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安恒數(shù)盾數(shù)據(jù)安全

賦能數(shù)據(jù)開放激活數(shù)據(jù)價值

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數(shù)據(jù)安全風(fēng)險Top10

數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清

數(shù)據(jù)在哪、有哪些類型、哪些是敏感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的敏感等級分別是什么? 如果不能做到數(shù)據(jù)分類分級，就沒有明確的保護(hù)的目標(biāo)，無法做到針對安全風(fēng)險進(jìn)行有效防護(hù)。
數(shù)據(jù)庫漏洞

很多數(shù)據(jù)庫管理員擔(dān)心修復(fù)數(shù)據(jù)庫漏洞程序會對他們的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生業(yè)務(wù)影響。但是現(xiàn)在，存在漏洞的脆弱數(shù)據(jù)庫被攻擊的風(fēng)險非常高。
特權(quán)賬號

特權(quán)賬號一般是指root、DBA等超級管理員賬戶，特權(quán)賬號一旦保管不當(dāng),極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)被惡意篡改、刪除、批量下載以及惡意提權(quán)操作等。
過度授權(quán)

數(shù)據(jù)庫的授權(quán)應(yīng)當(dāng)遵循最小權(quán)限授予原則，即僅授予滿足用戶需要的最小權(quán)限，在數(shù)據(jù)庫中，如果進(jìn)行了不當(dāng)授權(quán)，則極易造成低權(quán)限用戶執(zhí)行本不該屬于該用戶的風(fēng)險操作行為，帶來不可預(yù)估安全風(fēng)險。
開發(fā)測試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來越復(fù)雜，而開發(fā)周期卻越來越短，對開發(fā)和測試要求隨之提高。對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的性能測試往往需要準(zhǔn)備大量的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，由于開發(fā)測試環(huán)境中使用生產(chǎn)數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)泄露，在各行各業(yè)都時有發(fā)生，2014年韓國發(fā)生三大發(fā)卡行由于開發(fā)測試環(huán)節(jié)泄露信用卡信息，一時轟動全球。
運(yùn)維人員篡改拖庫風(fēng)險

運(yùn)維人員使用數(shù)據(jù)庫賬號進(jìn)行運(yùn)維管理，該賬號的權(quán)限有可能超出實(shí)際運(yùn)維管理所需要的標(biāo)準(zhǔn)。如果對其缺少訪問行為控制管理，受利益驅(qū)動，運(yùn)維人員可直接篡改交易、竊取敏感數(shù)據(jù)、甚至直接泄露上億個人隱私信息。
重要數(shù)據(jù)明文存儲

由于數(shù)據(jù)庫的存儲架構(gòu)中，數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)文件的形式明文存儲在操作系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)遺失，或者黑客和不懷好意的人直接通過操作系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)庫文件，都會造成數(shù)據(jù)大量泄露。
終端數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險

通常，信息安全防護(hù)體系是由服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和終端三個環(huán)節(jié)組成。在信息安全體系中，最薄弱環(huán)節(jié)往往是終端安全防護(hù)。目前，終端安全防護(hù)的技術(shù)手段極為有限，終端存在諸多安全隱患，其中最大的問題是終端普遍存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。
數(shù)據(jù)稽核難

監(jiān)控整個組織中的數(shù)據(jù)訪問是追查取證的重要手段。一旦無法監(jiān)視數(shù)據(jù)操作合規(guī)性異常，無法收集數(shù)據(jù)庫活動的審計詳細(xì)信息，這將會造成在數(shù)據(jù)泄露后無法進(jìn)行溯源分析，產(chǎn)生嚴(yán)重的組織風(fēng)險，導(dǎo)致定責(zé)模糊、取證困難，最后追溯行動不了了之。進(jìn)而極可能導(dǎo)致二次泄露事件的發(fā)生。
數(shù)據(jù)泄露無法取證溯源

當(dāng)組織機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)共享、外發(fā)給第三方后，由于第三方人員保管不當(dāng)造成數(shù)據(jù)泄露時，無法及時通過定位數(shù)據(jù)外發(fā)人員、外發(fā)目標(biāo)和時間等信息進(jìn)而確定最終的泄露主體，造成數(shù)據(jù)泄露事件無法溯源取證和對安全事件定責(zé)。

數(shù)據(jù)安全全景圖

CAPE數(shù)據(jù)安全能力框架

以身份和數(shù)據(jù)雙中心
全面覆蓋立體化防護(hù)原則
智能化、體系化原則

以身份和數(shù)據(jù)雙中心

保護(hù)數(shù)據(jù)安全的目標(biāo)之一是防止未經(jīng)授權(quán)的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)非法訪問和操作。所以需同時從訪問者"身份"和訪問對象"數(shù)據(jù)"兩個方向入手，雙管齊下。

