你应该知道的数仓安全

摘要:防止数据泄露可以有两种技术路径。一是权限管理,采用最小化授权原则对使用数据的用户和应用程序授权。另一种是数据加密,包括使用SQL函数加密和透明加密。

本文分享自华为云社区《【安全无小事】你应该知道的数仓安全——加密函数》,原文作者:zhangkunhn。

前言

最近遇到一个客户场景,涉及共享schema的权限问题。场景简单可以描述为:一些用户是数据的生产方,需要在schema中创建表并写入数据;另一些用户是数据的消费方,读取schema中的数据做分析。对于该schema权限管理的一种实现方法是数据生产方在每次创建新表后告知管理员用户使用grant select on all tables in schema语法来授予消费方权限。这种方法有一定的局限性。如果生产方在schema下面又创建了一些新表,为了授权消费方使用这些新表还需要告知管理员用户再次使用grant select on all tables in schema来授权。有没有简单的应对方案?答案是肯定的,可以使用Alter default privilege。Alter default privilege用于将来创建的对象的权限的授予或回收。

语法介绍

 ALTER DEFAULT PRIVILEGES
     [ FOR { ROLE | USER } target_role [, ...] ]
     [ IN SCHEMA schema_name [, ...] ]
     abbreviated_grant_or_revoke;

其中abbreviated_grant_or_revoke子句用于指定对哪些对象进行授权或回收权限。对表授权语法是:

 GRANT { { SELECT | INSERT | UPDATE | DELETE | TRUNCATE | REFERENCES } 
     [, ...] | ALL [ PRIVILEGES ] }
     ON TABLES 
     TO { [ GROUP ] role_name | PUBLIC } [, ...]

参数说明

  • target_role

已有角色的名称。如果省略FOR ROLE/USER,则缺省值为当前角色/用户。

取值范围:已有角色的名称。

  • schema_name

现有模式的名称。

target_role必须有schema_name的CREATE权限。

取值范围:现有模式的名称。

  • role_name

被授予或者取消权限角色的名称。

取值范围:已存在的角色名称。

详见ALTER DEFAULT PRIVILEGES语法说明

场景示例

 testdb=# create user creator1 password 'Gauss_234';  
 CREATE USER
 testdb=# create user creator2 password 'Gauss_234';  
 CREATE ROLE
 testdb=# create user user1 password 'Gauss_234';
 CREATE USER
 --创建共享schema,授予creator1和creator2创建权限,授予user1使用权限
 testdb=# create schema shared_schema;  
 CREATE SCHEMA
 testdb=> grant create, usage on schema shared_schema to creator1;
 GRANT
 testdb=> grant create, usage on schema shared_schema to creator2;
 GRANT
 testdb=# grant usage on schema shared_schema to user1;
 GRANT
 --将creator1和creator2在shared_schema中创建表的select权限授予user1
 testdb=# alter default privileges for user creator1, creator2 in schema shared_schema grant select on tables to user1;
 ALTER DEFAULT PRIVILEGES
 --切到creator1,建表
 testdb=# \c testdb creator1
 You are now connected to database "testdb" as user "creator1".
 testdb=> create table shared_schema.t1 (c1 int);
 CREATE TABLE
 --切到creator2,建表
 testdb=> \c testdb creator2
 You are now connected to database "testdb" as user "creator2".
 testdb=> create table shared_schema.t2 (c1 int);
 CREATE TABLE
 --切到user1,查询OK
 testdb=> \c testdb user1
 You are now connected to database "testdb" as user "user1".
 testdb=> select * from shared_schema.t1 union select * from shared_schema.t2;
  c1 
 ----
 (0 rows)

查看默认权限的授予现状

查询系统表pg_default_acl可以查看当前哪些schema被授予了默认权限。从defaclacl字段可以看到creator1和creator2分别授予了user1对shared_schema中对象的select权限(r表示read)。

 testdb=# select r.rolname, n.nspname, a.defaclobjtype, a.defaclacl from
 testdb-#     pg_default_acl a, pg_roles r, pg_namespace n
 testdb-#     where a.defaclrole=r.oid and a.defaclnamespace=n.oid;
  rolname  |    nspname    | defaclobjtype |     defaclacl      
 ----------+---------------+---------------+--------------------
  creator1 | shared_schema | r             | {user1=r/creator1}
  creator2 | shared_schema | r             | {user1=r/creator2}
 (2 rows)

