数据安全态势管理技术应用指南（2024版）

任何组织和个人不得以任何形式复制或传递本报告的全部或部分内容，不得将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其他用途。任何经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。未经授权或违法使用本报告内容者应承担其行为引起的一 本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。任何非本公司发布调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当前报告。本公司以勤勉的态度、专业的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，但不保证数据的准确性和完整性，本公司不对本报告的数据和观点承担任何法律责任。同时，本公司不保证本报告中的观点或陈述不会发生任何变更。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的行为建议，或需求。客户应考虑本报告中的任何意见是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。任何出现在本报告中的包括但不限于评论、预测、图表、指标、指标、理论、陈述均为市场和客户提供基本参考，您须对您自主决定的行为负责。本公司不对因本报告资料全部或部分内容产生的，或因依赖本报告而引致的任何损失承担任何责任，不对任何因本报告目录第一章数据安全背景概述 7 8 9 1.5国内外法律法规对数据安全的要求 第四章数据安全态势管理案例研究 4.1案例一：数据安全运营平台案例（绿盟提供） 4.2案例二：某大型电力集团数据安全态势管理平台 4.3案例三：台州大数据局一体化政务数据平台数据安全案例（闪捷提供） 4.4案例四：某三甲医院数据资产安全态势建设案例 4.5案例五某省大数据局公共数据平台数据 6.1国外数据安全态势管理技术 6.2国内数据安全态势管理技术现状 6.3差距分析和启示 第七章行业需求与所需能力 8.3代表性厂商推荐 随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为国家关键战略资源和企业核心资产。用、网络攻击手段日益复杂等因素，使得数据安全面临前所未有的挑战。近年来，数据泄露事件频发，不仅给企业造成是组织的数据及数据安全主管机构）以独立的视角认识数据资产及其安全问题，全面了解和管理其数据安全态势，识别和评估数据安全风险，并采取有效措施进行安全管理与防护。DSPM通过整合多种安全技术，例如数据发险评估、威胁检测、安全策略管理等，为组织构建更加主动、动态、智能的数据安全防护体系，最终帮助企业在数字化全产品和解决方案提供商，也包括关注数据安全的研究机构和专业学者。希望本报告能够帮助读者更好地理解数据安全.数据安全态势管理的定位。与传统数据安全侧重于单点防护不同，DSPM更强调通过全面、持续地梳理组织的数据资产，在完善的数据资产全生命周期的可见性和可追溯性的基础上，提高对数据资产全方位风险的洞察力，全面了.DSPM市场前景广阔。安全牛预测，预计到2026年，国内将有30%的头部企业将把DSPM作为其主要数据安全管理方法。在对数据安全要求极高的行业，例如大数据如政府部门、电信运营商、金融企业、医疗机构等行业的头部组织机构。虽然国内普遍重视数据安全，但由于普遍缺乏对数据安全的通用实施路径和管控方法，以及对实际效果存在疑虑等原因，大多组织处于观望阶段。未来随着市场对数.DSPM体系建设应强调以数据资产为中心。安全牛认为DSPM体系建设应强调以数据资产为中心，并将其企业的数据治理体系中。企业需要从战略高度统筹规划，并确保全员参与，才能有效提升数据安全防护能力，保障数据.DSPM体系建设应充分考虑行业特点。DSPM建设应根据行业特点、数据安全成熟度和业务要求，明确需求，数据的共享流转中的安全，平台建设重点应关注一体化管控服务平台、数据的共享流转中的安全，数据安全事件分析和.DSPM体系建设需要技术与管理并重。数据安全态势管理不仅仅是技术问题，需要技术和管理的双重保障。只有将技术手段与管理措施有机结合，才能真正构建起有效的数据安全防线。如制定细化可操作的数据安全管理制度和分.业内对DSPM平台在架构与技术方面并不统一。国内厂商对数据安全态势管理平台的架构体系和技术实现尚未缺乏对风险的主动识别、预警和响应能力，难以满足全面、实时、智能的风险态势管理需求；部分厂商注重厂商与组织对数据安全能力的建设只专注于解决特定安全问题，缺乏对全局风险态势的感知和分析能力，难以有效应对日益复杂的.DSPM未来发展趋势。国内数据安全态势管理技术正在快速发展，并呈现出智能化、自动化、精细化、一体化和合规化的趋势。具体来说，DSPM未来将更重视合规驱动与体系化建设并重，更注重与业务的深度融合，将不断提升安全防护的自动化和智能化水平，并提供国产化适配环境的数据安全，为企业提供更精准、高效的安全防护，以应对日益复杂第一章数据安全背景概述边界模糊化等挑战，企业面临内部人员滥用、外部攻击入侵、勒索软件等多种威胁。国内外法律法规日益完善，企业需加数据已成为国家战略竞争的重要领域。美国、欧盟等发达经济体纷纷制定并实施数据战略，加速数据开放与共享。中务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将数据明确为生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等并列，这标志着数据正式上升到国家战略层面，凸显了其在未来经济社会发展中的基础性和战略性作用。2021年11月工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》进一步提出，到2025年，中国数据要素市场规2万亿元，年均增长率保持在15%左右。借政部发布《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，要求加强行政事业单位数据资产管理，因地制宜探索数据资产管理模式，充分实现数据要素价值，更好发挥数据资产对推动数字经济发展的支撑作用。随着数据确权、交易、共享等制度环境的不断健全，数据要素的价值将进一步释放，对经济发展的拉动作用也将更加显著。数据要素的安全与合规配置直另外，在当今数字经济飞速发展的时代，数据已经逐渐成为各类组织机构最为重要的战略资产之一，它不仅是推动业务创新、战略决策和竞争优势的关键要素，而且其战略地位和商业价值也在日益凸显。“数据是新的石油”这一比喻形象地阐释了数据的重要性。各行各业均依赖数据以洞察客户需求、优化运营效率、改进产品与服务。从金融行业的风险评估高盛集团的报告显示，数据驱动型企业的市值估值比同行业竞争对手高出10%～20%。麦肯锡咨询公司也指出，精准利77数据要素的安全与合规配置，直接影响数据价值能否有效实现。正如习近平总书记指出，没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化。当前，数据安全事件频频发生，数据泄露事件不仅给组织带来经济损失和声誉损害，同时也给数据泄露平均成本创下历史新高，达到488万美元，较202•2024年6月，英国病理实验室Synnovis遭受网络攻击，导致数周内患者服务广泛中断。Synnovi责向英国首都的医院和医疗服务机构提供血液和组织检测。