数据安全态势管理技术应用指南VIP

目录第一章数据安全背景概述 7数据的重要性 7数据安全事件频发 8数据安全面临的挑战 9常见的数据安全威胁 10国内外法律法规对数据安全的要求 13第二章DSPM能力框架和关键技术 17DSPM理念 17DSPM能力框架 25DSPM关键技术 28第三章DSPM实施建设指南 43DSPM建设成熟度 43DSPM实施建议 45DSPM实施最佳实践 49DSPM实施过程中的关键环节 51DSPM具体实施步骤 54DSPM实施挑战与建议 59第四章数据安全态势管理案例研究 63案例一：数据安全运营平台案例（绿盟提供） 63案例二：某大型电力集团数据安全态势管理平台项目（亚信安全提供） 68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） 73案例四：某三甲医院数据资产安全态势建设案例分析（中信网安提供） 79案例五某省大数据局公共数据平台数据安全体系化建设案例（美创科技提供） 83案例六基于AI赋能的敏感信息安全态势感知与管控项目案例（明朝万达提供） 87案例七华南某市政数局数据安全管控平台建设项目（奇安信提供） 91第五章企业AI应用中的数据安全研究 94企业的AI应用发展和常见场景 94企业AI应用场景带来的数据安全威胁风险和挑战 95企业AI应用场景的数据安全威胁风险的应对 97第六章国内外DSPM技术研究 100国外数据安全态势管理技术 100国内数据安全态势管理技术现状 104差距分析和启示 113第七章行业需求与所需能力 115大数据局 115运营商行业 116金融行业 117医疗行业 118电力行业 119大型企业 120第八章厂商推荐 122国内厂商总体情况 122厂商推荐指标 124代表性厂商推荐 125引言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。然而，数据规模爆炸式增长、新技术应用、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，不仅给企业造成巨大的经济损失和声誉损害，也严重威胁着国家安全和社会公共利益。在此背景下，数据安全态势管理（DSPM）应运而生。DSPM是一种新兴的安全理念和技术，旨在帮助组织（特别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，例如数据发现与分类、风险评估、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转型过程中更好地保护数据资产，确保业务安全稳定运行，并满足日益严格的数据安全合规要求。本报告将深入探讨数据安全态势管理的现状和风险，了解业内通用方法，分析其应用场景与安全风险，探讨DSPM关键技术及其实施路径，旨在为企业提供数据安全态势管理的建设指南和最佳实践，以及对未来技术发展趋势的展望。CIO、CISOCDOIT态势管理的方法与技术，并为企业构建更加安全可靠的数据安全防护体系提供参考和指导。报告关键发现通过本报告的调研与分析，安全牛有以下关键发现：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最终构建一个动态、自适应的数据安全防护体系。DSPM202630DSPM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，例如大数据局、金融行业等，这一比例可能超过40%内发挥数据要素价值潜能对数据开放共享安全需求、数据安全法规日益趋严以及企业对数据安全重视程度的不断提高。目前DSPMDSPM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。未来随着市场对数据内生安全认知的提升和技术的发展，将会有更多的企业采用。DSPMDSPM安全。需要不断根据企业自身情况和安全形势的变化进行持续调整和优化。DSPMDSPM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响应和提升运营效率等方面。DSPM级分类标准，并提高业务部门对数据安全的理解和密切的配合度，才能真正达到预期的数据安全效果。不同数据安全成熟度的企业DSPM建立数据分类分级标准。业内对DSPM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数据安全威胁。DSPM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，以应对日益复杂的数据安全挑战，并支撑数字经济的健康发展。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，企业需加强数据安全管理，建立完善的防护体系，才能有效应对挑战，保障数据安全，促进数字经济健康发展。数据的重要性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。中国《“十四五”规划纲要》明确提出，要释放数据要素潜能，加强数据资源整合和安全保护。20203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。202120252153—520221220241X（2024—2026202398.720242联合开展全国数据资源情况调查，摸清数据资源底数，加快数据资源开发利用，更好发挥数据要素价值。20242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IDC2025（GlobalDatasphere）175ZB26.8%。2020202552.51510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5%～10%的生产率提升。这些数据充分表明了数据对于企业竞争力和经济效益的重要影响。数据安全事件频发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，同时也给受影响的用户带来了身份盗窃和欺诈的风险。20247IBM2024024488202310%；造成数据泄露平均成本最高的初始攻击媒介是恶意内部人员；数据泄露事件频率最高的初始攻击媒介是凭证盗用或泄露及网络钓鱼。20243730020246SynnvisSynnvis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基金推迟了数千次手术和医疗程序，英国卫生部门认定该起事件为重大事件。2024ChaneHalthae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暂停运营。目前尚不确定有多少人受到了数据泄露的影响。20231Mobile3700MobileAPIDMobile3.5T-Mobile股价下跌，并面临监管机构的调查和处罚。