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安恒數(shù)盾數(shù)據(jù)安全解決方案

全生命周期安全防護(hù)，智能體驅(qū)動(dòng)效能提升，場(chǎng)景化聯(lián)動(dòng)管控。

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數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)TOP10

數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清

數(shù)據(jù)在哪、有哪些類(lèi)型、哪些是敏感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的敏感等級(jí)分別是什么?如果不能做到數(shù)據(jù) 分類(lèi)分級(jí)，就沒(méi)有明確的保護(hù)的目標(biāo)，無(wú)法做到針對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效防護(hù)。
數(shù)據(jù)庫(kù)漏洞

很多數(shù)據(jù)庫(kù)管理員擔(dān)心修復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)漏洞程序會(huì)對(duì)他們的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)影響。但是現(xiàn)在，存在漏洞的脆弱數(shù)據(jù)庫(kù)被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)非常高。
特權(quán)賬號(hào)

特權(quán)賬號(hào)一般是指root、DBA等超級(jí)管理員賬戶(hù)，特權(quán)賬號(hào)一旦保管不當(dāng),極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)被惡意篡改、刪除、批量下載以及惡意提權(quán)操作等。
過(guò)度授權(quán)

數(shù)據(jù)庫(kù)的授權(quán)應(yīng)當(dāng)遵循最小權(quán)限授予原則，即僅授予滿(mǎn)足用戶(hù)需要的最小權(quán)限，在數(shù)據(jù)庫(kù)中，如果進(jìn)行了不當(dāng)授權(quán)，則極易造成低權(quán)限用戶(hù)執(zhí)行本不該屬于該用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)操作行為，帶來(lái)不可預(yù) 估安全風(fēng)險(xiǎn)。
開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，而開(kāi)發(fā)周期卻越來(lái)越短，對(duì)開(kāi)發(fā)和測(cè)試要求隨之提高。對(duì)于業(yè)務(wù)系統(tǒng) 的性能測(cè)試往往需要準(zhǔn)備大量的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，由于開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)境中使用生產(chǎn)數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)泄露，在各行各業(yè)都時(shí)有發(fā)生，2014年韓國(guó)發(fā)生三大發(fā)卡行由于開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)節(jié)泄露信用卡信息，一時(shí)轟動(dòng)全球。
運(yùn)維人員篡改拖庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)

運(yùn)維人員使用數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)進(jìn)行運(yùn)維管理，該賬號(hào)的權(quán)限有可能超出實(shí)際運(yùn)維管理所需要的標(biāo)準(zhǔn)。如果對(duì)其缺少訪問(wèn)行為控制管理，受利益驅(qū)動(dòng)，運(yùn)維人員可直接篡改交易、竊取敏感數(shù)據(jù)、甚至直接泄露上億個(gè)人隱私信息。
重要數(shù)據(jù)明文存儲(chǔ)

由于數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)文件的形式明文存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)遺失，或者黑客和不懷好意的人直接通過(guò)操作系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)文件，都會(huì)造成數(shù)據(jù)大量泄露。
終端數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)

通常，信息安全防護(hù)體系是由服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和終端三個(gè)環(huán)節(jié)組成。在信息安全體系中，最薄弱環(huán) 節(jié)往往是終端安全防護(hù)。目前，終端安全防護(hù)的技術(shù)手段極為有限，終端存在諸多安全隱患，其中最大的問(wèn)題是終端普遍存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。
數(shù)據(jù)稽核難

監(jiān)控整個(gè)組織中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是追查取證的重要手段。一旦無(wú)法監(jiān)視數(shù)據(jù)操作合規(guī)性異常，無(wú)法收集數(shù)據(jù)庫(kù)活動(dòng)的審計(jì)詳細(xì)信息，這將會(huì)造成在數(shù)據(jù)泄露后無(wú)法進(jìn)行溯源分析，產(chǎn)生嚴(yán)重的組織風(fēng) 險(xiǎn)，導(dǎo)致定責(zé)模糊、取證困難，最后追溯行動(dòng)不了了之。進(jìn)而極可能導(dǎo)致二次泄露事件的發(fā)生。
數(shù)據(jù)泄露無(wú)法取證溯源

