? 肆 ? ? 默認安全建設方案：c-1.增量風險管控

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? ? ? ?在金融科技深度融合的背景下，信息安全已從單純的技術攻防擴展至架構、合規、流程與創新的系統工程。作為一名從業十多年的老兵，將系統闡述數字銀行安全體系的建設路徑與方法論，旨在提出一套可落地、系統化、前瞻性的新一代安全架構。

序號	主題	內容簡述
1	安全架構概述	全局安全架構設計，描述基礎框架。
👉2	默認安全	標準化安全策略，針對已知風險的標準化防控（如基線配置、補丁管理）。
3	可信縱深防御	多層防御體系，應對未知威脅與高級攻擊（如APT攻擊、零日漏洞）。
4	威脅感知與響應	實時監測、分析威脅，快速處置安全事件，優化第二、三部分策略。
5	實戰檢驗	通過紅藍對抗演練驗證防御體系有效性，提升安全水位。
6	安全數智化	運用數據化、自動化、智能化（如AI）提升安全運營（各部分）效率。

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4.默認安全建設方案

4.3 增量風險管控：不讓“小變更”釀成“大問題”?

4.3.1 變更感知與管控

1. 第一步：變更渠道收斂：關掉不必要的“后門”?

2. 第二步：變更全面感知：一雙“看見所有變化”的眼睛?

3. 第三步：統一安全管控：智能又高效的風險攔截網

4. 特別點：移動端變更感知與管控

4.3.2 風險剖析與處置：讓安全“自動駕駛”

1. 標準化安全評估：給安全工程師一本“操作手冊”?

2. 自動化與智能化風險發現：打造7x24小時的“安全流水線”?

(1) 安全自動化：嵌入研發流程的“檢查點”

(2) 智能風險決策：從“人拉肩扛”到“AI輔助決策”

(3) 應用接口畫像：為智能決策打下“數據地基”?

3. 實踐案例：風險剖析與處置流程

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👀寫在前面的話：本專欄發出后，收到不少朋友們的反饋：語言內容還是有些“嚴肅”，后續內容我盡量用更加通俗、生動的描述，具備更好的可讀性、具備更好的人體工學~

4.默認安全建設方案

4.3 增量風險管控：不讓“小變更”釀成“大問題”?

? ? ? ? 現實中的安全事件，往往不是來自什么高深莫測的黑客技術，而是由已知漏洞沒修、高危端口沒關這種“小事”引起的。雖然聽起來簡單，但要想完全杜絕卻非常困難——因為這背后是一整套系統工程。
? ? ? ??在默認安全體系中，管控風險的“增量”?尤為關鍵。所謂“增量”，指的就是：系統、配置、人員等各類實體的變化。只有管住變化，才能控制風險。

4.3.1 變更感知與管控

安全風險絕大多數來自“變更”。因此首先搞清楚：“什么變了？”、“誰變了？”、“怎么變的？”

我們將可能引入風險的變化對象總結為以下7類：

🔍 變更類型	📦 舉例
需求設計	產品需求、新功能、重點項目
應用迭代	新應用上線、代碼修改、依賴庫更新
網絡資源	IP/域名、端口、SLB、CDN的增刪
計算資源	ECS、容器、鏡像、物理機的創建與釋放
存儲資源	MySQL、OSS、HBase等存儲服務的申請
策略配置	ACL規則、業務開關、基線設置
人力資源	員工入職、離職、轉崗（含外包）

任何以上類型的“增、刪、改”，我們都視為變更，而管控的第一步就是：

1. 第一步：變更渠道收斂：關掉不必要的“后門”?

