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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。  ...精彩推荐

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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

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。...数盾的场景化落地与实践:AI是亮点 值得注意的是,数盾构建的一体化数据安全综合治理体系中,腾讯安全的AI异常行为预警能力成为其场景化落地过程中关键的一环,同时也起到了串联整个防护体系运行的作用。...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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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,...3 工业数据安全治理实践路线 工业数据安全治理需要通过“知”“识”“控”“察”“行”5个步骤的治理路线来具体落地。数据安全治理路线如图4所示。

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数据安全治理的技术挑战

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。...只有深刻了解数据安全治理过程中所面临的一系列技术难题和挑战,我们才能针对这些问题不断寻求应对方法,做到对症下药。我们将在后续文章中,重点针对这些技术关卡给出相应的技术支撑思路。

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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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推荐】五分钟搞懂数据治理!!!

) 成立相应的组织、制度、流程 对数据平台进行调研选型 ❝ 六大领域(数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、主数据、元数据) 四大保障(管理组织、管理制度、管理流程、管理文化) 一大平台 ❞ 数据成熟度评估...决策者做出基于错误数据的错误决定 主数据解决方案: 数据转换映射 由应用系统承担主数据管理功能 集中管控 交易数据治理 交易数据一般可以先在数据平台先行治理,之后再在源端进行管控治理 参考数据治理 参考数据一般可以先在数据平台先行治理...,之后再在源端进行管控治理 分析数据治理 分析数据一般可以在数据平台进行治理 数据模型、数据标准的治理 数据模型、数据标准一般可以先在数据平台先行治理,之后再在源端进行管控治理数据治理 是企业数据资产管理的基础...,以及优化模型 数据资产安全合规 数据资产进行分级分类 数据资产进行加密 数据资产进行权限管控 数据使用进行流程申请 对关键数据制定跟踪制度 遵从相关法律法规 输出物:数据平台的搭建;数据门户的建立;...思想层面-南知总结」 数据权限(安全),元数据管理(技术 or 业务,资产),数据质量(上下游延迟,故障快速感知和修复) 治理是很大的概念,从我经历过或做过的,可以下手的点就是质量、安全、资产数仓是数仓

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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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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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数据治理(十一):数据安全管理Ranger初步认识

数据安全管理Ranger初步认识 在大数据平台中,有海量数据存储,通畅在采集数据过程中敏感数据有意或者无意的进入大数据平台中,数据安全管理非常重要。...我们不希望一些敏感数据被他人访问,希望可以按照一种规则给部分人访问权限,以防止数据泄露,针对数据安全管理可以使用Apache Ranger实现。...一、​​​​​​​Ranger介绍 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。...我们可以通过Ranger提供的UI界面或者Rest API来管理所有与安全性相关的任务,可以使用管理工具来对Hadoop体系中的组件进行授权。...Ranger官网:Apache Ranger – Introduction 二、Ranger架构 Ranger架构如下: Ranger-admin: Ranger实现安全管理的核心就是Ranger-admin

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推荐系统架构治理

本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践,聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率,增强系统灵活性和扩展性的新探索。...主要内容包括: 推荐系统业务现状、趋势及挑战 "治理"的指导思想 Flowengine架构 应用Flowengine后推荐的架构 实例演示 01 推荐系统业务现状,趋势及挑战 1....因此,需要采取更加系统化的方法去治理它。 c. 系统涉及到数据/在线/离线/AI各个领域,技术栈割裂,整个推荐流程需要大量的胶水代码来整合集成。而胶水代码的一个特点就是难以复用,不同人之间也难以维护。...领域内要素治理: 合适粒度的领域实体抽象及实现。在推荐服务中,有大大小小的服务,规则,策略及数据,我们称之为领域资源要素,它们需要有合适的领域抽象和粒度,粒度不能太大,也不能太小。...02 推荐系统"治理"的指导思想 1. "治理"的指导思想 ? ① 声明式 ( Declarative ): 解决复杂系统,复杂流程管理的灵丹妙药。

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全球数据安全治理的趋势与困境

全球数据安全治理的新变化  在数字时代,实现数据价值的最大化往往依赖于大量多样性数据的汇聚、流动、处理和分析活动,而这种流动性的数据密集型活动所涉要素中的治理主体、方式、内容、目标等正在重构,全球数据安全治理正在形成新的特点...另外,值得注意的是,随着全球数据安全治理的重要性上升,新兴国家在其科技得以迅猛发展的同时,提出参与构建治理制度的诉求,并依据自身的治理偏好对数据安全治理进行诠释和演绎,持续引发“数据全球流动”和“数据本地化...图片  全球数据安全治理的新挑战  数字时代数据安全问题的复杂性使得全球数据安全治理在起步阶段便遭遇多方面的现实挑战。...第二,多元数据主体治理诉求差异增加了全球数据安全治理体系建设的难度。...第三,治理制度供给不足与制度规则间的异质性增加了全球数据安全治理机制构建的难度。面对风险性和不确定性日益倍增的数据安全现状,全球数据安全治理规则仍然处于“空白期”。

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