當(dāng)組織機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)共享、外發(fā)給第三方后，由于第三方人員保管不當(dāng)造成數(shù)據(jù)泄露時(shí)，無(wú)法及時(shí) 通過(guò)定位數(shù)據(jù)外發(fā)人員、外發(fā)目標(biāo)和時(shí)間等信息進(jìn)而確定最終的泄露主體，造成數(shù)據(jù)泄露事件無(wú) 法溯源取證和對(duì)安全事件定責(zé)。

CAPE數(shù)據(jù)安全能力框架

以身份和數(shù)據(jù)雙中心
全面覆蓋立體化防護(hù)原則
智能化、體系化原則

以身份和數(shù)據(jù)雙中心

保護(hù)數(shù)據(jù)安全的目標(biāo)之一是防止未經(jīng)授權(quán)的用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)非法訪問(wèn)和操作。所以需同時(shí)從訪問(wèn)者“身份”和訪問(wèn)對(duì)象 “數(shù)據(jù)”兩個(gè)方向入手，雙管齊下。
零信任：在沒(méi)有經(jīng)過(guò)身份鑒別之前，不信任企業(yè)內(nèi)部和外部的任何人/系統(tǒng)/設(shè)備，需基于身份認(rèn) 證和授權(quán)，執(zhí)行以身份為中心的動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制。
數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)：聚焦以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行安全建設(shè)，有針對(duì)性的保護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分類(lèi)分級(jí)是以數(shù)據(jù)為中心保護(hù)的重要基礎(chǔ)。
全面覆蓋立體化防護(hù)原則

全生命周期：橫向上需全面覆蓋數(shù)據(jù)資源的收集、存儲(chǔ)、加工、使用、提供、交易、公開(kāi)等行為活動(dòng)的整個(gè)生命周期，采用多種安全工具支撐安全策略的實(shí)施。
數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知：縱向上通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、數(shù)據(jù)梳理、訪問(wèn)監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估、數(shù)據(jù)資產(chǎn)弱點(diǎn)評(píng)估、數(shù)據(jù)資產(chǎn)威脅評(píng)估，最終形成數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知。
立體化防護(hù)體系：通過(guò)組織、制度、場(chǎng)景、技術(shù)、人員等自上而下的落實(shí)來(lái)構(gòu)建立體化的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。
智能化、體系化原則

在信息技術(shù)和業(yè)務(wù)環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜的當(dāng)下，僅靠人工方式來(lái)運(yùn)維和管理安全已經(jīng)捉襟見(jiàn)肘了，人工智能、大數(shù)據(jù)已經(jīng)有相當(dāng)?shù)某墒於?，如UEBA異常行為分析、NLP加持的識(shí)別算法、場(chǎng)景化脫敏算法等;同時(shí)，僅靠單獨(dú)技術(shù)措施只能解決單方面的問(wèn)題，必須形成體系化的思維，通過(guò)能力模塊間的聯(lián)動(dòng)打通，系統(tǒng)形成體系化的整體數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，并持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)，從而提升整體安全運(yùn)營(yíng)和管理的質(zhì)量和效率。

全場(chǎng)景數(shù)據(jù)安全

生產(chǎn)區(qū)
共享開(kāi)放區(qū)
測(cè)試開(kāi)發(fā)區(qū)
應(yīng)用區(qū)
運(yùn)維管理區(qū)
數(shù)據(jù)要素安全流通區(qū)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清

AiSort基于網(wǎng)絡(luò)嗅探、數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)議解析能力，主動(dòng)掃描發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在的數(shù)據(jù)資產(chǎn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)+條件隨機(jī)場(chǎng)等AI識(shí)別等技術(shù)，依據(jù)內(nèi)置敏感數(shù)據(jù)識(shí)別特征庫(kù)，參考法律法規(guī)要求、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識(shí)別和自動(dòng)分類(lèi)分級(jí)，生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用戶(hù)權(quán)限、弱口令、安全配置基線、安全漏洞實(shí)施全方位梳理，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。對(duì)于分類(lèi)分級(jí)結(jié)果可以大屏、圖表等形式進(jìn)行展現(xiàn)，支持導(dǎo)出及對(duì)接其他如數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)等系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感數(shù)據(jù)的進(jìn)一步安全防護(hù)和細(xì)粒度管控，讓數(shù)據(jù)使用及共享做到“有級(jí)可循”。

