Базы данных — ценный актив любой компании, и именно они чаще всего становятся целью злоумышленников. Утечки данных из СУБД несут финансовые и репутационные потери, а регуляторы ужесточают требования к их защите. Анализируем рынок систем защиты баз данных и актуальные решения российских вендоров.
- 1. Введение
- 2. Что такое системы защиты баз данных и зачем они нужны
- 3. Подходы к внедрению систем защиты баз данных
- 4. Мировой рынок систем защиты баз данных
- 5. Российский рынок систем защиты баз данных
- 6. Обзор систем защиты баз данных
- 7. Встроенные средства безопасности российских СУБД
- 8. Выводы
Введение
Базы данных — структурированные хранилища информации, которые лежат в основе большинства корпоративных ИТ-систем: интернет-магазинов, банковских транзакционных платформ, CRM, госуслуг, медицинских и логистических систем. В СУБД накапливаются клиентские базы, платёжные данные, интеллектуальная собственность, персональные сведения сотрудников — информация, составляющая коммерческую ценность и подлежащая правовой охране.
В 2025 году объём утёкших данных из российских сервисов достиг 767 млн строк — в 1,5 раза больше, чем годом ранее. При этом количество утечек сократилось почти вдвое. Злоумышленники стали действовать более целенаправленно и наносят больший ущерб за один инцидент. Мировая статистика показывает, что средняя стоимость утечки данных составляет 4,44 млн долларов; в здравоохранении этот показатель ещё выше.
Угрозы для баз данных могут исходить как изнутри, так и извне. Внешние угрозы — это в основном хакерские атаки. К ним относятся использование уязвимостей баз данных и системы, SQL-инъекции, подбор учётных данных, атаки на API. Внутренние угрозы — это непреднамеренная утечка данных, ошибки администраторов, чрезмерные привилегии, несанкционированные выгрузки, действия инсайдеров.
Противодействовать этим угрозам помогают системы защиты баз данных. Одни отслеживают и анализируют активность, другие блокируют подозрительные запросы, третьи контролируют доступ к данным или шифруют их. В настоящем обзоре рассмотрим, какие системы защиты баз данных представлены на отечественном рынке.
Что такое системы защиты баз данных и зачем они нужны
Рынок систем защиты баз данных (Database Security) активно развивается, отвечая на растущие угрозы кибербезопасности и нормативные требования. Такие системы контролируют доступ к информации, отслеживают действия пользователей и приложений, предотвращают атаки на уровне SQL и снижают риск утечек. Они дополняют встроенные механизмы СУБД и закрывают задачи, которые невозможно решить стандартными средствами: непрерывный мониторинг активности, блокировку вредоносных запросов, аудит привилегированных пользователей, шифрование и маскирование данных.
Ключевую роль здесь играют технологии DAM (Database Activity Monitoring — мониторинг активности в базах данных) и DBF (Database Firewall — межсетевой экран для СУБД).
DAM фиксирует все операции в базе данных в режиме реального времени, анализирует поведение пользователей, выявляет аномалии и подозрительные операции, например массовую выгрузку данных в нерабочее время. DAM-системы работают с копией трафика и не влияют на производительность СУБД.
DBF, в свою очередь, предназначены для активной защиты. Они фильтруют SQL-запросы, блокируют попытки SQL-инъекций и другие вредоносные действия, помогают управлять доступом на уровне запросов. В современных продуктах функции DAM и DBF часто объединены в едином решении и интегрируются с SIEM-платформами для корреляции событий.
Шифрование баз данных (DB Encryption) защищает информацию в состоянии покоя и при передаче. Используются протоколы TLS/SSL и механизмы прозрачного шифрования (Transparent Data Encryption), которые не требуют изменений в приложениях.
Маскирование данных (Data Masking) применяется для обезличивания информации в тестовых и разрабатываемых средах. Реальные значения заменяются фиктивными, но структура и логические связи сохраняются.
Управление доступом к базам данных (DB Access Control) включает PAM (Privileged Access Management — контроль привилегированных пользователей) и DCAP (Data-Centric Audit and Protection — аудит и защита данных на уровне прав доступа). Эти инструменты помогают управлять привилегиями администраторов и разработчиков, контролировать сессии, фиксировать команды и выявлять избыточные права.
При выборе системы защиты баз данных важно учитывать специфику инфраструктуры, тип СУБД, требования к производительности и соответствие нормативным актам (например, Федеральному закону № 152-ФЗ «О персональных данных», Федеральному закону № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры»).
