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。
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。
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。
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
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
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。
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。
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。
“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。
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」。
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）。
数据安全相关法律法规日趋完善，数据合规也成为企业开展经营活动的必备工作。在企业IPO上市流程中，数据合规也成为审核关注重点。
上线短短七个月，GenAI即令全球各地的科技和商业领袖们为之瞩目，浮想联翩，甚至担心害怕。这项技术将对生产力水平和利润率产生怎样的影响在高管们看来是显而易见。布鲁金斯学会预测，未来10年，GenAI有望将生产率和产出提高18%。
在数字化时代，保护个人隐私和数据安全尤为关键。匿名IP已经成为一种广泛使用的工具，可以帮助用户避免暴露实际的网络环境。本文将探讨使用匿名IP的优势以及在不同应用领域的实际应用。
)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。
本文从产品经理的角度出发，对产品经理的安全职责、产品驱动安全的内涵、工作内容、工作方法、所需安全资源、以及产品经理的安全工作量进行了分析。希望所有产品经理在没有心理负担的情况下，有目标、有方法、有资源推进产品安全建设。
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。
（1）主要分生产环境和测试环境（地市）两个机房，两个机房物理隔离，但目前存在某些跳板机制，从测试环境机房，可以拿到存在堡垒机的一些信息，达到获取数据的目的，是一个不可忽视的安全隐患。
6月，历经三审，我国第一部有关数据安全的专门法律《数据安全法》通过，并将于9月1日起施行。作为国家基础性和战略性资源，数据安全被正式提升到国家安全层面。《数据安全法》从监管体系、数据安全与发展、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任等方面，对企业数据处理活动进行规制。未来，企业在数据方面的纠纷将有法可依，同时合法合规也将成为企业运营数据业务的新门槛。
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
在这个信息技术时代，企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。数据安全状况管理 （DSPM） 是一种解决方案，可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。在本文中，您将了解 DSPM 用例，并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
6月，历经三审，我国第一部有关数据安全的专门法律《数据安全法》通过，并将于9月1日起施行。作为国家基础性和战略性资源，数据安全被正式提升到国家安全层面。《数据安全法》从监管体系、数据安全与发展、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任等方面，对企业数据处理活动进行规制。未来，企业在数据方面的纠纷将有法可依，同时合法合规也将成为企业运营数据业务的新门槛。 面对《数据安全法》提出的新要求，本期产业安全专家谈，我们邀请到腾讯安全云鼎实验室高级研究员谢灿，就数据安全法下，企业如何平衡合规要求
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。
《数据安全法》的第二十一条明确规定了由国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。
2019年8月30日，《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
继摘得数博会领先科技成果大奖，多项产品、解决方案入选《2021网信自主创新成果推荐手册》之后，腾讯安全凭借在安全领域领先的技术积累和丰富的行业实践再次获得权威认可！
面对洪水般一波又一波汹涌而来的威胁，安全从业人员似乎必须时刻警惕着以保证公司安全。但威胁如此之多，风险面如此之广，安全从业人员如何界定处理优先级呢？波耐蒙研究所连同 Scale Venture Par
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
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？
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
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。
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
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。
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。
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。
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。
今年在数据安全领域发生了许多大事：6月10日《数据安全法》正式获得通过，并将于2021年9月1日正式施行；网络安全审查办公室先后对“滴滴出行”“运满满”“货车帮”“BOSS直聘”启动网络安全审查；国家网信办针对多款App违法违规收集使用个人信息先后进行通报等。
2021年6月29日，深圳市通过了《深圳经济特区数据条例》，自2022年1月1日起施行； 2021年7月10日，国家互联网信息办公室发布关于《网络安全审查办法（修订草案征求意见稿）》的通知，数据安全纳入网络安全审查； 2021年8月12日，工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》； 2021年8月20日，《个人信息保护法》正式颁布，并于2021年11月1日开始正式实施。 如此密集的法规发布，可见数据安全已经成为所有企业和机构需要直面的问题。今日起，《数据安全法》将正式实施，《数据安
面对复杂的大数据安全环境，需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系：边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。如下图所示：
中安威士数据库审计系统（简称VS-AD），是由中安威士（北京）科技有限公司开发的具有完全自主知识产权的数据库审计产品。该系统通过监控数据库的多重状态和通信内容，不仅能准确评估数据库所面临的风险，而且可以通过日志记录提供事后追查机制。主要功能包括：敏感数据发现、性能监控、风险扫描、数据活动监控等。支持旁路、直连、软件探针等多种部署方式。
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。
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。
近年来，信息技术的快速发展，加快了汽车产业的变革。与此同时，随着智能化、网联化的推进，汽车的数据安全问题也日益凸显。当下，如何保障数据安全，成为影响智能汽车产业健康发展的关键问题。
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
在数据库的安全问题已跃至CSO的工作内容象限榜首的今天，对数据库安全的防御是艰苦的旅程，如何让针对业务安全和数据安全的攻击成为一场废鞋底的马拉松，防止恶意行为者利用漏洞威胁这个“线头”并最终扯下数据这条“线裤”的全部，让我们一起来关注在数据库安全能力建设中识别数据库的安全威胁。
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。
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。
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