做数据安全治理涉及哪些产品?

UmutSağlam2021-07-07 14:10:22
**本文看点:**

《数据安全法》第一章第四条提出:维护数据安全,应当坚持总体国家安全观,建立健全数据安全治理体系,提高数据安全保障能力。

数据安全治理的本质和定义是什么?

数据安全治理的步骤?

数据安全治理涉及哪些产品?

“数据安全治理” 这个词大家并不陌生,但是如何做好数据安全治理,很多用户却不清楚从何着手,对数据的合规利用也毫无头绪。今天我们结合《数据安全法》来讲解一下,如何才能做好数据安全治理,数据安全治理的步骤有哪些?

数据安全治理的本质

数据因流动产生价值。企业内部的数据会在整个企业内部、甚至更大的范围内共享,如果想要保障数据被安全使用,那么就不能任由个人或部门各行其是地处置他们的数据,数据活动需要在一个企业的规范框架约束下进行。如果数据是敏感或关键性的,那么使用、传输或存储这类的数据,会需要特别的处置,这种情况下也不能任由个人或部门各行其是,而是需要在一个企业的安全策略框架约束下进行。

企业数据安全治理的本质是建立一组企业的“数据法规”,由这些法规来规范企业所有人员的所有数据活动。

数据安全治理的定义

Gartner提出,数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案,而是从决策层到技术层,从管理制度到工具支撑,自上而下贯穿整个组织架构的完整链条。组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标和宗旨取得共识,确保采取合理和适当的措施,以最有效的方式保护信息资源。

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数据安全治理的步骤

Gartner建议,对数据进行数据安全治理,建立以人为中心,自上而下的数据安全治理体系。数据安全治理分为以下几个步骤:

数据的分级分类

从风险角度看,首先,公司有哪些数据是最重要的数据,把这些最重要的数据区分出来,对数据进行分级分类,然后,根据谁会使用这些数据来去做什么,形成数据安全的策略。

很多企业单位在开始去做数据安全分级分类的时候,面对海量数据不知如何入手。我们建议从业务入手,自上而下的进行数据梳理。我们要做一个分级分类的指南,需要定位到数据最后落地的点,以及数据以什么形态存在。我们按照普遍性原则来看,可以把数据定义成1~5级的这种模式

制定数据安全策略

通过第一步的数据梳理,我们可以了解到此类业务数据分布在何处,谁会去使用这些数据去做什么样的事情,谁可能去接触到这些数据?此类数据泄露或者丢失会带来什么样的后果。经过综合指数加权计算,我们可以得到某种数据泄露的风险值,根据风险值来对数据分级,比如级别定成公开、机密、绝密,不同级别数据需要采取什么样的策略,监控、阻止、告警、加密等。

采取的数据安全管理技术我们根据数据的分级分类,结合业务,决定采用何种数据安全技术作为支撑。通常采取的技术有6类,分别是:**DLP、UEBA、CASB、IAM、加解密、DCAP。**

数据安全治理涉及到的产品

DLP

DLP通过对数据的内容的识别,对数据的存储、使用和传输对它进行发现和保护。比如有一个word文档,在 Word文档里面有一张图片,图片里面可能是通过屏幕截图的方式去截下来一个 Excel表,这个表里面的内容是姓名、身份证号和信用卡号, DLP能通过内容识别发现,知道这个Word文档里面包含了多少个身份证号。

UEBA

UEBA技术是对人的行为进行分析的技术,它的核心点是人。我们所有的数据泄露都是通过人的行为完成的。我们要去抓住“坏人”,就是通过UEBA对人的行为进行分析。采用行为分析的方式,可以在一大堆的“好人”里面发现有谁干了坏事。“坏人”总是会干一些异常的事情,UEBA通过行为的采集,就知道谁在整个数据使用的过程中,谁做了哪些动作,或者操作了哪些数据。通过大量的数据的获取,基于网络的、协议的行为,比如你上网都访问了什么样的网站,外发了那些敏感数据、在电脑上做了哪些操作等等,把所有的操作行为,放在基于人工智能算法的系统里进行分析,看究竟谁做了什么样的坏事。这种分析会把每个人自己的当前的行为和过去的行为进行比较,和你周围同事的行为进行比较。