Рисунок 1. Схема работы DAM/DBF (Источник: Noventiq)
Подходы к внедрению систем защиты баз данных
Подходы к внедрению систем защиты БД зависят от архитектуры инфраструктуры, требований к производительности и уровня контроля, который необходимо обеспечить.
Режим proxy/inline — классический подход для межсетевых экранов уровня баз данных (DBF). Система включается в разрыв трафика между приложением и СУБД, анализирует SQL-запросы и может блокировать вредоносные операции в реальном времени. Такой метод обеспечивает максимальный уровень активной защиты, но требует тщательного тестирования, чтобы избежать влияния на производительность.
Режим sniffing/mirror используется в DAM-системах. Решение получает копию сетевого трафика через SPAN/mirror-порт (Switch Port Analyzer) или TAP (Test Access Point), фиксирует операции в СУБД и выявляет аномалии, не вмешиваясь в работу приложений. Этот метод безопасен для производительности и подходит для аудита, расследования инцидентов и непрерывного контроля действий пользователей.
Agent‑based подход предполагает установку лёгкого агента на сервер СУБД или рядом с ним. Агент получает доступ к системным журналам, внутренним событиям и контексту выполнения запросов, что позволяет фиксировать операции, которые не видны в сетевом трафике. Метод обеспечивает максимальную детализацию, но требует контроля совместимости и обновлений.
Наконец, часть функций реализуется через встроенные механизмы безопасности СУБД. Это аутентификация, шифрование, аудит, ролевая модель доступа, маскирование данных и SQL-файрволы, встроенные в отечественные СУБД. Такие механизмы усиливают общий контур защиты, но не заменяют специализированные DAM/DBF-решения, особенно в распределённых инфраструктурах.
Мировой рынок систем защиты баз данных
Мировой рынок Database Security развивается стремительно, и это прямое следствие роста числа утечек данных, усложнения ИТ-ландшафта и ужесточения требований к защите информации. Организации переходят на облачные и гибридные СУБД, увеличивают объём данных и расширяют периметр, что делает традиционные методы защиты недостаточными. На этом фоне продолжает расти спрос на решения DAM, DBF, комплексные платформы защиты данных и встроенные механизмы безопасности, которые предлагают облачные провайдеры.
Современный рынок движется в сторону модели cloud‑first (приоритет облачных решений). Всё больше компаний выбирают управляемые облачные базы данных и используют нативные средства защиты, интегрированные в экосистему провайдера. В отличие от классических DAM- и DBF-систем такие инструменты встроены в инфраструктуру облака, автоматически масштабируются вместе с БД, управляются через единую консоль и включают встроенные механизмы обнаружения угроз и обновления. Они работают по модели операционных расходов (OPEX) и дают видимость активности не только в СУБД, но и во всей облачной среде.
По данным 360iResearch, в 2025 году объём мирового рынка Database Security достиг 12,78 млрд долларов, в 2026 году превысит 14,86 млрд, а к 2032 году вырастет до 38,51 млрд долларов при среднегодовом темпе роста около 17,05 % . Наибольший спрос наблюдается в финансовом секторе, ритейле, здравоохранении и госсекторе.
Рисунок 2. Рост мирового рынка систем защиты БД (Источник: 360iResearch)
Среди ведущих международных вендоров выделяют IBM Guardium Data Protection, Oracle Data Safe, Imperva Data Security Fabric, Thales CipherTrust Database Protection и Trellix Database Activity Monitoring.
По данным Mordor Intelligence, DAM-сегмент становится одним из основных: организации стремятся к непрерывному контролю действий администраторов, выявлению инсайдерских угроз и автоматизации аудита. DAM-решения всё чаще используются как обязательный компонент Zero Trust-архитектуры.
Рисунок 3. Объём и доля рынка DAM-систем (Источник: Mordor Intelligence)
Значимую долю рынка формируют и облачные решения. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform предлагают собственные механизмы защиты, которые частично заменяют классические DAM/DBF-системы.
В AWS ключевую роль играет GuardDuty RDS Protection — сервис обнаружения угроз, анализирующий журналы аудита, CloudTrail и сетевой трафик, выявляющий брутфорс-атаки, аномальные запросы и подозрительные действия. Управляемые СУБД в Amazon RDS получают встроенную защиту: шифрование данных с помощью AWS Key Management Service (KMS), TLS-шифрование трафика, автоматические обновления и интеграцию с IAM для контроля доступа. Дополняют контур AWS Secrets Manager для безопасного хранения секретов и Amazon Macie для обнаружения и классификации чувствительных данных.
