隐私保护隐私保护_隐私保护：构建数据安全体系背后的痛点

数据安全是实现隐私保护的最重要手段之一。 数据安全性不是独立的要素，需要网络安全性、系统安全性、业务安全性等各种要素，只有在全部完成后才能达到数据安全性的效果。 最近，奇点云平台专家北玄介绍了建立数据安全系统的要点和奇点云的大型数据风险管理方案，并希望提供参考价值。

随着AI、DT时代的到来，传统企业越来越重视数据，开始互相连接内部数据，其核心是通过数据整合、同步连接各业务系统的过程和数据的二次加工，创造更大的价值。

本质上，数据作为生产资料加入到企业的生产过程中，成为企业的重要能源。 但是，数据本身在生产过程中人为的管理不完善，生产过程的管理不完善可能带来各种风险，也可能输出与产品和服务相伴随的风险。 例如，公司内部人员的大规模数据泄露、数据质量导致业务系统故障的风险、产品暴露隐私等。

因此，企业需要建立数据流动和使用的风险控制系统，需要一系列规范、数据分类管理系统、场景控制过程、可追溯性系统、数据风险识别和测量系统、检测系统。 用于防止与内部各种数据相关的生产系统和人员不规范行为引起的各种数据风险。

当前，要构建数据安全系统，必须解析三个窗格点。 一是数据访问的风险。 这也包括缺少统一账户管理、缺少认证管理、数据认证能力弱这三个问题。 其二，数据流的风险。 这包括两个问题:审计跟踪能力不足，数据保护能力弱。 其三，数据运输的风险。 包括数据管理成本大、运输行为监督不足、高风险操作管制不足等。

针对以上痛点，北玄提出了一系列大数据风险管理方案，分为以下五个步骤。

第一，规范大型数据访问者，统一访问控制。 必须构建大型数据集成用户管理系统，并通过现有的企业客户系统。 另外，构建大数据统一认证管理系统，多因素控制接入口，防止数据裸露。

第二，建立大型数据资源管理能力和规范数据授权过程和手段。 建立数据资产统一管理查询平台，开展数据层次分类管理。 数据访问需要经过统一批准的工作流批准，以便快速完成数据业务化流程。

第三，控制和保护对敏感数据的访问。 这包括设置精细粒度权限，并允许低权限用户检索敏感库表、字段和文件。 提供一种根据数据级别、数据标签、数据分类进行保护，细分运用管理方法. 提供透明的动态脱敏度。 控制用户访问数据的频率和卷。 控制用户的高风险操作。

第四，控制导出数据的风险。 根据敏感数据的级别和权限审批导出的场景。 限制开发导出数据的落地，批准后在统一的平台上导出数据。

第五，内部人员内部审查、异常行为分析和事件跟踪。 包括审计大型数据管理员的操作行为、UBA分析和跟踪三个方面。 审计、UBA分析、跟踪大数据的开发、分析的操作行为。 审计、UBA分析和跟踪数据导出的操作行为。

该方案有助于解决企业数据“有什么、在哪里、如何管理”的问题，最终完成可管理能力建设，能够可视地监控大规模数据的安全使用过程。

希望以上内容能对你有所帮助。