「安華金和」企業(yè)要構建自己的數據安全防護體系

背景

隨著大數據時代的來臨,數據資產價值不斷攀升,推動了數據黑產的進一步繁榮。根據Risk Based Security公布的數據,2019年的前六個月,數據泄露事件的數量與去年同期相比增加了54%。面對越來越多的數據泄露事件,國際以及國內也在加快制定數據安全相關的法律法規(guī),例如2018年歐盟推出《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR),我國今年5月網絡安全等級保護條例2.0正式發(fā)布,同期《數據安全管理辦法(征求意見稿)》《兒童個人信息網絡保護規(guī)定(征求意見稿)》發(fā)布,6月《個人信息出境安全評估辦法(征求意見稿)》發(fā)布。在此背景下,各類企業(yè)組織對于數據安全防護的重視程度也越來越高。

對于數據安全防護而言,關鍵是如何保障使用中的數據安全,脫離了使用的數據也就失去了其作為數據資產的價值。然而,對于一些大型企業(yè)和組織在落實數據安全防護的過程中,往往會面臨三大挑戰(zhàn): 一是,數據資產梳理的挑戰(zhàn);二是,敏感數據訪問管理挑戰(zhàn);三是,數據稽核的挑戰(zhàn)。

圖:數據安全防護面臨的三大挑戰(zhàn)

圍繞三大挑戰(zhàn),助力企業(yè)構建數據安全防護體系

為幫助企業(yè)解決數據安全防護問題,安華金和基于10年數據安全防護經驗和行業(yè)領先的數據庫安全防護技術,且結合以上數據安全防護過程中的三大挑戰(zhàn),在2016年推出了“數據安全治理”體系,其核心愿景是“讓數據使用更安全”。圍繞“讓數據使用更安全”這一愿景,數據安全治理體系覆蓋了數據安全防護、敏感數據管理、合規(guī)三大目標。

數據資產梳理

數據資產梳理是數據安全防護的基礎,只有明確自身數據資產狀況和數據安全面臨的風險,才能制定出切合自身實際情況,可落地的真正能夠發(fā)揮作用的數據安全防護措施。針對數據資產梳理這一挑戰(zhàn),安華金和提出通過靜態(tài)梳理技術,建立數據資產清單,并根據不同數據的性質進行數據的分級分類;通過動態(tài)梳理技術,完成敏感數據訪問狀況的梳理;通過可視化技術將數據資產狀況信息以可視化的形式呈現;通過數據庫安全評估系統(tǒng),對存儲數據的數據庫安全狀況進行持續(xù)化監(jiān)控。

敏感數據訪問管理

敏感數據訪問管理是數據安全防護的核心,只有真正的做好敏感數據訪問管理才能真正的做好數據安全防護工作。針對敏感數據訪問管理這一挑戰(zhàn),安華金和提出通過數據庫安全防護系統(tǒng)的虛擬補丁和SQL注入防護技術保障業(yè)務系統(tǒng)訪問數據安全;通過數據庫運維管理系統(tǒng)的審批和運維控制技術保障數據庫運維安全;數據脫敏的靜態(tài)數據脫敏和動態(tài)數據脫敏技術保障開發(fā)測試以及BI分析等場景的數據安全;通過數據水印技術,保障數據對外分發(fā)的安全;通過數據庫加密技術保障敏感數據內部訪問及脫離生產環(huán)境的數據安全。

數據稽核

數據稽核是保障數據安全管理策略和規(guī)范被有效執(zhí)行和落地的基礎,只有真正的保證根據數據資產梳理結果制定的數據訪問管理策略和規(guī)范被有效的執(zhí)行,才能夠切實有效的保障數據安全體系有效運轉。針對數據稽核這一挑戰(zhàn),安華金和提出通過數據庫安全審計系統(tǒng),實現數據庫訪問行為的審計與分析、對數據庫訪問權限變化情況進行監(jiān)控、并對異常行為進行分析、以及針對風險訪問行為進行實時告警。

基于先進的數據安全防護與管理產品,配合專業(yè)的“數據安全治理”理念,安華金和致力于為企業(yè)打造一體化的數據安全防護體系,在實現企業(yè)數據價值的同時保障使用中的數據安全。

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