В Microsoft Azure функции защиты обеспечивает Defender for SQL, который выявляет SQL-инъекции, брутфорс и аномалии в Azure SQL Database и SQL Server. Microsoft Entra ID (ранее Azure Active Directory) и Key Vault используются для аутентификации и управления ключами. Azure Policy обеспечивает соблюдение единых стандартов безопасности, а Azure Monitor — анализ журналов, корреляцию событий и динамическое маскирование данных в Azure SQL.
В Google Cloud Platform встроенная защита реализована через механизмы Cloud SQL Security с автоматическим шифрованием данных, SSL-трафиком и интеграцией с Cloud IAM. Cloud Audit Logs фиксируют все операции с ресурсами, Security Command Center обеспечивает централизованный мониторинг безопасности, а VPC Service Controls создают периметр вокруг облачных ресурсов, предотвращая утечки данных.
Рынок движется в сторону унифицированных платформ, объединяющих мониторинг, контроль привилегий, шифрование, токенизацию и ИИ-аналитику. Например, IBM в октябре 2024 года представила Guardium Data Security Center как единый SaaS-фреймворк для сквозной защиты данных и автоматизации управления доступом.
Несмотря на рост, отрасль сталкивается с ограничениями: высокой стоимостью внедрения, дефицитом квалифицированных специалистов, сложностью интеграции с устаревшими системами и ограниченными бюджетами малого и среднего бизнеса.
Российский рынок систем защиты баз данных
Российский рынок защиты баз данных развивается под действием импортозамещения СУБД и ужесточения ответственности за утечки. С одной стороны, компании замещают Oracle, Microsoft SQL Server и IBM DB2 на отечественные СУБД (Jatoba, Postgres Pro, Tantor, Picodata). С другой — рост числа инцидентов и многомиллионные оборотные штрафы делают защиту баз данных обязательным условием для ведения бизнеса.
В 2025 году зафиксировано 250 публичных утечек баз данных в СНГ, из них 230 — в российских компаниях. Общий объём скомпрометированных данных превысил 767 млн строк. При этом значительная часть инцидентов связана именно с компрометацией СУБД или ошибками администрирования.
Несмотря на рост угроз и ужесточение законодательства, специализированные решения для защиты баз данных (DAM, DBF, DCAP, шифрование) применяют лишь 35 % компаний . Большинство ограничивается базовыми DLP-системами, что создаёт разрыв между формальным соблюдением требований и реальной защитой данных. Эксперты связывают это с разрывом между руководством и ИБ-командами, нехваткой ресурсов и знаний, фокусом только на «видимых» рисках и сложностью интеграции новых решений в существующую инфраструктуру.
Рынок движется в сторону интеграции с отечественными экосистемами: решения адаптируются под Astra Linux, «РЕД ОС» и российские СУБД, формируя единый импортонезависимый контур. Активно развивается автоматизация: машинное обучение используется для выявления аномалий, анализа поведения администраторов и автоматического реагирования.
Растёт спрос на защиту данных в облачных СУБД и на моделях SaaS/IaaS, особенно в финансовом секторе, промышленности и госсекторе. Компании стремятся к комплексным платформам, объединяющим DAM, DBF, DCAP, шифрование и DLP в единую Data Security Platform, которая обеспечивает классификацию данных, контроль привилегий, мониторинг SQL-активности и автоматизацию расследований.
Требования Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» , Федерального закона № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры» , оборотные штрафы , запрет на использование иностранных СУБД в КИИ, обязательная аттестация информационных систем и требования ФСТЭК, ФСБ, Банка России формируют устойчивый спрос на сертифицированные средства защиты.
Ниже — обзор российских систем защиты баз данных.
Обзор систем защиты баз данных
Ниже — обзор ключевых продуктов, которые закрывают задачи DAM, DBF, шифрования и контроля привилегий, поддерживают отечественные СУБД и операционные системы.
«Гарда DBF 5.7»
«Гарда DBF 5.7» (ранее «Гарда БД») — российская система класса DAM/DBF для управления безопасностью баз данных и бизнес-приложений из единого центра. Решение контролирует операции с данными и действия пользователей, выявляет внешние атаки и злоупотребления привилегиями в режиме реального времени, а также позволяет блокировать несанкционированную активность.