20232elgam45elgam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信息，可能被用于电信诈骗、网络犯罪等活动，给用户带来巨大的安全风险。20233，ChatGPTChatGPTChatGPT202365ESGESG20236多位高级政府官员的电子邮件。据报道，美国国务院的10个邮件账户中共有6万封电子邮件被盗。20244030的企业表示每年会发生多起数据安全事件。国内企业每年发生的数据安全事件次数数据安全面临的挑战多云环境数据治理难题，都对传统安全防护体系提出了严峻挑战。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IDC2025175ZB2185防护带来了极大挑战。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，逐一研习每种云产品的技术细节，工作量与日俱增。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。另一方面，员工疏忽、管理不善等内部问题也给数据安全带来威胁。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WiFi，这类开放环境下，网络接入的安全性难以保证。多云环境数据治理难题IT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，不同云平台的访问控制、加密等安全机制往往各不相同，企业若想统筹管控，就不得不耗费大量人力，逐一适配每个云产品的技术细节。常见的数据安全威胁数据安全事件频发，其背后凸显的是企业防御体系中的种种缺陷与不足。内部人员威胁在数据安全领域，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erion90%例如，2013年至2015年间，立陶宛黑客向Facebook通过伪造电子邮件、公司发票以及相关文件诈骗了数千万美元。2016（eoiG）的德国高级管理人员，欺骗该4400外部攻击者入侵意软件，如病毒、木马和勒索软件，被设计用来破坏、窃取或加密数据，给受害者带来严重的损失。2019729CapilOne1.6亿条客户信息，事后，CapialOne8000CapitalOne13.89%。外包商风险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露和滥用的风险。例如，2024将测试账号进行删除清空处理，导致公司客户数据疑似泄露在境外非法网站上，受到罚款人民币五万元的行政处罚。202419.1GB，并未采用加密措施，受到警告并处罚款五万元的行政处罚。2024查看、下载数据，导致敏感数据泄露。供应链攻击威胁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，植入恶意代码，并潜伏在系统中，对企业数据的安全构成严重威胁。例如，202333CX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百万用户和多家大型企业，造成了巨大的安全风险和经济损失。2024inuxXUtlsLinuxedo、penSSE、DebianArchLinux勒索软件攻击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，要求支付赎金以换取解密密钥。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、教育机构甚至政府机构也成为攻击目标，其破坏力和影响力不容小觑。7NoEscape65GB28000202310ianLian210GB/高级持续性威胁（APT）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AT此外，APT例如，2024126BlckoodWSOffQQSX30NSPX30C220242U-Q-007ROTbot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。企业在开展数据处理活动时，必须遵守适用的法律法规，否则将面临法律制裁和声誉损失。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erion的重要原因之一。国际主要法律法规及趋势全球数据安全立法正以前所未有的速度推进。其中，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和美国《加州消费者隐私法案》（CCPA）是重要的代表。这两部法规虽然属于域外法，但其影响广泛，对深度参与全球化的中国企业同样具有重要影响。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）：自2018年5月生效以来，GDPR以其广泛的域外效力和严格的合规要求，在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其成为事实上的全球标准。GDPR美国《加州消费者隐私法案》和《加州隐私权法案》（CPRA）。作为美国首部具有重要意义的综合性隐私保护法案，CPRA202311日生效，对进行了修订和扩展，进一步强化了消费者隐私保护。的实施，推动了美国隐私立法从“自律优先”向更严格的监管转变。由于加州在数字经济中的重要地位，CCPA/CPRA对美国乃至全球的数据安全立法都产生了重要的示范效应。对比GDPR和/地区间法律规制的差异增加了企业合规的复杂性。国内主要法律法规及政策（（（（1）法律中国通过《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，共同构筑了数据安全的法治防护网。中国数据安全相关法律《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高的数据安全要求，为维护国家安全和社会公共利益奠定了法律基础。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，鼓励依法开展数据交易等创新应用，为释放数据价值提供了法律保障。《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，明确了处理者体现了立法对个人权益的保护。《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犯罪活动，强化和落实了关键信息基础设施运营者的主体责任。（2）政策文件除以上法律法规外，中国还发布了一系列重要的政策文件，以推动数据要素市场的发展和数据安全保障：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全监督管理（试行三年行动计划（2024—2026年）》，从产业发展、技术创新和安全保障等多个维度推动数据安全产业的发展。（3）行业监管各行业依据三法一条例陆续发布数据安全管理要求，标志国内数据安全领域进入强监管时代。金融行业：