黑客攻击后，依赖该实验室的地方国民健康服务信托•2024年，ChangeHealth大量敏感健康数据被盗。这次网络攻击导致长时间停机，持续数周。美国各地的医院、药房和医疗机构因此普遍用户的姓名、电话号码、家庭住址、身份证号码等个人信息，甚至包括用户的快递信息。暴露的大量的个人隐私•2023年6月，知名网络安全公司梭子鱼发布公告披露，超过活动利用了该公司电子邮件安全网关（ESG）内部设备中的一个严重漏洞。攻击促使梭子鱼建议其受影响的客户•2023年6月，微软云电子邮件泄露。属于多家美国政府机构的微软云电子邮件账户遭到非法入侵，其中包括了88根据安全牛2024年调查显示，国内企业有近40%的企业每年发生过数据安全事件◉数据规模爆炸式增长数据体量的急剧膨胀是当前企业面临的首要挑战。随着业务系统的广泛应用和数字化进程的持续深化，企业数据资产◉数据分散云计算的广泛应用，也使得数据在地理上呈现高度分散的。这种分散的分布，客观上加剧了集中管控的难度，对数据安全治理提出了挑战。数据在不同云平台间的自由流动，打破了传统的边界防护模式。此外，多云架构下，每个云服务提供商都有其独特的安全管控机制，企业若想统筹各处数据，实现一致性的策略配置和运维监管，就不得不投入大量人力，◉内外部威胁的复杂性数据面临的安全威胁来自内部和外部。一方面，网络犯罪分子利用新技术，对企业发起更隐蔽、更有针对性的攻击。99◉混合办公环境下的数据安全挑战近年来，伴随着移动互联、远程协作等新兴技术的普及，越来越多的企业开始推行混合办公模式。员工可以不受时空设备与环境的“非标准化”导致管控难度增加。此外，员工在家中、酒店等场所远程处理公司数据时，往往借助公共网络◉多云环境数据治理难题随着云计算的日益深化，多云、混合云等复杂架构在企业中不断涌现。这种“云上云下”相融合的IT新格局，也为数据安全治理带来难题。多云环境下，数据在不同云平台间频繁流转，极易出现管理盲区。与此同时，不同云平台的访问在数据安全领域，内部人员的疏忽大意和安全意识是一个主要的威胁，各种失误行为在防御最薄弱的环节发生可能带来较大的风险。例如，员工可能会将敏感数据下载到个人设备上进行处理，但在处理完毕后却未能及时删除这些数据，从另外，面对钓鱼邮件和伪装网站，许多员工缺乏基本的辨别能力。他们可能会轻信来自不明来源的邮件附件，点击可疑链漏洞利用则是攻击者利用软件或系统中的安全漏洞，通过编写特定的代码或利用现有的工具来获取未授权的访问权限。恶例如，在2019年7月29日，美国第七大银行CapitalOne遭遇了一次严重的黑亿条客户信息，事后，CapitalOne不仅面临高达8000万美元的罚款，还不得不投入大量资源进行补救随着产业分工的不断细化，企业越来越多地采用外包、众包、供应链协作等新型业务模式，这使得企业不可避免地应与众多第三方进行数据共享、交换甚至处理。然而，这种“数据外治”的模式也带来了安全隐患。首先，第三方机构自身的安全防线往往较为薄弱。许多企业在专注于自身内部安全的同时，往往忽视了外包服务商和数据加工商的安全漏洞。一旦这些第三方成为攻击者的跳板，企业平时的防御部署就可能变得毫无作用。另外，在数据共享和流转的过程中，对第三方行为的监管变得异常困难。数据一旦离开企业的控制范围，其处理过程就很难被企业完全掌控，这进一步增加了数据泄例如，2024年，北京某公司在数据库系统测试过程中，将有权限的测试账号密码设为弱口令，且系统正式使用后未2024年，北京某软件公司研发的“数据供应链攻击已经成为网络攻击者的重要手段之一。他们通过攻击供应链中的薄弱环节，采用各种恶意手段，试图渗透到供应链的各个环节中。这些攻击者可能会伪装自己的身份，潜入开源社区，或者通过攻破软件提供商的内部系统，植入例如，2023年3月，攻击者通过篡改3CX的合法软件更新，将恶意软件嵌入用户系统中。这一事件影响了全球数的维护权限，从而对系统进行更深入的控制。这一攻击影响了多个Linux发行版，包括Fedora、openSUSE、Debian测勒索软件攻击是一种恶意网络犯罪行为，攻击者通过加密受害者的文件、数据或系统，以此要求支付赎金以解锁。这种攻击手段近年来在全球范围内迅速蔓延，对个人用户、企业乃至政府机构构成了严重威胁。勒索软件的传播途径多样，勒索软件攻击的复杂性和隐蔽性不断增强，攻击者不断开发新的变种以规避安全防护措施。一些勒索软件甚至采用双重勒索策略，即在加密数据的同时窃取敏感信息，以此作为额外的勒索筹码。这种攻击模式使得受害者在面临数据丢失的同时，还可能遭受隐私泄露的风险。勒索软件的攻击目标不仅限于小型企业和个人用户，大型企业、医疗机构、教育机构2023年10月，BianLian勒索括员工/供应商数据和机密文件。本次攻击中还窃取了航空公司的技术违规和现有安全问题等信息，这些信息的泄露可能高级持续性威胁是一种复杂、隐蔽且长期性的网络攻击，一般是有组织的团体发起，针对特定目标进行长期潜伏和精例如，2024年1月26日，Blackwood组织针对中国的科研院校、制造、贸易、工程等领域的公司和个人进行网络2024年2月，UTG-Q-007新黑客团伙针对中国等亚洲国家的建筑、房产营销、互联网等多个行业发起攻击并传播1.5国内外法律法规对数据安全的要求随着数据价值的日益凸显和数据泄露事件的频发，全球范围内的数据保护立法进程不断加快。各国和地区纷纷颁布严格的数据安全法律法规，旨在规范数据处理活动，保护个人信息和重要数据，维护国家安全和社会公共利益。企业在开展随着数据保护意识的提高，各国和地区相继出台了更加严格的数据保护法规，而中国也颁布了《数据安全法》和《个人信息保护法》，对数据处理活动提出了更高的要求。企业应遵守这些法规，否则将面临巨额罚款和声誉损失。合规要求驱动企业加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系。数据泄露风险是企业面临的直接威胁。数据泄露不仅会导致经济损失和法律风险，还会严重损害企业声誉和客户信任。根据Verizon的数据泄露调查报告，人为因素仍然是导致数据泄露）：全球范围内引起了广泛关注。GDPR将个人信息视为公民的基本权利，并围绕信息控制权设置了一系列要求，如数据可携带权、被遗忘权等，旨在赋予个人更多的数据自主权，并促使组织机构优化数据管理实践。GDPR的高额处罚力度也促使完整性和保密性以及问责制。这些原则要求企业在数据处理的各个环节都采取相应的安全措施，并对数据主体的权利予以美国《加州消费者隐私法案》（CCPA）和《加州隐私权法案》（CPRA）。作为认收集”向“主动保护”转型。这与中国《个人信息保护法》“以人民为中心”的立法宗旨具有相似之处。此外，域外立这些经验对完善企业数据安全内控体系具有重要的借鉴意义。伴随全球产业数字化转型，数据跨境流动已成常态。不同国中国通过《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》三大法规，建立了完善的数据安全治理体系，标志着立法进入了“数据治理元年”，这三大法规不仅落实了总体国家安全观，还为数据安全治理提供了基本遵循，共同构筑了《网络安全法》明确将数据纳入网络安全保护客体，并对网络运营者在收集和使用个人信息方面提出了一系列要求，如制定严格的管理制度、采取技术措施防止数据泄露等。尤其值得关注的是，该法还对关键信息基础设施运营者提出了更明确了各类主体的数据安全责任，为数据依法有序自由流动清除了障碍。