在 SQL 数据库中加密数据涉及保护静态、传输中和处理中的敏感信息。 大多数数据库都提供内置工具或支持外部方法来实现这一点。 主要方法包括使用透明数据加密 (TDE)、列级加密和应用层加密。 每种方法都满足特定的安全需求，并且需要仔细实施以平衡性能和保护。
对于加密静态数据，透明数据加密 (TDE) 是一种常见的解决方案。 TDE 加密整个数据库文件，包括备份，而无需更改应用程序代码。 例如，SQL Server 通过使用 CREATE DATABASE ENCRYPTION KEY 命令启用 TDE，并指定一种加密算法（如 AES-256）。 同样，PostgreSQL 使用 pgcrypto 扩展或第三方工具（如 pg_tde）进行表空间加密。 TDE 依赖于与数据分开存储的数据库主密钥和证书，从而确保即使物理存储受到威胁，数据在没有密钥的情况下仍然不可读。 但是，TDE 不会保护内存中或查询期间的数据，因此需要额外的措施来实现端到端安全性。
要加密特定的列或字段，列级加密允许进行精细控制。 例如，MySQL 的 AES_ENCRYPT() 和 AES_DECRYPT() 函数可以在插入或更新期间加密单个列。 在 SQL Server 中，使用 ENCRYPTBYKEY 和对称密钥可确保只有授权用户才能解密数据。 这种方法对于保护高度敏感的字段（如信用卡号或社会安全号码）非常有用。 但是，它需要应用程序逻辑来处理加密和解密，这会使查询和索引变得复杂。 此外，必须安全地管理密钥，通常通过 Azure Key Vault 或 AWS KMS 等密钥保管库来防止未经授权的访问。
对于传输中的数据，SSL/TLS 加密至关重要。 配置数据库以要求加密连接可确保在应用程序和数据库之间移动的数据不会被拦截。 例如，PostgreSQL 在连接字符串中使用 sslmode=verify-full 来强制执行 TLS，而 SQL Server 使用在连接握手期间验证的证书。 应用层加密（其中数据在发送到数据库之前进行加密）增加了另一层安全性。 OpenSSL 等库或框架特定的工具（例如，Django 的 Fernet）可以处理此问题。 将这些方法结合起来——加密静态数据、传输中的数据以及有选择地加密列级别的数据——可以在保持开发人员可用性的同时提供强大的防御，防止数据泄露。