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观点 | 数据治理数据安全治理思考

组织在规划和开展数据安全治理工作时,需要依据数据安全治理的核心理念,从数据安全战略、管理机制和技术手段多方面建设数据安全治理能力。...数据安全治理: 关注于数据在整个生命周期可用性、完整性与机密性的安全保护,以数据业务属性为始,数据的分级分类为核心,从数据存放位置为核心,建立以数据中心安全架构体系。...而数据安全治理数据治理的一个过程,是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段,数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论,数据安全治理是以保护数据的生命周期安全,需要的一系列管理和技术支撑,是数据安全领域数据...对象不一致,网络防护以防御外界网络攻击或入侵为主要对象,而数据安全数据为对象。 建设中心不一致,数据安全建设以保障生命周期各阶段为核心,传统网络安全以攻击防护为主。  ...数据安全治理面临的挑战  行业内实践经验缺乏 只有部分头部企业在数据治理数据安全治理方面,开始的早投入,需要大量的专业人才和成本投入,但大厂的模式很多中小企业无法借鉴。

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数据治理中心DataArts Studio学习

数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战,针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理...三、功能组件 管理中心 提供DataArts Studio数据连接管理的能力,将DataArts Studio与数据湖底座进行对接,用于数据开发与数据治理等活动。...数据安全 数据安全数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。...通过访问权限管理、敏感数据识别、隐私保护管理等措施,帮助用户建立安全预警机制,增强整体安全防护能力,让数据可用不可得和安全合规。...全方位的安全保障 统一的安全认证,租户隔离,数据的分级分类管理,数据的全生命周期管理,保证数据的隐私合规、可审计、可回溯。

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    数据治理数据安全

    目录 一、什么是数据安全? 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏  ---- 一、什么是数据安全?...数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等,并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。...二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。...数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的,本质上就是数据敏感维度的数据分类。 ...按敏感程度划分(仅供参考) 级别 敏感程度 判断标准 1级 公开数据 可以免费获得和访问的信息,没有任何限制或不利后果,例如营销材料、联系信息、客户服务合同和价目表 2级 内部数据 安全要求较低但不打算公开的数据

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    腾讯安全数盾,面向数据流生命周期的数据安全综合治理中心

    随着数据成为企业的核心资产,数据安全已经成为所有企业在产业互联网时代必须直面的挑战。2018年全球爆发的前十数据泄漏事件,数据泄漏总量高达7.05亿,危害数十亿人的个人隐私信息安全。...在5月22日举办的腾讯全球数字生态大会安全专场上,腾讯安全副总裁黎巍综合分析了产业互联网时代企业面临的数据风险,并提出以综合治理安全策略保护数据安全,形成服务、指挥、防护一体的解决方案,为数据提供全生命周期的保护...基于对数据流全流程的深刻理解,腾讯安全推出了数盾企业数据安全综合治理中心,以数据安全治理为核心,重点强化对数据资产感知、数据安全治理和联防联控的能力,并借助AI实现各孤立安全防护节点的联动与整合,从广度和深度两个方面对用户...最终,数盾将实现助力企业构建服务、指挥、防护一体化的数据安全综合治理体系。...所以,我们相信未来企业数据安全必然走向基于数据流生命周期的综合治理。腾讯安全希望通过“数盾”品牌持续聚焦于数据安全,在服务、指挥和防护方面帮助企业更加高效的应对来自数据安全的挑战,助力产业健康发展。

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    因素我国网络安全市场增速

    ●2015-2025网络安全市场预测:Visiongain发布了关于网络、数据、终端、应用及云安全、身份管理及安全运营领先企业的预测报告。...小安观点:从上面三家不同分析机构的预测数据可以看出,网络安全市场在未来五年内的增长令人心动。...另一方面,基于大数据和云计算的安全防护技术正在颠覆传统的网络安全防护架构,这种面向下一代互联网的安全防护技术也再次让人们对于网络安全充满信心。   ...网络安全的用户方面,原来的国内网络安全用户主要是集中在政府、金融、运营商等的行业用户,而近几年来我们看到,越来越多的中小型企业开始关注网络安全问题,一些基于SaaS模式的云安全服务也开始发力并成为了网络安全领域不可或缺的力量...整个网络安全市场的快速发展显而易见,小安认为,传统用户迈向下一代安全,以及更多潜在用户和中小型用户全新的安全需求会催生安全厂商越来越多的技术创新,综合以上观点,安全架构的变化、国家层面的重视以及网络安全用户的增加这三因素将促进网络安全市场的增速