国内行业监管要求20185公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。2020年9月，中国人民银行发布了《金融数据安全数据安全分级指南》（JR/T0197—2020），给出了金融数据安全分级的目标、原则和范围，以及数据安全定级的要素、规则和定级过程。20211（试行防范监管数据安全风险。2021年4月，中国人民银行发布了《金融数据安全数据生命周期安全规范》（JR/T0223—2021），规定了金融数据生命周期安全原则、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、删除及销毁过程的安全框架等。20243（征求意见稿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，制定数据分类分级保护制度，建立数据目录和分类分级规范，动态管理和维护数据目录，并采取差异化的安全保护措施等。运营商行业：20196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、非法交易及用户数据泄露等问题。20208的安全风险及需求。202012业高速发展带来的数据安全挑战，以及构建数据安全保障体系的紧迫性20235据安全管控的分类分级技术要求。医疗行业：20187（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范管理。2020年12月，全国网络安全标准化技术委员会发布《信息安全技术健康医疗数据安全指南》GB/T39725-2020，该指南强调了保护患者隐私和数据安全的重要性。20214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宣传和加强督导检查等要求20228卫生机构网络安全管理，防范网络安全事件发生。电力行业202211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点保护。第二章DSPM能力框架和关键技术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导和实践参考。DSPM理念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，通过增强数据可见性、主动发现和修复风险等手段，构建更加全面、主动、动态的数据安全体系。数据安全防护的演变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演变可以概括为以下几个主要阶段：数据安全防护的演变（1）网络安全阶段：以边界防御为中心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免受外部攻击，但难以有效应对内部威胁、数据泄露、数据篡改、数据滥用等新型数据安全威胁。（2）应用安全阶段：以应用安全和身份认证为中心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应用。Web应用防火墙（WAF）用于检测和防御针对Web应用的攻击，身份和访问管理（IAM）程序和数据的访问权限。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“控制用户访问”。（3）数据中心安全阶段：全生命周期的安全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。同时随着企业数据日益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难或意外事件时能够及时恢复，保障业务的连续性。这个阶段，数据安全的重点是“数据机密性”和“数据可用性”，核心理念是“保护数据本身”。（4）数据安全态势管理阶段：以数据为中心的主动安全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DSPM标志着数据安全防护进入了一个新的阶段。这个阶段，数据安全的重点是以数据资产为中心的主动安全。传统数据安全面临的挑战传统的以边界防御、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、存储环境日益复杂、攻击手段不断演进的数字化环境时，暴露出越来越多的局限性。以下是传统数据安全面临的主要挑战：传统数据安全面临的挑战传统数据安全面临的挑战数据可见性差：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”“这些数据是如何被使用的”等关键问题。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击威胁。攻击者不断采用新的技术和方法绕过传统的安全防御措施，企业所面临的风险在不断增加。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。导致数据安全运营效率低下，成本高昂，且成效有限。而恰恰是DSPM要解决的核心问题之一，通过统一的平台和方法，整合各种安全工具和数据源，打破“能力孤岛”，实现协同联动。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。在数字化时代，数据在不同的系统、应用程序和用户之间频繁流转，这增加了数据泄露和滥用的风险。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WebWeb的防护场景无法满足全面的监管需求，应更全面的视角来分析和监控数据安全。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DSPM的必要性，即通过统一的平台和方法，实现安全数据的联合利用、产品的统一管理和安全能力的协同联动。数据安全态势管理的概念应运而生，成为一种以数据为中心的新型安全理念和实践。DSPM数据安全态势管理目前还没有明确统一的定义，以下是各机构的定义：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）的基础，用于评估数据安全治理（DSG）策略的实施情况。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，评估其对安全威胁的脆弱性和不合规风险。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，帮助他们有效地识别、分类和保护敏感信息安全牛认为最终构建一个动态、自适应的网络安全防护体系。DSPMDSPM不仅能够有效地解决传统数据安全方法面临的各种挑战，还能为组织带来诸多额外的价值。