? ? ? ? 首先要識別出所有能進行線上變更的入口——我們稱之為“變更渠道”。然后制定《變更渠道風險收斂表》，重點回答：

? 有哪些渠道可能引發風險？
? 是否存在純手工黑屏操作？
? 是否有已廢棄但仍可操作的渠道？
? 相同變更是否有多個入口？
? 是否有審批流程與安全節點？
? 是否有操作日志審計？

基于分析，可從五個方面推進收斂：

? 措施	🛠? 具體做法
推動下線	清理老舊、廢棄渠道，避免無人維護帶來的風險
規范約束	對無管控的小眾渠道，要求變更前必須安全評估
權限治理	遵循最小權限原則，臨時權限按時回收，高風險操作權限收緊
流程審批	所有變更需經非操作人審批，確保風險被二次確認
日志審計	所有操作留痕，問題可追溯、可回滾

《變更渠道風險收斂表》樣式：

2. 第二步：變更全面感知：一雙“看見所有變化”的眼睛?

? ? ? ? 光有收斂不夠，還得能實時感知到變更的發生。
? ? ? ? 最初我們可能在每個變更流程中插入“安全審批”節點，但隨著系統越來越多，人工審批根本忙不過來——切換系統、評估標準不統一、結論難留存……怎么辦呢？我們建立了更優雅的機制：

建立統一安全管控平臺，所有評估流程和結論集中管理；
制定標準接口，各平臺自行對接安全管控平臺，安全團隊不用一個個推動；
明確各類變更需監聽的關鍵信息，精準判斷風險。

[變更發生] → [平臺通知安全中心] → [安全平臺分析] → [評估風險]

這樣一來，安全團隊就能在第一時間知曉變更內容，并判斷是否存在風險。

統一安全管控平臺界面：

3. 第三步：統一安全管控：智能又高效的風險攔截網

? ? ? ? 感知后更要管控。
? ? ? ??為每類變更明確風險類型+評估項+責任歸屬，避免安全團隊內部職責不清。
? ? ? ??但問題又來了：變更工單太多，根本審不過來！

? ? ? ? 于是我們引入自動化審批，這樣既保障安全，又大幅提升效率。
? 對低風險變更（如符合歷史通過策略、非重點類型等），系統自動通過；
? 僅對可疑或高風險變更發起人工審核。

《變更統一安全管控表》---自動化策略示例：

4. 特別點：移動端變更感知與管控

移動端（App、小程序、H5）的變更管控和傳統Web、服務端應用不同，

移動端變更感知組件：類似于白盒掃描器，根據不同掃描對象大致有以下幾類文件需要關注：

掃描平臺	代碼文件類型	配置文件 & 資源類型
通用二進制	`.so`,?`.aar`,?`.framework`?等	-
Android	`.java`,?`.c`,?`.cpp`?(JNI/NDK)	`.gradle`,?`.xml`,?`.yml`?(構建配置)
iOS	`.m`,?`.c`,?`.cpp`,?`.h`?(源代碼與頭文件)	`.plist`?(信息配置),?`Podfile`?(依賴管理)
小程序/H5	`.js`?(邏輯),?`.css`?(樣式),?`.html`?(結構)	`.json`?(全局配置、頁面配置等)

移動端變更感知組件：集成在安全中心，通過后臺管理頁面動態下發檢測規則。

變更掃描被觸發的流程如下：

在代碼分發平臺的代碼倉庫中注冊Webhook → 監聽代碼Push操作（一旦發現代碼Push操作）

→ 相關信息會通過Webhook同步至安全中心 → 由安全中心喚起變更感知組件對本次變更分析。

4.3.2 風險剖析與處置：讓安全“自動駕駛”

? ? ? ? 如果說感知變更是發現了潛在的危險，那么風險剖析與處置就是主動出擊、將危險扼殺在搖籃里的核心環節。這就像是給系統裝上一個“智能安全大腦”，讓它能自動識別、分析并處理風險。

1. 標準化安全評估：給安全工程師一本“操作手冊”?

