解析后，如何呈现更合理的审计结果和统计分析？安华金和的思路是：基于现有DBAudit的语句、会话、风险三大视角基础框架，基于大数据形态做针对性的审计数据结果呈现和风险策略告警能力，DBAudit新的版本将会带来耳目一新的价值体现。

被审计数据库节点的极大增长，以及审计结果数据量的猛增，审计系统本身也将步入大数据化。

对大数据的审计支持能力，安华金和在国内厂商中一马当先，目前支持的大数据形态有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非关系型数据库。你与他们交流下，会有不同的收获⌄

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