数字化技术对数据全生命周期安全的影响（六）—— 边缘计算

系列文章目录

从数据全生命周期分析数据安全威胁、技术挑战及应对措施
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（一）—— 云计算
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（二）—— 大数据
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（三）—— 区块链
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（四）—— 物联网
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（五）—— 人工智能

文章目录

前言

不同的数字化技术对数据安全的影响是不同的（详见数字化技术对数据全生命周期安全的影响（一）—— 云计算），我们依次介绍云计算、人工智能、大数据、物联网、区块链和边缘计算技术在整个数据生命周期中对数据安全的影响。本文主要介绍边缘计算对数据安全的影响。

一、数据生成

1.积极影响

1）实时数据处理和响应：边缘计算能够在数据生成的地点进行实时处理和分析，及时发现异常行为，快速采取防护措施，从而增强数据保护能力。
2）改进的数据控制和管理：边缘计算使得数据生成和管理更贴近数据源，数据拥有者能够对数据的生成和处理进行更精细的控制，从而提高数据管理的安全性，减少了数据被不当处理或泄露的风险。
3）提升安全响应能力：边缘计算设备能够独立检测异常行为并执行安全响应。在数据生成地点即刻采取安全措施，提高了对潜在威胁的响应速度，减少了对中心系统的压力。

2.潜在风险

1）数据完整性风险：在数据生成阶段，边缘设备可能遭受恶意软件或攻击，导致生成的数据不准确。
2）边缘设备的安全性：边缘设备（如传感器、摄像头、网关等）通常具有较低的安全防护能力，容易受到攻击者的侵入或控制。

3.应对措施

1）设备加固：对边缘设备进行安全加固，包括更新固件、启用强密码和身份验证。
2）访问控制：限制对设备的物理和网络访问，使用防火墙和入侵检测系统来监控异常活动。
3）定期审计：定期检查和维护设备的安全性，及时修复漏洞。
4）数据验证：在数据生成过程中应用数据校验和完整性检查机制。
5）访问控制：限制对数据生成的访问权限，防止未授权的修改。

二、数据采集

1.积极影响

1）数据分层控制：在数据采集阶段，可以在每个边缘设备上设置独立的访问权限，实现更精细的权限管理。
2）提高数据隐私保护：边缘计算允许在数据产生地点附近进行本地处理，避免了将敏感数据传输到远程数据中心，从而减少了隐私泄露的风险。
3）提高数据完整性和真实性：边缘计算可以在数据采集的本地阶段进行数据验证和校验，确保数据在采集和传输过程中的完整性和真实性，防止数据篡改。
4）增强系统的韧性和可靠性：边缘计算通过分散处理数据，增强了系统的韧性。即使部分边缘设备发生故障，也不会影响整体系统的稳定性。

2.潜在风险

1）设备的物理安全性：边缘设备通常部署在用户附近或开放环境中，容易受到物理攻击或非法访问。物理安全漏洞可能导致数据被盗取或篡改。
2）隐私保护泄露：边缘计算涉及大量个人数据的采集，如位置信息、用户行为等，这些数据具有很高的隐私价值。在数据采集过程中，如果没有采取适当的隐私保护措施，用户的隐私信息可能被非法收集和利用。
3）数据完整性受损：在数据采集过程中，如果边缘设备受到恶意软件的感染或遭受篡改攻击，数据的完整性可能受到损害。攻击者可能在数据采集阶段就注入虚假数据，影响后续的数据分析和决策。
4）数据泄露风险增加：由于边缘设备的分布性，攻击者可能通过多个入口点渗透系统，获取敏感数据。