该法还着眼于数字经济发展应用，鼓励依法开展《个人信息保护法》围绕个人信息全生命周期，从收集、存储到使用、委托处理和跨境提供等各环节，明确了处理者《关键信息基础设施安全保护条例》旨在保护关键信息基础设施免受攻击、入侵、干扰和破坏，并依法惩治相关违法国务院发布《网络数据安全管理条例》，该条例规定了网络数据处理活动的规范，保障网络数据安全，促进网络数据依法合理有效利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家安全和公共利益。适用于在境内开展网络数据处理活动及其安◉金融行业：2018年5月，中国银行保险监督管理委员会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，该指引要求将数据治理纳入生命周期安全原则、防护要求、组织保障要求以及信息系统运维保障要求，要求建立覆盖数据采集、传输、存储、使用、要求银行保险机构建立数据安全责任制，指定归口管理部门负责本机构的数据安全工作；建立数据分类分级标准，制定数◉运营商行业：2019年6月，工业和信息化部办公厅发布了《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》，旨在全面提升电信和互联网行业网络数据安全保护能力，积极应对新形势新情况新问题，特别是数据过度采集滥用、非法交易2020年8月，中国通信标准化协会发布《电信运营商大数据安全风险及需求》该标准规定了电信运营商大数据平台2020年12月，工业和信息化部办2023年5月，中国通信标准化协会发布《电信运营商大数据安全管控分类分级技术要求》，规定了电信运营商大数◉医疗行业：2018年7月，国家卫生健康委员会发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，该办法明确了健康和医疗数据的规范管理和开发利用，以及保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上，对健康医疗大数据进行规2021年4月，国家医疗保障局发布《国家医疗保障局关于加强网络安全和数据保护工作的指导意见》提出防范化解医疗保障系统数据安全风险，促进数据合理安全开发利用。强调了网络安全和数据保护的重要性，并提出了加强法律法规2022年8月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局发布《医疗卫生机构网络安全管理办法》要求加强医疗◉电力行业按照国家和行业重要数据目录及数据分类分级保护相关要求，确定本单位的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重为应对日益严峻的数据安全挑战，组织应构建以数据为中心的安全防护体系，主动识别、评估和管理数据安全风险，理解数据安全防护理念的演变出发，了解数据安全态势管理方法，并掌握能力框架和关键技术，为组织实施提供了理论指组织应正视传统数据安全方法面临的挑战，积极拥抱数据安全态势管理（DSPM）这一新兴安全理念，通过增强数据数据安全态势管理强调从被动防御转向主动防御，通过实时监控和分析来识别和应对威胁。这种主动防御理念不仅关注已知威胁，还能够识别潜在风险，从而在威胁发生之前采取措施。此外，数据安全态势管理提供数据生命周期保护，从数据的生成、存储、传输到销毁，提供全方位的安全防护，确保数据在其整个生命周期内的安全性。数据安全防护理念的早期随着计算机网络的普及和发展，数据开始在网络中传输和存储，安全威胁扩展到网络层面。防火墙、入侵检测系这个阶段，数据安全的重点是“网络边界安全”和“数据存储安全”，核心理念是“防止外部入侵”。虽然数据加密技术在这个阶段也开始应用，但主要用于保护传输中的数据，而不是存储中的数据。这个阶段的防护理念侧重于保护数据随着Web应用和移动应用的快速发展，应用程序成为攻击者的主要目标。SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等针对Web应用的安全威胁日益增多。为了应对这些威胁，应用安全技术和身份认证技术得到了广泛这个阶段，数据安全的重点是“应用程序安全”和“用户身份认证”，核心理念是“防止应用漏洞利用”和“控制用数据全生命周期安全，强调数据风险评估、数据安全策略制定、数据安全事件监测与响应等环节。数据分类分级、数据访问控制、数据防泄露（DLP）等技术手段也开始受到重视，为后续DSPM的出现奠定了基础。集中存储在数据中心，数据泄露的风险也随之显著增加。为了确保数据在存储和使用过程中的安全，数据加密技术（包括静态数据加密和传输中数据加密）得到了广泛应用。同时，数据备份和恢复技术也变得越来越重要，以确保数据在发生灾随着数据量的爆炸式增长、混合云和多云环境的普及，以及攻击手段的不断演进，传统的安全防护方法越来越难以有效地应对数据安全挑战。传统的安全方法通常是碎片化的、被动的，缺乏对数据安全态势的全局性和持续性可见性。在这种背景下，DSPM应运而生。DSPM以数据资产为中心的主动安全方法，强调对数据资产的全面发现、分类、风险评估、持续监控和自动化响应。DSPM旨在为组织提供对数据安全状况的全面可见性、风险洞察和自动化能力，从而实现主动防传统的以边界防御、应用安全和数据中心安全为核心的数据安全防护方法，在面对当前数据爆炸式增长、存储环境日•数据可见性差：传统安全方法通常关注网络边界、系统和应用程序的安全，而不是以数据本身为中心，缺乏对数据本身的可见性，导致难以有效地识别和保护敏感数据，无法根据数据的敏感程度采取相应的保护措施。如传统安全方法无法回答“组织拥有哪些敏感数据”“这些数据在哪里”“谁可以访问这些数据”“这些数据是如何被•静态防御难以应对动态威胁：传统安全方法通常采用静态的规则和策略进行防御，难以应对日益复杂和动态的攻•工具堆砌导致运营断点：许多组织“使用了五到八项技术产品，甚至超过八项技术产品”，这种简单堆叠的产品应用可能导致数据安全运营工作中的断点，即安全产品和策略之间缺乏有效的整合和协同，形成能力孤岛。导致•数据流转过程中的安全风险：传统安全方法主要关注静态数据的安全，而忽略了数据在流转过程中的安全风险。•合规性挑战：随着数据保护法律法规和监管要求的日益严格，企业面临着越来越大的合规压力。而传统安全方法•缺乏统一的管理和协同。由于安全数据分散在不同的系统和工具中，无法有效联合起来进行深入分析，产品独立管理意味着每个产品都应单独的管理和维护，而安全能力无法协同联动意味着在面对安全威胁时，不同的安全产Gartner认为数据安全态势管理（DSPM）是可提供有关敏感数据的位置、谁有权访问该数据、数据如何使用以及数据存储或应用程序的安全态势的可见性。这应进行数据流分析以确定数据敏感性。DSPM构成了数据风险评估（DRA）的IBM认为数据安全态势管理（DSPM）是一种网络安全技术，可识别多个云环境和服务中的敏感数据，评估其对安全PERP认为数据安全态势管理（DSPM）是一种新兴的网络安全方法，专注于保护各种环境中的敏感数据，尤其是在云设置中。它旨在为组织提供对其数据资产的全面可见性，帮助他们有效地DSPM不仅能够有效地解决传统数据安•提升业务安全性，保障业务连续性。通过保护敏感数据和关键系统，有助于降低数据泄露和业务中断的风险，从•促进数据合规，降低法律风险。帮助组织满足《数据安全法》等法律法规和行业监管的要求，降低合规风险和法•加速数据创新，释放数据价值。