數(shù)據(jù)庫(kù)漏洞

AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)庫(kù)虛擬補(bǔ)丁技術(shù)，在數(shù)據(jù)訪問(wèn)路徑上建立保護(hù)層和安全層，在無(wú)需升級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)丁情況下，將補(bǔ)丁前置，有效防止數(shù)據(jù)庫(kù)漏洞攻擊，讓受保護(hù)數(shù)據(jù)資源本身的漏洞隱形，從而達(dá)到“漏洞修復(fù)”的目的。極大地保護(hù)了未升級(jí)漏洞補(bǔ)丁的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，有效降低了用戶(hù)數(shù)據(jù)被惡意篡改和批量泄露的風(fēng)險(xiǎn)幾率。

特權(quán)賬號(hào)

AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系，針對(duì)持有特權(quán)賬號(hào)sys、sa、root等用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)操作(如delete、truncate等)進(jìn)行實(shí)時(shí)攔截控制并實(shí)時(shí)告警。同時(shí)，也可以通過(guò)指定IP范圍、端口等限制數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)，進(jìn)而阻斷非法訪問(wèn)和操作，當(dāng)運(yùn)維人員必須進(jìn)行某些危險(xiǎn)性操作或者訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)時(shí)，需提交臨時(shí)授權(quán)工單，由多級(jí)安全審批人進(jìn)行逐級(jí)審批后方可進(jìn)行操作。保障數(shù)據(jù)操作流程的公開(kāi)、透明、合規(guī);審批人可靈活地通過(guò)系統(tǒng)審批或郵件審批方式進(jìn)行檢查、審批，保障數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)的操作安全。

過(guò)度授權(quán)

AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)通過(guò)提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)權(quán)限的細(xì)粒度管控，可通過(guò)IP、客戶(hù)端主機(jī)名、操作系統(tǒng)用戶(hù)名、客戶(hù)端工具名和數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)等多個(gè)維度實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)主體的“身份標(biāo)記”。使不同的數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)只擁有能滿(mǎn)足需要的最小權(quán)限，從而消除安全隱患，在一定程度上保證數(shù)據(jù)的安全性。

運(yùn)維人員篡改拖庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)

AiGate內(nèi)置通用敏感數(shù)據(jù)識(shí)別算法，可識(shí)別Oracle、MySQL、PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫(kù)中敏感數(shù)據(jù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)脫敏功能，能有效防止運(yùn)維人員接觸敏感數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)維審批，大大降低運(yùn)維環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

重要數(shù)據(jù)明文存儲(chǔ)

AiTDE透明數(shù)據(jù)庫(kù)加密系統(tǒng)基于透明加密技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)、訪問(wèn)增強(qiáng)控制、安全審計(jì)等功能，支持SM2、SM3、SM4等國(guó)密算法，功能上加解密操作對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)層無(wú)感知，對(duì)上層業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)使用及部署無(wú)需任何更改，保證敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性、可用性、完整性。

數(shù)據(jù)稽核難

明御數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)是一款基于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)傳輸協(xié)議深度解析的基礎(chǔ)上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和告警通知的系統(tǒng)，具備對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)行為實(shí)時(shí)審計(jì)、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)惡意攻擊、數(shù)據(jù)庫(kù)違規(guī)訪問(wèn)等行為精準(zhǔn)識(shí)別和告警等能力。

數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

AiCheck數(shù)據(jù)安全檢查工具箱包含了數(shù)據(jù)資產(chǎn)檢查、弱點(diǎn)探查等基礎(chǔ)檢查功能，可根據(jù)不同行業(yè)的合規(guī)要求，通過(guò)安全評(píng)估實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)、制度流程、第三方管理等合規(guī)評(píng)估檢查，支持通過(guò)擴(kuò)展的方式，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量和應(yīng)用進(jìn)行內(nèi)容分析、日志采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全威脅分析及數(shù)據(jù)泄露檢測(cè)。
數(shù)據(jù)共享泄露風(fēng)險(xiǎn)(API安全)

AAS API風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)內(nèi)置行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警引擎，對(duì)數(shù)據(jù)接口異常流量、用戶(hù)異常操作行為、異常數(shù)據(jù)調(diào)用行為等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)賬號(hào)共享等違規(guī)行為，便于及時(shí)對(duì)相關(guān)賬號(hào)操作進(jìn)行限制、阻斷，避免安全事件的發(fā)生或擴(kuò)大。支持以數(shù)據(jù)為維度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，可自動(dòng)繪制API風(fēng)險(xiǎn)鏈路關(guān)系，結(jié)合線索關(guān)聯(lián)排名分析，可推測(cè)出可疑的數(shù)據(jù)泄露路徑，適用于洞察API二次封裝等風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景。

