数据的确权、数据质量、数据跨境流通、数据开放与共享、数据交易、数据安全等等，如何做好数据治理工作成为数字化转型的新一个挑战。...数据治理的范畴更为全面，比如有哪些数据，分布在哪里，能不能取到，被谁使用，如何理解，数据治理如何，是否安全，价值/成本/收益如何。 数据治理本质是数字化业务的需求。...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，建立以数据为中心的安全架构体系。...数据安全治理的输出包括数据的分级分类，安全使用规范，数据的可视化、监控和发现要求等，以及最终如何采用技术手段推动人员组织与流程的落地。...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，而数据安全以数据为对象。 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 数据安全为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。
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，当企业以数据为中心的战略考量时，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与数据安全治理关系，寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。 一、数据治理与数据安全治理关系 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。...数据安全治理是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。
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
IDC数据中心从哪几个方面来保证数据中心的顶层——信息数据安全呢? 1.基础建设安全 首先是基础建设，这一层包含的内容最多：物理安全、网络安全、系统安全、云计算安全、虚拟化安全等等。...数据中心是由大量的物理服务器、网络、存储、安全、负载均衡等产品级联起来组成的庞大信息处理系统，这里包含有成千上万的物理设备，每个设备都可能是一个安全隐患点，一旦被外界所攻击，并被入侵，就可能造成信息泄漏...3.数据安全层 这一层已经接近信息安全，信息安全的对象就是数据，保障了数据的安全，整个数据中心的信息也就安全了。...做好以上三个层级的安全基本就可以保证信息在技术防护上的安全了，当然有时候会有一些人为层面的信息泄露问题，这个不做赘述。信息安全作为数据中心的核心关系着数据中心的未来发展。...同时是数据中心的运营利润、技术效益的来源。信息安全做得好，整个数据中心才有继续发展的支撑和动力。 （注:本文转自"Hostspace中国"） ——END——
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。 ...1.完善数据安全治理规划 (1)评估数据安全现状 一般来说，组织进行数据安全治理的目标主要是两个：一是实现组织的合规保障;二是实现数据的充分开发利用，在安全的基础上谋发展。...组织在进行数据安全治理时，应在这两个大方向的指引下，对组织内部的数据安全现状，进行一个全方位的评估，并以此来作为数据安全治理的依据。 评估主要可以从外部和内部两个方面来进行。 ...(2)完善数据安全治理组织规划 数据安全治理工作贯穿数据从生产到使用的各个环节，涉及到组织内部的多方联动，要保障数据安全工作的顺利开展，就要建立起一套权责明确的组织规范，从数据安全的不同角色视角来满足数据安全建设需求
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在安全事件频发的背后，是数字化升级让复杂网络中数据流动性进一步加剧，极大的模糊了传统数据安全的边界，并使得基于边界的防护体系漏洞百出。企业该如何保障数据安全，已经成了全球关注的重要命题。...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，并提出以综合治理的安全策略保护数据流安全，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。
那么如何确保工业数据这一生产要素的完整性、机密性、可用性，和在此基础之上能够进行安全有效的采集、传输、存储、使用、共享，是工业企业必须要考虑的问题。...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，
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...数据安全治理面临数据状况梳理、敏感数据访问与管控、数据治理稽核三大挑战。 ?...数据安全治理面临的挑战 数据安全状况梳理技术挑战 组织需要确定敏感性数据在系统内部的分布情况，其中的关键问题在于如何在成百上千的数据库和存储文件中明确敏感数据的分布；组织需要确定敏感性数据是如何被访问的...全面审计工作对各种通讯协议、云平台的支撑，1000亿数据以上的存储、检索与分析能力上，均形成挑战。全面的审计是检验数据安全治理中的策略是否在日常的执行中没切实落地的关键。...3、如何快速实现对异常行为和潜在风险的发现与告警 数据治理中，有一个关键要素就是发现非正常的访问行为和系统中存在的潜在漏洞问题。
来源：Gartner 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 ...
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，以数据为中心的数据安全治理实践...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？
这里不准备大谈特谈数据安全治理、数据加密、脱敏之类的重性措施，仅仅从可实操、可运营的角度分享一些个人在云上做数据泄露监测的一些技巧和经验，希望能帮助到一些云上的用户。...除泄露监测外，腾讯云安全运营中心还免费提供了另外一个比较实用的功能——安全情报，一个偏事前，一个偏事后。 ?...，腾讯云安全运营中心数据泄露监测功能正是针对这一类。...，效果较好； c) 如果真的出现泄露事件该如何处理？...建议云上租户免费开通「安全运营中心」-安全情报，及时获取最新漏洞情报、修复方案及数据泄露情况，感知云上资产风险态势。点击“阅读原文”，即可免费开通。
这里不准备大谈特谈数据安全治理、数据加密、脱敏之类的重性措施，仅仅从可实操、可运营的角度分享一些个人在云上做数据泄露监测的一些技巧和经验，希望能帮助到一些云上的用户。...0×03关于泄露监测的安全运营平台 传统的泄露监测系统往往会固定死某几个监测特征(如云密钥、MySQL密码泄露监测），由腾讯安全云鼎实验室开发维护的腾讯云安全运营中心对外免费开放了泄露监测功能，提供了相对比较灵活的规则配置...除泄露监测外，腾讯云安全运营中心还免费提供了另外一个比较实用的功能——安全情报，一个偏事前，一个偏事后。 ?...，腾讯云安全运营中心数据泄露监测功能正是针对这一类。...，效果较好； c) 如果真的出现泄露事件该如何处理？
一、数据开发流程 二、实操流程 1.搜索组件进入控制台 2.进入控制台，创建并管理工作空间 3.在管理中心创建数据连接 4.数据集成 5.数据开发 脚本开发 注意：开发好的脚本记得提交！！！
来源：中关村网络安全与信息化产业联盟 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。...处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。 · 使用/共享/分析。数据如何被使用是数据治理策略至关重要的一部分。...数据治理的组织问题 在创建数据治理的过程中，常常会遭到抵制，因为有些人担心无法再访问他们需要的数据，还有些人出于竞争的考虑，向来不愿共享他们的数据。数据治理策略必须消除这些担忧，让各方面的人都能接受。...习惯了数据筒仓环境的公司，可能不太容易适应新的数据治理策略，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。...数据治理委员会着眼于现有数据策略、未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。
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...node1 ~]# stop-all.sh[root@node1 ~]# start-all.sh二、验证HDFS权限控制1）在Ranger中添加“HDFS Service”服务配置好之后：2）在HDFS中创建测试目录...#在node1节点上创建HDFS目录[root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir /rangertest#向HDFS此目录下上传一个有内容的txt文件：[root@node1 ~]#.../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 ~
数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案，而是从决策层到技术层，从制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条；组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标和宗旨取得共识，确定合理和适当的措施...，以最有效的方式保护数据资源。...本文就详细介绍数据安全治理解决方案，需要的小伙伴可自取。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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