Система работает как в режиме пассивного аудита, так и в режиме активного межсетевого экрана баз данных (Database Firewall). В пассивном режиме она анализирует копию трафика и формирует детализированный журнал операций для расследования ИБ-инцидентов и ретроспективного анализа. В активном режиме «Гарда DBF» включается «в разрыв» соединения и фильтрует SQL-запросы, предотвращая SQL-инъекции, несанкционированные операции и попытки обхода политик доступа.
Особенности решения:
- Поддержка более 40 типов СУБД, Big Data и облачных сред.
- Защита веб-приложений, ERP, CRM и других информационных систем.
- Поведенческий анализ для выявления мошеннических операций с возможностью их блокировки.
- Выявление теневых баз данных в инфраструктуре.
- Контроль соблюдения требований регуляторов и отраслевых стандартов.
- Интеграция с SIEM-, SOAR-системами и дата-каталогами.
Внедрение «Гарда DBF» возможно в 3 режимах: копии трафика, сетевого экрана и агента. Упрощённые схемы каждого варианта представлены на рисунке ниже.
Рисунок 4. Схема вариантов внедрения «Гарда DBF» (источник: «Гарда»)
«Гарда DBF» совместима с Astra Linux, РЕД ОС и другими отечественными операционными системами.
Продукт сертифицирован ФСТЭК России по 4‑му уровню доверия (сертификат № 4443) и включён в Единый реестр отечественного ПО (запись № 1284 от 05.09.2016).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
«Спектр | DAM»
«Спектр | DAM» — модуль мониторинга активности баз данных в составе платформы защиты данных «Спектр» компании «Сайберпик». Он появился в версии 3.9 (2024 год) и предназначен для непрерывного аудита действий пользователей и учётных записей по отношению к объектам СУБД — таблицам, полям, функциям и процедурам. Сбор событий не зависит от настроек штатного аудита, что снижает нагрузку на базы данных и позволяет фиксировать операции даже при отключённом встроенном журналировании.
Модуль анализирует содержимое таблиц и полей, классифицирует данные и определяет места хранения критичной информации. Встроенный инструмент визуализации прав доступа показывает привилегии до уровня схем, таблиц и колонок, помогая выявлять учётные записи с избыточными правами.
«Спектр | DAM» поддерживает создание правил‑оповещений о важных операциях с анализом текста запросов, ответов и метаданных. Модуль поведенческой аналитики автоматически строит профили типичной активности каждой учётной записи и выявляет отклонения.
Рисунок 5. Интерфейс управления системой (Источник: «Сайберпик»)
Система совместима с PostgreSQL, Postgres Pro, Platform V Pangolin, Jatoba, MySQL, MS SQL и Oracle. Она масштабируется для территориально распределённых компаний, управляется из единого интерфейса и выдерживает нагрузку более 10 000 запросов в секунду.
Платформа «Спектр» в целом включена в реестр отечественного ПО (№ 7143 от 03.11.2020) и сертифицирована ФСТЭК России (сертификат № 4668 от 04.04.2023).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
«Крипто БД»
«Крипто БД» — решение компании «Аладдин Р.Д.» для криптографической защиты данных и предотвращения утечек на уровне СУБД. Система выполняет выборочное шифрование таблиц и отдельных полей по ГОСТ 28147-89 и ГОСТ Р 34.12-2015, маскирует данные для неавторизованных пользователей и контролирует целостность информации.
Ключи шифрования хранятся отдельно, поэтому даже администраторы СУБД не имеют к ним доступа — данные остаются защищёнными от доступа любых привилегированных пользователей базы данных и ОС сервера.
Система поддерживает усиленную аутентификацию через USB-токены и смарт-карты JaCarta, ведёт журнал доступа обращений к зашифрованным данным и обеспечивает централизованное управление ключами шифрования. Шифрование выполняется селективно, что снижает нагрузку на инфраструктуру по сравнению с полным шифрованием файлов базы данных. В системе предусмотрено необратимое удаление данных: при удалении ключей информация становится недоступной. Первичное шифрование и перешифрование могут выполняться в фоновом режиме, без остановки информационной системы.
Рисунок 6. Окно выбора провайдера БД (Источник: «Аладдин Р.Д.»)
