Apache ShardingSphere data desensitization whole solution Detailed

Apache ShardingSphere data desensitization whole solution Detailed

About the Author

Pan Juan, Jingdong number of Division Senior DBA, is mainly responsible for the number of families Jingdong database middleware development, operation and maintenance of the database automation platform development, operation and maintenance of production databases. Jingdong 6.18,11.11 has participated in escort work and other big promotion activities. Jingdong has been responsible for several families database automation platform design and development project, is now focused on Apache ShardingSphere distributed database middleware development. Willing to learn and explore related fields database, automation, distributed, middleware and so on.

One, background

Security control has been an important part of governance, data security controls desensitization belongs to the category. Internet companies, traditional industry, data security has always been attached great importance and sensitive topic. Data desensitization refers to certain sensitive information modification rule data by desensitization, reliable protection of the privacy of sensitive data. Involving some commercial customers secure data or sensitive data, such as phone number, card number, customer number and other personal information in accordance with the provisions of the relevant departments, the data need to be desensitized.

In the real business scenarios, related business development teams are often required for the company's security department needs to implement and maintain a self-encryption system, and when the scene changed desensitization, desensitization self-maintenance systems are often faced with reconstruction or modify risk. In addition, for the already on-line business, how to modify business logic without, in the case of SQL operations, transparency, security, low risk desensitization seamlessly transform it?

Apache ShardingSphere According to industry demand for desensitization of pain points and business transformation, provides a complete, secure, transparent, low cost of renovation of desensitization data integration solutions.

Second, before the ordinal

Apache ShardingSphere is a set of open source middleware solutions for distributed database consisting of the ecosystem, which consists of Sharding-JDBC, Sharding-Proxy and Sharding-Sidecar (planning) this 3 independently of each other, but can be used in conjunction with a hybrid deployment product composition. They are able to provide standardized data piece, distributed transaction and distributed control functions, such as may be applied to a variety of diverse Java homogeneous, heterogeneous language, containers, and other cloud native application scenarios.

Desensitization distributed data management module belonging ShardingSphere sub-function modules under this core function. It is performed by SQL parsing of user input, and based on the user-provided configuration desensitization SQL rewritten so as to achieve the original data is encrypted, and the original data (optional), and simultaneously the ciphertext data stored in the underlying database. When the user data query, it is removed from the database in the ciphertext data, and decrypted, the original eventually decrypted data back to the user. Apache ShardingSphere distributed database middleware automation & data desensitization process transparent, so that users do not need to focus on data desensitization of the implementation details, such as the use of desensitization data like a normal data. In addition, both have online business desensitization reform, or a new line of business use desensitization function, ShardingSphere can offer a relatively complete solution.

Third, the demand scenario analysis

For data desensitization demand, in real business scenarios are generally divided into two cases:

1. A new line of business, the provisions of the security sector need to involve the user sensitive information, such as banks, phone number, etc. is stored in the database is encrypted, then the decryption process when in use. Because the system is new, so there is no stock data cleaning problems, it is relatively simple to implement.

2. It has been on-line business, until the plaintext stored in the database. Suddenly the relevant departments need to be desensitized to the rectification has been on-line business. This scene usually need to deal with three issues:

   How a) historical data needs to be desensitization treatment, that is, the number of wash.

   b) How can change without SQL and business logic, data add-desensitizing treatment, and stored in a database; in use, and then decrypt removed.

   c) how it is more secure, seamless and transparent migration service system implemented between the plaintext and the ciphertext data.

Fourth, the process flow Detailed

Overall structure

Encrypt-JDBC and the service code provided ShardingSphere deployed together. Party service required for Encrypt-JDBC JDBC programming. Since the Encrypt-JDBC implements all standard JDBC interfaces, business code without making use of additional transformation can be compatible. In this case, the code of business conduct all interactions with the database referred to Encrypt-JDBC responsible. Business just to provide desensitization rules. As the middle of the business code and the underlying database bridge, Encrypt-JDBC can intercept user behavior and interaction with the database after the transformation behavior.

