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数据安全建设学习

来源:吉趣旅游网

1. 数据安全建设需要解决的问题

1.1 敏感数据识别

从海量数据中发现和锁定保护对象,通过内置算法规则和自定义敏感数据识别规则,对其存储的数据库类型数据以及非数据库类型文件进行整体扫描、分类、分级,并根据结果做进一步的安全防护,如细粒度访问控制、加密保存等。

1.2 数据审计

细粒度行为审计追溯的能力,可审计用户终端信息、使用工具、数据信息、返回结果等详细信息,全场景还原用户行为轨迹,有效追踪溯源数据的访问行为。方便对风险行为进行定责.

1.3 数据脱敏

支持通过灵活多样的内置或自定义脱敏算法,实现生产类敏感数据脱敏到开发测试等非生产环境使用的场景,并确保脱敏后的数据保真可用。

1.4 数据泄露检测与防护(DLP系统)

通过智能化检测模型分析不同账号对敏感文件的访问行为,实现对敏感数据访问的异常检测,同时为数据安全管理团队提供相关告警。

1.5 数据恢复功能

在数据被破坏后可进行恢复,减少损失.提供本地和异地数据恢复功能.

1.6 数据加解密功能

使用加解密功能增强数据在传输和存储过程中对保密性与完整性.

2. 等保中对数据安全的要求与解决方案

2.1 数据完整性

2.2 数据保密性

  1. 数据加密

2.3 数据备份恢复

  1. 提供数据备份与恢复功能.
  2. 提供异地备份与恢复功能.

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