基于敏感信息檢測與分層分級審批數(shù)據(jù)防泄漏模型

文｜常津銘 楊新濤 周曉偉 陳青欽 付恒

一、引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出井噴式增長。海量聚集的數(shù)據(jù)對國家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會治理以及人民生活等都造成了明顯變化，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全的重要性提升到了前所未有的高度。如何保障數(shù)據(jù)安全不僅涉及到公民個人的隱私，同時還會影響企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展和安全。因此，如何保障數(shù)據(jù)安全，確保數(shù)據(jù)不泄露，成為當(dāng)今社會亟待解決的問題。

截至目前，很多科研機(jī)構(gòu)以及企業(yè)單位都針對此做了大量研究：王益豐, 李濤等提出一種基于人體免疫學(xué)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險檢測方法，給出了自體、非自體、抗體和抗原等的實現(xiàn)方式，建立抗體的克隆選擇，可有效的檢測當(dāng)前系統(tǒng)中存在的安全風(fēng)險；周沈剛等提出一種基于RABC的數(shù)據(jù)權(quán)限控制辦法，分析了用戶/功能的權(quán)限控制方法存在的問題，提出了一種基于RBAC的B/S體系結(jié)構(gòu)的信息系統(tǒng)權(quán)限控制方式，實現(xiàn)了安全的權(quán)限控制；烏蘭、王京杰則通過LDA的數(shù)據(jù)模型有效過濾掉數(shù)據(jù)挖掘中的惡意數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果表明該方法較其他傳統(tǒng)方法具有更好的檢測性能，可以保證數(shù)據(jù)的有效性；方軼，叢林虎為避免數(shù)據(jù)容易篡改以及難追溯的特性，將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到數(shù)據(jù)導(dǎo)彈業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的記錄和存儲過程中，并采用一定的加密技術(shù)，有效的保障了數(shù)據(jù)的安全記錄與存儲。

上述方法都只是從技術(shù)手段做了一定管控，但技術(shù)手段總會存在缺陷，因此，本文創(chuàng)新地將技術(shù)手段與管理手段進(jìn)行結(jié)合，設(shè)計基于敏感信息檢測算法與分層分級審批的數(shù)據(jù)防泄漏模型。

二、模型設(shè)計與實現(xiàn)

本模型主要有兩個部分組成：敏感數(shù)據(jù)檢測算法、分層分級審批機(jī)制。模型整體架構(gòu)如下。

（一）敏感數(shù)據(jù)檢測算法

本方案使用常用的正則表達(dá)式作為敏感信息檢測算法，該算法由字符和特殊原字符組成的字符串，表示一種模式或規(guī)則。

正則表達(dá)式可以包含普通字符（例如字母、數(shù)字、標(biāo)點符號）和特殊元字符（例如通配符、限定符、字符類）。常見的特殊元字符和含義如下：

1．’. ’：匹配除換行符外的任意單個字符。

2．’＊’：匹配前面的元素零次或多次。

3．’+’：匹配前面的元素一次或多次。

4．’? ’：匹配前面的元素零次或一次。

5．’[]’：字符類，匹配方括號中的任意一個字符。

6．’()’：捕獲組，用于將匹配的內(nèi)容分組。

轉(zhuǎn)義字符：反斜線 用作轉(zhuǎn)義字符，用于匹配特殊字符本身。例如，.匹配句點字符’. ’。

錨點：錨點用于描述字符串的邊界或特定位置。常見的錨點包括：

^：匹配字符串的開始位置。

$：匹配字符串的結(jié)束位置。

：匹配單詞的邊界。

限定符：限定符用于限制前面的元素的匹配次數(shù)。常見的限定符包括：

{n}：匹配前面的元素恰好 n 次。

{n,}：匹配前面的元素至少 n 次。

{n,m}：匹配前面的元素至少 n 次且不超過 m 次。

通過組合和使用這些元素，可以構(gòu)建復(fù)雜的正則表達(dá)式模式來匹配和操作文本數(shù)據(jù)。例如，正則表達(dá)式 ^d{3}-d{4}-d{4}$ 可以用來匹配格式為 “XXX-XXXX-XXXX” 的電話號碼。

綜上所述，正則表達(dá)式是一種用于描述文本模式的字符串，通過普通字符、特殊元字符、轉(zhuǎn)義字符、錨點和限定符等元素的組合使用，可以實現(xiàn)對文本的匹配和操作。

（二）分層分級審批規(guī)則

提前定義敏感字段包含的內(nèi)容，例如：姓名、手機(jī)號、身份證號等，根據(jù)不同類型敏感字段設(shè)置不同權(quán)重，根據(jù)權(quán)重設(shè)置不同閾值。例如，敏感層級越高的字段，權(quán)重越高，則可設(shè)置閾值較低，其余類型字段，權(quán)重較低，則可設(shè)置較高閾值，當(dāng)2.1的算法檢測出敏感字段的個數(shù)后，自動與對應(yīng)閾值進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，根據(jù)匹配出的數(shù)據(jù)個數(shù)高于閾值時，觸發(fā)相應(yīng)閾值對應(yīng)的審批人層級進(jìn)行審批，當(dāng)?shù)陀陂撝岛螅瑒t觸發(fā)普通審批人進(jìn)行審批，完成分層分級，從而更加有效管控數(shù)據(jù)安全。實現(xiàn)的基本思路如下：