未授權(quán)訪問(wèn)(API安全)

通過(guò)APIG API安全網(wǎng)關(guān)，在不改造現(xiàn)網(wǎng)API的情況下，可以通過(guò)反向代理模式，統(tǒng)一為API提供訪問(wèn)身份認(rèn)證、權(quán)限控制、訪問(wèn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)脫敏、流量管控、流量加密等機(jī)制，通過(guò)阻止大部分的潛在攻擊流量，使其無(wú)法到達(dá)真正的API服務(wù)側(cè)，并對(duì)API訪問(wèn)進(jìn)行全程監(jiān)控，保障API的安全調(diào)用及訪問(wèn)可視。

數(shù)據(jù)泄露無(wú)法取證溯源

AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)提供外發(fā)數(shù)據(jù)水印溯源能力，采用獨(dú)有的水印溯源算法將含有數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)外發(fā)對(duì)象、生成水印日期等水印信息嵌入原始數(shù)據(jù)中，當(dāng)發(fā)生外發(fā)數(shù)據(jù)泄露事件時(shí)，可對(duì)丟失、泄露、外流數(shù)據(jù)提供水印溯源能力，追溯數(shù)據(jù)泄露環(huán)節(jié)，避免內(nèi)部人員數(shù)據(jù)外發(fā)造成的隱私數(shù)據(jù)泄露且無(wú)法對(duì)事件追溯、定責(zé)的難題，提升了數(shù)據(jù)傳遞的安全性和可溯源能力。

API資產(chǎn)暴露無(wú)感知

AAS API風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于網(wǎng)絡(luò)流量解析還原技術(shù)，對(duì)企業(yè)內(nèi)全量的應(yīng)用及接口資產(chǎn)進(jìn)行識(shí)別與評(píng)估，識(shí)別接口中攜帶的敏感數(shù)據(jù)，對(duì)自身API部署情況進(jìn)行全面排查，梳理統(tǒng)計(jì)API類(lèi)型、活躍接口數(shù)量、失活接口數(shù)量等資產(chǎn)現(xiàn)狀，針對(duì)API上線、變更、失活后下線等環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，避免因API安全管理疏漏等內(nèi)部因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、丟失等安全事件。
開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)采用獨(dú)有的數(shù)據(jù)脫敏算法對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行去標(biāo)識(shí)化、匿名化處理。支持固定值替換、置空、亂序、統(tǒng)計(jì)特征保留等多種脫敏算法，保證脫敏后的數(shù)據(jù)在保留原有業(yè)務(wù)邏輯特征的同時(shí)，具備數(shù)據(jù)的有效性和可用性。在脫敏過(guò)程中，保證整個(gè)環(huán)節(jié)敏感數(shù)據(jù)不落地，使脫敏后的數(shù)據(jù)可以安全地應(yīng)用于開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)境、數(shù)據(jù)共享交換、數(shù)據(jù)分析計(jì)算等場(chǎng)景。
賬號(hào)安全風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)賬號(hào)異常行為的監(jiān)控、檢測(cè)和分析是AiThink用戶(hù)與實(shí)體行為分析(UEBA)技術(shù)的特長(zhǎng)，UEBA通過(guò)收集整合全方位、多維度以及用戶(hù)上下文等數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行全局關(guān)聯(lián)、行為基線分析和群體異常分析，通過(guò)AI機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測(cè)算法，可以更深層次地進(jìn)行賬號(hào)安全洞察，迅速識(shí)別異常事件。通過(guò)對(duì)賬號(hào)登錄的時(shí)間、地點(diǎn)、頻次和操作等異常監(jiān)控，判斷是否存在如短時(shí)間內(nèi)異地登錄、登錄次數(shù)偏離整體基線、非工作時(shí)間上線和靜默賬號(hào)的忽然出現(xiàn)等異?；顒?dòng)，溯源分析確認(rèn)是否存在賬號(hào)失陷。另外，AiTrust零信任解決方案，以可信數(shù)字身份為基礎(chǔ)，通過(guò)持續(xù)信任評(píng)估、動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制等核心能力，對(duì)用戶(hù)每次的資源訪問(wèn)請(qǐng)求進(jìn)行持續(xù)動(dòng)態(tài)的安全可信關(guān)系評(píng)估，從而避免內(nèi)部人員攻擊事件出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)(API安全)