可以帮助组织更好地管理和利用数据，促进数据创新，释放数据价值，为企业创•增强数据可见性，消除安全盲点：DSPM能够自动发现和分类组织内所有数据•实现以数据为中心的安全防护：DSPM将安全防护的重点转移到数据本身，根据数据的敏感程度采取相应的保护•主动发现和修复安全风险：DSPM能够持续监控数据资产的状态变化、用户访问行为、配置错误等，主动发现潜•提高安全运营效率，降低管理成本：DSPM通过自动化数据发现、分类、风险评•实现安全数据的联合利用和安全能力的协同联动：DSPM通过统一的平台整合各种安全数据和工具，实现了安全网络安全侧重于保护网络基础设施和系统免受未经授权的访问、攻击和破坏。传统的网络安全措施包括防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等，旨在防止外部攻击者入侵网络，并保护网络设备和系统的安全。数据安全则侧重于保护数据本•保护对象：网络安全保护的是网•关注重点：网络安全关注的是防止外部攻击和入侵，而数据•数据是企业进行决策、运营和创新的基础，数据的安全直接关系到企业的生存和发展。而数据安全直接涉及企业•数据安全的防护策略应与具体的业务场景相结合，因为有不同行业的敏感性和特殊性，数据安全策略应从行业业网络的可用性、完整性、保密性，防止未经数据的保密性、完整性和可用性，防止未经场地环境保护）、网络设备安全、网络通信涵盖数据的整个生命周期，从数据的产生、防火墙、入侵检测系统、入侵防御系统、虚拟专用网络（VPN）、安全协议、访问控制等数据加密、数据脱敏、数据备份与恢复、访问控制、数据防泄漏（DLP）、数据分类分级、数据水印、数据审计、数据安全态势管直接关系到业务的核心价值，数据的丢失或可以用一个比喻来理解，网络安全好比保护房屋的围墙、门窗和监控系统，防止外人入侵；而数据安全则好比保护房数据安全和网络安全应相互配合才能有效保障信息安全。没有安全的网络环境，数据安全就无从谈起；反之，网络安全最终也是为了保护网络上传输和存储的数据。它们共同构成信息安全的重要组成部分，共同维护信息系统的安全和稳定运行。例如，网络安全措施可以帮助防止攻击者入侵网络窃取数据，而数据安全措施可以帮助防止内部人员未经授权访问◉关注的核心目标不同：特别是数据流出组织边界的行为，例如通过电子邮件、网络传输、U盘等方式泄露数据。DLP的目标是防止未经授权的用DSPM（数据安全态势管理核心目标是全面了解和管理组织包括数据的发现、分类、存储、访问、使用、传输和销毁等各个环节。DSPM旨在提供对数据安全状况的全面可见性，并◉覆盖的范围不同：DLP侧重于数据流出组织边界的场景，以及内部用户有意或无意的数据泄露行为。其关注点相对狭窄，主要集中在数据传输和使用环节。DLP关注重点在于数据流出，保证关键性数据始终处于内部网络环境的限制之下，从而消除员工在不◉解决的问题不同：DLP主要解决数据泄露的问题，例如防止敏感数据通过电子邮件、即时通信、U盘等方式DSPM旨在解决更广泛的数据安全问题，包括数据可见性差、风险评了解和管理数据安全态势；SIEM关注的是安全事◉核心目标和关注点不同：DSPM（数据安全态势管理核心目标是全面了解和管理组织的数据安全态势。它关注的是数据本身及其整个生命并提供风险洞察、自动化能力和补救措施，从而实现主动防御、高效响应和持续改进。简而言之，DSPM关注数据本身和风险管理，如“有什么数据，在哪里，谁可以访问，风险如何”。DSPM旨在提高数据安全管理方面数据流转风险感知和）：◉数据来源和分析对象不同：DSPM主要分析数据资产本身的元数据、配置信息、访问权限、敏感程度等，以◉解决的问题不同：DSPM主要解决数据安全相关的各种问题SIEM主要解决安全威胁监测和响应的问题，例如检测恶意软件感染、入侵攻击、异常访问等。它通过实时监控和分◉实现的技术手段不同：DSPM采用多种技术手段，包括数据发现和分类技术、风险评估和密和脱敏技术、安全信息和事件管理（SIEM）技术、安全编排自动化与响应（SOAR）技术等。值得注意的是，DS◉关注的时间维度不同：DSPM更多关注静态的数据安全态势，即数据在不同状态下的安全状况，例如数据的存数据安全态势管理（DSPM）旨在为组织提供对数据安全状况的全面、持续的可见性，并提供风险洞察，从而实现主安全牛认为，DSPM能力框架应包含数据资产识别管理、数据资产安全保护、数据流转和监控、数据安全风险分析、安全风险态势和报告五个核心组成部分，这些部分相互关联、相互支撑，共同构成全面、主动的数据安全防御体系，有效•识别和数据分类分级：根据数据的敏感程度、业务用途、合•数据标签：为已分类的数据添加标签，以便于后续的管理和控制。标签可以包含数据的敏感级别、数据类型、业•资产清单：创建并维护全面的数据资产清单，清晰记录•数据关联：追踪数据的来源、转换和流向，了解•影子IT识别：识别未经IT部门批准使用的应用程序和服务（影子IT以及这些应用程序和服务中存储或处理•安全策略管理：制定并执行统一的数据安全策略和数据分级分类标准，明确数据的访问权限、加密要求、保留期•访问控制：实施严格的访问控制机制，例如基于角色的访问控制、基于属性的访问控制，确保只有授权用户才能•加密：对静态数据（存储在磁盘或数据库中的数据）和传输中的数据（在网络上传输的数据）进行加密，防止数•数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，例如数据屏蔽）：•云数据安全：针对云环境中的数据，采取相应的安全措施，例如云访问安全代理、云工作负载保护平台，确保云•零信任：应用零信任安全原则，即“永不信任，始终验证”，对所有用户和设备进行身份验证和授权，无论其位•漏洞监控：定期扫描和检查数据•整合威胁情报：将威胁情报信息整合到•行为关联分析：将不同的行为数据进行关联分析，例如将用户行为与资产数据、威胁情报等进行关联，以更准确•异常行为分析：分析检测到的异常行为，判断其是否构成安全威胁。例如分析账号异常登录的IP地址、登录时•风险优先级排序：根据风险的影响程度和发生概率•事件响应与处置：提供安全事件的响应和处置能力，DSPM的核心目标是实现对数据安全态势的全面感知和主动管理。其工作原理是一个数据源连接与数据发现是数据安全管理体系建设的重要基础，应选择合适的工具和方法，全面掌握组织内部的数据资数据源连接是指将数据安全管理平台与各种数据源建立连接，以便平台可以获取数据源中的数据。常见的数据源包括数据库（例如关系型数据库、NoSQL数据库）、应用系统、安全设备、日志文件和云平台。数据源连接的方式主要包括数据识别与分类是数据安全的关键环节，其目标是准确识别和分类组织内部的数据，以便根据数据的敏感程度和重要数据识别是从各种数据源中识别出敏感数据。敏感数据是指一旦泄露、篡改、破坏或非法获取、非法利用，可能危害国家安全、公共利益，组织或个人的合法权益的数据，例如个人信息（姓名、身份证号码等）、商业秘密、金融数据和医疗数据等。数据识别的技术方法主要包括基于规则的识别、基于字典的识别、基于机器学习的识别和基于自然语言处理的数据分类是根据数据的敏感程度和重要性将数据划分为不同的类别。数据分类是数据分级的基础，也是制定数据安全策略和防护措施的重要依据。常用的数据分类方法包括按数据内容分类、按数据用途分类和按数据重要性分类。比如根据数据对国家安全和社会公共利益的威胁程度以及对业务、财务、声誉的影响将数据分为特别严重、严重、较重、一般四个风险监控与发现是数据安全管理体系建设的核心环节，应选择合适的工具和方法，实时监测数据安全态势，及时发现风险监控是指实时收集、分析和展示数据安全相关信息，以便全面掌握数据安全态势。数据安全态势感知平台可以汇聚各类安全数据，基于业务场景实现数据安全风险的关联分析与智能识别，为用户提供全视角、多场景的数据安全监管与防护。