? ? ? ? 過去，安全評估就像“中醫問診”，非常依賴工程師的個人經驗和水平，不同的人可能會對同一個需求給出完全不同的風險評估。
? ? ? ??為了解決這個問題，我們制定了一套詳細的安全評估規范，相當于給所有安全工程師提供了一本標準化的“操作手冊”和“檢查清單”。

五大類核心基礎規范包括：

規范名稱	📚 涵蓋場景
需求安全評估規范	新功能、新產品的初始設計風險
架構安全評審規范	系統架構設計中的安全缺陷
安全測試規范	上線前的滲透測試、漏洞掃描
開源軟件安全評估規范	引入第三方開源組件的安全審計
三方外采應用引入規范	采購外部系統或服務的安全評估

? ? ? ? 此外，還針對前沿技術（如隱私計算、AI安全、區塊鏈等）制定了專門的安全指南，確保在使用新技術時也能“有法可循”。
? ? ? ??新興安全技術規范一覽表：

安全領域	關鍵技術/關注點	核心價值與應用場景
數據安全	加解密、簽名/驗簽、數字證書、敏感信息脫敏、用戶權限管控	保障數據全生命周期的機密性、完整性、可用性和不可否認性，是信息安全的基礎。
云安全	云平臺基礎設施安全、虛擬化安全、容器安全、云原生應用防護、云服務配置合規性	確保在云計算環境中的數據、應用和基礎設施安全，實現責任共擔模型下的全面防護。
IoT安全	終端設備身份認證、固件安全、通信加密、漏洞管理、輕量級安全協議	保護海量、資源受限的物聯網終端設備及其產生的數據安全，防止其成為網絡攻擊的跳板。
AI安全	人臉識別模型防偽（對抗樣本）、風控模型公平性與魯棒性、訓練數據投毒防護、模型竊取保護	確保人工智能模型的可靠性、公平性和隱私性，防止模型被惡意利用或出現歧視性輸出。
區塊鏈安全	智能合約漏洞審計、共識機制安全、加密貨幣盜竊防護、私鑰安全管理	保障分布式賬本的不可篡改性、交易的真實性與完整性，以及數字資產的安全。
隱私安全計算	同態加密：允許對密文直接進行計算多方安全計算(MPC)：多方協同計算而不泄露各自輸入零知識證明(ZKP)：證明某斷言為真而不泄露任何信息可信執行環境(TEE)：硬件隔離環境中處理數據	實現“數據可用不可見”，在保護個人隱私的前提下，最大限度地釋放數據價值，用于聯合風控、聯合建模

💡?效果：極大減少因人員經驗不足導致的評估差異，讓安全評估結論一致、可靠、可追溯。

2. 自動化與智能化風險發現：打造7x24小時的“安全流水線”?

? ? ? ? 光有規范還不夠，數字業務需要“小步快跑”，安全也必須跟上這個速度。
? ? ? ??目標是：在不妨礙效率的前提下，實現全面的安全覆蓋。

(1) 安全自動化：嵌入研發流程的“檢查點”

? ? ? ? 我們將安全檢測能力像“檢查點”一樣，嵌入到研發的每一個關鍵環節。以移動端小程序打包發布為例，其全自動安全流程如下：

通過這套自動化流水線，安全真正成為了研發流程中不可或缺的一環，而非事后補救的“絆腳石”。

(2) 智能風險決策：從“人拉肩扛”到“AI輔助決策”

? ? ? ? 隨著工單量的爆炸式增長，純“人工+自動化工具”的模式也頂不住了。工具誤報高，專家精力有限，我們急需一個更聰明的“大腦”。于是，開始打造智能風險決策引擎。

它的目標：
- ??零遺漏：保證每個變更都被評估，避免人為遺漏。
- ??降誤報：融合多種工具結果，智能判斷，減少無效告警。
- ??提效率：安全工程師不再埋頭審代碼，而是審AI提供的精準風險線索和證據。
它是如何工作的？（以代碼接口變更為例）
- ? 當開發人員完成需求開發后，將代碼合并時，自動分析代碼變更的真實影響面（用了靜態分析+真實流量）。
- ? 精準識別出有變化的HTTP/RPC接口。
- ? 將這些接口信息同步給智能決策中心（見下圖）。
- ? 決策中心像一位“首席安全官”，根據預設的規則：
  - 調度各種掃描器（黑盒、白盒、流量）去檢測常規漏洞。
  - 對于工具難以發現的邏輯漏洞，它會返回函數調用鏈、數據流圖、關鍵代碼片段等“證據”，輔助人工判斷。

??價值：讓安全工程師從重復勞動中解放出來，去做更重要的攻防研究和復雜業務風險判斷。

(3) 應用接口畫像：為智能決策打下“數據地基”?

