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大数据安全规范

一、概述

大数据的安全体系分为五个层次：周边安全、数据安全、访问安全(认证 - authentication和授权 - authorization)、访问行为可见、错误处理和异常管理。下面依次说明：

1.周边安全技术即传统意义上提到的网络安全技术，如防火墙等;

2.数据安全包括对数据的加解密,又可细分为存储加密和传输加密;还包括对数据的脱敏;

3.访问安全主要是对用户的认证和授权两个方面：

用户认证(Authentication)
即是对用户身份进行核对， 确认用户即是其声明的身份， 这里包括用户和服务的认证

用户授权(Authorization)

即是权限控制，对特定资源， 特定访问用户进行授权或拒绝访问。用户授权是建立再用户认证的基础上，没有可靠的用户认证谈不上用户授权。

访问安全还包括数据验证(data validation)

1> type.   int string等
2> format. phone email等
3> length.
4> range.
5> precense or absence.
6> match in lookup tables.
7> other bussiness rules 

4.访问行为可见多指记录用户对系统的访问行为(审计和日志)：如查看哪个文件;运行了哪些查询;访问行为监控一方面为了进行实时报警,迅速处置危险的访问行为;另一方面为了事后调查取证，从长期的数据访问行为中分析定位特定的目的。

 5.错误处理和异常管理

这个主要是针对错误发现，一般做法是建立并逐步完善的监控系统，对可能发生或已发生的情况进行预警或者告警。还包括异常攻击事件监测，目前发现的针对攻击的办法有:

1>攻击链分析，按照威胁检测的时间进行分析，描述攻击链条

2>相同类型的攻击事件进行合并统计

3>异常流量学习正常访问流量，流量异常时进行告警

在这五个层次中，第三层(访问安全)同业务的关系最为直接：应用程序的多租户,分权限访问控制都直接依赖这一层的技术实现,那么我们的重点也将放在这一层上。众所周知的是, hadoop本身提供的认证(主要是kerberos)不易维护，授权(主要是ACL)又很粗粒度，为此我们通过对两个重量级公司(Cloudera和Hortonworks)开源的关于安全的服务进行对比(参见博文)后决定使用Hortonworks开源的Ranger。 Ranger为企业级hadoop生态服务提供了许多安全套件，通过集中化权限管理为用户/组提供文件、文件夹、数据库、表及列的认证、授权控制，还可以提供审计(通过solr进行查询)，新推出的RangerKMS还支持对hdfs数据加密等

二、大数据平台安全规范之访问安全

2.1用户身份认证

通过Ranger提供的用户/组同步功能实现认证，Ranger可以整合Unix或者LDAP进行用户认证管理

2.2 用户权限管理

2.2.1 账号管理

帐号分为运维帐号和开发用户帐号。

运维帐号按服务拆为多个账号，不同的账号操作不同的服务,具体如下：

服务	用户
Flume	flume
HDFS	hdfs
MapReduce	mapred
HBase	hbase
Hive	hive
Kafka	kafka
Oozie	oozie
Ranger	ranger
Spark	spark
Sqoop	sqoop
Storm	storm
YARN	yarn
ZooKeeper	zookeeper
Ambari Metrics	ams

开发用户账号，每个用户一个帐号，按团队分组，不同的账号或组操作不同的文件或表，如果需要操作别人的数据，需要运维进行授权

2.2.2 目录和文件规范

目录	规则
/source	主要存储原始采集的日志，存储规则如下: /source/{业务名称}/{日期},其中：     业务名称: 比如发送记录等     日期：    格式统一为yyyyMMdd
/data	存储的规范和source一样， 数据仓库之前的文件临时目录 清理时间待定
/workspace	工作空间，存储规则如下:/workspace/{团队名称}/{业务名称|产品名称}  对方
/user	用户空间，存储用户私有数据，仅用户自己可以访问。按照开发人员 自己的习惯组织存储文件,用于存储用户的测试数据, 清理时间待定 当员工离职账户注销，空间存储回收。
/user/hive/warehouse	存储hive仓库，按照团队创建库；公共日志按照业务名进行创建， 每个团队可以创建一个属于团队的hive库
/temp	用来存储一些临时文件   每月清理一次

2.2.3 用户权限管理

权限管理有2种方案，ACL方案（粗粒度）和 ranger方案（细粒度），基于我们的数据需求，先考虑使用ranger提供的细粒度权限控制

使用Ranger UI界面进行权限的管理，目前各个服务提供的权限如下：

服务	服务详情	权限
HDFS	hdfs path	Read、Write、Execute
HBase	table、column family、column	Read、Write、Create、Admin
Hive	database、table|function、column	Select、Update、Create、Drop、Alter、Index、Lock、All
YARN	queue	Submit-job、Admin-queue
Kafka	topic	Publish、Consume、Configure、Describe、Kafka Admin

团队权限分配

 

团队	团队成员组	服务	权限
dp(数据平台)	dp	HDFS	Read、Write、Execute
HBase	Read、Write
Hive	Select
YARN	Submit-job
Kafka	Publish、Consume、Configure、Describe
dm(数据挖掘)	dm	HDFS	Read、Write、Execute
HBase	Read、Write
Hive	Select
YARN	Submit-job
da(数据应用)	da	HDFS	Read、Write、Execute
HBase	Read、Write
Hive	Select
YARN	Submit-job
op(运维)	hadoop管理员	HDFS、HBase、Hive、YARN、Kafka	All

个人帐号：在线上操作要精确到个人

申请权限流程：

 每个团队的leader向管理员提出申请，经过评审通过后方可授予相应的权限

关于 大数据安全规范的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

本文题目：大数据安全规范的示例分析
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