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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...数据治理是为提升业务或者数据开放需求而生的,而数据安全治理是为了更好的保障数据治理安全方针的有效落地和安全目标的实现。...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。

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数据治理中心DataArts Studio学习

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。

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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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数据治理——搭建数据探索平台

数据治理中,数据探索服务的价值在初期往往是被忽视的,但是随着业务的增加,分析人员的增加,数据探索服务的价值就会越来越大。...一个成功的数据管理平台,不仅仅要提供各种数据分析的工具,提供各种各样的数据源,更要提供数据探索的能力。 为什么数据探索服务很重要?...还有谁在使用这些数据? 没有数据探索服务的世界 数据科学家最多将三分之一的时间用于数据探索。 如果没有数据探索服务,数据科学家需要和同事沟通,浏览他们可以访问的对象进行搜索。...没有元数据的支撑,数据探索服务不复存在。 Atlas作为大数据数据管理平台,可以捕获平台上的各种组件的元数据信息。称为钩子,比如可从Kafka,Hive,Hbase中收集元数据。...有着安全性和丰富的Rest Api。 Atlas依赖于Hbase和Solr作为分布式的数据存储,从而实现了元数据的存储和搜索功能。

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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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数据治理宝典!从0-1搭建企业级数据治理体系

下面我将结合企业级数据治理经验,详细介绍从0到1搭建数据治理体系全流程,帮你梳理数据治理的主要内容以及过程中会遇到的哪些坑。 如有遗漏之处,欢迎留言评论区探讨。...3 数据治理体系 企业数据治理体系包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全数据标准等内容。...4 企业数据治理实施过程 4.1 数据治理实施框架 数据治理体系是为了规范业务数据规范、数据标准、数据质量和数据安全中的各类管理任务活动而建立的组织、流程与工具。...:提供事前、事中、事后的数据质量体系,支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能 数据安全:提供数据安全脱敏、安全分级和监控 数据建模中心:统一建模,提供业务系统建模和模型管理 2)元数据管理 元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户...” 3)数据治理可以短期见效 “数据治理是个长期过程,会跟随着企业数据的规模和数仓规划的变更同步调整,部分功能可能会在短期内卓有成效,完整体系搭建短期很难实现。

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