? ? ? ? 在訓練AI大腦之前，需要先給它喂大量數據。我們通過應用接口畫像來積累這些數據。
簡單說，就是為一個接口建立一份全面的“體檢檔案”，這份檔案能回答安全工程師最關心的問題：

🔍?核心風險評估項	📊?需要采集的數據證據
是否對公網開放？	應用架構圖、網絡策略
有無SQL注入等漏洞？	黑白盒掃描器結果
鑒權邏輯是否牢固？	鑒權代碼片段、流量包
是否存在越權風險？	函數調用鏈路、污點傳播分析
是否影響資金安全？	影響的資金服務/數據表信息
是否會泄露用戶隱私？	接口出參、脫敏策略
能否防住“薅羊毛”？	人機對抗組件接入情況

? ? ? ? 把所有這些數據關聯起來，就形成了清晰的接口安全畫像。安全工程師一眼就能看清全局，評估效率飆升。這同時也是未來智能決策引擎最寶貴的“數據燃料”。接口安全畫像示例：

最終目的：實現默認安全，讓安全能力像水電一樣，無形、無縫、無處不在，默默守護著每一次變更。

3. 實踐案例：風險剖析與處置流程

? ? ? ? 為了讓大家對風險剖析與處置有更直觀的理解，通過兩個移動端最常見的發布場景，來看看這套機制是如何落地運行的。

📱 案例一：移動App小版本發布

📲 案例二：移動端小程序開發發布

? ? ? ? 盡管兩者場景不同，但其默認安全的核心管控邏輯是統一且一致的，都遵循以下閉環流程：

步驟	核心動作	關鍵內容與目的
1. 迭代感知與工單創建	SDL工作臺感知新迭代，通知創建者填單	關聯需求鏈接與計劃版本號，啟動安全流程
2. 風險場景分析	（半自動化）解析需求內容	初步識別本次迭代可能涉及的業務風險場景
3. 風險評估模型調用	系統自動匹配預設模型	根據具體場景（如支付、登錄），調出對應的安全評估清單與規范
4. 安全方案設計	系統設計者依據模型設計	參照評估模型中的要求，完成技術方案的安全設計
5. 代碼變更實時掃描	每次代碼提交觸發掃描器	監控敏感變更（如增插件、改配置、注釋修復代碼），發現風險則自動創建安全工單并設置發布卡點
6. 多重掃描與卡點生成	三大掃描器并行工作，上報風險	白盒（高覆蓋/高誤報）、黑盒（高準確/低覆蓋）、隱私掃描（CodeQL增強解析）發現中高危風險即同步卡點系統
7. 卡點執行與發布阻斷	卡點系統在打包關鍵環節攔截	對未處置的風險（如問題JS庫）強制阻斷打包流程，必須修復并經安全確認后方可解除

流程核心目標

通過?自動化工具鏈?與?強制卡點機制，確保任何中高風險在發布前必須修復，實現安全流程的常態化、自動化運營，最終為業務高效、安全發布提供保障。

在上述流程中，安全掃描是發現風險的核心技術能力。各有優劣，需組合使用以實現最佳效果。

掃描類型	工作原理	? 優點	?? 缺點	🎯 優化方向
白盒掃描	通過數據流、控制流分析源碼，尋找潛在漏洞模式	覆蓋率全，能發現深層代碼隱患	誤報率高，需要大量人工研判	持續優化規則，降低誤報率
黑盒掃描	分析打包產物(apk/ipa/amr)，模擬攻擊進行測試	準確率高，基本零誤報，發現即真實漏洞	覆蓋率依賴資產數據，可能遺漏死角	結合資產數據，提升覆蓋廣度
隱私掃描	使用靜態分析(如CodeQL)或切面技術，追蹤敏感數據流向	事前預防能力強，能有效避免合規風險	技術實現復雜，覆蓋所有場景難度大	“靜態+運行時”結合，動態下發熱補丁及時止血