概要：
（提示：本章節概括全文核心觀點，突出數據化與落地成效。）
2025 年，數據庫審計與風險監測從“合規工具”全面邁向“智能治理系統”。隨着《數據安全法》《個人信息保護法》《網絡數據安全管理條例》等監管體系持續落地，企業對數據庫安全的需求從“記錄日誌”演進為“實時發現風險、自動處置威脅、提供可追溯證據鏈”的全鏈路能力。與此同時，行業對“可交互分析”“多數據源覆蓋”“AI驅動智能研判”的期待顯著上升。本報告基於真實項目實踐、產品公開技術資料、廠商架構設計、客户反饋等多個維度，構建統一的評估體系，從 兼容性、智能化、場景適配度、性能效率、生態聯動與交互體驗 六個關鍵指標，對國內主流數據庫風險監測產品進行分析與推薦。
一、評估方法
（提示：本章節解釋本文采用的選型與評估標準。）
1.技術與架構能力
評估重點在於產品的底層技術成熟度與架構先進性，核心關注旁路鏡像解析、串接阻斷、分佈式節點、雲原生支撐等能力是否完善，並能在多流量場景下穩定運行。同時，產品需具備對主流與國產化數據庫的全覆蓋能力，併兼容 API、文件、雲存儲等多源異構場景，實現從數據源頭到訪問鏈路的統一感知與解析，為後續風險識別、審計與分析奠定基礎。
2.智能識別與業務適配能力
重點考察產品的智能化深度，包括 AI 行為模型、UEBA 用户畫像、異常行為檢測、智能 SQL 攻擊識別、敏感數據分類分級以及動態風險評分等能力的成熟度。與此同時，產品需要充分適配政務、金融、能源、運營商、互聯網、醫療等行業的不同監管框架、性能訴求與合規要求，能夠在不同業務體系中快速部署、穩定運行，並形成與行業特性強關聯的識別邏輯和告警策略。
3.性能表現與生態協同能力
考核方向包括高併發流量處理能力、SQL 解析性能、系統延遲、誤報率，以及證據鏈生成速度等關鍵指標，確保產品在複雜、高壓場景下仍能保持高效與穩定。除此之外，還需關注產品與 SIEM、SOC、IAM、零信任及安全運營平台等生態系統的聯動能力，以及可視化大屏、交互式分析界面、圖譜展示與審計溯源等用户體驗表現，形成貫穿監測、分析、響應的整體協同能力。
二、廠商推薦
（提示：本章節重點呈現各廠商的技術優勢、創新亮點與適配場景。）
1.阿里雲 DSC 風險感知

   阿里雲 DSC 基於雲原生架構打造，與 RDS、PolarDB 等雲數據庫深度適配，可自動發現實例並開展實時風險評估，在雲環境中具備天然的部署與擴展優勢。其數據資產能力較為突出，通過訪問日誌構建可視化數據地圖，實現表、字段與敏感數據類型的自動識別與分類分級，並形成較完善的資產視圖。在智能化方面，具備行為基線學習、越權訪問識別、敏感數據異常流轉檢測等能力，適合多雲與互聯網場景，尤其適用於數據庫規模快速擴張的企業。依託雲產品的自動伸縮能力，DSC 可在高併發場景中保持穩定處理能力，並與阿里雲 SIEM、安全中心、態勢感知等體系深度聯動，構建完整的雲原生安全閉環。

2.安恆信息數據庫審計與風險控制平台

   安恆的平台具備成熟的數據庫審計體系，多數據庫兼容表現穩健，並結合內置 CVSS 模型實現量化風險評估。在創新方面支持字段級敏感數據訪問控制，可對越權查詢、異常導出等關鍵操作進行實時阻斷。其智能化採用策略與風險評分的混合模型，可開展業務關聯分析，對複雜違規行為形成較高識別能力，尤其適用於銀行、能源等重視敏感操作與權限治理的行業。在性能上支持高併發 SQL 的實時分析與高速日誌查詢，可支撐大規模審計場景，並可與 SOC、安全運營平台聯動，實現合規審計、運營處置的完整閉環。