1.優(yōu)先定義敏感字段包含的內(nèi)容：姓名，手機(jī)號，身份證號……。

2.設(shè)置不同敏感字段權(quán)重：

Q姓名=A，Q手機(jī)號=B，Q身份證=C……。

3.比較A，B，C……的大小，針對大值優(yōu)先匹配設(shè)置閾值，代表權(quán)重值越大，敏感程度越高，優(yōu)先匹配權(quán)重較高的字段。

4.之后再匹配權(quán)值次之的字段，依次類推，直至將文件劃分為最后層級。

5.根據(jù)劃分的文件等級，自動匹配審批人，完成分層分級設(shè)置。

6.審批人審核通過，使用人完成下載。

三、實驗設(shè)計與結(jié)果分析

（一）實驗場景搭建

1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

考慮到本次實驗僅僅驗證模型可行性，因此并未設(shè)置太多復(fù)雜字段，僅僅定義手機(jī)號和姓名為敏感信息，據(jù)此，準(zhǔn)備如下4個數(shù)據(jù)集：

（1） 敏感數(shù)據(jù)集1：包含手機(jī)號30個和姓名50個，文件總大小100KB左右；

（2） 敏感數(shù)據(jù)集2：僅包含手機(jī)號30個，文件總大小100KB左右；

（3） 敏感數(shù)據(jù)集3、僅包含姓名50個，文件總大小100KB左右；

（4）非敏感數(shù)據(jù)集4：為正常數(shù)據(jù)集，文件總大小100KB左右。

四個文件大小一致，避免因文件大小導(dǎo)致實驗差異。

2.正則表達(dá)式構(gòu)建

根據(jù)不敏感信息類型，設(shè)計合適的正則表達(dá)式。例如：手機(jī)號： r’^1[3456789]d{9}$’

（1）’^1’：手機(jī)號碼以1開頭；

（2）’[3456789] ’：第二位為3,4,5,6,7,8,9中的任意一個；

（3）’d{9}’：數(shù)字9表示手機(jī)號碼的剩余部分。

同樣，設(shè)置姓名或者其他格式的正則表達(dá)式。通過正則表達(dá)式檢測出不同敏感字段個數(shù)形成集合G={(手機(jī)號,個數(shù))，(姓名,個數(shù))}。

3.分層分級審批模型設(shè)計

將手機(jī)號S定為權(quán)重較大信息，設(shè)置閾值為20；姓名X為權(quán)重較小信息，較低閾值10；同時將模型分為三個層級審批，最高層級為A審批，次之為B審批，最后為C審批。整體邏輯如下：

（1）檢測G中手機(jī)號S，若S＞20，A審批；

（2）若S＜=20，X＞10，B審批；

（3）其余均由C審批。

4.數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行實際測試

實驗最終現(xiàn)象為：數(shù)據(jù)集1，2均由A審批，數(shù)據(jù)集3由B審批，數(shù)據(jù)集4由C審批。

（二）實驗結(jié)果分析

通過使用實際的數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行了實驗和評估。實驗結(jié)果表明，基于敏感信息檢測算法與分層分級審批的數(shù)據(jù)防泄漏模型，在準(zhǔn)確性和效率上都表現(xiàn)出了良好的性能。該模型能夠準(zhǔn)確識別下載數(shù)據(jù)中的敏感信息，精確度達(dá)95%以上，并根據(jù)實際情況智能匹配適當(dāng)?shù)膶徟鷮蛹夁M(jìn)行審核，從而確保敏感數(shù)據(jù)經(jīng)過領(lǐng)導(dǎo)層審核和批準(zhǔn)，有效降低數(shù)據(jù)非法泄露風(fēng)險，提高了數(shù)據(jù)處理的安全性和效率。

四、結(jié)束語

本文主要提出一種基于敏感信息檢測算法與分層分級審批的數(shù)據(jù)防泄漏模型，一是通過正則表達(dá)式對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，可有效識別敏感字段（如：姓名、手機(jī)號、身份證號、家庭住址等信息），數(shù)據(jù)識別能力高，誤判率低；二是提供分層分級審批能力，將敏感信息下載與審核人員的層級進(jìn)行結(jié)合，旨在降低敏感數(shù)據(jù)的泄露風(fēng)險。測試結(jié)果表明，該模型在準(zhǔn)確性和效率上具有良好的性能，可以有效識別敏感信息并根據(jù)情況匹配適當(dāng)?shù)念I(lǐng)導(dǎo)層級進(jìn)行審核。未來的研究將致力于研究離網(wǎng)數(shù)據(jù)的保密性，防止離網(wǎng)數(shù)據(jù)隨意擴(kuò)散、傳播，以滿足不同領(lǐng)域和場景中的實際需求。