来源：数安创新联盟

商业智能（BI）和数据分析是现代企业获取洞察、支持决策的核心。然而，BI 数据分析场景也伴随着独特的数据安全风险。由于分析平台通常会汇聚来自多个源头的海量数据，并以直观的方式展现，一旦防护不当，就可能成为数据泄露或滥用的“高速公路”。

BI 数据分析场景的数据安全风险

敏感数据暴露风险：

数据聚合与关联：BI 工具的强大之处在于能将原本分散的数据聚合起来进行分析。这可能无意中将非敏感数据与敏感数据关联，从而间接暴露敏感信息，甚至通过多维分析和下钻（drill-down）功能，层层揭示个体隐私。

明文显示：报表、仪表板可能直接显示未脱敏的敏感数据，如客户姓名、手机号、销售额、利润等，超出部分用户的权限范围。

导出与分享：用户可以将 BI 报表或底层数据导出为 Excel、CSV 等文件，这些文件一旦脱离受控环境，就难以追踪和保护。

权限管理复杂性与滥用风险：

粗粒度权限：传统的 BI 权限管理可能只到报表或数据集级别，无法实现行级或列级的精细控制。例如，销售总监可以看到所有区域的数据，但区域经理只能看到自己区域的数据，这种细粒度控制在 BI 中实现起来更复杂。

“背叛者”风险：拥有数据访问权限的内部员工（如 BI 开发人员、数据分析师）可能利用其权限进行数据窃取或不当使用。

权限配置错误：复杂的权限配置容易出错，导致用户获得超出其职责范围的访问权限。

数据滥用与误用风险：

分析结果误导：如果分析师对数据理解不深或刻意选择性分析，可能会得出误导性结论，进而影响业务决策。这虽然不是直接的数据泄露，但会损害数据的可用性和完整性。

敏感洞察泄露：即使数据本身经过脱敏，但如果通过分析能够推断出高度敏感的商业秘密或个人隐私（例如，分析出某个高净值客户的消费习惯），也存在风险。

数据链路安全风险：

数据源安全：BI 工具连接的底层数据源（数据库、数据仓库、数据湖）本身可能存在安全漏洞或配置不当，成为攻击入口。

数据传输安全：数据从数据源传输到 BI 工具、从 BI 工具传输到用户端的过程中，如果未加密，可能被中间人攻击拦截。

BI 平台自身漏洞：BI 平台软件可能存在安全漏洞，被攻击者利用。

合规性与审计挑战：

难以追溯：难以清晰审计 BI 用户对具体哪些敏感数据进行了访问、查询了什么内容，以及是否符合合规要求。

合规性要求动态变化：数据隐私法规（如《个人信息保护法》）日益严格，对数据使用的透明度和可追溯性提出更高要求，BI 场景需要不断适应。

BI 数据分析场景的数据安全解决方案

要解决上述风险，需要一套多层次、贯穿数据分析全链路的综合性解决方案。

1.数据源头治理与分类分级

数据资产盘点与识别：首先要清晰了解 BI 平台所连接和分析的所有数据源中的数据资产，尤其是敏感数据（如 PII、财务数据、健康信息等）。

统一数据分类分级：建立并推行全公司统一的数据分类分级标准。BI 团队需要明确知道其分析的数据属于哪个级别，并据此采取相应的保护措施。

敏感数据打标：在数据源层面就对敏感数据进行清晰的标签标记，作为后续安全策略实施的基础。

2.精细化访问控制

行级安全（Row-Level Security, RLS）：确保用户只能看到其被授权的数据行。例如，区域销售经理只能查看自己负责区域的销售数据，而销售总监可以看到所有数据。这通常通过在数据模型或数据库视图上配置策略来实现。

列级安全（Column-Level Security, CLS）：确保用户只能查看其被授权的数据列。例如，分析师可以查看客户姓名和购买商品，但无权查看客户的身份证号或银行卡号。

基于属性的访问控制（ABAC）：结合用户属性（如部门、职位、地域）、数据属性（如敏感度等级、所属区域）、环境属性（如访问时间、IP）等，实现更灵活和动态的访问控制策略。

BI 平台权限与数据源权限同步：确保 BI 平台的用户权限与底层数据源的权限保持一致，避免权限绕过。

3.数据脱敏与去标识化

测试/开发环境数据脱敏：绝不允许生产环境的真实敏感数据直接流入开发和测试环境。必须对数据进行静态脱敏（如替换、混淆、泛化）或使用合成数据，确保非生产环境的数据安全。

BI 报表层动态脱敏：对于生产环境的 BI 报表，根据用户的权限，在数据查询和展示时进行动态脱敏。例如，非授权用户在报表中看到的手机号是星号隐藏的，而授权用户才能看到完整号码。

数据最小化原则：BI 分析时只引入必要的字段和记录，避免将整个生产数据集复制到分析环境中。

4.数据传输与平台安全加固

传输加密：确保数据从数据源到 BI 服务器、从 BI 服务器到用户浏览器/客户端的整个传输链路都采用TLS/SSL 等加密协议。

BI 平台自身加固：

定期对 BI 平台软件进行安全漏洞扫描和补丁更新。

配置强密码策略和多因素认证（MFA）。

禁用不必要的服务和端口。

对 BI 平台进行渗透测试。

网络隔离：将 BI 服务器与外部网络进行有效的逻辑或物理隔离，部署防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）。

5.持续监控、审计与应急响应

全面审计日志：记录 BI 平台上的所有用户操作，包括登录、报表访问、数据下钻、数据导出、权限变更等，以及对底层数据源的每次查询。

异常行为检测：利用用户行为分析（UBA/UEBA）技术，通过机器学习建立用户行为基线，并实时监控和告警异常的数据访问模式或操作（如短时间内大量数据导出、夜间异常登录）。

安全事件响应：建立完善的 BI 数据安全事件应急响应计划，明确事件发现、分析、遏制、根除和恢复的流程。

定期合规性审计：审计 BI 数据分析活动是否符合内部政策和外部法规要求，生成合规性报告。

6.人员安全意识与培训

安全培训：对所有 BI 用户、开发人员和运维人员进行定期的数据安全和隐私保护培训，强调敏感数据处理规范和风险意识。

安全文化建设：推广数据安全责任意识，确保每个人都理解自己在数据保护中的角色。

通过实施这些综合性解决方案，企业可以大大降低 BI 数据分析场景下的数据安全风险，在充分利用数据价值的同时，有效保护敏感信息，确保合规性。