3.应对措施

1）加强数据加密和传输安全：在数据采集阶段，应使用强加密协议对数据进行加密，确保数据在传输过程中的机密性。采用安全的传输协议，如HTTPS，以防止数据在传输过程中被截获或篡改。
2）保障数据完整性和真实性：使用数字签名和哈希算法等技术手段，确保数据采集过程中的数据完整性和真实性。定期对数据进行完整性校验，及时发现并处理数据篡改问题。
3）增强隐私保护措施：在数据采集过程中，应遵循隐私保护的原则，如数据最小化、目的限制等。采用差分隐私、匿名化等隐私保护技术，确保用户隐私信息的安全。建立透明的隐私政策，告知用户数据采集的目的、范围和使用方式，并获得用户的明确同意。
4）建立安全监控和响应机制：对边缘设备进行持续的安全监控，及时发现并应对安全威胁。建立应急响应机制，确保在发生安全事件时能够迅速响应并采取措施，减少损失。

三、数据存储

1.积极影响

1）数据机密性：边缘设备可以在本地对存储的数据进行加密，实施严格的数据访问控制策略，支持细粒度的权限管理，即使设备被物理盗取，也能防止数据被未经授权的用户访问。
2）保护数据隐私：边缘计算允许在本地实施各种隐私保护措施，如数据脱敏和数据掩码，确保敏感信息得到保护。
3）提高数据可靠性：边缘计算系统可以在多个本地节点上实现数据冗余存储，另外边缘计算可以配置定期备份机制，将重要数据备份到本地或云端存储，确保数据的可靠性。数据冗余和备份机制提高了数据的可用性和可靠性，即使发生硬件故障或数据丢失，也能快速恢复。
4）物理安全性：边缘设备通常分布在不同的地理位置，有助于降低单点故障的风险。这种分布式部署使得物理安全风险被分散。另外对边缘设备的物理安全加强措施提高了设备的安全性，防止了数据的物理盗取或篡改。

2.潜在风险

1）安全管理复杂性增加：边缘计算环境下的分布式存储系统可能导致安全管理的复杂性增加。需要在多个边缘节点上实施和维护安全策略，这增加了管理的难度和成本。另外在多个边缘设备上维护一致的安全配置和策略可能是一项挑战，容易出现配置不一致或安全漏洞。
2）设备安全风险：边缘设备通常部署在接触较广的环境中，物理安全性可能较差，容易受到物理攻击或未经授权的访问。边缘设备的操作系统和软件可能存在安全漏洞，如果不及时更新补丁，这些漏洞可能被攻击者利用。
3）数据一致性和完整性：分布式存储系统可能面临数据一致性和完整性的问题，尤其是在多节点之间的数据同步过程中，可能会出现数据丢失或不一致的情况。边缘设备的本地存储可能遭遇数据损坏或篡改，影响数据的完整性。
4）数据保护法规：边缘计算中的数据存储分布可能影响数据保护法规的遵循，尤其是涉及跨境数据存储的法律法规。边缘设备存储的敏感数据可能需要遵守严格的隐私保护要求。

3.应对措施

1）集中管理工具：使用集中管理平台和工具来统一配置和监控边缘设备的安全策略，提高管理效率。
2）自动化和标准化：实施自动化的配置管理和安全更新，确保所有边缘设备保持最新的安全配置和补丁。
3）定期审计：进行定期的安全审计和漏洞扫描，检查和修复潜在的配置不一致问题。
4）物理保护：对边缘设备采取物理保护措施，如使用安全壳、锁定装置以及监控摄像头，防止设备被盗或被非法访问。
5）安全补丁管理：定期更新设备的操作系统和应用软件，及时修补已知的安全漏洞。
6）硬件安全模块：部署硬件安全模块，增强设备对敏感数据的保护。
7）数据冗余和备份：在多个边缘设备和中心服务器上实现数据冗余和备份，确保数据的高可用性和恢复能力。
8）数据校验：实施数据完整性校验机制，如哈希算法和数字签名，确保数据在存储和传输过程中未被篡改。
9）一致性协议：采用分布式一致性协议（如Paxos、Raft）来保证数据在多个节点之间的一致性。
10）法律合规审查：确保边缘计算环境符合相关的法律法规，如GDPR、CCPA等。定期进行合规审查，确保所有数据存储和处理活动符合规定。
11）数据本地化：在符合规定的情况下，可以通过数据本地化策略，确保敏感数据只存储在符合地方法规的区域。

