什么是数据加密？| Entrust

什么是数据库加密？

数据库是关键业务数据在一个中心位置（无论是本地还是云中）的聚合，这使得数据库成为网络犯罪分子的主要目标。

许多数据库加密解决方案都低估了内部威胁和复杂攻击，比如冒充特权用户。对于需要更高安全级别的环境，硬件安全模块 (HSM) 可为您的数据库密钥提供经过联邦信息处理标准 (FIPS) 认证的保护，从而在强化解决方案中保护密钥。

何时需要数据加密？

许多法规要求或建议静态数据加密和/或传输中数据加密以保持合规性。例如，《通用数据保护条例》(GDPR) 并未明确要求数据加密，但加密数据是向管理机构证明存储数据安全的最佳方式。

相反，《健康保险携带和责任法案》(HIPAA) 要求在受保护健康信息 (PHI) 处于静止状态时对其进行加密。了解有关在医疗保健环境中防止数据泄露的更多信息。

即使没有强制要求加密，对包含个人身份信息 (PII) 或机密商业知识产权在内的所有数据进行加密也是一种安全最佳实践。

数据加密类型

数据加密有两种主要类型：对称加密和非对称加密。对称加密使用单个加密密钥来保护数据。这会使加密速度更快（因为密钥更短），但也降低了安全性。非对称加密需要公钥和私钥协同工作来解密数据。该方案使非对称加密更加安全。了解有关对称加密和非对称加密区别的更多信息。

什么是端到端加密数据？

端到端加密数据是一种通信系统，只有发送方和预期收件方才可以对信息进行加密或解密。静态数据加密和传输中数据加密同时进行。这可以防止第三方窃听或篡改正在发送的数据。

数据掩码和数据加密之间的区别

简单来说，数据掩码是对信息进行伪装，数据加密是对信息进行编码。数据掩码可以掩盖社会安全号码、信用卡号和其他个人身份信息 (PII) 等敏感信息，允许组织访问这些信息，但不允许黑客访问。尽管这两种方法有一些相似之处，但数据加密与数据掩码有很大的不同。数据加密使用加密算法来隐藏数据，需要解密密钥才能显示信息。

数据加密标准有何变化？

数据加密标准已更改，以防范黑客和恶意行为者。与过时的数据加密标准相比，现代加密算法具有更好的完整性、身份验证和不可否认性。

数据加密标准是在 20 世纪 70 年代制定的。数据加密标准的密钥长度较短（56 位），不足以确保应用程序的安全，但它对加密标准的发展产生了重大影响。如今，加密算法已经进步，可以阻止新的攻击方法，包括侧信道攻击和密码分析。

数据加密最佳实践

加密所有类型的敏感数据，不一定只加密最有可能被发现的数据。
评估加密性能，以确保在不占用太多 CPU 时间和内存的情况下保护您的数据。
为静态数据和动态数据制定策略。
考虑行业法规和要求。
评估组织对对称加密或非对称加密的需求。

关于数据加密的常见误区

过去加密解决方案实施不力，导致人们对数据加密的认知不佳。但是如果部署得当，数据加密可以成为实现当今业务环境所需的灵活性、合规性和数据隐私的推动力。以下是关于数据加密的常见误区：

加密会降低系统性能
术语太难理解
管理所有加密密钥是一场噩梦
加密密钥容易丢失
很难部署
它只保护应用程序
轮换加密密钥意味着应用程序停机
企业级加密非常昂贵
云端加密不安全
解决方案并不适用于所有平台

云端加密怎么样？

世界越来越围绕虚拟化和云而构建。云在成本和灵活性方面具有显著的优势。然而，一些 IT 经理仍在犹豫是否将敏感数据存储在云中，他们更愿意维护自己控制的数据中心。数据加密使利用云和基础架构即服务成为可能，同时保护数据的隐私。以下是云中数据加密的主要好处：

有助于组织迁移到云中
组织拥有密钥，可以轻松停用/取消配置
有助于在云中实现安全的多租户
将数据与密钥服务分离，防止服务提供商访问或意外暴露数据
有助于满足法规要求
使组织避免收到数据泄露通知
为服务提供商提供竞争优势
增强了人们对多云世界中数据安全的信心
允许组织确保远程办公室的安全

加密大数据

大数据是一个术语，用于收集和分析来自各种来源的大量信息，以检测可用于业务预测的趋势和关联。由于大数据来自异构源，与较小的数据集相比，它会带来多种数据安全威胁。安全的大数据加密需要 FIPS 140-2 3 级认证边界来保护大数据加密密钥，并卸载加密处理，以提供低延迟、硬件加速的加密。

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