AiTrust零信任包含TAM身份服務(wù)中心、應(yīng)用代理系統(tǒng)和API代理系統(tǒng)，采用了身份識(shí)別、權(quán)限識(shí) 別、身份傳遞、健康監(jiān)控、流量管控、通道安全等多項(xiàng)核心技術(shù)，通過(guò)接管所有API服務(wù)訪問(wèn)請(qǐng) 求，實(shí)施動(dòng)態(tài)的訪問(wèn)者身份識(shí)別和權(quán)限識(shí)別，提供精確到用戶(hù)層級(jí)的細(xì)粒度API調(diào)用數(shù)據(jù)訪問(wèn)監(jiān)控審計(jì)。例如通過(guò)監(jiān)控API的調(diào)用情況，識(shí)別出是否存在敏感數(shù)據(jù)非法訪問(wèn)，有針對(duì)性地進(jìn)行API動(dòng) 態(tài)脫敏。同時(shí)，通過(guò)AiThink收集日志信息進(jìn)行綜合信任評(píng)估，以實(shí)施動(dòng)態(tài)訪問(wèn)控制。

數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)(網(wǎng)絡(luò)&終端)

AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(終端)以數(shù)據(jù)智能識(shí)別和發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)，通過(guò)授權(quán)控制、智能隔離、安全流轉(zhuǎn)、審計(jì)追溯等手段，保護(hù)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和終端上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的高效傳輸、分享和交換，解決終端場(chǎng)景下的敏感數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題;支持各種類(lèi)型的PC用戶(hù)終端上發(fā)現(xiàn)敏感文件，自動(dòng)化梳理這些敏感文件的分布，并進(jìn)一步提供保護(hù)。AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò))基于內(nèi)容識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)防泄漏，一般部署在企業(yè)外網(wǎng)出口，對(duì)捕獲的數(shù)據(jù)包進(jìn)行會(huì)話(huà)重組與文件恢復(fù)后獲取內(nèi)容，并以?xún)?nèi)容為核心，通過(guò)策略匹配實(shí)現(xiàn)外發(fā)數(shù)據(jù)的審計(jì)。

API漏洞被利用風(fēng)險(xiǎn)

AAS API風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)API、應(yīng)用資產(chǎn)安全開(kāi)展實(shí)時(shí)的、持續(xù)的安全評(píng)估，包括但不限于認(rèn)證權(quán)限風(fēng)險(xiǎn)、批量操作風(fēng)險(xiǎn)、暴露面風(fēng)險(xiǎn)、敏感數(shù)據(jù)未脫敏等風(fēng)險(xiǎn)，覆蓋OWASP API Security Top10API風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，實(shí)時(shí)監(jiān)控接口運(yùn)行中的單因素認(rèn)證、接口未鑒權(quán)、接口偽脫敏、弱密碼、密碼明文傳輸?shù)却嗳跣詥?wèn)題，全面呈現(xiàn)當(dāng)前資產(chǎn)的安全問(wèn)題和數(shù)據(jù)健康狀態(tài)，為后續(xù)脆弱性整改提供決策依據(jù)。
最終建立數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)，我們的建議是分“六步走”，從咨詢(xún)規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、管控加固、威脅檢測(cè)、審計(jì)溯源、到安全運(yùn)營(yíng)，通過(guò)PDCA循環(huán)，持續(xù)優(yōu)化安全策略、擴(kuò)展業(yè)務(wù)場(chǎng)景，讓安全更好地賦能業(yè)務(wù)。