零信任：
在沒有經(jīng)過身份鑒別之前，不信任企業(yè)內(nèi)部和外部的任何人/系統(tǒng)設(shè)條，需基于身份認(rèn)人證和授權(quán)，執(zhí)行以身份為中心的動態(tài)訪問控制。

數(shù)據(jù)分類分級：
聚焦以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行安全建設(shè)，有針對性的保護(hù)高價值數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分類分級是以數(shù)據(jù)為中小M保護(hù)的重要基礎(chǔ)。
全面覆蓋立體化防護(hù)原則

全生命周期：
橫向上需全面覆蓋數(shù)據(jù)資源的收集、存儲、加工、使用、提供、交易、公開等行為活動的整個生命周期，采用多種安全工具支撐安全策略的實(shí)施。

數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知：
縱向上通過風(fēng)險評估、數(shù)據(jù)梳理、訪問監(jiān)控，大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評平古。數(shù)據(jù)資產(chǎn)弱點(diǎn)評估、數(shù)據(jù)資產(chǎn)威脅評估，最終形成數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知。

立體化防護(hù)體系：
通過組織、制度、場景、技術(shù)、人員等自上而下的落實(shí)來構(gòu)建立體化的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。
智能化、體系化原則

在信息技術(shù)和業(yè)務(wù)環(huán)境越來越復(fù)雜的當(dāng)下，僅靠人工方式來運(yùn)維和管理安全已經(jīng)捉襟見肘了，人工智能、大數(shù)據(jù)已經(jīng)有相當(dāng)?shù)某墒於?，如UEBA異常行為分析、NLP加持的識別算法、場景化脫敏算法等;同時，僅靠單獨(dú)技術(shù)措施只能解決單方面的問題，必須形成體系化的思維，通過能力模塊間的聯(lián)動打通，系統(tǒng)形成體系化的整體數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，并持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)，從而提升整體安全運(yùn)營和管理的質(zhì)量和效率。

全場景數(shù)據(jù)安全

生產(chǎn)區(qū)
共享開放區(qū)
應(yīng)用區(qū)
測試開發(fā)區(qū)
運(yùn)維管理區(qū)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清
解決方案：AiSort基于網(wǎng)絡(luò)嗅探技術(shù)，充分發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在的數(shù)據(jù)庫資產(chǎn)，然后基于深度學(xué)習(xí)+條件隨機(jī)場等Al識別模型算法，依據(jù)內(nèi)置法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識別和自動分類分級，生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。同時對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用戶權(quán)限、弱口令、安全配置基線、安全漏洞和威脅等全方位梳理，進(jìn)行風(fēng)險評估。對于分類分級結(jié)果可以大屏、圖表等形式進(jìn)行展現(xiàn)，支持導(dǎo)出及對接其他如數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)等系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的進(jìn)一步安全防護(hù)和細(xì)粒度管控，讓數(shù)據(jù)使用及共享做到"有級可循"。
數(shù)據(jù)庫漏洞
解決方案：AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)庫虛擬以補(bǔ)丁技術(shù)，通討控違數(shù)據(jù)庫的請求然數(shù)，舉型和個數(shù)等多種方式結(jié)合，防止黑客利用已公開的數(shù)據(jù)庫安全漏洞攻擊數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫的安全漏洞起到主動的防御作用，極大的保護(hù)了未升級漏洞補(bǔ)丁的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，有效降低了用戶數(shù)據(jù)篡改和泄露的可能。
特權(quán)賬號
解決方案：AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系，針對持有特權(quán)賬號sys、sa、root等用戶的風(fēng)險操作(如delete、truncate等)進(jìn)行實(shí)時攔截控制并實(shí)時告警。同時，也可以通過指定IP范圍、端口等限制數(shù)據(jù)庫訪問，進(jìn)而阻斷非法訪問和操作，當(dāng)運(yùn)維人員必須進(jìn)行某些危險性操作或者訪問敏感數(shù)據(jù)時，需提交臨時授權(quán)工單，由多級安全審批人進(jìn)行逐級審批后方可進(jìn)行操作。保障數(shù)據(jù)操作流程的公開、透明、合規(guī);審批人可靈活地通過系統(tǒng)審批或郵件審批方式進(jìn)行檢查、審批，保障數(shù)據(jù)庫側(cè)的操作安全。
過度授權(quán)

