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行业解决规划
技术解决规划
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数据资产底数不清
数据在哪、有哪些类型、哪些是敏感数据，这些数据的敏感等级别离是什么?若是不能做到数据 分类分级，就没有明确的；さ闹副，无法做到针对安全风险进行有效防护。
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数据库缝隙
很无数据库治理员不安建复数据库缝隙法式会对他们的数据库产生业务影响。但是此刻，存在漏 洞的脆弱数据库被攻击的风险极度高。
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特权账号
特权账号通常是指root、DBA等超等治理怨厮户，特权账号一旦生活不当,极易导致数据被恶意 篡改、删除、批量下载以及恶意提权操作等。
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过度授权
数据库的授权该当遵循最幼权限授予准则，即仅授予满足用户必要的最幼权限，在数据库中，如 果进行了不当授权，则极易造成低权限用户执行本不该属于该用户的风险操作行为，带来不成预 估安全风险。
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开发测试环节数据泄露
随着业务系统越来越复杂，而开发周期却越来越短，对开发和测试要求随之提高。对于业务系统 的机能测试往往必要筹备大量的高质量的数据，由于开发测试环境中使用出产数据造成的数据泄 露，在各行各业都时有产生，2014年韩国产生三大发卡行由于开发测试环节泄露信誉卡信息， 一时轰动全球。
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运维人员篡改拖库风险
运维人员使用数据库账号进走运维治理，该账号的权限有可能超涌现实运维治理所必要的尺度。 若是对其短缺接见行为节造治理，受利益驱动，运维人员可直接篡改买卖、窃取敏感数据、甚至 直接泄露上亿幼我隐衷信息。
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沉要数据明文存储
由于数据库的存储架构中，数据以数据文件的大局明文存储在操作系统中，由于数据存储介质遗 失，或者黑客和不怀好心的人直接通过操作系统获取数据库文件，城市造成数据大量泄露。
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终端数据泄露风险
通常，信息安全防护系统是由服务器、网络和终端三个环节组成。在信息安整个系中，最幽微环 节往往是终端安全防护。目前，终端安全防护的技术伎俩极为有限，终端存在诸多安全隐患，其 中最大的问题是终端普遍存在数据泄露风险。
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数据稽核难
监控整个组织中的数据接见是查究取证的沉要伎俩。一旦无法监督数据操作合规性异常，无法收 集数据库活动的审计具体信息，这将会造成在数据泄露后无法进行溯源分析，产生严沉的组织风 险，导致定责吞吐、取证难题，最后追忆行动不了了之。进而极可能导致二次泄露事务的产生。
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数据泄露无法取证溯源
当组织机构将数据共享、表发给第三方后，由于第三方人员生活不当造成数据泄露时，无法实时 通过定位数据表发人员、表发指标和功夫等信息进而确定最终的泄露主体，造成数据泄露事务无 法溯源取证和对安全事务定责。
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以身份和数据双中心
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全面覆盖立体化防护准则
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智能化、系统化准则
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以身份和数据双中心
；な莅踩闹副曛皇窃し牢淳谌ǖ挠没Ы惺莘阜ń蛹筒僮。所以需同时从接见者“身份”和接见对象 “数据”两个方向动手，左右开弓。
零信赖：在没有经过身份甄别之前，不信赖企业内部和表部的任何人/系统/设备，需基于身份认 证和授权，执行以身份为中心的动态接见节造。
数据分类分级：聚焦以数据为中心进行安全建设，有针对性的；じ呒壑凳菁耙滴，数据发现和分 类分级是以数据为中心；さ某烈。 -
全面覆盖立体化防护准则
全性命周期：横向上需全面覆盖数据资源的网络、存储、加工、使用、提供、买卖、公开等行为活 动的整个性命周期，选取多种安全工具支持安全战术的执行。
