手把手教你构建数据安全体系，守住安全合规红线

随着《数据安全法》于去年 9 月开始正式实施，数据安全监管日趋严格规范，尤其数据安全更是上升到国家战略高度。在目前数据安全防护存在数据资产不清晰，数据权限管控粗放，以及数据流向模糊三大痛点。

针对数据安全管控体系三大痛点，我们提出构建体系化数据安全管控平台 3 步走关键路径：理清数据资产、细粒度管控数据权限、实现全局安全态势感知。并在此基础上，构建了数据资产地图，数据安全网关和数据安全态势感知三大产品线，有效缓解客户数据安全治理实施的路径困惑，快速完成数据安全合规关键动作。

第一步,理清数据资产。通过主动和被动方式扫描、全面识别数据库、API、Web 服务、文件存储等数据源，完成数据发现。通过数据资产地图，制定分类分级标准，运用规则引擎和 AI 技术实现高精准的数据特征识别，完成分类分级；从而构建数据资产细粒度的基线，通过持续的数据资产监测，使用基线对比分析，可动态监测数据变化情况，做到数据资产一本账，形成清晰明了的监测数据资产目录。同时可以采用我们策略中心，构建统一的数据识别，数据安全分类分级标准，数据安全权限管控策略等安全规则与策略，通过平台统一分发至各个组件，执行统一的管控标准，解决大集团多业态下的数据安全管控标准落地难题。

第二步，细粒度管控数据权限。通过数据资产的分类分级，根据不同类型，级别制定数据加密策略、脱敏策略、数据权限策略等管控策略；为数据库用户和 API 配置细粒度的访问权限、访问控制策略、流量限制策略、风险阻断策略、安全审计策略等安全策略，实现最小权限管控，防范数据泄露。从而实现用户、用户角色、应用服务多维度的数据权限和到行列级别的数据权限管控粒度。我们构建了数据安全网关，主要用于数据安全交换共享开放场景，实现对数据传输过程监测和管控。数据安全网关融合了智能数据分析引擎和数据安全服务，通过策略即代码方式实现对数据流通环节的细粒度控制。通过安全加密通信和身份鉴权，保证安全的数据流通和信息完整性。基于用户行为的动态安全分析，在识别正常访问和恶意行为的同时，通过数据访问的安全风险洞察和干预，实现非授权信息访问等高风险行为阻断。

第三步，实现全局安全态势感知。通过收集防火墙，web 防火墙，入侵检测系统、数据库访问、应用访问等模块日志，构建统一的数据模型，通过数据资产地图补全数据资产维度信息，结合多维建模技术，对数据进行关联碰撞，从而构建多维立体的安全数据中心，并结合规则引擎和 AI 模型构建数据安全大脑，实现多维度多层次的实时和批量的威胁感知分析；结合数据可视化，提供丰富的图表展现形式辅助安全人员进数据分析和决策。通过集成 RPA 机器人和 SOAR 等模块，构建事件自动化处置能力。从而完成从威胁感知，到行为决策和动作执行全链路。我们构建了数据安全态势感知平台，通过打通各个孤立的系统日志，形成统一数据模型，结合关联分析、规则引擎和 AI 模型，从而全面的监控数据资产安全风险，有效预防、阻断或降低安全威胁。

网络安全是数据安全的基础，数据安全是网络安全的延伸；网络安全更偏硬件网络层面，从网络资源隔离出发规划安全防护体系;数据安全则更偏组织制度和业务数据治理，通过工具平台将数据安全制度和管控要求落实到实际业务活动当中，构建起以数据为中心的安全管控体系，确保数据安全合规，从而有效管控数据安全风险，守住安全合规红线。