一些细节

所有在共享schema中创建对象的用户都应该出现在alter default privileges for user之后的列表中。否则,如果有用户creator3没有在列表中,其在共享schema中创建的对象或者说那些Owner是creator3的对象将不能被user1查询。因为共享schema中creator3用户创建的表没有授予user1默认权限。

 testdb=# create user creator3 password 'Gauss_234';
 CREATE USER
 testdb=# grant create, usage on schema shared_schema to creator3;
 GRANT
 testdb=# \c testdb creator3
 You are now connected to database "testdb" as user "creator3".
 testdb=> create table shared_schema.t3 (c1 int);
 CREATE TABLE
 testdb=> \c testdb user1
 You are now connected to database "testdb" as user "user1".
 testdb=> select * from shared_schema.t3;
 ERROR:  permission denied for relation t3

管理员可以通过alter default privileges for user将creator3放入列表中为user1授予访问creator3用户创建表的默认权限,也可以由creator3用户自己通过alter default privileges授权给user1. 前面语法参数说明中有如果省略FOR ROLE/USER,则缺省值为当前用户。

 testdb=> \c testdb creator3
 You are now connected to database "testdb" as user "creator3".
 testdb=> alter default privileges in schema shared_schema grant select on tables to user1;
 ALTER DEFAULT PRIVILEGES
 testdb=> \c testdb user1
 You are now connected to database "testdb" as user "user1".
 testdb=> select * from shared_schema.t3;
 ERROR:  permission denied for relation t3
 testdb=> \c testdb creator3
 testdb=> create table shared_schema.t4 (c1 int);
 CREATE TABLE
 testdb=> \c testdb user1
 You are now connected to database "testdb" as user "user1".
 testdb=> select * from shared_schema.t4;
  c1 
 ----
 (0 rows)

上述代码第3行为当前用户在shared_schema下面创建的表的select权限授予user1。第7行user1查询shared_schema.t3报权限不足,是因为alter default privileges只处理将来的对象。shared_schema.t3在是之前创建的。我们新建表shared_schema.t4,user1用户查询正常。

如果要处理已有表的权限,使用grant语句。参见grant语法说明。

 testdb=> \c testdb creator3
 You are now connected to database "testdb" as user "creator3".
 testdb=> grant select on all tables in schema shared_schema to user1;
 ERROR:  permission denied for relation t1
 testdb=> grant select on table shared_schema.t3 to user1;
 GRANT
 testdb=> \c testdb user1
 You are now connected to database "testdb" as user "user1".
 testdb=> select * from shared_schema.t3;
  c1 
 ----
 (0 rows)

代码第3行中shared_schema中包含有3个用户创建的表,而creator3只是表t3的创建者(Owner)。所以授予整个schema的权限会报错,只授予creator3是Owner的表t3之后,user1用户查询正常。

alter default privileges只处理将来的对象,grant只处理已有的对象。进一步的,这两种语法授予权限时涉及的对象仅包括Owner是当前用户的对象。如果要为共享schema下面所有Owner的对象授予权限,需要使用管理员用户使用alter default privileges for user语法和grant语法。

透明加密

透明加密的应用场景

透明加密能够保障用户数据安全。更换磁盘、磁盘流出或者运维非法直接读取磁盘文件会绕过认证、权限管理和审计,从而导致数据泄露的风险。客户对业务数据有很高机密性要求时建议使用透明加密。

透明加密的原理

透明加密功能是对存在硬盘上的用户数据加密存储,对用户及上层使用SQL的应用不感知。透明的含义是指对客户来说是无感知的,仅需要创建GaussDB(DWS)集群时配置透明加密。目前支持行存表和列存表文件的加密存储,支持集群级别的透明加密配置。

集群级别的透明加密意味着集群中的所有库,库中的所有表都是加密存储。集群级别的透明加密还意味着需要在创建集群时进行配置,集群创建之后不可修改,既不能将非加密集群修改为加密集群,也不能将加密集群修改为非加密集群。