数据安全态势感知：纵向上通过风险评估、数据梳理、接见监控、大数据分析，进行数据资产价值评估、 数据资产弱点评估、数据资产威胁评估，最终形成数据安全态势感知。
立体化防护系统：通过组织、造度、场景、技术、人员等自上而下的落事反组成立体化的数据安全防护系统。 -
智能化、系统化准则
在信息技术和业务环境越来越复杂确当下，仅靠人为方式来运维和治理安全已经左支右绌了，人为智能、大数据已经有相当的成熟度，如UEBA异常行为分析、NLP加持的鉴别算法、场景化脱敏算法等;同时，仅靠单独技术措施只能 解决单方面面的问题，必须形成系统化的思想，通过能力？榧涞牧蛲，系统形成系统化的整体数据安全防护能 力，并持续优化和改进，从而提升整体安全运营和治理的质量和效能。
- 出产区
- 共享盛开区
- 测试开发区
- 利用区
- 运维治理区
- 数据身分安全流通区
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数据资产底数不清
AiSort基于网络嗅探、数据库和谈解析能力，自动扫描发现网络环境中存在的数据资产；谏疃冉+前提随机场等AI鉴别等技术，凭据内置敏感数据鉴别特点库，参考司法律规要求、行业尺度等，进行敏感数据鉴别和自动分类分级，天生数据资产目录。同时对数据库系统用户权限、弱口令、安全配置基线、安全缝隙执行全方位梳理，进行风险评估。对于分类分级了局能够大屏、图表等大局进行展示，支持导出及对接其他如数据脱敏、数据安全网关等系统，以实现对敏感数据的进一步安全防护和细粒度管控，让数据使用及共享做到“有级可循”。
数据库缝隙
AiGate数据安全网关系统使用数据库虚构补丁技术，在数据接见蹊径上成立；げ愫桶踩，在无需升级数据库补丁情况下，将补丁前置，有效预防数据库缝隙攻击，让受；な葑试醋陨淼姆煜兑形，从而达到“缝隙建复”的主张。极大地；ち宋瓷斗煜恫苟〉氖菘夥务器，有效降低了用户数据被恶意篡改和批量泄露的风险几率。
特权账号
AiGate数据安全网关系统提供独立的第三方权控系统，针对持有特权账号sys、sa、root蹬酌户的风险操作(如delete、truncate等)进行实时拦截节造并实时告警。同时，也能够通过指定IP领域、端口等限度数据库接见，进而阻断犯法接见和操作，当运维人员必须进行某些危险性操作或者接见敏感数据时，需提交一时授权工单，由多级安全审批人进行逐级审批后方可进行操作。保险数据操作流程的公开、通明、合规;审批人可矫捷地通过系统审批或邮件审批方式进行查抄、审批，保险数据库侧的操作安全。
过度授权
AiGate数据安全网关系统通过提供独立的第三方权控系统能力实现数据库账号权限的细粒度管控，可通过IP、客户端主机名、操作系统用户名、客户端工具名和数据库账号等多个维度实现对用户主体的“身份象征”。使分歧的数据库账号只占有能满足必要的最幼权限，从而解除安全隐患，在肯定水平上保障数据的安全性。
运维人员篡改拖库风险
AiGate内置通用敏感数据鉴别算法，可鉴别Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据库中敏感数据，通过动态脱敏职能，能有效预防运维人员接触敏感数据，结合运维审批，大大降低运维环节数据泄露的风险。
沉要数据明文存储
AiTDE通明数据库加密系统基于通明加密技术，实现对数据库数据加密存储、接见加强节造、安全审计等职能，支持SM2、SM3、SM4等国密算法，职能上加解密操作对数据库层无感知，对上层业务利用系统使用及部署无需任何更改，保障敏感数据的机密性、可用性、齐全性。
数据稽核难
明御数据库审计系统是一款基于对数据库传输和谈深度解析的基础上进行风险鉴别和告警通知的系统，具备对数据库接见行为实时审计、对数据库恶意攻击、数据库违规接见等行为精准鉴别和告警等能力。
AiCheck数据安全查抄工具箱蕴含了数据资产查抄、弱点探查等基础查抄职能，可凭据分歧业业的合规要求，通过安全评估实现组织架构、造度流程、第三方治理等合规评估查抄，支持通过扩大的方式，对网络流量和利用进行内容分析、日志采集，实现数据安全威胁分析及数据泄露检测。数据安全合规风险
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数据共享泄露风险(API安全)
AAS API风险监测系统内置行为风险预警引擎，对数据接口异常流量、用户异常操作行为、异常数据挪用行为等进行实时监控预警，实时发现账号共享等违规行为，便于实时对有关账号操作进行限度、阻断，预防安全事务的产生或扩大。支持以数据为维度进行风险监测，可自动绘造API风险链路关系，结合线索关联排名分析，可揣摩出可疑的数据泄露蹊径，合用于洞察API二次封装等风险场景。
未授权接见(API安全)
