切换到宽版
  • 724阅读
  • 0回复

[数码讨论]数据安全建设五步走|拒绝做大数据时代的透明人 [复制链接]

上一主题 下一主题
在线huozm32831

UID: 329002

精华: 1097
职务: 超级斑竹
级别: 玉清道君
 

发帖
106584
金币
589
道行
19523
原创
29307
奖券
17354
斑龄
191
道券
10129
获奖
0
座驾
 设备
EOS—7D
 摄影级
专家级认证
在线时间: 20264(小时)
注册时间: 2007-11-29
最后登录: 2024-12-29
只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2021-04-04
— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2024-02-22) —
            随着中国网民规模的急剧增长,大数据的汇集不可避免地加大了公民个人信息和隐私数据信息泄露的风险,2021年“3·15”晚会曝光的“人脸信息滥用”、“简历信息泄露”事件再次敲响了数据安全的警钟。在大数据发展日益蓬勃的时代,每个人的信息变得愈发透明化。伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的发展,网络边界被不断打破,敏捷创新、安全合规驱动快速转型,数据泄露事件在各个行业频频发生,个人、企业和社会都在面临数字化的转型带来的数据安全风险。



透过频发的数据泄露事件,可以看到数据泄露的主要原因:

数据使用方——数据的泄露风险:
非法收集:

外部:漏洞攻击、木马注入、弱配置、APT;

内部:越权盗窃、人员离职。

数据滥用:

诱导、贩卖、敲诈。

数据提供方——数据安全风险意识:
自我保护意识匮乏;

用户行为误操作。

数据安全防护思路

为了应对上述存在的安全隐患,尽可能降低数据泄露带来的风险,绿盟科技为数据安全设计了全面可信的防御体系,有效保护数据在全生命周期过程中的安全,达到合法采集、合理利用、静态可知、动态可控的防护目标。

合法采集:利用大数据分拣技术,使政企单位在法律约束范围内合法采集敏感数据;

合理利用:通过建立数据模型,以及对数据的敏感级别进行划分,设立不同的访问层级,在数据被开发利用前做好防护措施,杜绝非法滥用;

静态可知:对存储中的静态数据进行扫描发现,并展示数据的分布;

动态可控:对流动的数据进行监控,防止数据在交互、共享中有意无意的泄露。

构建数据安全建设体系

科学完善的数据安全建设体系就是以数据安全防护为中心,同时在组织建设、制度流程、技术工具和人员能力这四个领域开展建设工作,通过“知”、“识”、“控”、“察”、“行”五个阶段性步骤进行数据安全落地建设,最终可帮助数据使用方确立数据安全管理制度,全面了解数据资产安全状况,进而提升数据安全监测与防护措施。并通过优化改进与持续运营,建立持续自适应的数据安全防护体系。



数据安全解决方案

绿盟数据安全解决方案,围绕着数据安全合规性管理、个人信息安全保护、重要数据安全保护来设计多种安全应用场景。



解决方案优势

满足合规要求
国家对数据安全已经出台了多项法规,针对法规中提到的鉴别信息数据、重要个人信息、重要业务数据做到针对性的监控与保护,使政企单位在发现数据风险前及时做出响应,避免因数据丢失造成的危害与损失。

权限划定清晰
将数据合理的进行级别划分,再结合管理与业务的需要对数据的访问、使用,进行清晰的权限管控,做到权责分离,事后可以通过审计结果明确事故责任方。

数据生命周期全面掌控
掌握数据的全生命周期是对数据风险的提前预知,对数据的生命周期中各个环节做监控,掌握数据的动态,了解数据的流向,提前对可能发生的数据泄露风险进行预警,保障数据在安全的可控范围内流转、使用与存储。

降低数据泄露风险
通过对数据的扫描与跟踪,利用内容识别、UEBA、机器学习等技术,及时发现数据所承载的系统、业务、网络、终端中的安全威胁,提前做好防范措施,让泄密风险看得见,使数据泄漏防得住。

提高数据使用方的安全意识
绿盟数据安全解决方案的应用,让数据使用者了解数据的重要程度,规范操作行为,从潜意识里指导与帮助数据使用者正确使用资源,合理利用资源,保护数据的安全。
1条评分金币+10
兵马大元帅 金币 +10 验证通过,感谢支持 2021-04-24
山庄提示: 道行不够,道券不够?---☆点此充值☆