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數據安全管控平臺

圍繞數據全生命周期，覆蓋開發、測試、運維、運營、訪問、管理等具體應用場景，通過集成數據采集安全、數據存儲安全、開發測試數據使用安全、數據庫運維安全、API接口數據安全、數據共享安全、數據外發安全等模塊，構建堅實的數據防護體系，有效預防數據違規，追溯非法訪問，告警異常操作。平臺整合分類分級、靜態與動態脫敏、安全共享和全面審計等多個子系統，形成統一、標準的用戶界面，呈現數據安全態勢全景。

核心功能

數據分類分級

基于行業或者企業分類分級標準，通過數據資產自動掃描和數據自動識別，對企業數據資產進行分類分級，根據數據安全級別及數據訪問用戶權限配置。
數據靜態脫敏

對敏感數據進行處理，使其不可讀、不可識別，保證數據安全性。同時保留原有數據唯一性、仿真性、關聯性等特征，使其滿足數據庫的約束校驗和數據規則校驗。
數據動態脫敏

在生產環境中，通過代理的方式對數據庫實時訪問請求進行解析，按照一定的規則和算法對敏感數據的查詢和調用結果進行“實時”脫敏，保證數據安全。
數據庫審計

實時監控數據庫運行情況，為安全事件溯源和追責提供有力的依據，提供符合《網絡安全法》和《網絡安全等級保護2.0制度》等法律法規及政策要求的分析報表。
數據安全共享

基于數據資源目錄對共享數據進行訪問控制和操作權限管理，確保僅限經過授權的用戶訪問和操作數據，并對敏感數據進行脫敏、添加水印處理，讓共享過程更安全。
數據防泄漏

建立角色和權限系統，對用戶的數據訪問行為進行授權，根據用戶的權限結合訪問數據的安全級別配置安全訪問策略，并設置數據訪問的有效期。

優勢價值

一體化數據安全管控

從數據采集安全、數據傳輸安全、數據共享安全、數據交換安全等多個維度對數據進行安全防護，實現數據安全統一管理、統一調度、統一服務、統一監控。

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全生命周期安全護航

幫助用戶對數據資產進行梳理（資產統計、分類、聚類、分級、密級標識等）、安全管控（數據加密、權限管理，數據脫敏、應用準入、行為審計等）、態勢感知（趨勢分析、風險預警、精準溯源、風險人員畫像等），通過定義數據訪問權限模型，實現數據使用事前審批、事中監控、事后審計，在挖掘數據價值的同時保證企業數據安全。

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多項數據安全技術加持

融合機器學習、數據標識、大數據分析、關聯分析、去標識化處理、訪問控制等多項大數據技術和安全技術。

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適用場景

數據種類多、數據量大，敏感資產不清晰，梳理困難

缺乏統一的數據安全執行標準和產品

缺乏面向各數據應用環節的數據安全產品

缺乏統一的數據安全運行管控平臺，無法對企業整體的數據安全狀態進行控制

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