风险监控的主要内容包括数据资产态势（例如数据资产数量、分布、类型、敏感程度等安全事件态势（例如安合规态势（例如合规政策执行情况、合规风险等）以及用户行为态势（例如用户访问数据的情况、用户操作行为等）。风风险发现是指识别数据安全管理体系中存在的薄弱环节和潜在的数据安全风险。风险发现是风险监控的延伸，也是制风险分析是数据安全管理体系中至关重要的环节，其目标是识别、评估和管理与数据相关的风险，帮助组织了解数据•首先是数据资产风险分析，识别和评估与数据资产相关的风险，例如数据泄露、数据篡改、数据丢失等。其次是•安全事件风险分析也必不可少，分析安全事件的发生原因、影响范围、处置措施等，以便更好地防范类似事件的•最后，还应进行合规风险分析，分析组织的数据安全现状与相关法律法规、标准规范的符合程度，识别潜在的合风险分析的方法主要包括定性分析、定量分析、威胁建模和漏洞扫描。风险分析的成果主要包括风险评估报告、风险数据安全策略实施是数据安全管理体系建设的重要环节，应制定合理有效的数据安全策略，并将其有效地落地到具体的安全设备和系统中，才能真正提升数据安全防护水平。态势感知平台的价值在于提高安全事件的可见性，提升安全事件•用户的数据访问行为，例如访问时间、访问频率、访问数据类型等。全息网御访谈记录中提到，平台会记录用户使用数据的所有行为，例如访问数据、使用设备、访问应用等，并可以根据用户行为判断其可信程度。为了更准确地识别安全威胁，态势感知平台可以将来自不同安全设备的告警信息进行关联分析。例如，将安全事件和敏感•数据安全风险态势，基于历史数据，利用机器学习算法，预测未来的数据安全风险，帮助安全管理员提前做好防数据安全策略实施是指将数据安全策略落地到具体的安全设备和系统中，确保数据安全策略得到有效执行，主要包括数据安全策略实施面临策略复杂性、落地难度和有效性评估等挑战。为了克服这些挑战，可以采取利用自动化工具以重点关注：组织的业务需求、安全风险、合规要求等因素，制定合理有效的数据安全策略，并将其转化为具体的配置持续的数据安全运营是的关键环节，它通过指标运营、资产运营、事件运营、工单运营等手段，帮助组织不断提升数据安全防护水平。持续的数据安全运营应用专业的安全运营团队和完善的安全运营体系来支持。只有坚持持续运营，才能•指标运营：通过量化指标衡量数据安全治理效率，例如统计安全事件数量、平均处置时间、安全策略覆盖率等，并进行趋势分析。平台还可关联用户历史行为信息进行分析，并生成多维度分析报告，例如资产梳理、敏感数据•资产运营：不仅关注数据资产的安全风险，还关注其价值和利用效率。平台跟踪数据资产的使用情况，例如使用•事件运营：建立完善的安全事件管理流程，包括事件的发现、上报、分析、处置、跟踪等环节，并提供事件管理•工单运营：将安全事件转换为工单，分配给相应安全人员处理，并跟踪工单处理进度，生成工单处理报告。平台•持续改进：持续的数据安全运营是一个持续改进的过程，安全运营团队应定期评估安全运营效果，并根据评估结数据采集层是整个平台的基石，负责从各种数据源收集安全相关数据。为了满足不同数据源的需求，数据采集层通常•数据源类型方面，平台应采集结构化数据（例如数据库审计日志）、半结构化数据（例如Web服务器日志）和获取安全相关数据，例如采用主动扫描的方式发现企业的数据资产。被动采集是指平台被动接收数据源发送的安•采集层架构设计方面，平台可以采用集中式架构、分布式架构或混合式架构。例如，采用大数据分布式存储和计数据存储层负责存储从数据采集层收集到的海量安全数据，并为数据分析层提供快速、高效的数据访问服务。随着数据规模的不断增长和数据分析需求的不断变化，数据存储层的技术架构也在不断演进，以满足高性能、高可用性、高扩展•存储技术选择方面，平台应根据不同类型数√关系型数据库适用于存√数据仓库适用于存储和并降低单点故障风险。常见的分布式存储技术包括数据分片和数据复制。云存储可以使用云服务提供商提供的存√数据管理方面，平台应进√应根据数据的价值和使用频率，制定数据√应对存储数据进行加密、访问控制、安全审数据分析层是平台的核心，负责对海量安全数据进行深入分析，识别安全风险、异常行为和安全事件，为安全决策和响应提供支撑。为了满足日益复杂的数据安全需求，数据分析层应具备强大的数据处理能力、灵活的分析模型和高效的分其次，应将来自不同数据源的数据进行关联分析，例如将用户行为数据与安全设备日志关联起来，可以更全面地了解安全事件的上下文信息，提高安全风险识别的准确性。例如将终端DLP、网络DL•在分析模型方面，平台可以采用规则引擎、统计分析模型、机器学习模型和深度学习模型等。规则引擎基于预定义的规则对数据进行分析，例如设置规则识别用户下载大量敏感文件的行为。应基于规则的异常检测。统计分析模型利用统计学方法对数据进行分析，例如计算数据的均值、方差、标准差等。机器学习模型利用机器学习算法对数据进行训练，构建分析模型，例如用户行为分析（UEBA）、异常检测、威胁情报分析等。也可通过机器学•在分析算法方面，平台可以采用聚类算法、分•在可视化方面，平台应提供数据可视化和告警可视化功能。例如，提供了大屏展示功能，方便用户查看数据安全策略管理层是平台的控制中心，负责制定、实施和管理数据安全策略，以降低数据安全风险并确保合规性。一个高效•策略制定方面，平台应定义针对不同数据类型、数据分类、用户角色、业务流程等的个性化数据安全策略，例如•策略编排方面，平台应将多个原子策略组合成更复杂的策略，以满足特定场景下的安全需求。例如，可以将数据•策略评估和审计方面，平台应评估策略的有效性，并根据评估结果进行调整和优化；同时，还应记录策略的变更安全运营层是平台的最终价值体现，负责将数据安全分析结果和策略管理转化为实际的安全行动，以保障组织的数据•安全监控方面，安全运营层应实时监控数据安全态势，包括数据资产状况、数据访问行为、安全事件告警等，以便及时发现和识别安全风险。例如，通过仪表盘方式展示数据安全综合态势以及数据安全资产态势、数据安全流•安全事件管理方面，安全运营层应对安全事件进行记录、分类、分析、处理和跟踪，以提高安全事件的处理效率和效果。例如，提供数据事件告警、安全事件基础信息配置及管理、事件溯源分析、安全工单审计、安全剧本编•安全应急响应方面，安全运营层应针对重大安全事件，制定应急预案，并进行快速响应和处置，以最大程度地减少安全事件带来的损失。例如，支持跨部门的协同响应能力，提供专任务工单处理界面，确保各部门能够共享信•安全合规管理方面，安全运营层应帮助组织满足数据安全相关的法律法规和行业标准，例如自定义数据安全合规模板并进行维护管理，平台支持下发不同的合规检查任务，并支持安全业务员在平台上进行合规任务的检查项确认和证明材料上传，安全管理员基于安全业务员的自查材料进行审核评估，并能够追踪和记录策略的执行情况，•安全运营报表方面，安全运营层应定期生成数据安全运营报表，对安全运营工作进行总结和分析，以持续改进安态势呈现与交互层是平台与用户沟通的桥梁，负责将复杂的数据安全信息以用户友好的方式展现出来，并提供便捷的•高效的态势呈现与交互层应具备多种能力。态势感知大屏通过大屏可视化技术，将数据安全态势以直观、动态的以满足不同用户的分析需求。例如，进行多维度组合分析，分析敏感数据外发涉及的外发路径、外发用户、敏感•安全事件可视化将安全事件以图形化方式展现出来，例如攻击链路图、事件影响范围图等，帮助用户快速了解安•交互式查询支持用户通过关键词、条件过滤等方式快速查询相关数据安全信息，例如查询某个用户访问过哪些敏感数据、某个安全事件涉及哪些数据资产等。