四、数据传输

1.积极影响

1）减少传输距离：边缘计算将数据处理和存储推向离数据源更近的地方，减少了数据需要传输到中心服务器的距离，降低了数据在传输过程中被拦截或篡改的风险
2）减少传输数据量；边缘计算可以在本地处理数据，只有必要的数据才传输到中心服务器，这减少了传输的数据量和频次，从而降低了数据在传输过程中的曝光时间和被攻击的机会。
3）强化数据隐私保护：边缘计算通过在本地处理数据，减少了敏感数据的传输，从而降低了数据泄露和隐私侵害的风险。另外，边缘设备可以实施数据脱敏、加密和其他隐私保护措施，确保数据在传输过程中得到有效保护。
4）自定义安全策略：边缘计算环境中的每个设备都可以实施自定义的安全策略和控制措施，如数据加密和访问控制。这些策略可以针对每个设备的特定需求进行优化，可以更好地保护数据，防止未经授权的访问和数据篡改。
5）数据加密和完整性验证：边缘设备可以实施端到端的加密和数据完整性验证，确保数据在传输过程中的安全。
6）网络监控：边缘设备和边缘计算节点可以实时监控数据流量，及时发现和响应潜在的安全威胁或异常活动，及时处理减少潜在的损害。
7）增强控制：在边缘设备上实施安全控制和策略，可以提高对数据传输的控制能力，实时管理和保护数据流动。

2.潜在风险

1）网络安全威胁：边缘设备的网络连接可能受到各种网络攻击，如中间人攻击或数据包嗅探。中间人攻击：攻击者可能通过拦截和篡改数据传输链路中的数据，进行中间人攻击，窃取或修改数据。数据包嗅探：攻击者可能使用数据包嗅探工具监控和分析网络中的数据包，获取敏感信息。
2）复杂的数据传输链路：边缘计算将数据处理分布到接近数据源的设备上，数据从边缘设备传输到中心服务器的链路可能涉及多个网络节点和传输通道。这增加了数据传输链路的复杂性和潜在的安全隐患。
3）网络攻击面扩大：随着边缘设备和传输路径的增多，攻击面也随之扩大，可能会增加数据在传输过程中遭遇攻击的风险。
4）边缘设备的安全性：边缘设备的安全性直接影响数据传输的安全。如果设备本身存在安全漏洞或被攻击，可能导致数据在传输过程中的安全性问题。设备的配置和维护不当可能使其容易受到攻击，进而影响数据传输的安全。
5）合规性和隐私保护：不同地区和行业对数据传输的合规性和安全性要求不同。边缘计算环境中的数据传输需要符合相关的数据保护法规（如GDPR、CCPA等）和隐私保护规定。

3.应对措施

1）加强加密技术：使用先进的加密技术和协议，确保数据在传输过程中得到充分保护。
2）网络安全措施：部署网络安全防护工具，如入侵检测系统和入侵防御系统，以监控和保护数据传输的安全。
3）端到端加密：使用端到端加密技术，确保数据在传输过程中即使被拦截也无法被解读。
4）安全协议：应用现代安全协议（如IPsec、TLS/SSL）来保护数据传输链路的安全，防止数据被篡改或窃取。
5）设备安全加固：定期检查和加固边缘设备的安全配置，确保设备不易受到攻击。
6）固件和软件更新：保持边缘设备的固件和软件最新，修补已知的安全漏洞，防止被利用进行攻击。
7）隐私保护技术：应用隐私保护技术，如数据脱敏和加密，确保个人隐私信息在传输过程中得到保护。