Encrypt-JDBC将用户发起的SQL进行拦截，并通过SQL语法解析器进行解析、理解SQL行为，再依据用户传入的脱敏规则，找出需要脱敏的字段和所使用的加解密器对目标字段进行加解密处理后，再与底层数据库进行交互。

ShardingSphere会将用户请求的明文进行加密后存储到底层数据库；并在用户查询时，将密文从数据库中取出进行解密后返回给终端用户。

ShardingSphere通过屏蔽对数据的脱敏处理，使用户无需感知解析SQL、数据加密、数据解密的处理过程，就像在使用普通数据一样使用脱敏数据。

脱敏规则

在详解整套流程之前，我们需要先了解下脱敏规则与配置，这是认识整套流程的基础。脱敏配置主要分为四部分：数据源配置，加密器配置，脱敏表配置以及查询属性配置，其详情如下图所示：

数据源配置：是指DataSource的配置。

加密器配置：是指使用什么加密策略进行加解密。目前ShardingSphere内置了两种加解密策略：AES/MD5。用户还可以通过实现ShardingSphere提供的接口，自行实现一套加解密算法。

脱敏表配置：用于告诉ShardingSphere数据表里哪个列用于存储密文数据（cipherColumn）、哪个列用于存储明文数据（plainColumn）以及用户想使用哪个列进行SQL编写（logicColumn）。

如何理解用户想使用哪个列进行SQL编写（logicColumn）？

我们可以从Encrypt-JDBC存在的意义来理解。Encrypt-JDBC最终目的是希望屏蔽底层对数据的脱敏处理，也就是说我们不希望用户知道数据是如何被加解密的、如何将明文数据存储到plainColumn，将密文数据存储到cipherColumn。换句话说，我们不希望用户知道plainColumn和cipherColumn的存在和使用。所以，我们需要给用户提供一个概念意义上的列，这个列可以脱离底层数据库的真实列，它可以是数据库表里的一个真实列，也可以不是，从而使得用户可以随意改变底层数据库的plainColumn和cipherColumn的列名。或者删除plainColumn，选择永远不再存储明文，只存储密文。只要用户的SQL面向这个逻辑列进行编写，并在脱敏规则里给出logicColumn和plainColumn、cipherColumn之间正确的映射关系即可。

为什么要这么做呢？答案在文章后面，即为了让已上线的业务能无缝、透明、安全地进行数据脱敏迁移。

查询属性的配置：当底层数据库表里同时存储了明文数据、密文数据后，该属性开关用于决定是直接查询数据库表里的明文数据进行返回，还是查询密文数据通过Encrypt-JDBC解密后返回。

脱敏处理过程

举个栗子，假如数据库里有一张表叫做t_user，这张表里实际有两个字段pwd_plain，用于存放明文数据、pwd_cipher，用于存放密文数据，同时定义logicColumn为pwd。那么，用户在编写SQL时应该面向logicColumn进行编写，即INSERT INTO t_user SET pwd = '123'。ShardingSphere接收到该SQL，通过用户提供的脱敏配置，发现pwd是logicColumn，于是便对逻辑列及其对应的明文数据进行脱敏处理。可以看出ShardingSphere将面向用户的逻辑列与面向底层数据库的明文列和密文列进行了列名以及数据的脱敏映射转换。如下图所示：

这也正是Encrypt-JDBC核心意义所在，即依据用户提供的脱敏规则，将用户SQL与底层数据表结构割裂开来，使得用户的SQL编写不再依赖于真实的数据库表结构。而用户与底层数据库之间的衔接、映射、转换交由ShardingSphere进行处理。为什么我们要这么做？还是那句话：为了让已上线的业务能无缝、透明、安全地进行数据脱敏迁移。

为了让读者更清晰了解到Encrypt-JDBC的核心处理流程，下方图片展示了使用Encrypt-JDBC进行增删改查时，其中的处理流程和转换逻辑，如下图所示。

五、解决方案详解

在了解了ShardingSphere脱敏处理流程后，即可将脱敏配置、脱敏处理流程与实际场景进行结合。所有的设计开发都是为了解决业务场景遇到的痛点。那么面对之前提到的业务场景需求，又应该如何使用ShardingSphere这把利器来满足业务需求呢？

新上线业务

业务场景分析：新上线业务由于一切从零开始，不存在历史数据清洗问题，所以相对简单。

解决方案说明：选择合适的加密器，如AES后，只需配置逻辑列（面向用户编写SQL）和密文列（数据表存密文数据）即可，逻辑列和密文列可以相同也可以不同。建议配置如下（Yaml格式展示）：

encryptRule:
  encryptors:
    aes_encryptor:      type: aes
      props:
        aes.key.value: 123456abc
  tables:
    t_user:
      columns:        pwd:
          cipherColumn: pwd
          encryptor: aes_encryptor

使用这套配置，Encrypt-JDBC只需将logicColumn和cipherColumn进行转换，底层数据表不存储明文，只存储了密文，这也是安全审计部分的要求所在。如果用户希望将明文、密文一同存储到数据库，只需添加plainColumn配置即可。整体处理流程如下图所示：

已上线业务改造

业务场景分析：由于业务已经在线上运行，数据库里必然存有大量明文历史数据。现在的问题是如何让历史数据得以加密清洗、如何让增量数据得以加密处理、如何让业务在新旧两套数据系统之间进行无缝、透明化迁移。