例如，通过对人员进行集中管理，明确人员的基本信息和对应的数据库账号操作权限，对其数据访问操作行为进行监测，确保相关人员的操作行为在权限范围内，如果存在不合规•报表生成支持用户自定义报表模板，并根据模板自动生成数据安全报表，例如数据安全态势报告、安全事件分析报告、安全合规检查报告等。例如，定期生成数据安全综合报表，展示不同维度数据安全概览，并且满足汇报的•告警通知支持多种告警通知方式，例如邮件、短数据分类分级引擎，对数据进行分类分级，为安全策略制定提供依据；风险分析技术，从多维度识别、评估和预测数据安保障数据安全；异构数据源连接与处理技术，打破数据孤岛，整合多源数据进行分析；智能敏感数据识别技术，利用人工智能技术自动识别敏感数据；以及API安全管理技术，保护API免受未授权访问和攻击。这些关键技术共同构成了的核心移动应用、数据库审计系统、数据防泄漏系统、防火墙、入侵检测系统、交换机、路由器、计算机、移动设备、公有云、私有云、混合云等。应支持多种采集方式，例如代理采集、日志采集、流量采集和采集。例如，通过与DLP、DAS等系统进行集成，获取设备的原始日志或告警；采用主动扫描和被动监听（基于网络流量采集）数据•数据解析与标准化方面，平台应能够自动识别不同数据源的数据格式，并进行解析。应支持数据的自动采集和自适应解析。将不同数据源的异构数据转换为统一的格式，例如JSON格式，以便后续处理和分析。并对数据进行清洗，例如去除重复数据、填充缺失数据等，提高数据质量，最后将平台内归一化存储的数据安全日志进行碰撞•分布式存储与处理方面，平台应使用分布式存储系统存储海量数据，例如Hado•数据关联分析与可视化方面，平台应将来自不同数据源的数据进行关联分析，例如识别数据泄露路径、分析用户行为模式等。应使用图表、地图等方式，将分析结果可视化展示，例如展示数据安全态势、风险分布、用户行为数据发现与识别是数据安全态势管理（DSPM）平台的基础功能，为了应对数据安全挑战，平台应综合运用多源数据•基于网络流量的发现与识别。通过在网络关键点部署流量采集器，实时捕获和分析网络流量，识别和提取数据传输过程中的敏感信息。这种技术可以实时发现敏感数据流动情况，包括数据来源、去向、访问者等信息，但应处•主动扫描发现与识别。通过模拟用户行为，访问目标系统或应用程序，主动探测和识别数据资产。这种技术可以发现存储在不同系统和应用程序中的静态数据，覆盖面广，但应对目标系统和应用程序有深入了解，才能准确识•基于API的数据发现与识别。通过调用目标系统的API接口•基于日志的数据发现与识别。通过收集和分析系统和应用程序的日志文件，识别和提取数据资产信息。这种技术可以获取历史数据资产信息，便于进行趋势分析，但应对不同系统和应用程序的日志格式有深入了解，才能准确•数据样本提取与分析。通过提取数据样本，DSPM平台可以更深入地了解数据的结构、•最后，数据资产测绘将发现和识别的数据资产信息进行整合，绘制成数据资产地图，以图形化的方式展示数据资数据分类分级是数据安全态势管理（DSPM）平台的核心功能，其目标是根据数据的敏感程度和重要性，对数据进行这种方法易于实现，效率高，适用于处理大量数据，但应人工制定和维护规则，规则的准确性和覆盖面直接影响•基于机器学习的分类分级方法。利用机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，对数据进行分类和分级。这•人工辅助分类分级方法。结合人工和机器的优势，由人工参与数据分类分级的过程，并利用机器辅助人工进行分类分级。这种方法结合人工经验和机器效率，可以提高分类分级的准确性和效率，但需人工参与，成本较高，且•基于上下文和语义的分类分级方法。关注数据所处的上下文和语义信息，这种方法可以更准确地判断数据的敏感•持续的分类分级也是数据分类分级的重要方面，因为数据会不断变化，新的数据类型和敏感信息也会不断出现，为了应对数据安全挑战，DSPM平台应综合运用多种数据流转监控技术，并结合机器学习等人工智能技流转监控的效率和准确性。同时，还应与其他安全产品进行集成，实现数据的全生命周期安全防护。数据流转监控是保障数据安全的关键环节，通过对数据流转路径的全面监控，DSPM平台可以帮助组织及时发现和防范数据泄露、滥用和违规•网络流量监控通过在网络关键点部署流量采集器，实时捕获和分析网络流量，识别和提取数据传输过程中的敏感信息。这种技术可以实时发现敏感数据流动情况，包括数据来源、去向、访问者等信息，但应处理海量网络流量•数据库操作审计通过对数据库操作进行审计，记录和分析用户对数据库的访问、操作和修改行为，识别潜在的数据安全风险。这种技术可以详细记录用户对数据库的操作行为，便于进行事后追溯和分析，但应对数据库操作进通过在平台上集成API安全模块收集API相关数据，并•终端行为监控通过监控终端用户行为，例如文件操作、打印、邮件发送等，识别潜在的数据泄露风险。这种技术可以从终端层面监控数据流转，识别用户有意或无意的数据泄露行为，但应对终端用户行为进行全面监控，可能•数据流转可视化通过可视化的方式展示数据流转路径，帮助用户直观地了解数据的流动情况，及时发现数据安全风险。这种技术可以直观地展示数据流转路径，便于用户理解和分析数据流动情况，但应对数据流转路径进行准数据风险发现与分析是平台的核心功能之一，通过采用合适的技术手段，可以有效地识别和评估数据安全风险，帮助组织采取有效的措施来降低风险。为了应对数据安全挑战，DSPM平台应综合运用多种数据风险发现与分析技术，并结合•基于规则的风险发现，根据预先定义的规则，例如数据访问权限、数据操作类型、数据敏感程度等，对数据操作行为进行分析，识别潜在的数据安全风险。例如，通过灵活的策略配置和风险规则来实时发现数据库存在的风险识别潜在的数据安全风险。例如，利用机器学习和人工智能和数据安全违规告警、数据、人员行为异常检测等功能。这种方法可以自动学习数据特征，无需人工制定规则，•敏感数据识别，通过模式匹配、正则表达式、机器学习等技术，识别和定位数据中的敏感信息，例如个人信息、财务信息、商业机密等。这种技术可以有效地识别和定位敏感数据，为后续的数据安全防护提供依据，但应对不并给出风险等级和建议。例如，根据数据安全能力成熟度模型，对企业的数据安全能力现状进行评估，梳理企业•数据安全态势感知，通过可视化的方式展示组织的数据安全态势，包括数据资产分布、数据安全风险等级、数据安全事件趋势等，帮助用户全面了解数据安全状况。这种技术可以帮助用户直观地了解数据安全状况，及时发现数据安全策略实施是一个持续迭代的过程，应根据组织的业务需求、安全环境和技术发展不断进行调整和优化。为了应对数据安全挑战，DSPM平台应结合组织的实际情况，选择合适的策略实施技术，并与其他安全技术进行集成，构建全下发和管理。例如，支持包括数据访问控制、安全防护、合规性要求等方面。平台应能够将策略分发到不同的安全产品和系统中，例如数据库安全产品、数据防泄漏（DLP）产品、访问控制产品等。策略分发可以通过标准接•策略执行与联动方面，应能够与安全产品和系统进行联动，实现对数据安全策略的执行。例如，支持通过接口联动多种第三方安全防护设备，实现高危操作自动化执行终端锁定、明文传输自动化执行动态脱敏等专注于数据安•策略监控与审计方面，应对数据安全策略的执行情况进行监控和审计，确保策略的有效性。例如，追踪和记录策•策略优化与改进方面，应根据策略执行情况和安全事件分析结果，对数据安全策略进行优化和改进。