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    工业数据安全治理参考框架

    图1 工业数据安全治理框架 2.1 数据安全管理能力 2.1.1 组织治理 工业数据安全治理离不开组织和人力资源的投入。...其次在开展组织建设时,需要设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、审计、人力等相关部门参加到数据安全治理工作中,确保数据安全管理方针、战略、政策等制度得以落地执行。...管理层,主要由工业企业的设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、人力等部门的主要负责人参与,构成数据安全治理管理小组,主要负责工业数据安全治理的相关管理工作、相关政策和制度的制定评审,...执行层,主要由工业企业的设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、人力等相关部门落实数据安全执行的人员组成,构成数据安全治理技术小组,主要负责具体数据安全治理相关的技术及管理措施的落实,...动态脱敏是在不改变原始数据的情况下,访问者访问敏感数据时,实时对每次访问的数据进行脱敏,防止敏感数据泄露,主要应用在生产环境,比如屏展示、运维人员工具直连数据库等。

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    数据安全运营视角下的数据资产安全治理

    本文从运营角度谈数据资产的安全治理,通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。...安全团队:为安全团队基于数据资产的脆弱性分析、输出解决方案、收敛风险保护公司数据安全提供基础数据。 协作部门:为协同部门进行内部流程优化、外部合规提供基础数据。...二、业界思路 国外Gartner从调解业务和安全冲突,通过调研形成规则落实DSG数据安全治理框架,及微软主要从人员、流程,和技术这三个角度出发数据治理框架(DGPC),国内比较普遍的以某知为代表的,以数据中心数据安全治理实践...本文主要以敏感数据资产为中心,通过涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。...在数据安全治理推进中,除了上述提到的两个因素外,还有没有能为完成目标需要关注的因素呢?

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    数据治理模式详解,治理新范式释放数据潜能

    数据生命周期管理、数据安全管理八职能,实际过程中,企业通常会合并管理; 数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台,通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致...三模块互为动力,数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥,数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理,数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化,数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上,数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理...图片 数据治理模式对比 三数据治理模式开展方式、适用场景、优劣势、资源投入各不相同。...数据治理模式对比如下表所示: 图片 三数据治理模式各有优劣,而组合模式在某种程度上对冲单一模式的风险,可以更好地满足企业数据治理的需求和目的。企业应基于面临的现状,选择适合的自己的治理模式。...规划的模式三既治理现状,又规划未来,对组织协同性及数据治理水平均有极高要求。

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    数据治理(十六):Ranger管理HDFS安全

    ​Ranger管理HDFS安全我们还可以使用Ranger对HDFS进行目录权限访问控制。这里需要添加“HDFS-Plugin”插件。...-- 以下两项是关于Ranger安全检查配置 -->dfs.namenode.inode.attributes.provider.classorg.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer.../data.txt /rangertest3)测试用户“user1”读取“rangertest”数据和上传文件在node1中切换用户user1,读取HDFS中的数据,有只读权限[root@node1 ~...]# su user1[user1@node1 root]$ hdfs dfs -cat /rangertest/data.txt#使用user1用户上传数据文件到HDFS“/rangertest/”下...root:supergroup:drwxr-xr-x4)使用Ranger 控制user1可以操作HDFS“/rangertest”目录5)再次使用“user1”向HDFS目录“/rangertest”中上传数据再次执行

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    数据库如何应对保障活动

    数据库作为系统的重要节点,其稳定性和性能格外重要,数据库的全力保障是一个的挑战。电商,这场没有硝烟的战争很多人已有体会,在此不再赘述。...现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。

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    什么是数据治理?什么是数据安全治理?两者关系如何?

    企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的,所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟,跨阶段整合难的现象,当企业以数据中心的战略考量时,就需要通过数据治理方法对以往问题纠偏,对未来形态建设...本文通过理清数据治理数据安全治理关系,寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。 一、数据治理数据安全治理关系 数据治理简单来讲是通过对数据的梳理整合,利用数据驱动业务,实现企业增值。...数据安全治理安全领域的框架集合,该集合包括数据、业务、安全、技术、管理等多个方面。...数据安全治理属于数据治理体系中的一个过程(一部分),从业务层到安全层,从管理层到技术层,从左到右,自上而下全方位与体系融合,贯穿始终。 安全治理即可在数据治理框架下进行,也可独立实施。...二、框架体系-数据安全治理位置 治理域中的主数据、业务数据、分析数据任务有所不同,但包含基本组件:数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全治理数据生命周期管理等。

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