«Крипто БД» совместима с Oracle, MS SQL, PostgreSQL, Postgres Pro и Jatoba, что позволяет использовать её в смешанных и импортонезависимых инфраструктурах.
Система сертифицирована ФСБ России как средство криптографической защиты классов КС1 и КС2 (сертификат № СФ/124‑4638) и включена в Единый реестр отечественного ПО (№ 509, № 518, № 4292, № 4293).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Встроенные средства безопасности российских СУБД
Помимо специализированных систем, часть функций защиты реализована непосредственно в отечественных СУБД. Эти механизмы не заменяют DAM/DBF‑решения, но усиливают общий контур безопасности и позволяют закрыть требования регуляторов.
Jatoba
Jatoba — российская СУБД компании «Газинформсервис», построенная на ядре PostgreSQL. Более чем 20-летний опыт компании в области информационной безопасности позволил реализовать в СУБД наиболее мощный на рынке СУБД общего назначения функционал обеспечения информационной безопасности. Платформа усиливает защиту данных за счёт уникального на российском рынке встроенного SQL Firewall с искусственным интеллектом, который работает в реальном времени: он пропускает только авторизованные запросы и подключения, блокирует SQL‑инъекции, несанкционированный доступ и попытки кражи учётных данных. «Ятоба» шифрует (скрывает) данные на диске, защищает таблицы от прямых обращений и контролирует целостность.
СУБД ведёт подробный аудит действий пользователей, фиксирует изменения схем и операций с привилегиями. Управляет доступом на уровне ролей, ограничивает права суперпользователей, объектов и отдельных полей, помогает быстро выявлять избыточные права и ограничивать критичные операции.
Рисунок 7. Схема работы встроенного SQL Firewall (Источник: Jatoba)
В СУБД «Ятоба» внедрено маскирование данных. Система скрывает персональные, финансовые, медицинские и корпоративные сведения с помощью статического и динамического маскирования, анонимных дампов, маскирующих представлений и обёрток данных. Платформа реализует принцип «конфиденциальность по замыслу»: разработчик заранее отмечает чувствительные поля и задаёт правила их маскирования прямо в схеме базы данных.
«Ятоба» активно использует искусственный интеллект в защите, анализирует логи, выявляет аномалии и вторжения, обнаруживает уязвимости, помогает автоматизировать управление доступом и предотвращать утечки. Поддерживает обфускацию хранимых процедур и функций, а также построение отказоустойчивых кластеров для высоконагруженных систем.
СУБД зарегистрирована в Едином реестре отечественного ПО (№ 5749 от 20.09.2019). В 2025 году Jatoba заняла 1-е место в Рейтинге кибербезопасности российских СУБД общего назначения по версии ResearchView. Поддерживает более 30 операционных систем, в том числе сертифицированных ФСТЭК. Сеть технологических партнёров включает более 130 вендоров, обеспечена широкая совместимость с ИБ-системами ведущих российских производителей.
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Postgres Pro
Postgres Pro — российская СУБД на базе PostgreSQL. Платформа усиливает защиту за счёт расширенной аутентификации с профилями паролей, шифрования трафика через SSL/TLS и прозрачного шифрования данных на диске (TDE) через pgpro_tde. TDE защищает информацию при краже носителей или доступе к файловой системе, а безопасность зависит от хранения ключей в защищённом хранилище.
Для аудита используется pg_proaudit, который фиксирует все действия пользователей и изменения в базе данных. Логи можно выводить в отдельный защищённый раздел или передавать в SIEM, чтобы исключить их подмену и обеспечить централизованный контроль.
Postgres Pro Enterprise устраняет проблему «всемогущего» superuser. Вместо одной привилегированной учётной записи система вводит две роли:
- Администратор СУБД: управляет сервером, репликацией и резервным копированием.
- Администратор баз данных: отвечает за объекты, пользователей и права.
Платформа поддерживает детализированную ролевую модель (RBAC), помогает ограничивать привилегии приложений и пользователей и предотвращает накопление избыточных прав.
Сертифицированная редакция Postgres Pro включает контроль целостности исполняемых модулей, конфигурационных файлов и системных каталогов. Система очищает память после удаления данных, исключая утечки через буферы и кеши. Дополнительно Postgres Pro поддерживает маскирование данных, шифрование резервных копий и регулярные обновления, которые закрывают уязвимости и усиливают защиту инфраструктуры.
