大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说，挑战也更大了。在大型互联网企业里，传统方法已经很难绘制出一张敏感数据流转图了。因此在新的形势下，一是在工具层面要有新的手段支撑，包括完整的敏感数据视图、高风险场景识别、数据违规/滥用预警、数据安全事件的发现检测和阻止等。二是目前企业也存在着合规的问题了，以往合规对于互联网来说没那么重要，但随着网安法的出台，数据安全也摆上了日程。另外对于跨境企业来说
早在笔者刚入行的那个时期，安全岗位基本只有两种，WEB安全工程师和Android安全工程师，回忆一下前几年企业出现的风险事件、大多是安全工程师参围绕应用安全漏洞，以及如何在漏洞攻与防之间进行技术博弈。普遍受限于当时年代对安全的认知，很少有人真正关注到用户数据对一个企业真正的重要性。
RSAConference2022将于旧金山时间6月6日召开。大会的Innovation Sandbox（沙盒）大赛作为“安全圈的奥斯卡”，每年都备受瞩目，成为全球网络安全行业技术创新和投资的风向标。
)级别[1]。随着企业业务发展和扩大，应用环境的数据越来越庞大，多种多样、复杂多变。面临的数据安全问题和威胁越来越突出和严峻，不仅有来自外界的攻击，也有内部管理或错误配置等引发的数据窃取或敏感信息泄露。
为帮助企业快速厘清数据资产、掌握访问状况、明确差距与风险、理清数据安全建设思路，腾讯安全基于自身应用与实践经验，推出了「数据安全微咨询服务」。
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。
互联网时代，大数据扮演着极为重要的角色；腾讯作为中国最大社交平台，具备最具权威、代表性的互联网大数据。数据平台部TDW作为公司级的海量数据存储和计算平台，集中了公司90%以上产品（近400款）的核心数据，覆盖全部BG，积累约4000个开发者，如何保障如此之多的用户安全合理地使用这么丰富珍贵的数据？本文将从数据生命周期（传输—>存储—>使用）角度揭密数平的数据安全体系如何为腾讯大数据保驾护航。 1 传输安全 所有数据通过tdbank自动采集接入，只要告诉TDBank数据在哪里，数据是什么，数据要怎么用，TDB
当前，数据安全已成为数字经济时代网络安全重要而又基础的一环，《网络安全法》《数据安全法》等相关法规对数据安全提供了制度和法律支撑，而在实际安全运营层面，数据安全运营不仅关乎企业的安全命脉，也是为业务及项目赋能的窗口。在上有法规约束，下有企业业务保障所需的双重驱动下，如何做好数据安全运营成为了我们本期话题所要讨论的重点。 《网络安全法》《数据安全法》等法规都要求对数据进行分级分类，在数据安全运营时大家都使用哪些技术或方法来实现？ A1： 本质还是数据全生命周期管理每个环节来控制，采集、存储、整合、呈现与
数据猿导读 数据安全治理目标旨在强调数据的安全使用。我们不谈脱离了“使用”的数据安全，数据存在的价值就是为了使用，为了实现数据的安全使用，数据安全治理需要满足数据资产梳理、数据使用管控以及数据治理稽核
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织，正在利用数据，以前所未有的速度开创未来。同时，也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
随着企业越来越意识到数据安全的重要性，DSPM市场正在迅速扩大。Gartner在其最新的“数据安全炒作周期”报告中，将术语“数据安全态势管理”解释为新兴的解决方案类别。在该定义中，Gartner 强调 DSPM 解决方案使您的企业能够：
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
今天，数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。
敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据，一旦敏感数据泄露，就会对公司经营带来风险，常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据，为什么说敏感数据处理是数据安全防护线？怎样处理敏感数据？
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
前言 这几天学校开始选毕业设计，选到了数据脱敏系统设计的题目，在阅读了该方面的相关论文之后，感觉对大数据安全有了不少新的理解。 介绍 随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了
多年来，工程和技术迅速转型，生成和处理了大量需要保护的数据，因为网络攻击和违规的风险很高。为了保护企业数据，组织必须采取主动的数据安全方法，了解保护数据的最佳实践，并使用必要的工具和平台来实现数据安全。
大数据时代，数据是基础，业务是核心，数据安全则必然需要与业务形态有所关联，因此，数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来，配套的法律法规也陆续出台，要求越来越高，力度越来越大，加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》，数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看，数据安全被重视相对是滞后的，大多行业都是信息系统已经运行了好多年，基于此开展数据安全相关工作，难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控，例如明星数据、高级别领导数据、高管
