在數字化轉型浪潮下，企業加強數據治理，保護數據安全，為數字經濟持續發展築牢安全屏障，這是時代發展的客觀需要。同時隨著《數據安全法》的施行，無論是從監管側還是應用側，國家從數據治理、數據安全等角度，也對企業提出了更高的要求。
當前，隨著數據量的指數增長，如何挖掘數據價值，如何打通內部數據壁壘，如何提升數據安全等等，都是企業在開展數據安全治理過程中面臨的挑戰。
為了有效推動數據管理，企業可以先從以下方面入手：
01 全面了解數據存儲庫
敏感數據以任何格式存在於任何位置：結構化、半結構化和非結構化數據;本地或雲託管環境中;暗數據或影子數據。
所以，企業的數據治理方案必須能夠查看所有格式和位置，從單一來源持續監控企業的完整數據存儲庫。這不僅是數據安全的基礎，也是數據治理的基礎。
02 數據的可拓展性
企業採用和實施雲託管環境來處理更新和負載時，要確保持續產生的指數級數據量可以合併到現有的數據資產中。同時在幾乎不影響系統的情況下，能夠進行取證數據分析，為企業合規要求提供審計數據。
03 數據的發現和分類
這對數據安全至關重要。一旦發生數據泄露事件，企業能及時知道泄露了哪些敏感數據，所以企業要確保能夠識別所有資料庫的結構化、非結構化和半結構化數據並對其進行分類分級梳理。
04 嚴格管控數據訪問許可權
企業要主動發現和管理特權賬戶和敏感資產，並為特權用戶定義合法行為策略。數據治理方案必須能自動識別違規操作、敏感操作，並驗證是否獲得授權。一旦有異常行為，要立馬阻止並發送警報，同時分析並確認該行為的惡意用戶活動。
05 高效的合規性報告
企業的解決方案需要可以自動生成合規性報告，內容包括：訪問用戶、訪問原因和操作明細，同時可以幫助企業對超出合規要求的異常行為採取行動。
06 保護第三方服務
針對與合作夥伴共享的敏感客戶數據的治理工作，企業必須確保雙方的數據安全和隱私慣例保持一致。
07 緩解內部威脅
內部威脅可能難以識別或預防，因為它們通常對防火牆和入侵檢測系統等外圍安全解決方案不可見。除了持續的安全培訓之外，企業的數據治理方案要能發現異常行為以便應急響應團隊有效緩解內部威脅。
安全是發展的前提，發展是安全的基礎。數據安全建設並不是一蹴而就，而是一個長久持續的建設過程。
數據安全治理第一步
「數網」數據資產梳理與資料庫掃描系統
一款具備數據資產測繪、數據資產分類分級、數據資產風險評估等能力的系統，能夠有效協助企事業單位滿足數據安全合規要求，同時優化和提升數據資產的管理和使用規範。
產品優勢
如果您有"數據安全"產品方面的需求，歡迎→查看這裡
近期熱文
想要了解更多關於網路安全等相關內容，請持續關注安勝ANSCEN
