数据梳理和审计技术是保障企业数据安全和有效管理的关键环节，尤其在移动终端安全和智慧城市等领域的安全建设中显得尤为重要。本文将详细解析这两个技术及其应用。
数据资产梳理是指对企业拥有的数据进行系统性的识别、分类和评估，以确保数据的安全性和有效性。在数字化时代，数据已成为企业的核心资产之一。数据资产梳理主要包括以下几个方面：
1. **资产定义**：资产是企业过去交易或事件中形成的，由企业控制并预期能带来经济利益的资源。在数据资产的范畴内，这包括结构化数据（如数据库中的信息）、非结构化数据（如文档、图片和视频）以及它们所产生的信息。
2. **梳理目的**：进行数据资产梳理的主要原因是解决数据分布、类型、权限、使用和质量问题。例如，数据可能分布在多个系统中，类型多样，权限管理复杂，使用情况不明，数量庞大且质量参差不齐。
3. **梳理技术**：数据梳理分为静态梳理和动态梳理。静态梳理通过扫描数据源、分析数据模型和权限，生成数据资产清单，但可能受限于权限和实时性。动态梳理则通过网络流量分析和访问行为监控，提供实时的资产使用情况，但梳理粒度较粗，信息可能不完整。
4. **访问源分析**：包括IP地址、应用用户、主机、客户端工具等，以及访问对象如数据库、对象、字段等，以及访问行为（如SELECT、DDL、DCL、DML等），并分析访问结果集，如影响行数、流量和访问压力。
5. **发现能力**：通过端口扫描、账户授权、动态流量分析等方法发现和识别敏感数据，验证访问情况是否符合静态标识信息。
接下来，我们探讨数据审计，这是数据安全的重要组成部分：
1. **数据审计类型**：包括日志采集（依赖数据库本身的审计功能）、语句截获（截取应用进程内存信息，但可能侵入性强，影响性能）和流量分析（对数据库影响小，部署灵活，但可能无法审计本地和加密访问）。
2. **数据库审计演进**：第一代主要记录访问，第二代提供风险识别和告警，而第三代通过智能业务分析建立业务模型，能够智能发现恶意行为和风险操作。
3. **审计要素**：包括WHO（数据库用户名、应用用户等）、WHERE（IP地址、端口、数据库类型）、HOW（客户端工具、应用程序）、WHEN（操作时间等）和WHAT（表、字段、操作范围和返回结果集）。
4. **审计技术**：精准的SQL语法分析，如词法分析、SQL重写和语句树解析，有助于理解数据访问的意图和潜在风险。
数据梳理和审计技术是保护企业数据资产、提升安全性和合规性的关键工具。在APP移动终端安全和智慧城市等场景下，这些技术的应用可以帮助企业更好地管理和保护其数据，防止数据泄露和滥用，从而保障业务的正常运行和公众的隐私安全。
