保护敏感数据,让您的数据“可视”、“可控”、“可追溯”

2024-02-26 08:10

本文主要是介绍保护敏感数据,让您的数据“可视”、“可控”、“可追溯”,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2018年,某航空公司疑似940万乘客资料遭外泄;

 

紧接着,某快递行业超过3亿用户数据信息疑似外泄;

 

近年底,某酒店集团约5亿用户数据遭泄露。

(以上图片来源于新浪网,版权归原作者所有)

 

种种事件让企业的核心业务数据外泄失去控制,让企业面临着严重的风险。针对数据泄露存在的问题,如何保障核心数据安全,如何对数据全生命周期进行有效监控,是需要重点考虑的问题。

 

随着信息技术不断进步,为了更加灵活全面的方式来保护数据,世平信息以数据安全与数据治理融合并行的理念,自主研发了智能化的数据泄露防护系统,实现了对敏感数据的全生命周期管控。使企业敏感数据最大程度上降低风险,通过智能化、精准化的全面安全防护体系建设,防止数据外泄。

 

数据泄露防护系统通过对数据内容深层次识别,对生产、存储、传输、使用、交换、销毁等环节的数据进行检测,依据定义的策略来执行特定的响应。数据泄露防护的核心内容识别,包括关键字、正则表达式、文档指纹、数据库指纹、OCR、机器学习等技术手段精确的识别敏感数据。

 

通过系统的防护能力,对存储、网络和终端环境下敏感信息违规操作行为进行实时识别、分析、响应(阻断、警告、审计等),来保护企业的数据安全。使得企业的核心业务数据可视、可控、可追溯,提升企业的业务数据安全保障和整体数据安全防护水平。

 

数据泄露防护系统——SimpDLP

 

实现用户信息系统中的数据资产及敏感信息的自动识别,及其在生产(采集)、存储、使用、共享、传输、销毁等生命周期各环节的发现、定位、监控、阻断、溯源、审计等数据泄露风险管控,针对各行业用户的具体业务场景及防护需求提供切实有效的基于数据内容识别的防护措施,提高用户单位的数据安全管控水平。

 

 

 

数据泄露防护系统(DLP)—产品优势

 

精准防护

 

采用中文语义识别、深度内容检测、OCR、机器学习等核心技术实现对数据库、文档敏感内容的精准识别,大幅度降低敏感信息识别的漏报率和误报率。

 

安全融合

 

系统可以集成活动目录的用户信息,指定基于不同用户的敏感数据防护策略(主机组、域用户、用户邮寄地址等)

 

智能化精准识别敏感信息

 

以卓越的深度内容识别技术和智能化人机交互迭代优化,实现高度精准的敏感信息识别,大幅度降低漏报、误报率。

 

免疫引擎

 

通过对敏感数据的持续监测,利用智能算法形成数据安全行为基线,并将违规事件反馈终端用户和管理员,提高组织在数据安全层面的“免疫力”。

 

全面可视化

 

丰富的数据安全可视化展示方式,多层面的将数据安全状态展现出来,使管理者能够清晰、准确的认知数据运行状况与安全态势。

 

应用场景

 

信息化进程的推进,数据开放、共享经济的执行,是否已将稳固的数据安全堡垒攻破,数据泄露风险线性增长,如何实现业务开放的需求和数据安全的有效平衡?

 

SimpDLP提供对网络、终端、存储区的敏感信息深度内容识别、精准定位,对敏感信息的违规操作行为进行实时阻断、警告、审计。SimpDLP部署后可以有效保护用户最核心、最具价值的数据资产,实现业务高效与数据安全平衡。

这篇关于保护敏感数据,让您的数据“可视”、“可控”、“可追溯”的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/748194

相关文章

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

《Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)》本文介绍基于Python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处理,并将所得处理后数据保存为新的遥感影像... 本文介绍基于python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编

Python使用Pandas库将Excel数据叠加生成新DataFrame的操作指南

《Python使用Pandas库将Excel数据叠加生成新DataFrame的操作指南》在日常数据处理工作中,我们经常需要将不同Excel文档中的数据整合到一个新的DataFrame中,以便进行进一步... 目录一、准备工作二、读取Excel文件三、数据叠加四、处理重复数据(可选)五、保存新DataFram