解決方案：AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)通過提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫賬號權(quán)限的細(xì)粒度管控，可通過IP、客戶端主機(jī)名、操作系統(tǒng)用戶名、客戶端工具名和數(shù)據(jù)庫賬號等多個維度實(shí)現(xiàn)對用戶主體的“身份標(biāo)記”。使不同的數(shù)據(jù)庫賬號只擁有能滿足需要的最小權(quán)限，從而消除安全隱患，在一定程度上保證數(shù)據(jù)的安全性。

運(yùn)維人員篡改拖庫風(fēng)險

解決方案：AiGate內(nèi)置通用敏感數(shù)據(jù)識別算法，可識別Oracle、MySQL、PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫中敏感數(shù)據(jù)，通過動態(tài)脫敏功能，能有效防止運(yùn)維人員接觸敏感數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)維審批，大大降低運(yùn)維環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

重要數(shù)據(jù)明文存儲
解決方案：AiTDE透明數(shù)據(jù)庫加密系統(tǒng)基于透明加密技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)加密存儲、訪問增強(qiáng)控制、安全審計等功能，支持SM2、SM3、SM4等國密算法，功能上加解密操作對數(shù)據(jù)庫層無感知，對上層業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)使用及部署無需任何更改，保證敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性、可用性、完整性。
數(shù)據(jù)稽核難
解決方案：明御數(shù)據(jù)庫審計系統(tǒng)是一款基于對數(shù)據(jù)庫傳輸協(xié)議深度解析的基礎(chǔ)上進(jìn)行風(fēng)險識別和告警通知的系統(tǒng)，具備對數(shù)據(jù)庫訪問行為實(shí)時審計、對數(shù)據(jù)庫惡意攻擊、數(shù)據(jù)庫違規(guī)訪問等行為精準(zhǔn)識別和告警等能力。

數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險

解決方案：AiCheck數(shù)據(jù)安全檢查工具箱包含了數(shù)據(jù)資產(chǎn)檢查、弱點(diǎn)探查等基礎(chǔ)檢查功能，可根據(jù)不同行業(yè)的合規(guī)要求，通過安全評估實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)、制度流程、第三方管理等合規(guī)評估檢查，支持通過擴(kuò)展的方式，對網(wǎng)絡(luò)流量和應(yīng)用進(jìn)行內(nèi)容分析、日志采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全威脅分析及數(shù)據(jù)泄露檢測。
數(shù)據(jù)共享泄露風(fēng)險(API安全)
解決方案：AiAAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)置行為風(fēng)險預(yù)警引擎，對數(shù)據(jù)接口異常流量、用戶異常操作行為、異常數(shù)據(jù) 調(diào)用行為等進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控預(yù)警，及時發(fā)現(xiàn)賬號共享等違規(guī)行為，便于及時對相關(guān)賬號操作進(jìn)行限制、阻斷，避免安全事件的發(fā)生或擴(kuò)大。支持以數(shù)據(jù)為維度進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)測，可自動繪制API風(fēng)險鏈路關(guān)系，結(jié)合線索關(guān)聯(lián)排名分析，可推測出可疑的數(shù)據(jù)泄露路徑，適用于洞察API二次封裝等風(fēng)險場景。
未授權(quán)訪問(API安全）

解決方案：零信任 AiTrust API 代理系統(tǒng)是AiTrust零信任解決方案為API服務(wù)提供的控制點(diǎn)，通過對API服務(wù)健康狀態(tài)的實(shí)時檢查，使得API服務(wù)在自身盡量無需改造的情況下，實(shí)現(xiàn)安全加固，管理員能夠通過統(tǒng) 一的策略對API的訪問控制進(jìn)行調(diào)整;同時，API安全代理網(wǎng)關(guān)還提供接口敏感信息識別、API訪問控制、API動態(tài)脫敏和API訪問審計等功能。
數(shù)據(jù)泄露無法取證溯源

解決方案：AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)提供外發(fā)數(shù)據(jù)水印溯源能力，采用獨(dú)有的水印溯源算法將含有數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)外發(fā)對象、生成水印日期等水印信息嵌入原始數(shù)據(jù)中，當(dāng)發(fā)生外發(fā)數(shù)據(jù)泄露事件時，可對丟失、泄露、外流數(shù)據(jù)提供水印溯源能力，追溯數(shù)據(jù)泄露環(huán)節(jié)，避免內(nèi)部人員數(shù)據(jù)外發(fā)造成的隱私數(shù)據(jù)泄露且無法對事件追溯、定責(zé)的難題，提升了數(shù)據(jù)傳遞的安全性和可溯源能力。