加密算法

透明加密核心是算法和密钥。我们采用AES-128算法,加密模式使用CTR。CTR流加密可以保证明文和密文长度相等,不会导致加密后数据存储空间膨胀。

密钥管理

使用华为公有云KMS服务管理,保证了用户的密钥安全。
加密密钥层次结构有三层。按层次结构顺序排列,这些密钥为主密钥(CMK)、集群密钥 (CEK)、数据库密钥 (DEK)。

  • 主密钥保存在KMS中,用于给CEK加密。
  • CEK用于加密DEK,CEK明文保存在集群内存中,密文保存在服务管理面中。
  • DEK用于加密数据库中的数据,DEK明文保存在集群内存中,密文保存在服务管理面中。

密钥轮转

出于安全考虑,用户可以执行密钥轮转操作。密钥轮转只轮转集群密钥,不论转数据库秘钥。

透明加密的后续演进

集群级透明加密的优点是所有数据包括用户表和系统表都加密,适用于所有加密需求。一枚硬币的两面性告诉我们,优点也可能是缺点。对所有数据库对象加密会对数据导入和查询带来性能上的开销。

为解决此问题,后续考虑支持细粒度透明加密。比如可以支持表级透明加密,用户在创建表时指定属性为加密表,该用户表的数据会加密存储。用户可以在包含敏感数据的表中开启加密属性,在查询和使用过程中不感知加解密过程。由于加密粒度较小,对性能的影响也较小。

透明加密是保障用户核心数据安全的有效手段。从使用场景和原理介绍了GaussDB(DWS)数仓的透明加密特性,指出了后续透明加密特性的研究方向。

SQL函数加密

技术背景

密码学中密码算法可以分为三类:哈希函数、对称密码算法和非对称密码算法。

  • 哈希函数

哈希函数又称为摘要算法,对于数据data,Hash函数会生成固定长度的数据,即Hash(data)=result。这个过程是不可逆的,即Hash函数不存在反函数,无法由result得到data。在不应保存明文场景,比如口令(password)属于敏感信息,系统管理员用户也不应该知道用户的明文口令,就应该使用哈希算法,存储口令的单向哈希值。

实际使用中会加入盐值和迭代次数,避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻击。

  • 对称密码算法

对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。

分组密码算法将明文分成固定长度的分组,用密钥对每个分组加密。由于分组长度固定,当明文长度不是分组长度的整数倍时,会对明文做填充处理。由于填充的存在,分组密码算法得到的密文长度会大于明文长度。

流密码算法将明文逐比特与密钥流运算。流密码算法不需要填充,得到的密文长度等于明文长度。

  • 非对称密码算法

非对称密码算法,又称为公钥密码算法。算法使用两个密钥:公钥和私钥。公钥向所有人公开,私钥保密。非对称密码算法应用于密钥协商、数字签名、数字证书等领域。

技术实现

GaussDB(DWS)主要提供了哈希函数和对称密码算法。哈希函数支持sha256, sha384, sha512和国密sm3。对称密码算法支持aes128, aes192, aes256和国密sm4。

哈希函数

  • md5(string)

将string使用MD5加密,并以16进制数作为返回值。MD5的安全性较低,不建议使用。

  • gs_hash(hashstr, hashmethod)

以hashmethod算法对hashstr字符串进行信息摘要,返回信息摘要字符串。支持的hashmethod:sha256, sha384, sha512, sm3。

testdb=# SELECT gs_hash('GaussDB(DWS)', 'sha256');
                             gs_hash                              
------------------------------------------------------------------
 cc2d1b97c6adfba44bbce7386516f63f16fc6e6a10bd938861d3aba501ac8aab
(1 row)

