由于云环境、企业云应用系统、核心数据的复杂性，选择适合的云数据保护方案变得尤为重要。

因此，为了保护云端的数据，需要有计划、有步骤的实施云数据库安全防护方案：

步骤1：分析并确定需要保护的关键数据

在对云数据进行保护前，首先需要准确的分析哪些数据需要保护，和为什么要保护这些数据;评估和划分哪些数据需要放置在云端，从而确定哪些数据是关键的必须保护的数据，例如用户身份证号码、银行卡或信用卡号码、社保号码等。另一个需要关注的就是法规遵从性需求。

步骤2：选择适合的技术方案和加密算法

作为云数据防护是否能够成功实施的关键，企业需要在关键数据的安全性、保持云应用系统的功能可用性，和系统可维护性方面综合考虑，来确定适合企业需要的加密保护的技术方案。

步骤3：保护好数据的加密密钥

为了保护密文数据不会被非法窃取，避免云服务厂商和第三方维护人员访问到明文数据，最好的做法是将密文数据的密钥控制在云用户自己手中。

步骤4：实施必要的防数据泄漏措施

虽然采取了必要的数据加密措施，但并不能彻底解决来自应用系统环境和云运维环境的安全威胁，典型的如来自云应用系统的SQL注入攻击、后门程序、利用数据库漏洞的攻击行为、第三方运维人员的误操作等。因此需要采用数据库防火墙这样的数据边界防护技术，利用其细粒度的访问控制、防攻击、防批量数据下载等特性，实现有效的防数据泄漏。

步骤5：监控并审计数据的访问行为

一方面，黑客攻击行为千变万化，另一方面，系统的复杂性带来的数据正常维护和管理行为往往也是不可预期的。因此，需要对重要数据的访问行为采取持续、及时的监控和审计，形成有效的风险报告提供给用户发现新的风险，帮助用户更好的进行数据保护。

步骤6：利用自动脱敏防止测试环境数据泄漏

除了云环境的数据防护，企业内部的测试环境也是一个重要的信息泄漏源，特别是需要“抽取”云端生产数据用于测试系统时;利用数据自动脱敏技术可以在有效的保护生产数据的同时，为测试环境提供可用的符合用户预期的测试数据。