解决方案说明：在提供解决方案之前，我们先来头脑风暴一下：首先，既然是旧业务需要进行脱敏改造，那一定存储了非常重要且敏感的信息。这些信息含金量高且业务相对基础重要。如果搞错了，整个团队KPI就再见了。所以不可能一上来就停业务，禁止新数据写入，再找个加密器把历史数据全部加密清洗，再把之前重构的代码部署上线，使其能把存量和增量数据进行在线加密解密。如此简单粗暴的方式，按照历史经验来谈，一定凉凉。

那么另一种相对安全的做法是：重新搭建一套和生产环境一模一样的预发环境，然后通过相关迁移洗数工具把生产环境的存量原文数据加密后存储到预发环境，而新增数据则通过例如MySQL主从复制及业务方自行开发的工具加密后存储到预发环境的数据库里，再把重构后可以进行加解密的代码部署到预发环境。这样生产环境是一套以明文为核心的查询修改的环境；预发环境是一套以密文为核心加解密查询修改的环境。在对比一段时间无误后，可以夜间操作将生产流量切到预发环境中。此方案相对安全可靠，只是时间、人力、资金、成本较高，主要包括：预发环境搭建、生产代码整改、相关辅助工具开发等。除非无路可走，否则业务开发人员一般是从入门到放弃。

业务开发人员最希望的做法是：减少资金费用的承担、最好不要修改业务代码、能够安全平滑迁移系统。于是，ShardingSphere的脱敏功能模块便应用而生。可分为三步进行：

1. 系统迁移前

   假设系统需要对t_user的pwd字段进行脱敏处理，业务方使用Encrypt-JDBC来代替标准化的JDBC接口，此举基本不需要额外改造（我们还提供了SpringBoot，SpringNameSpace，Yaml等接入方式，满足不同业务方需求）。另外，提供一套脱敏配置规则，如下所示：

   encryptRule:  encryptors:    aes_encryptor:      type: aes
         props:        aes.key.value: 123456abc
     tables:    t_user:      columns:        pwd:          plainColumn: pwd
             cipherColumn: pwd_cipher
             encryptor: aes_encryptorprops:    query.with.cipher.column: false

   依据上述脱敏规则可知，首先需要在数据库表t_user里新增一个字段叫做pwd_cipher，即cipherColumn，用于存放密文数据，同时我们把plainColumn设置为pwd，用于存放明文数据，而把logicColumn也设置为pwd。由于之前的代码SQL就是使用pwd进行编写，即面向逻辑列进行SQL编写，所以业务代码无需改动。通过Encrypt-JDBC，针对新增的数据，会把明文写到pwd列，并同时把明文进行加密存储到pwd_cipher列。此时，由于query.with.cipher.column设置为false，对业务应用来说，依旧使用pwd这一明文列进行查询存储，却在底层数据库表pwd_cipher上额外存储了新增数据的密文数据，其处理流程如下图所示：

   

   新增数据在插入时，就通过Encrypt-JDBC加密为密文数据，并被存储到了cipherColumn。而现在就需要处理历史明文存量数据。由于Apache ShardingSphere目前并未提供相关迁移洗数工具，此时需要业务方自行将pwd中的明文数据进行加密处理存储到pwd_cipher。

2. 系统迁移中

   新增的数据已被Encrypt-JDBC将密文存储到密文列，明文存储到明文列；历史数据被业务方自行加密清洗后，将密文也存储到密文列。也就是说现在的数据库里即存放着明文也存放着密文，只是由于配置项中的query.with.cipher.column=false，所以密文一直没有被使用过。现在我们为了让系统能切到密文数据进行查询，需要将脱敏配置中的query.with.cipher.column设置为true。在重启系统后，我们发现系统业务一切正常，但是Encrypt-JDBC已经开始从数据库里取出密文列的数据，解密后返回给用户；而对于用户的增删改需求，则依旧会把原文数据存储到明文列，加密后密文数据存储到密文列。

   虽然现在业务系统通过将密文列的数据取出，解密后返回；但是，在存储的时候仍旧会存一份原文数据到明文列，这是为什么呢？答案是：为了能够进行系统回滚。因为只要密文和明文永远同时存在，我们就可以通过开关项配置自由将业务查询切换到cipherColumn或plainColumn。也就是说，如果将系统切到密文列进行查询时，发现系统报错，需要回滚。那么只需将query.with.cipher.column=false，Encrypt-JDBC将会还原，即又重新开始使用plainColumn进行查询。处理流程如下图所示：

   

