如何建设数据安全体系?

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01 首先规范大数据访问人员,统一规范访问控制

1、需用设置细粒度权限,控制敏感库表、字段、文件被低权限用户获取。

2、缺失身份认证管理:大数据组件鉴别访问身份薄弱,对大数据访问入口不足有效的身份认证手段。

2、建立大数据统一认证管理体系,多因子控制访问入口,避免数据裸奔。

03 数据运维风险

1、数据管理成本大:各类数据汇聚,数据量大种类繁杂,数据资产梳理难,不足敏感数据的分类分级手段。

针对以上的痛点,奇点云DataSimba提供了一整套大数据风险管理方案。

3、高危操作不足管控:很多特定的高危操作越来越 做到拦截,容易造成误删库的后果。

有时候 大伙迫切的需用建立针对数据流动和使用的风险控制体系,需用一整套的规范、数据分类管理体系、场景控制流程、可追溯体系、数据风险识别和度量体系、检测体系。用来防范实物各种涉及数据的生产系统以及人员的不规范行为,由于 的各类数据风险。

3、对数据导出的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。

1、对大数据管理员的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。

04 控制数据导出风险

02 建立大数据的资源管理能力和规范数据授权流程和手段

02 数据流动风险

1、不足审计溯源能力:大数据组件审计能力薄弱,不足对数据流动的全面双向审计溯源能力。

05 对实物人员内审、异常行为分析和事件溯源

01 数据访问风险

1、不足统一账号管理:大数据组件较多,每每各自 一套,不足统一用户账号体系。

通过安全审计有效监督运维、开发、BI等各类人员的数据操作行为,借助追踪溯源提高平台的威慑力,让不法人员不敢进行数据泄露等非法操作,凭借风控管理深度学习分析大数据访问行为构建行为访问基线,联动智能拦截规则让不法人员只能进行数据非法访问和操作。

3、提供透明化的动态脱敏能力。

2、运维行为不足监督:系统管理员和运维管理员权限巨大,其操作行为不足有效的监督和控制以及追责能力。

最后帮助企业实现全面把控全局的数据流动和安全态势,帮助企业管理数据流动中的风险点,完成对大数据安全使用全流程的可视可监可控可管能力建设。

4、控制用户访问数据频率和数据体量。

03 对敏感数据访问进行控制保护

3、数据授权能力弱:数据使用不足细粒度授权土法律依据 和精细化的权限控制保护机制。

5、控制用户的高危操作。

2、 限制开发导出数据落地,审批后通过统一的平台进行数据导出。

随着AI、DT时代的来临,传统企业越来越 重视数据,并逐步的刚刚刚刚刚开始对实物数据的进行互联,其核心是通过数据的集成、同步,来连接各个业务系统的流程以及通过对数据的二次加工,创造更大的价值。

2、对大数据开发、分析的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。

2、数据访问需用统一授权的工作流审批,快速完成数据业务化过程。

2、提供精细化运营管控手段,基于数据等级、数据标签、数据分类进行保护。

数据安都在实现隐私保护的最重要手段之一。数据安全好的反义词是1个 独立的要素,可是我需用连同网络安全、系统安全、业务安全等多种因素,只能全部都做好了,要能最终达到数据安全的效果。

1、建立数据资产统一管理查询平台,需用开展数据分级分类管理。

2、数据保护能力弱:不足对数据使用和导出的风险控制能力和脱敏保护机制。

1、基于敏感数据级别和权限,对导出场景进行审批。

大伙接下来讲下构建数据安全体系的话,需用避免的很多痛点难题:

本质上,数据作为五种 生产资料,加入到企业的生产过程中,并成为重要的能源。但数据五种 ,在生产过程中有时候 因人为管理的不善、生产过程的控制不善带来各类风险,并有时候 会在输出的产品和服务中输出风险。如实物人员由于 的大规模的数据泄露、数据质量引起的业务系统故障风险、产品和服务暴露每每各自 隐私。

1、建立大数据统一用户管理系统,打通原有企业账号体系。

奇点云DataSimba都需用帮助企业建立统一的4A管理系统(账号、认证、授权、审计),帮助企业避免数据的“有哪几个、在哪里、为什么在么在会 管、怎么可不可以控”的难题,进而帮助企业进行大数据敏感数据的分等分级管理、细粒度授权管理、数据脱敏保护管理等。