怎么搞定权限那事儿，保证公司数据库Access不乱跑也能管得稳稳的

怎么搞定权限那事儿,保证公司数据库Access不乱跑也能管得稳稳的

这事儿说白了,就跟管家里钥匙一个道理，你不能把大门的、卧室的、保险柜的钥匙都配成一样的，然后给家里每个人发一把，那样的话，谁都能进你卧室翻东西，甚至把保险柜里的钱拿走，公司数据库也是这个理儿，里面放着公司的“家当”——客户资料、财务数据、核心代码，哪一样流出去都是大事，搞定权限的核心就一句话：按需分配，最小授权，意思是，一个人只能拿到他干活所必需的那把“钥匙”，多一分都不给。

那具体怎么干呢？这事儿不能靠感觉，得有个章法，根据像信息安全领域里常提的“零信任”原则（来源：基于零信任构建数据安全防护体系），就是先假设网络内部也不安全，谁都不能随便信，访问任何数据都得先验证身份、再检查权限，咱们可以分几步走：

第一步：摸清家底，给数据贴上标签 你得先知道家里到底有什么“宝贝”，对吧？很多公司其实对自己数据库里到底存了哪些敏感数据，存在哪里，都是一笔糊涂账，所以第一步就是来个大盘点，组织技术部和业务部的人一起，把数据库捋一遍，哪些表存的是客户身份证号、手机号（这叫个人敏感信息），哪些表是公司的销售合同和金额，哪些是还没发布的新产品设计图。

摸清楚之后,就像给文件分类归档一样，给这些数据打上标签，核心机密”、“敏感数据”、“内部公开”、“对外公开”，这一步是基础，后面所有的权限设置都得基于这个来，这就好比你把家里的重要文件，哪些是房产证，哪些是水电费账单，分门别类放好。

第二步：给人分好角色，对号入座 光有数据标签还不行，还得给人分类，公司里岗位那么多，但权限需求其实可以归纳成几大类。

• 普通员工：可能只需要查询和操作与自己工作直接相关的客户记录。
• 部门经理：可能需要查看本部门所有人的业务数据，做统计分析。
• 财务人员：需要访问财务相关的表，但绝对不能动产品代码。
• 开发人员：在测试环境可能需要很高的权限去调试，但在生产环境（就是正在用的真实环境）可能只给读的权限，绝对不能修改。
• 高管：可能需要看各种报表，但一般不会去直接操作具体某条数据。

这就是基于角色的访问控制（RBAC）的思想（来源：访问控制模型之RBAC模型），先定义好“销售”、“财务”、“开发”这些角色，每个角色能访问哪些标签的数据是固定的，然后把人分配到对应的角色里，一个新员工入职，直接给他分配“销售”角色，他就自动拥有了销售该有的权限，省得一个个去设置，也避免了给错权限，如果有人转岗，只需从一个角色移到另一个角色，权限自动变更，清爽得很。

第三步：配好钥匙，加上监控和审批 角色定好了，就在数据库和技术系统里把权限设置死，通过数据库的权限管理功能，严格控制谁能“增删改查”，普通员工可能只有“查”的权限，而且只能查某个范围的数据，经理可能有“查”和“改”的权限，但“删”的权限要牢牢攥在更高级管理员手里，或者干脆不给。

但这还不够,钥匙给了，还得装“监控摄像头”，必须有一套日志系统，记录下“谁、在什么时候、通过什么方式、对什么数据、做了什么事”，一个员工突然在深夜下载整个客户名单，系统就应该发出警报，让安全负责人知道，去问问他为什么要这么操作，这叫审计日志，是事后追查和责任认定的关键。

对于那些特别敏感的操作,或者超出他日常权限的临时需求，不能直接给权限，要走审批流程，比如一个分析师需要近五年所有的财务数据做分析，这超出了他日常的查询范围，就需要他的领导、甚至数据所有者在线审批同意后，系统临时给他开通一个有时效性的权限（比如24小时），用完后自动收回，这就像你去档案室调阅机密档案，得领导批条子一样。

第四步：定期检查和清理 公司人员是流动的，有人离职，有人转岗，权限管理最怕的就是“人走了，权限还在”，所以必须定期（比如每季度或每半年）做一次权限审查，检查每个账号的权限是不是还和他们的岗位匹配？有没有离职员工的账号没禁用？有没有人权限过高了？这就像定期检查一下家里的锁，看看有没有多余的钥匙流在外面，或者哪把锁该换了。

也是最重要的：把人管好 技术手段再牛，也防不住内部人员故意使坏或者粗心大意，必须对全体员工进行持续的安全意识教育，要让大家明白，数据权限不是不信任，而是为了保护公司和每个人的利益，要制定明确的数据安全规定，告诉员工什么能做，什么不能做，比如严禁共享账号、严禁把数据库密码写在便利贴上贴在显示器边框、严禁把公司数据上传到自己的网盘等等，一旦违规，就要有相应的处罚措施。

搞定数据库权限这事儿,不是买个高大上的软件就一劳永逸了，它是个细水长流的活儿，需要把技术手段、管理流程和人员意识这三样结合起来，核心思想就是从“一把钥匙开所有门”的粗放管理，变成“什么人拿什么钥匙，开哪把锁，全程都有记录”的精益管理，这么一套组合拳打下来，虽然不敢说百分百安全，但数据库“乱跑”的风险就能被管得稳稳当当，大大降低。