AiMask数据静态脱敏系统提供表发数据水印溯源能力，选取独有的水印溯源算法将含罕见据所有者、数据表发对象、天生水印日期等水印信息嵌入原始数据中，当产生表发数据泄露事务时，可对迷失、泄露、表流数据提供水印溯源能力，追忆数据泄露环节，预防内部人员数据表发造成的隐衷数据泄露且无法对事务追忆、定责的难题，提升了数据传递的安全性和可溯源能力。通过APIG API安全网关，在不刷新现网API的情况下，能够通过反向代理模式，统一为API提供接见身份认证、权限节造、接见监控、数据脱敏、流量管控、流量加密等机造，通过阻止大部门的潜在攻击流量，使其无法达到真正的API服务侧，并对API接见进行全程监控，保险API的安全挪用及接见可视。
数据泄露无法取证溯源
API资产露出无感知
AAS API风险监测系统基于网络流量解析还原技术，对企业内全量的利用及接口资产进行鉴别与评估，鉴别接口中携带的敏感数据，对自身API部署情况进行全面排查，梳理统计API类型、活跃接口数量、失活接口数量等资产近况，针对API上线、调换、失活后下线等环节进行实时监控，预防因API安全治理疏漏等内部成分导致数据泄露、迷失等安全事务。
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开发测试环节数据泄露
AiMask数据静态脱敏系统选取独有的数据脱敏算法对敏感数据进行去标识化、匿名化处置。支持固定值代替、置空、乱序、统计特点保留等多种脱敏算法，保障脱敏后的数据在保留原有业务逻辑特点的同时，具备数据的有效性和可用性。在脱敏过程中，保障整个环节敏感数据不落地，使脱敏后的数据能够安全地利用于开发测试环境、数据共享互换、数据分析推算等场景。
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账号安全风险
对账号异常行为的监控、检测和分析是AiThink用户与实体行为分析(UEBA)技术的专长，UEBA通过网络整合全方位、多维度以及用户高低文等数据信息，进行全局关联、行为基线分析和群体异常分析，通过AI机械进建异常检测算法，能够更深档次地进行账号安全洞察，迅速鉴别异常事务。通过对账号登录的功夫、地址、频次和操作等异常监控，判断是否存在如短功夫内异地登录、登录次数偏离整体基线、非工作功夫上线和静默账号的忽然出现等异；疃，溯源分析确认是否存在账号失陷。另表，AiTrust零信赖解决规划，以可信数字身份为基础，通过持续信赖评估、动态接见节造等主题能力，对用户每次的资源接见要求进行持续动态的安全可信关系评估，从而预防内部人员攻击事务出现。
数据泄露风险(API安全)
AiTrust零信赖蕴含TAM身份服务中心、利用代理系统和API代理系统，选取了身份鉴别、权限识 别、身份传递、健全监控、流量管控、通路安全等多项主题技术，通过收受所有API服务接见请 求，执行动态的接见者身份鉴别和权限鉴别，提供精确到用户层级的细粒度API挪用数据接见监控 审计。例如通过监控API的挪用情况，鉴别出是否存在敏感数据犯法接见，有针对性地进行API动 态脱敏。同时，通过AiThink网络日志信息进行综合信赖评估，以执行动态接见节造。
AiDLP数据防泄漏系统(终端)以数据智能鉴别和发现为基础，通过授权节造、智能隔离、安全流转、审计追忆等伎俩，；て笠狄滴裣低澈椭斩松系囊滴袷，保障数据的高效传输、分享和互换，解决终端场景下的敏感数据泄露问题;支掣髦种类型的PC用户终端上发现敏感文件，自动化梳理这些敏感文件的散布，并进一步提供；。AiDLP数据防泄漏系统(网络)基于内容鉴别技术实现数据防泄漏，通常部署在企业表网出口，对捕获的数据包进行会话沉组与文件复原后获取内容，并以内容为主题，通过战术匹配实现表发数据的审计。数据泄露风险(网络&终端)
AAS API风险监测系统对API、利用资产安全发展实时的、持续的安全评估，蕴含但不限于认证权限风险、批量操风格险、露出面风险、敏感数据未脱敏等风险，覆盖OWASP API Security Top10API风险问题，实时监控接口运行中的单成分认证、接口未鉴权、接口伪脱敏、弱密码、密码明文传输等脆弱性问题，全面出现当前资产的安全问题和数据健全状态，为后续脆弱性整改提供决策凭据。API缝隙被利用风险
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最终成立数据安全运营，js1996官网建议是分“六步走”，从征询规划、风险评估、管控加固、威胁检测、审计溯源、到安全运营，通过PDCA循环，持续优化安全战术、扩大业务场景，让安全更好地赋能业务。
征询规划
Gartner建议，首先要维持业务需要与风险/威胁/合规性之间的平衡关系，蕴含经营战术、治理、合规、IT战术微风险容忍度。优先对沉要数据进行安全治理工作，好比将 “数据分类分级”作为整体打算的第一环，将大大提高数据安全合规治理的效能和投入产出比。当然，这一步仅为可选步骤;当您有明确的安全风险痛点时，能够跳过此步骤直接部署有针对性的安全措施进行管控加固。
风险评估
通过自动化检测工具和调研访谈两种方式启程，急剧、全面检测梳理各项数据安全风险，如弱口令、API未授权接见、数据库露出在互联网等。
管控加固
对于分歧的风险场景，有针对性的部署相应数据安全工具进行管控加固。如通过自动化的数据分类分级工具基于行业模板进行敏感数据鉴别和分类分级打标，通过静态脱敏工具对敏感数据进行自动化脱敏，在降低数据敏感水平的同时，最大水平上保留原始数据集所具备的数据内涵关联性等可挖掘价值。