咨詢(xún)規(guī)劃

Gartner建議，首先要維持業(yè)務(wù)需求與風(fēng)險(xiǎn)/威脅/合規(guī)性之間的平衡關(guān)系，包括經(jīng)營(yíng)策略、治理、合規(guī)、IT策略和風(fēng)險(xiǎn)容忍度。優(yōu)先對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行安全治理工作，比如將 “數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)”作為整體計(jì)劃的第一環(huán)，將大大提高數(shù)據(jù)安全合規(guī)治理的效率和投入產(chǎn)出比。當(dāng)然，這一步僅為可選步驟;當(dāng)您有明確的安全風(fēng)險(xiǎn)痛點(diǎn)時(shí)，可以跳過(guò)此步驟直接部署有針對(duì)性的安全措施進(jìn)行管控加固。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通過(guò)自動(dòng)化檢測(cè)工具和調(diào)研訪談兩種方式出發(fā)，快速、全面檢測(cè)梳理各項(xiàng)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，如弱口令、API未授權(quán)訪問(wèn)、數(shù)據(jù)庫(kù)暴露在互聯(lián)網(wǎng)等。

管控加固

對(duì)于不同的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，有針對(duì)性的部署相應(yīng)數(shù)據(jù)安全工具進(jìn)行管控加固。如通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具基于行業(yè)模板進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識(shí)別和分類(lèi)分級(jí)打標(biāo)，通過(guò)靜態(tài)脫敏工具對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化脫敏，在降低數(shù)據(jù)敏感程度的同時(shí)，最大程度上保留原始數(shù)據(jù)集所具備的數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性等可挖掘價(jià)值。

威脅檢測(cè)

進(jìn)行管控加固的各類(lèi)數(shù)據(jù)安全工具，做為數(shù)據(jù)安全原子能力/探針，既能解決具體場(chǎng)景化的安全風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也可以互相聯(lián)動(dòng)形成合力;以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全管控平臺(tái)對(duì)各探針進(jìn)行統(tǒng)一納管、策略打通和態(tài)勢(shì)感知，實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)安全防護(hù)的生命周期過(guò)程全覆蓋。從云網(wǎng)數(shù)用端全鏈路的對(duì)當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)威脅檢測(cè)，第一時(shí)間洞察異常和風(fēng)險(xiǎn)。

審計(jì)溯源

數(shù)據(jù)安全審計(jì)可以檢查數(shù)據(jù)處理活動(dòng)是否符合組織的安全性和合規(guī)性政策，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全事件，通過(guò)審計(jì)溯源能夠快速確認(rèn)問(wèn)題出現(xiàn)在哪個(gè)環(huán)節(jié)，有利于有針對(duì)性地采取更正措施和追究相應(yīng)責(zé)任，從而提高整個(gè)數(shù)據(jù)管理體系的安全性和可信度。

常態(tài)化數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)

通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、安全防護(hù)、持續(xù)檢測(cè)、響應(yīng)處置，IPDR進(jìn)行可持續(xù)改進(jìn)、閉環(huán)管理的常態(tài)化安全運(yùn)營(yíng)。不斷迭代優(yōu)化數(shù)據(jù)安全整體防護(hù)能力和效果。
缺乏數(shù)據(jù)全生命周期活動(dòng)的安全環(huán)境
數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)、加工等過(guò)程中均存在數(shù)據(jù)泄露的安全隱患，對(duì)數(shù)據(jù)要素流通全生命周期安全防護(hù)措施的缺乏，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享方擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露后的追責(zé)。

數(shù)據(jù)所有者對(duì)數(shù)據(jù)使用者不信任

由于數(shù)據(jù)的易復(fù)制性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享方共享數(shù)據(jù)后，容易失去數(shù)據(jù)控制權(quán)，使得數(shù)據(jù)被多次復(fù)制，再次販賣(mài)，或超出授權(quán)范圍使用，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值流失，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)擁有方不愿意、不敢共享數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)使用者濫用個(gè)人隱私

數(shù)據(jù)使用過(guò)程中，無(wú)意間觸碰到敏感數(shù)據(jù)或隱私數(shù)據(jù)，由于較大的利益驅(qū)動(dòng)，時(shí)常發(fā)生泄露和販賣(mài)個(gè)人隱私數(shù)據(jù)事件。