API資產(chǎn)暴露無感知

AiAAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)基于網(wǎng)絡(luò)流量解析還原技術(shù)，對企業(yè)內(nèi)全量的應(yīng)用及接口資產(chǎn)進(jìn)行識別與評估，識別接口中攜帶的敏感數(shù)據(jù)，對自身API部署情況進(jìn)行全面排查，梳理統(tǒng)計API類型、活躍接口數(shù) 量、失活接口數(shù)量等資產(chǎn)現(xiàn)狀，針對API上線、變更、失活后下線等環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，避免因API安全管理疏漏等內(nèi)部因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、丟失等安全事件。
賬號安全風(fēng)險
解決方案：對賬號異常行為的監(jiān)控、檢測和分析是AiThink用戶與實(shí)體行為分析(UEBA)技術(shù)的特長，UEBA通過收集整合全方位、多維度以及用戶上下文等數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行全局關(guān)聯(lián)、行為基線分析和群體異常分析，通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測算法，可以更深層次地進(jìn)行賬號安全洞察，迅速識別異常事件。通過對賬號登錄的時間、地點(diǎn)、頻次和操作等異常監(jiān)控，判斷是否存在如短時間內(nèi)異地登錄、登錄次數(shù)偏離整體基線、非工作時間上線和靜默賬號的忽然出現(xiàn)等異常活動，溯源分析確認(rèn)是否存在賬號失陷。另外， AiTrust零信任解決方案，以可信數(shù)字身份為基礎(chǔ)，通過持續(xù)信任評估、動態(tài)訪問控制等核心能力，對用戶每次的資源訪問請求進(jìn)行持續(xù)動態(tài)的安全可信關(guān)系評估，從而避免內(nèi)部人員攻擊事件出現(xiàn)。
數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(API安全)
解決方案： AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)（網(wǎng)絡(luò)）通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行自動聚類分類和特征提取，解決對傳輸中、存儲中、使用中的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，依據(jù)預(yù)先定義的策略，識別敏感數(shù)據(jù)，最終實(shí)施特定響應(yīng)。

AiTrust零信任包含TAM身份服務(wù)中心、應(yīng)用代理系統(tǒng)和API代理系統(tǒng)，采用了身份識別、權(quán)限識別、身份傳遞、健康監(jiān)控、流量管控、通道安全等多項(xiàng)核心技術(shù)，通過接管所有API服務(wù)訪問請求，實(shí)施動態(tài)的訪問者身份識別和權(quán)限識別，提供精確到用戶層級的細(xì)粒度API調(diào)用數(shù)據(jù)訪問監(jiān)控審計。例如通過監(jiān)控API的調(diào)用情況，識別出是否存在敏感數(shù)據(jù)非法訪問，有針對性地進(jìn)行API動態(tài)脫敏。同時，通過AiThink收集日志信息進(jìn)行綜合信任評估，以實(shí)施動態(tài)訪問控制。

數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(網(wǎng)絡(luò)&終端)

解決方案：AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(終端)以數(shù)據(jù)智能識別和發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)，通過授權(quán)控制、智能隔離、安全流轉(zhuǎn)、審計追溯等手段，保護(hù)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和終端上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的高效傳輸、分享和交換，解決終端場景下的敏感數(shù)據(jù)泄露問題;支持各種類型的PC用戶終端上發(fā)現(xiàn)敏感文件，自動化梳理這些敏感文件的分布，并進(jìn)一步提供保護(hù)。AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò))基于內(nèi)容識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)防泄漏，一般部署在企業(yè)外網(wǎng)出口，對捕獲的數(shù)據(jù)包進(jìn)行會話重組與文件恢復(fù)后獲取內(nèi)容，并以內(nèi)容為核心，通過策略匹配實(shí)現(xiàn)外發(fā)數(shù)據(jù)的審計。

API漏洞被利用風(fēng)險

解決方案：AiAAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)對API、應(yīng)用資產(chǎn)安全開展實(shí)時的、持續(xù)的安全評估，包括但不限于認(rèn)證權(quán)限風(fēng)險、批量操作風(fēng)險、暴露面風(fēng)險、敏感數(shù)據(jù)未脫敏等風(fēng)險，覆蓋OWASP API Security Top10 API風(fēng) 險問題，實(shí)時監(jiān)控接口運(yùn)行中的單因素認(rèn)證、接口未鑒權(quán)、接口偽脫敏、弱密碼、密碼明文傳輸?shù)却嗳?性問題，全面呈現(xiàn)當(dāng)前資產(chǎn)的安全問題和數(shù)據(jù)健康狀態(tài)，為后續(xù)脆弱性整改提供決策依據(jù)。
開發(fā)測試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