威胁检测
进行管控加固的各类数据安全工具，做为数据安全原子能力/探针，既能解决具体场景化的安全风险，同时也能够相互联动形成合力;以统一的数据安全管控平台对各探针进行统一纳管、战术买通和态势感知，实现敏感数据安全防护的性命周期过程全覆盖。从云网数用端全链路的对当前环境进行实时威胁检测，第一功夫洞察异常微风险。
审计溯源
数据安全审计能够查抄数据处置活动是否切合组织的安全性和合规性政策，一旦出现数据安全事务，通过审计溯源可能急剧确认问题呈此刻哪个环节，有利于有针对性地采取更正措施和查究相应责任，从而提高整个数据治理系统的安全性和可信度。
常态化数据安全运营
通过风险鉴别、安全防护、持续检测、响应措置，IPDR进行可持续改进、关环治理的常态化安全运营。不休迭代优化数据安全整体防护能力和成效。
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不够数据全性命周期活动的安全环境
数据在传输、存储、加工等过程中均存在数据泄露的安全隐患，对数据身分流通全性命周期安全防护措施的不足，导致数据共享方不安数据泄露后的追责。
数据所有者对数据使用者不信赖
由于数据的易复造性，导致数据共享方共享数据后，容易失去数据节造权，使得数据被屡次复造，再次贩卖，或超出授权领域使用，从而导致数据价值流失，最终导致数据占有方不愿意、不敢共享数据。
数据使用者滥用幼我隐衷
数据使用过程中，无意间触际遇敏感数据或隐衷数据，由于较大的利益驱动，时常产生泄露和贩卖幼我隐衷数据事务。
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数据分类分级智能体
数据分类分级智能体是针对结构化数据分类分级场景设计的智能化工具，基于大模型推理技术和创新算法，显著提升数据分类与分级效能，优化数据安全治理。传统方式依赖人为，效能低且质量难控，即就是半自动化工具，鉴别率和易用性仍有不及。智能体通过度析表名、字段注解等关键信息，即便面对无注解数据，也能利用语义分析提供精准建议，削减对业务专家的依赖。
结合交叉验证与投票机造，智能体整合自动化和推理了局，确保最佳正确性，提升企业数据治理效能。其持续优化算法和知识库，援试祗业应对《数据安全法》等律例要求，实现精准；び牒瞎嬷卫。
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API安全智能体
API安全智能体专一于API资产鉴别、风险监测与治理，融合大模型推理和行业知识，解决传统API治理中鉴别禁绝、误报高档难题。在资产鉴别方面，通过解析接口报文、蹊径及敏感数据，该智能体精准梳理API资产并自动赋予业务属性标签，提升资产治理深度。在风险监测方面，智能体通过自动化降噪和智能解读急剧定位威胁，并提供具体措置建议，显著减轻运营职守。此表，其智能问答职能基于深度进建风险知识库，为用户提供详尽分析和解决规划，提升整体风险治理水平。
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数据库审计智能体
数据库审计智能体利用大模型的语义理解和分析能力，对复杂的SQL审计日志进行精准解读，降低用户理解门槛，提升数据库审计效能。传统方式依赖人为逐句解析SQL，费时费劲且易误判，而智能体通过深度分析会话数据，挖掘行为法规，为用户提供清澈会话意图解读，简化使用难度。
同时，智能体实时监测并精准鉴别违规操作，急剧捉拿异常行为，发出预警并天生处置建议，大幅削减人为排查工作量，确保数据库安全不变运行。
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数据防泄漏智能体
数据防泄漏智能体专为企业办公网场景设计，结合大模型的语义理解和推理技术，精准鉴别敏感数据，实现高效分类分级操作。其智能化文档分析能力可理解复杂说话、拼音缩写及高低文逻辑，生玉成面的数据资产目录并匹共同规标签，削减人为过问并提升效能。
合用于文档分类；ぁ⒖绮棵藕献骷霸贫耸莅踩卫淼瘸【，该智能体还支持精密化权限节造，预防数据滥用和表泄，为企业提供全方位的数据安全保险。
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数据安全告警研判智能体
数据安全告警研判智能体基于AI技术，自动化处置安全告警的鉴别与研判难题。智能体结合大模型的高低文理解与语义推理能力，从告警检测到风险分析全流程实现智能化，精准鉴别攻击类型、意图微风险等级。
通过深度进建真实攻击样本，该智能体提取主题特点并天生高相信度判断了局，对无害告警明确误报原因，对有害告警提供详尽分析与建复建议。此表，借助天然说话天生技术，智能体将技术信息转化为易懂的解读内容，降低专业门槛，提高安全运营效能。
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