Рисунок 8. Управление безопасностью через Enterprise Manager (PPEM) (Источник: Postgres Pro)
Платформа работает на отечественных ОС Astra Linux Special Edition, РЕД ОС, Альт.
Postgres Pro зарегистрирована в Едином реестре отечественного ПО (№ 104 от 18.03.2016) и сертифицирована ФСТЭК России по 4‑му уровню доверия (сертификат № 3637 от 05.10.2016). Компания также прошла сертификацию по ГОСТ Р 56939‑2024 «Разработка безопасного программного обеспечения».
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Tantor
Tantor — СУБД, разработанная «Тантор Лабс» (входит в «Группу Астра») на базе PostgreSQL. Платформа включает встроенную систему централизованного администрирования и мониторинга, которая контролирует состояние серверов, конфигурацию и параметры безопасности.
Tantor поддерживает прозрачное шифрование данных на диске (TDE) через расширение pg_tde. Система позволяет выборочно шифровать отдельные таблицы, применять алгоритмы шифрования, включая ГОСТ, и защищать данные как при доступе к файловой системе, так и в случае кражи носителей. Платформа контролирует хранение ключей и обеспечивает их защиту на уровне инфраструктуры.
Для проверки безопасности Tantor использует утилиту pg_sec_check. Она автоматически анализирует конфигурацию системы, выявляет потенциальные уязвимости, проверяет параметры доступа и формирует отчёты с указанием конкретных нарушений.
Для работы с конфиденциальными данными Tantor применяет pg_anon — инструмент, который сканирует структуру базы данных, находит столбцы с персональными сведениями по шаблонам и эвристикам и создаёт анонимизированные логические дампы. Платформа поддерживает статическое и динамическое маскирование, что помогает ограничивать доступ к чувствительной информации без изменения приложений.
Tantor реализует аутентификацию по OAuth 2.0, интегрируется с SIEM-системами, регистрирует события безопасности и контролирует целостность исполняемых файлов и конфигурации. СУБД очищает память после удаления данных, исключая утечки через буферы и кеши, и поддерживает механизмы защиты, которые соответствуют требованиям регуляторов.
Рисунок 9. Пользовательский интерфейс Tantor (Источник: TANTOR LABS)
Платформа зарегистрирована в Едином реестре отечественного ПО (№ 14818 от 12.09.2022) и сертифицирована ФСТЭК России по 4‑му уровню доверия и 4‑му классу защиты (сертификат № 4856 от 24.09.2024).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Picodata
Picodata — российская распределённая in-memory СУБД, разработанная компанией «Пикодата» (входит в группу Arenadata).
СУБД построена на архитектуре shared-nothing и использует ACID-подход для сохранности данных: любые изменения предварительно записываются в журнал на диске и реплицируются на несколько серверов. Целостность данных контролируется с помощью проверки контрольных сумм (CRC32).
Авторизация запросов основана на списках управления доступом (ACL) и ролевой модели (RBAC). Поддерживается блокировка пользователя после нескольких неудачных попыток входа.
Picodata ведёт детальный журнал аудита безопасности, фиксирующий создание учётных записей, изменение паролей и привилегий, а также события контроля целостности исполняемых файлов и конфигурации. Журнал может выводиться в файл, в системный журнал ОС (syslog) или передаваться внешнему процессу-коллектору.
Для безопасных соединений Picodata поддерживает TLS/SSL и mTLS (mutual TLS) при подключении по протоколу PostgreSQL, включая проверку сертификатов сервера и клиента, а также LDAPS для интеграции с корпоративными службами каталогов. Доступ к кластеру также возможен через веб-интерфейс, защищённый паролем.
Рисунок 10. Страница аутентификации в веб-интерфейсе Picodata (Источник: Picodata)
Picodata совместима с Astra Linux Special Edition, РЕД ОС, Альт Линукс и другими российскими операционными системами.
Продукт включён в Единый реестр российского ПО (№ 12796 от 07.02.2022) и сертифицирован ФСТЭК России по 4-му уровню доверия (сертификат № 4917 от 03.03.2025).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Arenadata Prosperity
Arenadata Prosperity (ADP) — российская реляционная СУБД на базе PostgreSQL, разработанная компанией Arenadata и дополненная enterprise-функциями для высокой производительности, масштабируемости и безопасности.
Платформа усиливает защиту за счёт ролевой модели доступа (RBAC), шифрования соединений через TLS и шифрования хранимых данных. ADP контролирует все операции в базе данных, регистрирует системные события и может передавать их в SIEM для централизованного мониторинга.