例如，根据风险来源、风险类型、风险内容等多个维度来智能研判后续的响应措施，通过自动和手动方式针对不同的安全问系统中的行为数据，识别潜在的异常行为和安全威胁。用户行为分析技术可以帮助组织及时发现和阻止内部威胁、外部攻如分析用户访问频率、访问时间、访问数据量等统计特征）和机器学习（例如使用聚类算法将用户行为分组，并•接下来，应根据行为模型，对用户行为进行实时分析，并识别潜在的异常行为。常用的异常检测方法包括基于规则的异常检测（例如根据预先定义的规则，识别超过阈值的访问频率、访问时间、访问数据量等异常行为）和基于机器学习的异常检测（例如使用异常检测算法识别与正常行为模式不同的异常行为并支持基于•对于检测到的异常行为，应进行风险评估，确定其对数据安全的潜在影响。风险评估通常关注异常行为的类型和严重程度、涉及的数据敏感程度、用户角色和权限、攻击者的意图和能力等•最后，应将用户行为分析结果以可视化的方式展示出来，以便用户直观地了解数据安全态势。常用的可视化方式包括用户行为轨迹图、用户行为热力图、异常行为统计图表等。DSPM平台还应生成用户行为分析报告，为安全API安全管理是数据安全态势管理（DSPM）平台的关键技术之一，应通过采用合适的技术手段，有效地保障API的安全性和可靠性，促进数据安全和业务发展。为了应对API•API安全风险评估方面，DSPM平台应能够对API的安全风险进行评估，识别潜在的安全漏洞和威胁。API安全风险评估的方法包括漏洞扫描、安全测试和威胁建模。风险评估结果可以用于制定API安全策略和优先级排序。•API安全策略实施方面，DSPM平台应能够实施API•API安全事件监控方面，DSPM平台应能够监控API安全事件，例如未授权访问、恶意调用、数据泄露等。APIDSPM是一个持续改进的过程，企业应结合自身情况，分阶段、有步骤地推进实施数据安全态势管理（DSPM）并非一蹴而就的过程，应组织根据自身的数据安全基础和业务需求，分阶段、有步骤地推进。建设成熟度模型是一个有效的框架，可以帮助组织评估自身当前的数据安全状况，并制定相应的实施策略。◉阶段一：初始级此阶段的组织对数据安全管理缺乏系统性的方法，数据安全防护主要依赖零散的、临时的措施。对数据资产的可见性◉阶段二：受控级此阶段的组织开始关注数据安全管理，并建立了一些基本的策略和流程。开始进行初步的数据资产盘点和分类，但覆◉阶段三：已定义级此阶段的组织建立了较为完善的数据安全管理体系，制定了明确的数据安全策略、流程和标准。实现了对主要数据资◉阶段四：已管理级此阶段的组织不仅建立了完善的数据安全管理体系，而且能够对数据安全措施的有效性进行监控和衡量，并根据实际◉阶段五：优化级此阶段的组织已经将数据安全融入企业文化和战略中，形成了持续改进的数据安全管理机制。能够通过技术创新和流◉阶段一：初始级的实施建议◎目标：◎实施步骤：•成立跨部门工作组：包括信息安全、IT•进行初步的数据资产盘点：识别核心业务系统和关键数据类型，了解数据的大致分布情况。可使用简单的电子表•制定初步的数据安全策略：定义基本的数据安全原则和目标，例如数据分类分级的基本框架、访问控制的基本原◎关键点：◉阶段二：受控级的实施建议◎目标：◎实施步骤：•完善数据资产盘点：扩大盘点范围，覆盖更多的数据源和系统，并提高盘点的准确性。可借助自动化的数据发现•建立基本的数据安全管理流程：例如数据访问申请和审批流•扩大DSPM工具的应用范围：将DSPM工具应用于更多的业务系统和数据源，并开始使用其数据发现、分类和◎关键点：◉阶段三：已定义级的实施建议◎目标：◎实施步骤：•制定完善的数据安全策略、流程和标准：涵盖数据生命周期的各个环节，例如数据采集、存储、传输、使用、共•全面部署DSPM工具：实现对所有•建立完善的数据安全监控和预警机制◎关键点：◉阶段四：已管理级的实施建议◎目标：◎实施步骤：•持续监控和优化数据安全措施：根据实际情况和威胁•开展高级的威胁检测和分析：例如使用威胁情报平台、安全信息和事件•参与行业安全社区和标准制定：与其他组织分◎关键点：•可采用零信任安全模型，实现对数据访问的细粒度控制，并根据用户身份、设备状态和访问环境等因素进行动态◉阶段五：优化级的实施建议◎目标：◎实施步骤：•推动数据安全创新：探索和应用最新的数据安全•构建数据安全生态系统：与合作伙伴、供应商和客户建立紧•建立内部的数据安全研究实验室，跟踪最数据安全目标是指导企业开展数据安全管理的战略方向和预期结果，是企业数据安全工作的出发点和落脚点。明确数•契合企业业务战略：在数字经济时代，数据已成为企业的核心生产要素。如何高效利用数据赋能业务，同时有效规避数据滥用和泄露带来的风险，是企业面临的重要课题。因此，企业在确立数据安全目标时，必须深入分析自企业应深入研究外部法律法规对其自身的影响，据此设定合规性的数据安全目标。处理大量用户信息且业务遍及是确保目标真正指导实践的有效方法。这些指标可以是合规性指标，例如零监管处罚、确保关键业务系统满足等保三级要求等；也可以是管理性指标，例如数据安全培训覆盖率、核心数据泄露事件零发生、数据安全漏洞的修数据安全管理涉及组织内部的各个方面，包括业务部门、IT部门、合规部门以及安全部门等。企业必须建立一套完善•明确的领导机构和责任分工：由企业高层牵头成立数据安全领导小组或委员会，负责全局的指挥和协调，是构建•顺畅的沟通协调渠道：跨部门协作容易产生信息不对称和决策效率低下的问题。建立定期通报、联席会议以及重），数据安全运营能力是组织DSPM体系的“中枢神经”，其核心载体和实施主体正是安全运营中心（DSOC）。DSOC是DSPM产生的海量数据的汇聚之地，提供数据分析、态势感知和威胁狩猎等能力，为可视化、调度指挥和应供数据和算力支撑。DSOC也是组织内外协同的“指挥中心”，通过标准化工作流程和自动化编排平台，实现事前、事中•全栈的数据采集和整合能力：这是做好数据安全态势感知的前提。DSOC应能够采集网络、终端、应用和云等不•运营流程与DSPM深度整合：传统的以事件驱动为主的DSOC运营模式在数据安全运营中的适用性正在降低。•持续提升自动化和智能化水平：安全运营的时效性和规模化是DSPM成败的关键。依靠“人工+脚本”的传统DSOC运营模式难以维系。因此，应引入SOAR（安全编排、自动化与响应）、机器学习和DSPM的成功实施不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及组织方方面面的系统工程。企业应从战略高度统筹关注高层支持与参与：高层领导的重视和参与是DSPM成功落地的首要前提。高层领导应将数据安全提升到企业战略高度，视其为推动数字化转型和保障业务发展的关键。高管应具备数字时代的前瞻视野和战略眼光。高管还应以实际行动支•在企业内部重要会议和沟通中持续强调数据安全的•全面发现数据资产：利用DSPM平台的自动化发现能力，深度扫描企业的IT基础设施，全面盘点所有结构化和•厘清数据资产的管理边界：梳理数据管理职责链条上的各个角色，例如数据所有者、管理者、用户等，绘制•盘点数据资产的业务属性：结合业务影响分析，判断不同数据对于业务运营、合规监管和客户服务的重要性，初在全面梳理数据资产的基础上，应对数据资产进行分类分级。应首先制定科学规范的数据分类分级体系是关键。制定•坚持业务导向：数据分类分级的根本目的是使数据安全切实服务于业务发展。因此，分类分级标准必须深度契合•兼顾内外部要求：一方面，充分关注外部监管法规对数据分类分级的要求，例如《数据安全法》《个人信息保护法》法律法规对数据安全和个人信息的分类要求。另一例如客户个人信息、财务数据和商业机密等。