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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
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文|亿信华辰大数据知识库2021-12-27
随着近几年信息技术与众多产业的融合以及全球资产数字化的发展,企业数据的价值剧增,掌握海量用户信息的行业和企业频繁面临数据泄露的安全风险。
数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展,忽略了数据安全重要性。近年来,企业由于自身的安全防护机制不严谨,引发的数据安全事件频发。作为本文重点,如何从技术角度做好安全防护?
企业应当在数据生产之初就加强数据管理的分类和治理,包括对数据进行感知、风险识别和分级,明确定位哪些是机密数据、敏感数据、普通数据,进而根据数据的不同等级,设置不同的安全策略,做到加强感知、联防联控。
通过自动化的工具来清点数据资产,快速明确核心数据分级和资源分配,实时监控访问权限和访问行为轨迹;同时需要重视运维审计和数据库审计,一方面为企业提供运维人员操作审计,对异常行为进行告警,防止内部数据泄密,一方面对数据库运行进行智能化审计,对数据库运行过程中的潜在风险进行挖掘。
善用数据安全产品和工具,即使出现了不可逆的黑客攻击导致数据泄露的情况,也可以通过水印追溯和数据加密保护等技术尽可能地降低企业和个人损失。
事前:
通过攻击面测绘可以发现有不应暴露的运维端口在公网;通过数据安全管理,可以检查服务器、数据库有没有部署访问控制,有没有开启数据备份,做到防患于未然。
事中:
可以通过用户行为分析发现一些过度授权的子账号与协作者账号以及相关用户的异常操作行为,例如用户权限提升 、高危操作等。同时通过流量威胁感知功能,可识别由内到外数据泄漏威胁。此外,通过泄漏监测,可帮助用户实现对网络上的数据泄漏事件进行监测。
事后:
通过行为日志、数据管理配置变更日志及各类安全产品日志,可以实现事后的全面分析和调查溯源,及时分析定位安全事件。