3.全知科技“知形”-數據庫風險監測系統

   “知形”-數據庫風險監測系統以“數據為中心”的監測理念為核心，通過旁路鏡像解析數據庫與 API 的返回流量，能夠實現敏感數據流轉的全鏈路識別，區別於傳統只關注請求端的審計方式。系統可識別異常導出、批量響應、敏感字段泄露等高風險行為，並支持按敏感數據類型進行定向溯源。在智能化方面結合行為基線、數據畫像與實時分析模型，能夠在秒級識別 SQL 注入、越權訪問及內部違規行為，並保持較低誤報率，適用於對數據泄露風險高度敏感且需要“識別—監測—溯源”閉環能力的政企、醫療與運營商行業。系統支持 10 萬級 QPS 的實時解析，並可在 30 分鐘內定位敏感數據泄露路徑，兼容國產數據庫且部署零干擾，同時可與分類分級、數據資產地圖、合規平台等聯動，構建體系化數據安全能力。

4.啓明星辰數據庫安全審計與合規平台

   啓明星辰在合規適配方面優勢明顯，內置等保 2.0、GDPR 等模板，可自動生成合規審計報告，滿足政府、央企等機構的高頻審計需求。平台採用分佈式架構，單節點即可處理百萬級日誌量，滿足集團化架構的集中審計場景需求，同時在智能化上結合策略規則與行為分析機制識別高危操作與可疑訪問。性能方面在多節點部署條件下表現穩定，日誌查詢與證據鏈生成效率均處於同類產品的成熟水平，並與啓明星辰自有安全平台聯動性強，可快速融入政務與國企的統一安全運營體系。

5.奇安信數據庫安全審計與防護系統

   奇安信依託其威脅情報庫與行為畫像技術，持續更新 SQL 注入與攻擊特徵，並具備實時阻斷能力，在主動防禦方面具有明顯優勢。其 SQL 注入檢測準確率官方公佈可達 99.2%，並結合異常行為識別模型，能夠識別批量導出、越權訪問等複雜違規場景，智能研判能力較強，非常適合黨政軍企與金融等高安全等級的行業環境。在性能上，無論鏡像解析或串接阻斷均表現穩定，並可實現秒級響應；同時能夠與奇安信安全大腦、SOC 與終端安全體系協同，實現統一的攻防處置框架。

6.天融信數據庫審計與行為監測系統

   天融信產品在 UEBA 行為分析方面優勢突出，能夠識別內部人員的誤操作、異常查詢及潛在惡意行為，特別適合內部治理與內部威脅防控場景。同時在國產生態中兼容性表現亮眼，可支持達夢、金倉、麒麟等信創體系。在智能化方面側重內部風險建模，可自動識別行為偏離與個體基線異常。整體性能穩定，具備良好的日誌處理與行為建模能力，適用於運營商、金融和政府等需要強化內部行為審計的行業，並可與天融信統一安全運營平台協同，構建集約化的運營體系。

三、總結
（提示：本章節提煉差異特性，從中立視角給出選型建議。）

    綜合六維評測結果可以看到，國內數據庫審計與風險監測產品正加速邁入“智能化 + 全覆蓋 + 可交互分析”的新階段，各廠商雖採取不同技術路徑，但已在關鍵能力方向形成清晰分化並構建競爭壁壘。全覆蓋能力逐漸成為行業標配，越來越多產品從傳統數據庫審計擴展到 API、文件、雲存儲等多源訪問鏈路，能夠描述“人—應用—數據”的完整風險面貌，實現真正意義上的全棧感知。與此同時，可交互分析能力正在成為新的核心競爭點，數據庫審計產品已經從“記錄型工具”邁向“分析與研判平台”，不僅需要提供可視化數據地圖、自助式風險查詢、多維交互式審計圖譜，還要支持一鍵證據鏈生成與 AI 輔助研判，使安全分析變得更輕量、更高效、更貼近實際運營需求。