据统计表明，全球的数据量每过两年翻一番，不知道什么时候开始，“大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临，数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产，那么安全体系的建设尤为重要和关键，而其中数据安全和隐私保护则是安全体系的重中之重。
数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力，和加强数据安全审计。
写在前面
随着大数据及AI时代的到来，数据安全和数据资产管理已经成为了企业和组织面临的重要挑战，国家金融监督管理局对数据分类分级的相关要求进行明确和强化，如何在数据价值释放的同时保障数据安全已成为企业的当务之急。本文结合腾讯云大数据WeData（一站式大数据开发治理平台）探索数据分类分级在某金融客户的应用实践和落地过程。
近日，中国信息通信研究院发布了2023下半年度“可信数安”评估评测结果，腾讯云参与并通过了数据分类分级工具功能、性能、解决方案能力成熟度等级三项评测，成为国内首批全满贯通过该三项评测的企业，并获得“卓越级”的最高评级。
大数据已被视为国家基础性战略资源，各行各业的大数据应用正迅猛发展，但随之而来的数据安全问题也日益加剧，有时甚至限制了大数据应用的发展。基于此，无论是国家机关还是企事业单位，都在加紧数据安全体系的建设，甚至项目立项时就需要完成数据安全的设计。
导读：数据安全立法2018年9月于十三届全国人大常委会列入立法规划。经过三次审议，在2021年6月10日，十三届全国人大常委会第二十九次会议正式表决通过，并于2021年9月1日起施行。从法律角度来说，国家对于数据安全越来越重视，作为企业该如何针对数据安全法进行数据安全治理的规划，最终进行对应的技术落地？本文将分享数据法在企业的落地。
数据作为新型生产要素，占据着国家战略资源地位。然而，层出不穷的数据泄露事件也给数字化转型中的企业带来巨大风险和巨额损失的可能性。
近日，《个人信息保护法》正式通过审议，将于2021年11月1日起施行。其中，对于提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者提出明确的义务规定，包括按照国家规定建立健全个人信息保护合规制度体系、成立主要由外部成员组成的独立机构对个人信息保护情况进行监督、对违法处理个人信息的平台内产品或者服务方勒令停服等。
实施数据安全治理的组织，一般都具有较为发达和完善的信息化水平，数据资产庞大，涉及的数据使用方式多样化，数据使用角色繁杂，数据共享和分析的需求刚性，要满足数据有效使用的同时保证数据使用的安全性，需要极强的技术支撑。
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
中安威士数据安全态势感知系统（VS-DSSA）是一款以数据访问行为分析为基础的数据安全防护和管理系统。该系统通过对数据库审计、数据库防火墙、数据加密、数据脱敏等各种数据安全产品采集的信息进行集中处理，将多种异构数据进行归一，并进行关联分析，将数据资产分布状况、敏感数据访问行为进行动态展示，并预测数据资产可能面临的泄露风险。向客户还原并展示一个清晰、透明、可控的数据资产分布及访问行为态势。
工业数据是指工业企业在开展研发设计、生产制造、经营管理、应用服务等业务时，围绕客户需求、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、销售、交付、售后、运维、报废或回收等工业生产经营环节和过程所产生、采集、传输、存储、使用、共享的数据。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻。
前几天数据君的朋友圈，已经被#秋天的第一杯奶茶#刷屏了。 这个梗指的是9月22日秋分后，在意你的人给你发一个红包（一般是52元）或买一杯温暖的奶茶，就能让你在这个萧瑟的秋天喝上第一杯奶茶，感受到来自Ta的温暖。 那么问题来了，你喝到了吗 没有没关系，秋天第一杯奶茶没喝到，可以来接收秋天第一份安心，情场不得意，在职场补回来，让你的数据100%加密不可逆，再牛的黑客来了也破解不了，从此工作更顺心。 鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能，鹅厂出品，必属精品，从此，鹅们数据库自带360°安
数据泄露一旦发生，会对公司的造成极大的影响。如果处理妥当，危机还能够被化解。当公司遭到数据泄露时，至关重要的是在短期内快速的应急响应并处理，全面的前期准备是处理数据泄露事件的核心。在数据泄露产生以前，做好安全应急响应行动方案，能够尽可能的将损失降到最低。下边我们SINE安全的高级安全专家于涛，带领大家讨论怎样在发觉数据泄露的60分钟之内快速做出合理的安全事件响应。
云应用的普遍使用给负责管理企业云平台的IT和安全人员带来了很多阻碍和挑战。据Ponemon Institute所做的调查显示超过半数受访者所在企业正在向云端转移机密或敏感数据，然而57%的运维人员承认自己对于敏感信息的存储并没有一个全面的认识。 云计算正在全球范围内向各行各业扩展，显而易见基于云的SaaS应用会越来越多地取代现有的关键业务系统和服务。很多企业都看到了应用云计算的好处，但挑战与顾虑是难免的。本文中列举了帮助企业应对有关云计算的隐私、法规及安全问题的18个小贴士，希望可以使企业更顺利地使用云计算
在银行企业生产数据库中，储存着大量的敏感信息，例如储户个人身份信息、手机号码、身份证、银行账户信息、资金信息等，这些数据，在银行业很多工作场景中都会得到使用，例如，业务分析、开发测试、审计监管，甚至是一些外包业务等方面，使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏，不仅会给银行企业带来经济上的损失，更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。