數(shù)據(jù)安全全景圖

數(shù)據(jù)安全智能體矩陣

分類(lèi)分級(jí)智能體

分類(lèi)分級(jí)智能體是針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)場(chǎng)景設(shè)計(jì)的智能化工具，基于大模型推理技術(shù)和創(chuàng)新算法，顯著提升數(shù)據(jù)分類(lèi)與分級(jí)效率，優(yōu)化數(shù)據(jù)安全治理。傳統(tǒng)方式依賴(lài)人工，效率低且質(zhì)量難控，即便是半自動(dòng)化工具，識(shí)別率和易用性仍有不足。智能體通過(guò)分析表名、字段注釋等關(guān)鍵信息，即便面對(duì)無(wú)注釋數(shù)據(jù)，也能利用語(yǔ)義分析提供精準(zhǔn)建議，減少對(duì)業(yè)務(wù)專(zhuān)家的依賴(lài)。
結(jié)合交叉驗(yàn)證與投票機(jī)制，智能體整合自動(dòng)化和推理結(jié)果，確保最佳準(zhǔn)確性，提升企業(yè)數(shù)據(jù)治理效率。其持續(xù)優(yōu)化算法和知識(shí)庫(kù)，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)保護(hù)與合規(guī)管理。
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API安全智能體

API安全智能體專(zhuān)注于API資產(chǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與管理，融合大模型推理和行業(yè)知識(shí)，解決傳統(tǒng)API管理中識(shí)別不準(zhǔn)、誤報(bào)高等難題。在資產(chǎn)識(shí)別方面，通過(guò)解析接口報(bào)文、路徑及敏感數(shù)據(jù)，該智能體精準(zhǔn)梳理API資產(chǎn)并自動(dòng)賦予業(yè)務(wù)屬性標(biāo)簽，提升資產(chǎn)管理深度。在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，智能體通過(guò)自動(dòng)化降噪和智能解讀快速定位威脅，并提供詳細(xì)處置建議，顯著減輕運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)。此外，其智能問(wèn)答功能基于深度學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)，為用戶(hù)提供詳盡分析和解決方案，提升整體風(fēng)險(xiǎn)管理水平。
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數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)智能體

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)智能體利用大模型的語(yǔ)義理解和分析能力，對(duì)復(fù)雜的SQL審計(jì)日志進(jìn)行精準(zhǔn)解讀，降低用戶(hù)理解門(mén)檻，提升數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)效率。傳統(tǒng)方式依賴(lài)人工逐句解析SQL，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且易誤判，而智能體通過(guò)深度分析會(huì)話(huà)數(shù)據(jù)，挖掘行為規(guī)律，為用戶(hù)提供清晰會(huì)話(huà)意圖解讀，簡(jiǎn)化使用難度。
同時(shí)，智能體實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并精準(zhǔn)識(shí)別違規(guī)操作，快速捕捉異常行為，發(fā)出預(yù)警并生成處理建議，大幅減少人工排查工作量，確保數(shù)據(jù)庫(kù)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
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數(shù)據(jù)防泄漏智能體

數(shù)據(jù)防泄漏智能體專(zhuān)為企業(yè)辦公網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)，結(jié)合大模型的語(yǔ)義理解和推理技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)，完成高效分類(lèi)分級(jí)操作。其智能化文檔分析能力可理解復(fù)雜語(yǔ)言、拼音縮寫(xiě)及上下文邏輯，生成全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄并匹配合規(guī)標(biāo)簽，減少人工干預(yù)并提升效率。
適用于文檔分類(lèi)保護(hù)、跨部門(mén)協(xié)作及云端數(shù)據(jù)安全管理等場(chǎng)景，該智能體還支持精細(xì)化權(quán)限控制，防止數(shù)據(jù)濫用和外泄，為企業(yè)提供全方位的數(shù)據(jù)安全保障。
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數(shù)據(jù)安全告警研判智能體

數(shù)據(jù)安全告警研判智能體基于AI技術(shù)，自動(dòng)化處理安全告警的識(shí)別與研判難題。智能體結(jié)合大模型的上下文理解與語(yǔ)義推理能力，從告警檢測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)分析全流程實(shí)現(xiàn)智能化，精準(zhǔn)識(shí)別攻擊類(lèi)型、意圖和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
通過(guò)深度學(xué)習(xí)真實(shí)攻擊樣本，該智能體提取核心特征并生成高置信度判斷結(jié)果，對(duì)無(wú)害告警明確誤報(bào)原因，對(duì)有害告警提供詳盡分析與修復(fù)建議。此外，借助自然語(yǔ)言生成技術(shù)，智能體將技術(shù)信息轉(zhuǎn)化為易懂的解讀內(nèi)容，降低專(zhuān)業(yè)門(mén)檻，提高安全運(yùn)營(yíng)效率。
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