针对这些关键领域，还要进一步细化分级，如将个人信息细分为一•坚持动态调整：企业的组织架构、业务模式和外部监管环境都在不断变化。数据分类分级标准必须与时俱进，借数据所有者：作为数据资产的负责人，所有者对其名下数据的定义、存储、处理、共享和销毁等全生命周期负有首要数据管理者：在所有者的授权下，管理者负责数据的日常管理和操作，例如元数据维护、质量管控和访问授权等。管终端用户：无论是内部员工还是外部合作伙伴，只要涉及数据处理，都须明确其安全职责，并通过培训和考核等方式粗放，容易导致权限过度授予，与现代数据安全倡导的最小权限原则•细粒度授权：根据用户的角色和职责，将数据访问权限进行精细划分，避免权限滥用。采用基于策略的访问控制业务部门、用户角色等属性定义策略，实现“基于属性的访问控制”。•及时回收权限：通过定期盘点和自动化审计等手段，及时发现和回收“僵尸权限”，即不对应的权限。对于离职或岗位变动的人员，应第一时间撤销其原有权限。推行以“默认拒绝、显式授权”为原则的权限审批流程，最大•多重身份认证：针对高敏感数据，应构建多层次的安全防护体系。在传统的账户密码认证基础上，引入双因素认证、生物识别等增强型认证手段，并结合数据分级和访问场景的风险程度，实施差异化的认证强度。同时，持续•零信任理念指导：以“永不信任，始终验证”的零信任理念为指导，将“不信任”作为访问控制的默认状态。通过持续评估访问请求的上下文信息（例如用户身份、设备状态、并据此做出允许、拒绝或限制访问的实时决策。结合微隔离、最小权限和加密传输等技术，最大限度地缩小安全企业数据处于持续的流动状态。有效掌控数据的处理过程，是保障数据安全的关键。然而，随着数据来源、存储位置和处理主体的日益多元化，实现端到端的数据处理管控变得更具挑战性。对此，企业应引入数据全生命周期管理理念，并•统一编目元数据：构建数据资数据管理是实现数据全生命周期可视化管理的基础。DSPM平台应具备自动采集、关联和维护元数据分片存储等。通过安全左移的理念，赋予数据自我防护能力。在数据集市和开放API等数据处理节点，•可信数据流转：针对数据交换和共享等跨主体流转场景，应明确定义可信的流转路径和规则，并进行严格的控制和审计。利用区块链、加密和AI学习等新兴技术，可以在数据不动的前提下实现数据要素的可信安全流动，保•留痕可追溯：事后可追溯，是现代数据安全观的重要发展趋势。这要求在数据处理的各个环节进行全程记录，确DSPM的实施是一个复杂但至关重要的过程，它应企业按照清晰的步骤和流程全部门负责人等组成的数据安全委员会。该委员会负责项目的整体指导和决策，确保项目获得充分的资源支持和◎明确数据安全目标和范围：结合企业的业务战略、合规要求和风险状况，设定清晰、可衡量的项目目标。例如：◎明确项目的实施范围，例如：•覆盖哪些业务系统、数据类型、数据存储位置（例如数据库、文件服◎组建数据安全团队：组建专业的项目团队，并明确每个成员的角色和职责。典型的团队成员包括：•数据安全专家：负责数据安全◎进行初步差距分析与可行性研究：评估企业当前的数据安全状况与期望状态之间的差距，识别应重点改进的例如数据发现能力、数据分类分级体系、访问控制策略等。同时，进行可行性研究，评估项目的技术可行性、经◎选择并部署和配置：按照部署方案进行工具的安装、配置和测试，并进行必要的调整和优化，确保工具能够正常◎进行全面的数据集成测试与验证：将DSPM工具与企业现有的IT系统和安全工具进行全面的集成测试和验证，确保数据能够正常采集、传输、处理和分析。例如与身份认证系统（IAM）集成，验证用户权限同步；与安全信息与事件管理系统（SIEM）集成，验证安全事件的关联分析；与数据丢失防护系统（D本阶段的重点是全面识别和梳理企业的数据资产，并建立科学的数据分类分级体系，为后续的安全策略制定和实施奠◎执行数据发现操作：利用DSPM工具•非结构化数据：文件服务器、共享文件夹、电子邮件、文档管理系统等。针对文件服务器和共享文件夹，应扫描文件内容，识别文件类型和敏感信息。针对电子邮件和文档管理系统，应集成API或使用其他技术手段进行数据•云存储：云盘、对象存储等。针对云存储，应使用API或连接器进行数据访问和扫描。应注意云存储的权限管理•SaaS应用：CRM、ERP、OA等。针对SaaS应用，应使用API或其他集成方式进行数据提取和分析。应注意•“暗数据”和“影子IT”：尤其应关注由“影子IT”产生的数据，这些数据通常缺乏有效的◎进行数据分类分级：根据数据分类分级标准和数据发现结果，对发现的数据进行分类分级。可以采用自动化分类•人工审核：对自动化分类分级的结果进行人工审核，以确保分类分级的准确性。尤其对于一些难以通过自动化方•确立数据Owner：在数据分类分级完成后，应明确每类数据的Owner，并落实到具体的业务部门和个人，明确•数据血缘关系、数据质量信息、数据生命周期信息等。数据资产目录是数据治理和数据安全管理的重要基础，可•数据最终存储在哪里数据目标）通过数据血缘分析，可以更好地理解数据的上下文和风险，并进行更有效的本阶段的核心是根据数据分类分级结果，制定相应的安全策略，并将其落地实施，真正实现数据的有效保护。具体包•数据访问控制策略：定义不同级别数据的访问权限•数据加密策略：确定应加密的数据类型和加密方法•数据脱敏策略：应对外共享或使用的敏感数据•数据备份与恢复策略：制定数据备份和恢复的频率•数据保留与销毁策略：根据法律法规和业务需求，制定数据保留期限和销毁流程，确保过期数据得到及时、安全•数据安全事件响应策略：制定详细的数据安全事件响•配置访问控制规则：在DSPM工具中配置访问控制策略，基于角色的访问控制（RBAC◎进行安全策略的测试和验证：在生产环境或测试环境中对配置的安全策略进行充分的测试和验证，以确保策略能）：◎建立安全基线并进行配置：根据行业最佳实践、安全标准和企业的实际情况，建立安全基线，并对各种系统和设DSPM的实施不是一次性的项目，而是一个持续的过程。应建立完善的监控和优化机制◎建立数据安全监控仪表盘：利用DSPM工具或其他监控工具，建立数据安全监控仪表盘，集中展示各种关键的安◎定期进行安全评估和审计：定期进行内部和外部的安全评估和审计◎进行持续的用户培训和意识提升：定期对用户进行数据安全培训和意识提升活动，增强用户的数据安全意识和操◎建立反馈和改进机制：建立用户反馈渠道，收集用户对DSPM实施的意见和建议。同时，建立持续改进机制，根DSPM的实施是一个复杂的过程，企业在实施过程中可能会遇到各种各样的挑战。以下是一些常见的挑战以及挑战：企业数据通常分布在各种不同的系统、应用程序和存储位置，包括结构化数据、非结构化数据、云数据和安全牛建议：企业数据分布广泛、类型多样，以及“暗数据”和“影子IT”的存在，的确给数据安全管理带来了巨大•首先，建立统一的数据资产管理平台。该平台应整合来自不同系统、应用程序和存储位置的数据资产，并能够连接各种数据源，包括结构化数据库、非结构化文件存储、云平台以及：SaaS：应用等。利用自动化工具和技术，例如网络扫描、API接口分析、数据目录服务等，自动发现和识别数据资产。此外，平台还应基于数据敏感度和•其次，加强“暗数据”和“影子IT”的管理。企业应监控和控制数据流动，防止敏感数据泄露，识别和评估“暗分类数据，并进行风险评估和预测分析。此外，企业还可以利用数据安全态势管理（DSPM）平台，整合数据安•最后，建立持续的数据安全运营机制。企业应制定明确的数据安全策略和规范，覆盖数据全生命周期，并定期进企业还应建立持续的安全监测和改进机制，定期进行安全评估，识别和解决数据安全问题，并不断优化数据安全挑战：制定一套科学合理的数据分