Роли ограничивают действия пользователей и сервисных учётных записей, а политики доступа позволяют изолировать чувствительные данные и минимизировать риск привилегированного доступа. ADP фиксирует:
- изменения схем баз данных;
- операции с привилегиями;
- обращения к объектам;
- изменения системных параметров.
Все события регистрируются в полном журнале безопасности.
Рисунок 11. Интерфейс Arenadata Prosperity (Источник: Arenadata)
Платформа шифрует сетевые соединения, защищает данные при передаче между компонентами и безопасно интегрируется с внешними сервисами. ADP поддерживает механизмы резервного копирования и восстановление с сохранением целостности данных, что снижает риски при сбоях и инцидентах.
Arenadata Prosperity зарегистрирована в Едином реестре отечественного ПО (№ 6986 от 07.10.2020) и сертифицирована ФСТЭК России по 4‑му уровню доверия (сертификат № 4905 от 27.01.2025).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Platform V Pangolin DB
Pangolin DB — корпоративная СУБД «СберТеха» на базе PostgreSQL с более чем 80 доработками в ядре. Эти изменения адаптируют PostgreSQL под высоконагруженные системы и повышенные требования к защите данных.
Pangolin DB применяет прозрачное шифрование хранимых данных и параметров подключения (TDE). Система использует внешние хранилища ключей — HashiCorp Vault или совместимые KMS-решения — и исключает доступ к ключам со стороны администраторов ОС и резервного копирования.
СУБД блокирует доступ к пользовательским данным для суперпользователей PostgreSQL, администраторов ОС, администраторов безопасности и резервного копирования. Механизм разделяет роли и ограничивает операции, которые могут привести к чтению или копированию данных.
Pangolin DB поддерживает:
- гибкие парольные политики;
- двухфакторную аутентификацию;
- маскирование паролей в логах;
- ротацию учётных данных без простоя;
- хранение сертификатов в формате PKCS#12 с интеграцией в систему секретов.
Ролевая модель доступа ограничивает действия сервисных и пользовательских учётных записей.
В ядро встроена модифицированная версия pgAudit. СУБД фиксирует подключения, изменения конфигурации, загрузку динамических библиотек, нарушения целостности объектов и события, связанные с защитой от привилегированных пользователей.
Pangolin DB проверяет контрольные суммы исполняемых модулей и конфигурационных файлов и очищает высвобождаемое дисковое пространство, исключая утечки данных через остаточные блоки.
Рисунок 12. Процесс аутентификации в Pangolin DB (Источник: Pangolin)
Для управления используется консоль Platform V Kintsugi. Она отслеживает блокировки, собирает диагностическую информацию, анализирует активность запросов, контролирует ресурсы и управляет множеством инсталляций.
Platform V Pangolin DB сертифицирована ФСТЭК России (сертификат № 4704 от 22.08.2023) и включена в реестр отечественного ПО (№ 13436 от 29.04.2022).
Подробнее о системе можно узнать на сайте компании.
Выводы
Российский рынок систем защиты данных в СУБД формируется вокруг перехода на отечественные платформы, которые уже включают встроенные механизмы безопасности: шифрование, контроль привилегированных пользователей, аудит, целостность, маскирование данных и интеграцию с SIEM.
Комплексные платформы, объединяющие DAM, DBF, шифрование, DLP и DCAP в едином контуре, находятся на начальной стадии внедрения в России. Примерами могут служить экосистемные решения «Гарда» (сочетание DBF с DLP и SIEM) и Security Vision (интеграция DAM с SOAR и сервис-деском). Полноценные DSP-продукты, аналогичные зарубежным, пока отсутствуют, но их появление на рынке очевидно.
Отечественный рынок движется под влиянием нескольких устойчивых тенденций: переход на российские СУБД, рост атак на базы данных, интеграция DS-функций в SOC-процессы, развитие ML-детекторов и активной защиты. Российские решения закрывают большую часть задач, ранее решавшихся зарубежными продуктами, и движутся в сторону автоматизации, глубокой аналитики и встроенной защиты данных.
В ближайшие годы ожидается расширение сегмента комплексных платформ и усиление встроенных механизмов безопасности в отечественных СУБД, а также рост интереса к решениям, которые объединяют контроль доступа, мониторинг, аудит и защиту данных в едином контуре.