3. 系统迁移后

   由于安全审计部门要求，业务系统一般不可能让数据库的明文列和密文列永久同步保留，我们需要在系统稳定后将明文列数据删除。即我们需要在系统迁移后将plainColumn，即pwd进行删除。那问题来了，现在业务代码都是面向pwd进行编写SQL的，把底层数据表中的存放明文的pwd删除了，换用pwd_cipher进行解密得到原文数据，那岂不是意味着业务方需要整改所有SQL，从而不使用即将要被删除的pwd列？还记得我们Encrypt-JDBC的核心意义所在吗？

   这也正是Encrypt-JDBC核心意义所在，即依据用户提供的脱敏规则，将用户SQL与底层数据库表结构割裂开来，使得用户的SQL编写不再依赖于真实的数据库表结构。而用户与底层数据库之间的衔接、映射、转换交由ShardingSphere进行处理。

   是的，因为有logicColumn存在，用户的编写SQL都面向这个虚拟列，Encrypt-JDBC就可以把这个逻辑列和底层数据表中的密文列进行映射转换。于是迁移后的脱敏配置即为：

   encryptRule:  encryptors:    aes_encryptor:      type: aes
         props:        aes.key.value: 123456abc
     tables:    t_user:      columns:        pwd: # pwd与pwd_cipher的转换映射          cipherColumn: pwd_cipher
             encryptor: aes_encryptor
    props:    query.with.cipher.column: true

   其处理流程如下：

   

至此，已在线业务脱敏整改解决方案全部叙述完毕。我们提供了Java、Yaml、SpringBoot、SpringNameSpace多种方式供用户选择接入，力求满足业务不同的接入需求。该解决方案目前已在京东数科不断落地上线，提供对内基础服务支撑。郑州治疗不孕不育哪里好：http://www.zzfkyy120.com/

六、中间件脱敏服务优势

1. 自动化&透明化数据脱敏过程，用户无需关注脱敏中间实现细节。

2. 提供多种内置、第三方(AKS)的脱敏策略，用户仅需简单配置即可使用。

3. 提供脱敏策略API接口，用户可实现接口，从而使用自定义脱敏策略进行数据脱敏。焦作国医胃肠医院好不好：http://jz.lieju.com/zhuankeyiyuan/37756433.htm

4. 支持切换不同的脱敏策略。

5. 针对已上线业务，可实现明文数据与密文数据同步存储，并通过配置决定使用明文列还是密文列进行查询。可实现在不改变业务查询SQL前提下，已上线系统对加密前后数据进行安全、透明化迁移。

七、适用场景说明

1. 用户项目使用Java语言进行编程。

2. 后端数据库为MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer。

3. 用户需要对数据库表中某个或多个列进行脱敏(数据加密&解密)。

4. 兼容所有常用SQL；

八、限制条件

1. 用户需要自行处理数据库中原始的存量数据、洗数。

2. 使用脱敏功能+分库分表功能，部分特殊SQL不支持，请参考SQL使用规范。

3. 脱敏字段无法支持比较操作，如：大于小于、ORDER BY、BETWEEN、LIKE等

4. 脱敏字段无法支持计算操作，如：AVG、SUM以及计算表达式

九、后续

本篇文章介绍了如何使用ShardingSphere产品之一的Encrypt-JDBC进行接入，接入形式还可以选择使用SpringBoot、SpringNameSpace等，这种形态的接入端主要面向JAVA同构，并与业务代码共同部署在生产环境中。面向异构语言，ShardingSphere还提供Encrypt-Proxy客户端。Encrypt-Proxy是一款实现MySQL、PostgreSQL的二进制协议的服务器端产品，用户可独立部署Encrypt-Proxy服务，并且像使用普通MySQL、PostgreSQL数据库一样，使用例如Navicat第三方数据库管理工具、JAVA连接池、命令行的方式访问这台具有脱敏功能的虚拟数据库服务器。

Desensitization functions belonging to the functional scope of Apache ShardingSphere distributed governance. In fact, Apache ShardingSphere this ecosystem also has other more powerful capabilities, such as data fragmentation, separate read and write, distributed transactions, monitor governance. You can even select any number of functional modules to be superimposed using , for example, while using a data slice data desensitization +, + or separate read and write data piece, and then to monitor or control + data pieces and the like. In addition to overlay the selected function level, ShardingSphere access terminal also provides various forms, e.g. Sharding-JDBC Sharding-Proxy or the like to meet the needs of people of different scenarios .

X. Written in the last

ShardingSphere support only from the initial sub-library sub-table function, up to now been formed, including the core functions of data fragmentation, distributed control, distributed transaction-based and other ecosystem. It also identifies with it more than just a distributed database middleware, not only has the ability to sub-library sub-table, but also form a data fragmentation, distributed control, distributed transactions as the core of comprehensive solutions ecosystem , welcome to the official website to learn more, in gitHub Follow us ☺!