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星河案例?数据宁静分级分类平台建设实践
更新时间:2023-03-23 来源:原创 编辑:治理员 浏览:179

星河案例?数据宁静分级分类平台建设实践

摘要

为解决数据梳理事情中合规要求多、数据变革快、协同事情难等问题,某联通与尊龙凯时相助,建设合规和宁静双驱动的数据宁静分级分类平台,全方位梳理数据特性、连续监视敏感数据变换、消息结合展示数据梳理结果,增加了规范落地笼罩度、简化了数据梳理历程、提升了数据宁静性。


要害发明

? 数据宁静与业务场景和流程息息相关,数据结合业务场景才更有价值,企业在满足数据宁静合规要求时,需结合业务场景体系化解决问题。以业务系统为抓手,才更具有针对性,也能起到更好的效果;

? 数据宁静治理的目的是确保宁静合规,企业在进行数据宁静治理时,应聚焦合规和宁静,合理控制规模,主要关注重要数据和焦点数据、数据涉及的应用场景和节点、每个节点对应用数据的会见角色和权限、每个点可能爆发的泄露危害和应对步伐等。


剖析师建议

? 数据宁静问题不可能一次性全部解决,建议做好计划,分步实施,明确重点,不绝迭代,将合规、组织、治理、技术、运营体系思路贯串在每个阶段建设任务中,首先解决合规问题、考核问题和重点宁静问题。先纳管重点数据和重点系统,快速告竣阶段目标,取得好的治理效果后,做好复盘和迭代,再逐步纳管其他系统;

? 安排一套系统或平台只是数据分级分类事情的一小部分。数据分级分类须过通过系统和流程对数据的识别、审批、确认、比照、剖析等环节实现闭环治理和连续运营,才华起到实际的效果。

分享专家:刘险峰,尊龙凯时副总裁

作者:沙丘社区剖析师团队


项目配景


随着国家数字强国战略推进和数据宁静相关执规律则的密集出台,数据宁静强监管时代已经成为业界共识。面对日益严格的监管政策和考核要求,某联通面临合规难度大、数据变革快、协同事情难、数据笼罩不全、动态数据管控难等痛点。

基于以上痛点,某联通旨在建设一个由合规和宁静双驱动的数据宁静分级分类平台,实现如下目标:

第一,满足合规。满足国家、行业、企业各级合规性要求和考核目标。

第二,提升宁静。梳理数据资产,明确数据宁静治理目标,为精准危害评估提供数据支撑。

第三,提升治理效率,降低本钱。结合企业自身数据宁静治理流程,完成数据资产摸底,减少数据资产梳理事情的人力投入,降低加入人员的能力门槛。


解决计划

基于以上目标,某联通与尊龙凯时相助,构建合规和宁静双驱动的数据宁静体系。尊龙凯时聚焦数据宁静、身份和会见宁静(IAM)、宁静治理与运营、宁静效劳等专业宁静领域,为用户提供宁静、合规、全生命周期、全业务场景的信息宁静整体解决计划和效劳,为企业数字化转型提供数字宁静包管。

合规和宁静双驱动的数据宁静体系包括三大目标、五概略系、八大场景和十五大产品,具体来看:

? 三大目标:包括数据宁静防护、数据监管合规和数据宁静流通;

? 五概略系:为了满足以上三大目标,需要五概略系作为支撑、实现有效配合,包括数据宁静治理体系、数据宁静组织体系、数据宁静合规体系、数据宁静技术体系和数据宁静运营体系;

? 八大场景:数据宁静与业务场景和流程息息相关,解决计划需要紧贴场景,目前数据宁静体系可满足生产、办公、运维、开发、测试、数据内部共享、数据外部流转、数据出境等业务应用场景。

? 十五大产品:包括两大基础平台、九大能力子系统和四大治理平台。


合规和宁静双驱动的数据宁静体系具有如下特点:

特点1:围绕数据全方位梳理数据特性

数据梳理事情围绕数据全方位展开,具体包括:

? 理清数据宁静相关规范制度,作为数据宁静事情的依据和指导;

? 理清关联业务,了解目标数据的流转历程;

? 完成数据分类分级,掌握敏感数据规模和内容;

? 绘制数据地图,从业务、应用、数据源、物理位置等多个维度摸清数据在企业内的漫衍情况;

? 凭据业务、应用、人员情况,明确种种数据的受会见权限;

? 明确数据梳理历程中各部分的协作流程,使所有加入人员能够了解自身在事情中的职责;

? 了解现有宁静步伐建设情况和实施效果,明确现状和目标的差别。


特点2:提取数据“静”态特性

尊龙凯时方舟平台卖力治理、维护、展现,提供统一的数据宁静事情入口,数据扫描引擎接收方舟平台的扫描规则和计划,并对目标数据源进行扫描,扫描内容包括、数据量、元数据、数据内容(抽样/全量)、账号和权限,扫描引擎将结果反响给平台,由平台完成对结果的剖析、标注和展现。


特点3:提取数据“动”态特性

数据流转探针收罗各API的流量并进行解析,并将解析结果发送给方舟平台,收罗的流量包括应用效劳和页面间的流量、组织内的应用间流量、组织内应用和组织外应用间的流量、组织内的应用和组织内的存储间流量、组织内的应用和组织外的存储间流量。方舟平台结合数据扫描结果、备案的业务/应用/数据源关系,按数据类型和敏感品级将数据进行关联,并通过关系图展现数据流转情况。


特点4:数据自动分类能力

从多维度对目标数据的特征进行识别,关联多维度识别结果综合判断。


内置行业/企业分类分级标准,充分包管合规需求,预置70+的数据特征规则,开箱即用,无须用户特别编写数据的特征规则,即可笼罩90%的个人信息自动识别;内置机械学习“算法”和“模型”,针对难以界说特征规则的企业自身数据,通过样本训练自动提取其特征。


特点5:数据梳理历程流程化

数据梳理事情要跟数据使用流程结合起来,通过内置的可配置流程,使宁静部分的宁静专家可以协同各业务部分的业务专家借助平台配合完成数据梳理事情,提升数据梳理结果的质量。


通过以上解决计划,某联通实现:

? 绘制敏感数据漫衍拓扑,了解自身的数据家底;

? 连续监视数据资产的变换,实时发明敏感数据扩散情况,提升了数据资产的时效性;

? 跟踪数据流转,将庞大的流转历程以简单、直观的方法泛起,提供了“动”“静”结合的数据梳理结果;

? 通过可视化的数据资产报告,辅助决策数据宁静建设的投资偏向和大;

? 对内、对外提供一致的数据资产清单和自动化数据分类分级能力,为统一宁静战略、制止宁静孤岛提供数据支撑,同时减少重复投资。

价值与效果


通过数据宁静分级分类平台,某联通梳理出300+个数据源、65万+个数据表、1万+个涉敏表、88万+个敏感列,增加了规范落地笼罩度、简化了数据梳理历程、提升了数据宁静性。具体来看:

第一,提高合规性。关于国家和相关部委对数据分级分类相关的合规和考核要求,可抵达90%的合规满足度,处于业界领先水平。

第二,提高宁静性。通过实时、准确的自动化梳理能力,为企业内外提供全局一致性的梳理结果,为包管数据宁静战略的有效性提供了支撑,从最基础层面包管的数据宁静,时效性提升50%、准确性提升30%、一致性抵达90%。

第三,减少投入。通过自动化识别、处理和分类,减少对海量数据的梳理事情投入,通过事情流程自动化,减少通过多个系统或邮件的审批交互,减轻75%的事情量。



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