随着移动互联网技术的迅速发展，企业核心数据泄露、丢失事件频繁发生，给企业、用户造成了巨大经济损失。而企业经常会有这种困扰，明明我已经购买了很多安全防护产品、明明我已经不惜牺牲一部分业务代价去修补漏洞、明明我已经在安全上进行了大量投资，为什么还是会发生这样那样的安全事件。
数据安全软件有各种形式和大小。工具存在并且旨在保护所有类型的数据，从单个消息到整个数据库。每家公司，无论规模大小，都应将数据安全作为核心业务实践，并尽其所能确保存储在其业务每个缝隙中的数据受到保护；任何对敏感信息的盗窃都可能损害企业和客户。没有理智的企业主希望数据泄露成为公众与其品牌的唯一关联。没有人愿意将数据提供给以快速和松散处理敏感数据而闻名的公司。
数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。数据的本质就是在连续的活动过程中，经过产生、加工、传输等环节完成记录，并不断指导业务活动持续开展的过程，所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现，而传输交互与使用是数据价值的集中体现。数据安全是建立在价值基础上，实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用，防止数据被破坏、盗用及非授权访问。数据安全能力是指数据在流动过程中，组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。
2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式表决通过，并将于2021年9月1日起施行。
Satori Cyber[1]由创始人Eldad Chai和Yoav Cohen于2019年成立，同年获得525万美元的种子轮融资。其中联合创始人兼CEO Eldad Chai曾是Imperva[2]的产品管理高级副总裁和高级执行团队成员；Yoav Cohen是Satori Cyber的联合创始人兼CTO，曾是Imperva的产品开发高级副总裁。公司致力于通过数据分类、审计、策略等技术与手段满足数据安全与隐私合规需求。
当前，发展数字经济、建设数字中国已上升为国家战略。数据规模迅猛增长，对经济发展、社会治理、人民生活产生了重大而深刻的影响，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。针对关键信息基础设施缺乏保护、敏感数据泄露严重、信息访问权限混乱、个人敏感信息滥用等问题，通过加强网络空间安全保障、做好关键信息基础设施保护、强化数据加密、保护个人敏感信息等手段，保障数据安全，已成为数字经济发展的重中之重。
2021年7月31日，第七届全球互联网架构大会(简称“GIAC”)在中国深圳成功举办。作为中国地区规模最大的技术会议之一，本届GIAC汇聚了国内外互联网技术架构相关的行业顶尖企业高管、技术负责人及高端技术从业人员，就互联网架构热门的前沿趋势、云原生、智能数据、爆款架构演进、卓越工程实践等领域进行技术创新及研发实践架构案例的探讨与分享，共同打造了一个互联网构建方式的尖端讨论平台。 腾讯云鼎实验室数据安全总监姬生利在会上发表题为《腾讯云数据安全与隐私保护》的演讲，围绕数据上云面临的数据安全问题、腾讯云数据安
随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求，数据安全状况管理 （DSPM） 不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法，用于在数据高度碎片化的不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况，以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。通过 DSPM 检测和管理风险，组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规（如 GDPR）。
安全，一直是大部分公司想引起重视，又不引起重视的存在。想引起重视的原因是安全问题不断出现，经常会听到某某云厂商的服务器不可用了，某某公司的服务器被入侵了，某某公司的数据库被前员工删了，层出不穷的安全问题让安全人员防不胜防。
接上篇，我们从数据视角探讨了个人信息影响安全评估、处理活动记录、告知与同意、主体权利响应、个人信息保护、数据留存管理、第三方管理、数据泄漏响应这8个专题的关联性，这篇文章将从数据另外一个视角，数据处理活动的事前和事后来探讨这8个主题的内在逻辑，同时探讨目前市场对隐私合规的几个误区。
RSAConference2021将于旧金山时间5月17日召开，这将是RSA大会有史以来第一次采用网络虚拟会议的形式举办。大会的Innovation Sandbox（沙盒）大赛作为“安全圈的奥斯卡”，每年都备受瞩目，成为全球网络安全行业技术创新和投资的风向标。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。
近年来，全球掀起个人信息与隐私的立法热潮。欧盟2018实施GDPR，美国2020年实施CCPA，两部法规均对企业处理用户的数据提出更严、更具体的约束和要求；最近十月份，我国对外公布《个人信息保护法（草案）》，它全面和具体地规定了企业保护个人信息安全的各项义务,同时指出违反法规最高可面临5000万或一年度营业额5%的巨额罚款。
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。
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