解決方案：AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)采用獨(dú)有的數(shù)據(jù)脫敏算法對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行去標(biāo)識化、匿名化處理。支持固定值替換、置空、亂序、統(tǒng)計特征保留等多種脫敏算法，保證脫敏后的數(shù)據(jù)在保留原有業(yè)務(wù)邏輯特征的同時，具備數(shù)據(jù)的有效性和可用性。在脫敏過程中，保證整個環(huán)節(jié)敏感數(shù)據(jù)不落地，使脫敏后的數(shù)據(jù)可以安全的應(yīng)用于測試、開發(fā)和BI分析等場景。
最終建立數(shù)據(jù)安全運(yùn)營，我們的建議是分“六步走”，從咨詢規(guī)劃、風(fēng)險評估、管控加固、威脅檢測、審計溯源、到安全運(yùn)營，通過PDCA循環(huán)，持續(xù)優(yōu)化安全策略、擴(kuò)展業(yè)務(wù)場景，讓安全更好地賦能業(yè)務(wù)。

1.咨詢規(guī)劃

Gartner建議，首先要維持業(yè)務(wù)需求與風(fēng)險/威脅/合規(guī)性之間的平衡關(guān)系，包括經(jīng)營策略、治理、合規(guī)、IT策略和風(fēng)險容忍度。優(yōu)先對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行安全治理工作，比如將“數(shù)據(jù)分類分級”作為整體計劃的第一環(huán)，將大大提高數(shù)據(jù)安全合規(guī)治理的效率和投入產(chǎn)出比。當(dāng)然，這一步僅為可選步驟;當(dāng)您有明確的安全風(fēng)險痛點(diǎn)時，可以跳過此步驟直接部署有針對性的安全措施進(jìn)行管控加固。

2.風(fēng)險評估

通過自動化檢測工具和調(diào)研訪談兩種方式出發(fā)，快速、全面檢測梳理各項(xiàng)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險，如弱口令、API未授權(quán)訪問、數(shù)據(jù)庫暴露在互聯(lián)網(wǎng)等。

3.管控加固

對于不同的風(fēng)險場景，有針對性的部署相應(yīng)數(shù)據(jù)安全工具進(jìn)行管控加固。如通過自動化的數(shù)據(jù)分類分級工具基于行業(yè)模板進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識別和分類分級打標(biāo)，通過靜態(tài)脫敏工具對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化脫敏，在降低數(shù)據(jù)敏感程度的同時，最大程度上保留原始數(shù)據(jù)集所具備的數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性等可挖掘價值。

4.威脅檢測

進(jìn)行管控加固的各類數(shù)據(jù)安全工具，做為數(shù)據(jù)安全原子能力/探針，既能解決具體場景化的安全風(fēng)險，同時也可以互相聯(lián)動形成合力;以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全管控平臺對各探針進(jìn)行統(tǒng)一納管、策略打通和態(tài)勢感知，實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)安全防護(hù)的生命周期過程全覆蓋。從云網(wǎng)數(shù)用端全鏈路的對當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行實(shí)時威脅檢測，第一時間洞察異常和風(fēng)險。

5.審計溯源

數(shù)據(jù)安全審計可以檢查數(shù)據(jù)處理活動是否符合組織的安全性和合規(guī)性政策，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全事件，通過審計溯源能夠快速確認(rèn)問題出現(xiàn)在哪個環(huán)節(jié)，有利于有針對性地采取更正措施和追究相應(yīng)責(zé)任，從而提高整個數(shù)據(jù)管理體系的安全性和可信度。

6.常態(tài)化數(shù)據(jù)安全運(yùn)營

通過風(fēng)險識別、安全防護(hù)、持續(xù)檢測、響應(yīng)處置，IPDR進(jìn)行可持續(xù)改進(jìn)、閉環(huán)管理的常態(tài)化安全運(yùn)營。不斷迭代優(yōu)化數(shù)據(jù)安全整體防護(hù)能力和效果。

數(shù)據(jù)要素安全流通

2022年12月19日，中共中央、國務(wù)院近日印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》，從數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理四個方面提出20條政策舉措，初步搭建了我國數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系，激活數(shù)據(jù)要素潛能，做強(qiáng)做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能，構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢。 由于敏感數(shù)據(jù)時常發(fā)生數(shù)據(jù)泄露和缺乏有效的安全保障手段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)擁有方都不愿開放和共享數(shù)據(jù)。究其原因既有缺乏相關(guān)法律法規(guī)導(dǎo)致的責(zé)任認(rèn)定不清的問題，也有數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)的缺失制約了政府部門及企業(yè)間數(shù)據(jù)的開放共享。制約數(shù)據(jù)要素流通的主要挑戰(zhàn)表現(xiàn)為以下三點(diǎn): 申請試用