【編者按】經過十多年摸索前行，曲折發展，國內的數據安全市場，尤其是數據庫安全市場無論是產品打造、產線供應還是解決方案呈現、客戶案例實踐等都完成了從萌芽階段向成熟方向的演進，目前數據安全已經格局初具，作為早期就已經專注于數據庫安全，如今發力數據安全領域，完成全線數據庫安全產品的研發打磨，積累下數千客戶的專業安全廠商。

本文轉載自安全牛，從產業梳理的角度來呈現安華金和公司對于數據安全的理解，經編輯發布，供業內人士參考。

▌一、未來的市場空間能有多大？

首先，從媒體及研究機構關于數據安全市場空間的預計看，2020年數據安全的市場大約有12億，以此為基礎稍作延展，到2023年估計會有20億的市場空間，這個數據想吸引更多資本進入，顯然十分悲觀。為什么？因為這個市場空間不足以支撐一個很大的企業施展抱負。從國際視角看，2017年發布的《Research & Market》報告，對全球大數據市場和全球數據庫安全市場進行了預測，預計到2023年全球數據庫安全市場是83.3億美金。以現在的人民幣匯率換算差不多是560億人民幣。

而到2023年，中國的GDP有望超過20%增幅，中國數據安全的發展估計能與我國的GDP增幅吻合，雖然較之歐美不足，但較之亞非拉有余，取個居中平均數，按照這個推斷中國數據庫安全市場2023年應該有望達到100個億，這個空間對資本來說意味著可以容納兩到三家上市公司。

而樂觀估計，到2025年這個市場空間會呈現直線激增，達到一千億。這里面是否有個人意愿色彩存在？這一預測后面將給出可供支撐的邏輯分析。我們先從數據安全領域中的重要部分——數據庫安全來看。談到數據庫安全，往往有兩種概念，對于技術人員，開發人員而言，DBMS也就是數據庫管理系統的安全；但是從業務跟社會化概念當中安全重點指向的是庫里面數據的安全。當我們在談論人口庫、個人信息庫、征信庫，企業庫的時候，就是在指里面的數據。

▌二、當我們談數據安全的時候，我們在談什么？

當我們在談數據安全的時候，最容易講的是DBMS安全，2018年安全牛發布了對數據庫管理系統的防護清晰的定義。從這個角度上看，該定義可以被劃歸到數據庫安全的1.0時代。數據庫安全市場如果僅僅看到這一點，一定會錯過未來的發展機會。再往前看，2.0的時代以“數據”為中心的防護時代，3.0時代是“數據安全治理”的時代。數據安全劃分成這三個時代，分別代表了不同的含義。

1、數據安全的1.0時代

DBMS安全是以數據庫管理系統為安全目標，舉個例子，這種目標實際上是類似于我們會對居住環境也就是房屋進行加固，最傳統的就是在家里安裝防盜門、防盜窗。如果住宅更高級一些，可能會有社區監控。如果是一個莊園，會把周圍加上柵欄。核心是保護邊界，防止外部的入侵，對外部進行監管。這種安全是一種系統安全的思想，我們要保護的是一個系統，這種思想實際上就是1.0時代的思想，它強調邊界防護和防止黑客入侵。Database緊緊的被包裹在一個非常好的外延里面。作為安全人，針對數據庫安全我們要做什么？做防護！即便對一個做數據庫出身的人而言，在最初進入數據庫安全這個領域的時候仍然擺脫不掉這種思想——如何對DBMS進行加固。

從最早期推出的數據安全產品看，包括市面上大多數的數據安全廠商產品，與傳統的網絡安全有一個相對完美的對應。比如說磁盤加密對應數據庫加密；IPS/防火墻對應數據庫防火墻；IDS入侵檢測對應數據庫審計；網絡掃描對應數據庫漏掃。實際上是網絡安全思想移到數據和安全思想的映射，只是說傳統思想的實現。本質上我們聽到一個聲音，數據和安全是網絡安全的分支。這有點讓人費解，為什么數據安全是網絡安全的分支。但是對數據安全的發展稍加追溯就恍然大悟，最初的設想就是按照網絡安全思想做數據庫安全，實際上是同樣一套思路在推進。

2、數據安全的2.0時代

而以數據為中心的2.0時代是一個什么樣的時代呢？我們把對于數據的防護向人的視角轉移來做類比，作為社會中的人，他要運動，要社交，要旅游，在這種不同的場景下，會分出很多新種類的防護性產品，這些防護類產品就可以突破房屋的物理邊界，比如我們在運動的時候需要用到頭盔；開車的時候有氣囊；戰場上有防彈衣；假如我們是富豪或者明星，會有一個私人保鏢團隊等等，這樣會使人的安全的延展性跟需求性更為全面。我們把這樣的安全，定義為場景化的安全，即數據所應用的場景。

2.0時代應該提供什么樣的安全措施，或者跟人所對應的產品，都是在特定的活動場景下進行。主要強調數據離開庫之后，在業務使用中，分享給第三方平臺的安全性問題。從1.0時代過渡到2.0時代，核心驅動力是在于什么？

第一，隨著IT建設，數據資產積累，數據進一步到共享時代，不僅會被本單位或者業務部門使用，還需要在企業范圍跟社會范圍內共享才會發揮價值。

第二，進入互聯網化時代，移動化時代以及云化時代，邊界沒了。過去，數據庫中的數據包裹在最堅硬的網絡防護的內核中，如今這種情形卻徹底發生了改變。政府要把很多業務部門的數據拿到共享環境下；銀行側很多業務系統需要互聯網實現連接；甚至國網的數據共享，僅開通手機APP就能實現，這些都意味著觸達到數據層面的途徑大大的豐富起來。

第三，數據交易市場的形成。這是一個變現的時代，個人身份信息、學生信息、病患信息等數據都是可變現的財富。在變現時代背景下，“內部人員是安全的”這種假設已經不存在了。在利益的驅使下，外包人員，第三方開發人員，運維人員，甚至組織內部自己的員工都有可能變成數據安全真正的風險。這樣情況下，繼續使用網絡安全的邊界防護思想去做數據庫安全，只有失敗。

Gartner在2016年談數據安全的時候，陸續推出了DCAP的報告，講的是以數據為中心的防護理念。而在2017年的報告里，總結出包括數據分級分類發現，數據的監控與審計，行為分析與告警，以及數據加密的令牌化等能力。從中逐漸可以看到涉及的產線產品，已經遠遠超過早期的網絡概念。

2.0時代數據安全的核心理念在于盡可能保證業務系統正常使用，所以必須要進行場景化的思考，什么是滿足這個場景必要性的條件，只有滿足這個假定之后我們才要思考用什么技術能夠去滿足。

首先開發測試場景，銀行系統或者大型互聯網公司，早期使用生產數據的情況是比較多的，還有一些通過遠程接入，這些都會存在。不過大部分企業常常會人工造一些假數據完成測試。那么，我們思考一下，開發測試環境真正需要什么，它實際上是需要高度仿真的模擬數據，只要能夠模擬出原有的數據邏輯，映射關系，表跟表之間的關聯關系，列跟列之間的關系，甚至我們身份證、銀行卡號符合它的邏輯特征，就能夠基本完成業務系統開發。在這種場景下，需要用到的核心技術可能只數據靜態脫敏就夠了，還需求同時應用數據庫審計、數據庫加密、數據庫防火墻等其他的措施嗎？不需要了?？梢?，借助場景化需求分析直接找準問題核心，就可以四兩撥千斤，高效解決掉很多問題。

比如在業務場景情況下，業務側的風險威脅分為三種：

黑客攻擊；業務人員自身的訪問；第三