对称密码算法

  • gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod)
    采用cryptotype和cryptomode组成的加密算法以及hashmethod指定的HMAC算法,以keystr为密钥对encryptstr字符串进行加密,返回加密后的字符串。
    支持的cryptotype:aes128, aes192, aes256, sm4。
    支持的cryptomode:cbc。
    支持的hashmethod:sha256, sha384, sha512, sm3。
testdb=# SELECT gs_encrypt('GaussDB(DWS)', '1234', 'aes128', 'cbc',  'sha256');
                                                        gs_encrypt                                                        
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 AAAAAAAAAADlzZYiNQK1uB+p1gza4Lu3Moj3HdP4E1uJmqfDYBaXDLMt7RZoE0YVx9h2dMRYBQ5fhFNqqM49sUkeS72o8kX5vWRQvfW3fuocGyp+b+lX9A==
(1 row)
  • gs_decrypt(decryptstr, keystr,cryptotype, cryptomode, hashmethod)

采用cryptotype和cryptomode组成的加密算法以及hashmethod指定的HMAC算法,以keystr为密钥对decryptstr字符串进行解密,返回解密后的字符串。解密使用的keystr必须保证与加密时使用的keystr一致才能正常解密。

testdb=# SELECT gs_decrypt('AAAAAAAAAADlzZYiNQK1uB+p1gza4Lu3Moj3HdP4E1uJmqfDYBaXDLMt7RZoE0YVx9h2dMRYBQ5fhFNqqM49sUkeS72o8kX5vWRQvfW3fuocGyp+b+lX9A==', '1234', 'aes128', 'cbc',  'sha256');
  gs_decrypt  
--------------
 GaussDB(DWS)
(1 row)

效果分析

有个student表,有id,name和score三个属性。name可以使用哈希函数加密保存,score可以使用对称密码算法保存。

testdb=# create table student (id int, name text, score text);
CREATE TABLE
testdb=# insert into student values (1, gs_hash('alice', 'sha256'), gs_encrypt('95', '12345', 'aes128', 'cbc', 'sha256'));
INSERT 0 1
testdb=# insert into student values (2, gs_hash('bob', 'sha256'), gs_encrypt('92', '12345', 'aes128', 'cbc', 'sha256'));
INSERT 0 1
testdb=# insert into student values (3, gs_hash('peter', 'sha256'), gs_encrypt('98', '12345', 'aes128', 'cbc', 'sha256'));
INSERT 0 1

没有密钥的用户即使拥有了select权限也无法看到name和score这两列加密数据。

testdb=# select * from student;
 id |                               name                               |                                                          score                                                           
----+------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  1 | 2bd806c97f0e00af1a1fc3328fa763a9269723c8db8fac4f93af71db186d6e90 | AAAAAAAAAAB26RmKZdGciLdOM1Z0sjsHg6Qh1b8taF3cY5KDVm+faJK5AT9tjufkr3Wogj3tIpFfiIEb6+miGqPHWcmKnFsArAMoBG9pPDawGs1Qze7xGg==
  2 | 81b637d8fcd2c6da6359e6963113a1170de795e4b725b84d1e0b4cfd9ec58ce9 | AAAAAAAAAAB26RmKZdGciLdOM1Z0sjsHZOHH7URkyme6r8Hfh1k0UsVbgbREjFMkgB52w+7GtUGqGgUik07ghajSD9PMIDLd/49wBCVROm2/HSOw6jzbxA==
  3 | 026ad9b14a7453b7488daa0c6acbc258b1506f52c441c7c465474c1a564394ff | AAAAAAAAAAB26RmKZdGciLdOM1Z0sjsHwv6p/OAfDUyVULAqpaHIrYJYMcqLmQSj3K/REyavfMoKB7hgUpEPXfHRutWur37bru68jjt5XcBHFBjZeMgowA==
(3 rows)

拥有密钥的用户可以通过解密查看到加密数据。

testdb=# select id, gs_decrypt(score, '12345', 'aes128', 'cbc', 'sha256') from student;
 id | gs_decrypt 
----+------------
  1 | 95
  2 | 92
  3 | 98
(3 rows)

总结

数据加密是防止未授权访问和防护数据泄露的有效技术。介绍了密码算法的基本原理和GaussDB(DWS)数仓的加密函数,包括哈希函数gs_hash,对称密码算法gs_encrypt/gs_decrypt。举例说明了加密函数的使用场景。

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华为云官方博客 663

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 290

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 574

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 685

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 461

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 381
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