数据安全是实现隐私保护的最重要手段之一。数据安全并不是一个独立的要素，而是需要连同网络安全、系统安全、业务安全等多种因素，只有全部都做好了，才能最终达到数据安全的效果。随着AI、DT时代的来临，传统企业越来越重视数据，并逐步的开始对内部数据的进行互联，其核心是通过数据的集成、同步，来连接各个业务系统的流程以及通过对数据的二次加工，创造更大的价值。本质上，数据作为一种生产资料，加入到企业的生产过程中，并成为重要的能源。但数据本身，在生产过程中可能因人为管理的不善、生产过程的控制不善带来各类风险，并可能会在输出的产品和服务中输出风险。如内部人员导致的大规模的数据泄露、数据质量引起的业务系统故障风险、产品和服务暴露个人隐私。因此我们迫切的需要建立针对数据流动和使用的风险控制体系，需要一整套的规范、数据分类管理体系、场景控制流程、可追溯体系、数据风险识别和度量体系、检测体系。用来防范内部各种涉及数据的生产系统以及人员的不规范行为，导致的各类数据风险。我们接下来讲下构建数据安全体系的话，需要解决的一些痛点问题：01 数据访问风险
1、缺乏统一账号管理：大数据组件较多，各自一套，缺乏统一用户账号体系。2、缺失身份认证管理：大数据组件鉴别访问身份薄弱，对 香港云主机大数据访问入口缺乏有效的身份认证手段。3、数据授权能力弱：数据使用缺乏细粒度授权方式和精细化的权限控制保护机制。02 数据流动风险
1、缺乏审计溯源能力：大数据组件审计能力薄弱，缺乏对数据流动的全面双向审计溯源能力。2、数据保护能力弱：缺乏对数据使用和导出的风险控制能力和脱敏保护机制。03 数据运维风险
1、数据管理成本大：各类数据汇聚，数据量大种类繁杂，数据资产梳理难，缺乏敏感数据的分类分级手段。2、运维行为缺乏监督：系统管理员和运维管理员权限巨大，其操作行为缺乏有效的监督和控制以及追责能力。3、高危操作缺乏管控：一些特定的高危操作没有做到拦截，容易造成误删库的后果。
针对以上的痛点，奇点云DataSimba提供了一整套大数据风险管理方案。01 首先规范大数据访问人员，统一规范访问控制
1、建立大数据统一用户管理系统，打通原有企业账号体系。2、建立大数据统一认证管理体系，多因子控制访问入口，防止数据裸奔。02 建立大数据的资源管理能力和规范数据授权流程和手段
1、建立数据资产统一管理查询平台，需要开展数据分级分类管理。2、数据访问需要统一授权的工作流审批，快速完成数据业务化过程。03 对敏感数据访问进行控制保护
1、需要设置细粒度权限，控制敏感库表、字段、文件被低权限用户获取。2、提供精细化运营管控手段，基于数据等级、数据标签、数据分类进行保护。3、提供透明化的动态脱敏能力。4、控制用户访问数据频率和数据体量。5、控制用户的高危操作。04 控制数据导出风险
1、基于敏感数据级别和权限，对导出场景进行审批。2、 限制开发导出数据落地，审批后通过统一的平台进行数据导出。05 对内部人员内审、异常行为分析和事件溯源
1、对大数据管理员的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。2、对大数据开发、分析的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。3、对数据导出的操作行为进行审计、UBA分析和溯源。奇点云DataSimba可以帮助企业建立统一的4A管理系统(账号、认证、授权、审计)，帮助企业解决数据的“有什么、在哪里、怎么管、如何控”的问题，进而帮助企业进行大数据敏感数据的分等分级管理、细粒度授权管理、数据脱敏保护管理等。通过安全审计有效监督运维、开发、BI等各类人员的数据操作行为，借助追踪溯源提高平台的威慑力，让不法人员不敢进行数据泄露等非法操作，凭借风控管理深度学习分析大数据访问行为构建行为访问基线，联动智能拦截规则让不法人员不能进行数据非法访问和操作。最后帮助企业实现全面把控全局的数据流动和安全态势，帮助企业管理数据流动中的风险点，完成对大数据安全使用全流程的可视可监可控可管能力建设。
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