五、数据使用

1.积极影响

1）提高整体系统的韧性：边缘计算通过将计算和数据处理分散到多个边缘设备中，可以在某个设备发生故障时，减少对整体系统的影响，提高系统的韧性和可靠性。
2）分布式安全防护：边缘计算环境中的分布式结构使得安全防护措施可以更为分散和冗余，从而增强了对安全威胁的防护能力。
增强的数据访问控制。
3）增强的数据访问控制：：在边缘设备上可以实施局部的身份认证和访问控制，确保只有授权的用户和设备可以访问和处理数据，从而提高了数据访问的安全性。
4）灵活的安全策略实施：边缘计算允许在不同的边缘设备上实施灵活的安全策略，根据设备的特性和数据的敏感性进行定制。安全策略能够更精准地满足具体的安全需求。
5）增强数据隐私保护：通过在边缘设备上处理数据，可以实现数据本地化数据分析，减少了数据向远程数据中心传输的需要，这有助于保护用户隐私并遵守数据保护法规。
6）实时数据处理：边缘计算支持对数据进行实时处理和分析，快速响应潜在安全威胁，及时发现和阻止安全事件，增强数据保护能力。

2.潜在风险

1）设备安全性：边缘设备的操作系统和应用程序可能存在安全漏洞，这些漏洞可能被攻击者利用来获取数据或影响设备的正常工作。
2）分布式系统的管理复杂性：边缘计算将数据处理分散到多个边缘设备上，增加了系统的管理和维护复杂性。各个边缘节点的安全管理和配置可能不一致，导致安全漏洞的出现。在不同的边缘设备上实施安全策略和更新可能会遇到一致性问题，导致某些设备可能没有及时应用最新的安全措施。
3）边缘设备的物理安全：边缘设备通常分布在不同的物理位置，可能位于较少受保护的环境中。这些设备可能成为物理攻击的目标，如盗窃或篡改。
4）操作风险：在边缘设备的维护和操作过程中，可能会因人为疏忽或操作失误引发安全问题。
5）数据泄露和隐私问题：边缘计算环境中，数据处理分布在多个位置，增加了数据泄露的风险。如果边缘设备受到攻击，可能会导致数据泄露。数据在边缘设备上处理和使用时，可能没有充分考虑隐私保护措施，导致用户隐私信息暴露。
6）安全配置不足：边缘设备的安全配置可能不足，如弱密码、默认设置等，可能成为攻击的入口点。
7）网络攻击和异常行为：边缘计算环境中，设备间的网络连接可能成为网络攻击的目标，例如DDoS攻击或中间人攻击。另外由于边缘设备分布广泛，实时检测和响应异常行为变得更加困难。

3.应对措施

1）集中管理工具：使用集中式的安全管理平台来监控和管理所有边缘设备的安全状态，确保统一实施安全策略。
2）自动化更新：部署自动化更新机制，确保所有边缘设备及时接收并应用最新的安全补丁和更新。
3）物理安全措施：对边缘设备实施物理安全保护措施，如锁定设备、安装监控摄像头，以及确保设备安装在受保护的环境中。
4）操作培训和规程：对维护人员进行安全培训，制定详细的操作规程，以减少因操作不当导致的安全风险。
5）数据加密：在边缘设备上处理数据时，使用强加密技术保护数据的机密性，确保数据在使用过程中的安全。
6）隐私保护措施：应用数据匿名化、脱敏处理等隐私保护技术，减少敏感信息的暴露风险。
7）漏洞管理：定期进行漏洞扫描和安全评估，及时发现并修复边缘设备上的安全漏洞。
8）强化配置：使用强密码和多因素认证，定期检查和更新边缘设备的安全配置，确保设备符合最佳安全实践。
9）网络安全防护：在边缘设备上部署网络安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统和入侵防御系统，保护设备免受网络攻击。
10）行为监控：实施行为分析和异常检测技术，实时监控边缘设备的操作行为，及时发现和响应异常活动。

