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
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。
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
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。
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。
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。
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。
随着越来越多的组织采用云计算,内部部署数据中心的时代将会逐渐终结。从小规模企业到规模最大的跨国公司,无论在哪里,都可以看到云计算应用程序。云计算服务的使用量每年都会持续增长,截至2016年,每个组织平均使用1427个云服务。
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。
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。
随着经济活动数字化转型加快,“数据”对生产、流通、分配和消费活动产生重要影响,成为新的生产要素。地区之间数据流通愈发频繁,数据传输的规模和频率不断扩张,人民也能愈发感受到数字经济发展带来的红利。
网络安全等级保护是国家网络安全保障的基本制度基本策略和基本方法。2019年5月13日等保2.0正式发布,这是继2008年发布等保1.0十余年来继网络安全法实施后的一次重大升级。等保2.0在等保1.0的基础上,更加注重全方位主动防御、安全可信、动态感知和全面审计。
FreeBuf咨询TTSP智库专家 乐信集团信息安全中心总监刘志诚,在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《从数据安全到业务安全-业务安全进阶之路》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
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
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。
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
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。
“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。
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。
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)。
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%。
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。
)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。
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。
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。
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。
(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。
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
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。
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。
前几天在全国各地如火如荼开展的国家网络安全周,再度掀起了社会大众对数据安全的重视。全球的科技企业最近也围绕数据安全有了大动作,在圣地亚哥举办的一场开源峰会上,宣布成立了一个叫“可信计算联盟(Confidential Computing Consortium,CCC)”的组织。
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!
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。
企业数据安全治理,除了熟悉法律法规条文,信息采集最小化,服务入口明确隐私协议外,更多的是需要建设内部基础能力,如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念,围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面,结合开源软件做一次梳理和功能演示,希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上,建立数据资产大盘,实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理; 在数据分类分级的基础上,对不同数据资产进行分类、分级,将优势资源投入到关键资产的安全防护上; 在数
相信很多人都有这样的经历:手机里有几百条未读的推销短信;注册了某网站的会员以后,马上被推销电话打到爆... 诸如此类信息泄露的事件屡屡发生。 眼下,我国第一部与数据安全有关的专门法律——《数据安全法》,即将于 9 月 1 日起正式施行,这意味着数字经济监管趋严,有法可依的时代就要来了。新法落地在即,企业的哪些行为将会触碰红线?《数据安全法》正式推行以后,对互联网企业现有的数据安全能力又带来了哪些新的挑战? 9 月 1 日 16:00-18:00,InfoQ 将联合中国信息通信研究院云大所共同举办一场视频号
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?
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
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。
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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。
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。
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。
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