CASB

CASB主要是用来保护云端的数据,现在越来越多的金融企业开始使用SaaS服务模式。CASB主要是为了解决影子IT的问题,保护企业使用SaaS服务时潜在的数据安全风险。

CASB对于云安全的重要性,就像防火墙对于网络安全一样。

各种SaaS服务,在一些服务中充满了数据安全的陷阱,比如对上传数据的所有权声明、对用户操作和行为的监控、服务商自身的安全保护等,很容易造成企业员工在使用非企业IT评估过的SaaS服务时泄露企业的核心数据资产。通过CASB技术,能有效的保护企业员工访问低风险级别的SaaS服务。

IAM

IAM就是身份与访问的管理。所有对数据能产生威胁的都是人,无论这个人员来自于内部还是外部,所有的动作都是人在操作。做数据治理的时候需要首先明确人员的身份,谁,使用什么样的设备,可以访问哪些敏感数据,可以访问哪些应用系统中的哪些模块。

加解密

加解密是针对数据的可用性采用的非常强有力的管理手段。加密是指看不见、打不开、拿不走。数据一旦做了加密之后,如果不具备相应的权限,就无法看见这些内容。加解密往往应用在对数据的保护级别非常高的场景,因为伴随加解密的同时往往是大量计算资源的投入和业务处理的不便捷性。

DCAP

DCAP是指对数据的审计与保护。我们对数据在企业的使用,需要有一个可视化的管理,能发现谁使用了哪些数据,这些数据是怎样流动的,通过DCAP技术能知道谁在去读写或者获取这些敏感数据。

本文转自“数说安全”https://mp.weixin.qq.com/s/QiwEVcmcpAN10Oc...

数据安全数据治理
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随着大数据时代的到来,流动的数据已成为连接全世界的载体,也成为促进经济社会发展、便利人们生产生活的源动力。伴随着数据流动,尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题,“数据治理”一词逐渐兴起。而要了解数据治理,还得从数据治理这些基本概念说起。
数据开放共享,数据产权,个人信息保护,数据跨境流动。附:数字经济对外投资合作工作指引.pdf
数世咨询愿同产业界一起,以中国数字安全实践为根基,树立全球网络空间安全发展的新风向,给出全球网络空间命运共同体的中国答案。
数据开放共享:广义上包括政府与企业之间的数据开放共享,以及企业与企业之间的数据开放共享,而狭义上就是指政府数据开放共享。
国家工业信息安全发展研究中心作为国家级信息安全研究和推进机构,联合华为技术有限公司共同研究编制了《数据安全白皮书》,全面分析了我国数据安全产业基础、防护关键技术、法律法规体系现状,从提升数据安全产业基础能力、加快研究和应用数据安全防护技术、强化法律法规在数据安全主权的支撑保障作用等三方面展望数据安全发展未来,提出了数据安全发展倡议,为行业发展提供借鉴和参考,积极推动我国数据治理工作有序开展。
数据产权问题的由来
数据是银行最本质、最核心、最关键的生产要素。近年来,随着数据安全风险关注度显著提升,保护数据安全的需求日益凸显。当前,《数据安全法》《个人信息保护法》已正式实施,《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021)》《银行业金融机构数据治理指引》《个人金融信息保护技术规范》都对数据安全管理提出了明确要求,《金融数据安全数据生命周期安全规范》《金融数据安全数据安全分级指南》也在金融领域发布实施
为了更好地促进数据利用和保护的平衡发展,国家监管层针对“数据安全”提出了更明确、更严格的要求。数据安全建设已经成为企业风险管理工作的重中之重。因数据治理体系庞大,需分阶段建立健全数据安全分级、数据生命周期安全防护和数据安全管理体系,保障企业数据治理逐步合规、安全。其中,资产梳理和数据安全分级是数据安全建设工作的首要任务。
在数字化时代,数据作为新的生产要素和基础性战略资源,其地位的重要性不断突显,已成为拉动经济增长和科技驱动业务的重要引擎。伴随国内外数据泄露和数据滥用的安全事件屡见不鲜,近年来美国、英国、德国等全球多个国家纷纷颁布数据安全法律法规,对信息安全与隐私保护相关问题进行严格的规范与引导,我国也正在不断推进数据安全的相关立法工作,构建数据安全法治保障体系。面对现如今日益严峻的数据安全形势,民生银行严格落实国
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