六、数据删除

1.积极影响

1）降低数据泄露风险：在边缘计算中，数据的删除可以在本地边缘设备上完成，减少了在网络上传输和同步数据的需求，从而降低了传输过程中的泄露风险。
2）本地化的数据管理：边缘计算允许在数据生成地点附近进行本地化的数据删除操作。这样可以更精确地控制数据的删除过程，确保数据在生成后得到及时清除。
3）灵活的本地安全策略：边缘计算环境中的每个边缘设备可以实施本地化的安全策略，包括数据删除策略。这种方式能够根据设备的具体要求实施适当的删除措施，提高了数据安全性。
4）控制数据生命周期：通过在边缘设备上实施数据生命周期管理，可以有效管理数据的存储和删除，确保在数据过期或不再需要时及时删除。
5）本地备份和删除：在边缘计算环境中，数据可以在本地进行备份和删除，确保删除操作能够在所有备份副本中同步执行。这减少了备份系统中的数据残留风险。
6）增强的数据隐私保护：由于数据在本地进行删除处理，减少了数据在网络上传输的需求，从而降低了隐私泄露的风险。数据删除操作可以在数据生成地进行，避免了隐私信息在传输过程中的暴露。另外边缘计算环境允许对每个边缘设备进行细粒度的隐私控制，包括数据的删除和保护策略，以确保符合隐私保护法规和要求。
7）减少恢复风险：通过本地化的数据删除和备份管理，可以减少数据恢复过程中可能带来的风险。删除操作更能确保所有备份副本的一致性，防止恢复到过时或不安全的数据版本。

2.潜在风险

1）数据残留和未完全删除：边缘设备上可能存在未被完全删除的残留数据，这些数据可能在设备的存储介质上留下痕迹，可能被恢复或利用。另外数据可能在多个位置存储（如缓存、临时文件），如果未能全面删除，可能导致数据泄露。
2）设备退役和处置：在边缘设备退役或报废时，如果未进行适当的数据删除和处置，可能导致敏感数据被泄露。
3）数据备份和恢复：数据删除操作可能未同步到备份系统中，导致备份中的数据依然存在，可能被恢复。在数据恢复过程中，可能恢复到过时或不安全的数据版本，增加数据泄露的风险。另外退役设备上的数据如果未被彻底清除，可能会被恢复和利用。
4）跨设备数据同步：在边缘计算环境中，数据可能在多个边缘设备间同步。如果某个设备上的数据删除未同步到其他设备，可能导致数据泄露。另外数据删除操作可能由于同步延迟而未能立即反映到所有相关设备上，造成数据残留。
5）安全配置不足：边缘设备上的权限控制可能不足，导致未经授权的用户或进程能够访问和删除数据，增加数据泄露的风险。另外如果边缘设备没有足够的操作日志记录，可能无法追踪和审核数据删除操作的安全性。

3.应对措施

1）使用安全删除工具：使用经过验证的安全删除工具（如数据擦除软件），确保数据在删除时被彻底清除，避免残留数据。
2）彻底删除：在边缘设备上进行数据删除时，应考虑所有存储位置，包括缓存、临时文件和备份，确保数据被完全删除。
3）设备销毁：对于不再使用的边缘设备，应实施物理销毁措施，如销毁存储介质，确保数据无法恢复。
4）同步验证：在进行数据删除时，确保所有相关设备都同步并反映删除操作，避免数据残留。
5）使用集中管理：使用集中管理系统来协调和验证数据删除操作，确保跨设备的数据删除一致性。
6）强化权限管理：对边缘设备实施严格的权限控制，确保只有授权用户和进程能够执行数据删除操作。
7）日志记录：启用详细的操作日志记录，记录数据删除操作的所有细节，以便审计和追踪。
8）备份同步：确保数据删除操作也同步到备份系统中，定期更新备份数据，确保备份中的数据一致性。
9）恢复验证：在数据恢复过程中，验证恢复的数据版本是否符合最新的安全要求，避免恢复到不安全的数据版本。

总结

边缘计算对数据安全的影响是双面的。一方面，它通过将数据处理和存储分散到边缘设备上，减少了数据在网络传输中的风险，并通过本地化的数据管理提升了删除效率和安全性。然而，另一方面，它也增加了管理复杂性和物理安全挑战，因为边缘设备分布广泛且可能处于安全性较低的环境中，这可能导致安全配置不一致和数据泄露的风险。总的来说，边缘计算在提升数据安全性方面提供了显著优势，但也带来了新的管理和保护挑战。因此，组织在使用边缘计算技术时，需要权衡其优势与风险，并采取综合措施以保障数据安全。