它是一种更全面、更主动、更智能的数据安全管理方法，是组织在数字化时代保护数据资产的重要手段。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，从而保障业务的连续性和稳定性。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，降低合规风险和法律风险，维护企业声誉。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，为企业创造更多收益增强数据可见性，消除安全盲点：DSPM能够自动发现和分类组织内所有数据资产，提供全面的数据清单、数据地图和数据延续信息，帮助组织全面了解其拥有的数据，有效解决了传统安全方法中“数据可见性差”的问题。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措施，有效解决了传统安全方法中缺乏以数据为中心的视角的问题。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，主动发现潜在的问题。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、风险评估、监控和响应等任务，大大减少了人工干预，提高了安全运营效率，降低了管理成本，并有效解决了工具堆砌导致运营断点的问题。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，实现了安全数防火墙、数据库审计系统、WAFDSPM虽然数据安全和网络安全都是信息安全的关键方面，但它们关注的重点和采用的方法有所不同。DSPM与网络安全态势的不同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以下是数据安全和网络安全的关键区别：保护对象：网络安全保护的是网络基础设施和系统，而数据安全保护的是数据本身。关注重点：网络安全关注的是防止外部攻击和入侵，而数据安全关注的是保护数据的机密性、完整性和可用性。防护范围：网络安全主要关注网络边界安全，而数据安全涵盖数据全生命周期。数据脱敏、访问控制、数据备份和恢复等技术手段。业务关联：数据安全比网络安全与业务的紧密程度更高，主要原因是：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的核心资产。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务关注数据安全。维度网络安全数据安全关注对象系统、应用程序、网络传输过程协议、操作加工、提供、公开等环节储、传输、使用、保护重点止未经经保护范围场（如安全、应用安全等的产生、数据加密、数据脱敏、数据备份与恢复、访保护方法等专VN、虚DP态势分理（DSPM）等业务关系支撑业务的正常运行，保障业务连续性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屋内贵重物品的保险箱和防盗措施，即使房屋被入侵，也能最大程度地保护贵重物品的安全。虽然数据安全和网络安全有所不同，但它们是相互依存、不可分割的。数据安全和网络安全的不同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敏感数据。DSPMDLP的区别DLP专注于防止数据流出，是数据安全的一个重要组成部分。DSPMDLPDSPM工具箱中的一个工具。关注的核心目标不同：数据丢失防护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户访问、滥用或丢失敏感数据。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。它关注的是数据的整个生命周期，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。覆盖的范围不同：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，从而消除员工在不经意间将其通过邮件发送出去的可能，这也说明了DLP的。DSPM配置错误、合规性差距等各个方面。DSPMDLP解决的问题不同：DLPUDLP未经授权的访问和合规性违规的风险。DSPM旨在解决更广泛的数据安全问题，包括数据可见性差、风险评估不足、配置错误、合规性差距、数据漂移、影子数据等。它通过自动化的数据发现、分类、风险评估、监控和响应等功能，帮助组织全面提升数据安全水平。DSPMSIME的区别DSPMSIEMDSPM了解和管理数据安全态势；SIEMDSPMSIEM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DSPM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安全态势管理场景的核心竞争力。SIE（安全信息和事件管理）：核心目标是监控和分析安全事件，从而检测和响应安全威胁。它关注的是安全日志和（从而识别潜在的安全威胁和攻击行为。SIEM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，以及数据的流动路径和使用情况。数据来源包括各种数据存储库、数据库、文件服务器、云存储等。SIEM主要分析安全设备产生的日志和事件数据，例如防火墙日志、入侵检测日志、服务器日志、应用程序日志等。解决的问题不同：DSPM主要解决数据安全相关的各种问题，包括数据可见性差、风险评估不足、配置错误、合规性差距、数据漂移、影子数据等。它通过提供全面的数据安全态势信息和自动化工具，帮助组织更好地管理和保护数据资产。SIEM析安全事件，帮助组织及时发现和应对安全威胁。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、风险评估和漏洞扫描技术、访问控制和身份认证技术、数据加密和脱敏技术、安全信息和事件管理（SIE）技术、安全编排自动化与响应（A）技术等。值得注意的是，DSMSIEMSIEM提供的日志分析和事件关联能力来增强其数据安全态势分析的能力。SIEM主要采用日志管理、事件关联、异常检测、威胁情报匹配等技术。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，例如数据的存储安全、访问权限配置等。但也包含动态的监控，如数据流动路径和使用情况的监控。SIEM更多关注动态的安全事件，即正在发生或已经发生的安全事件，例如入侵攻击、恶意软件感染等。DSPM能力框架数据安全态势管理（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，从而实现主动防御和有效响应。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，有效地管理和降低数据安全风险。DSPM能力框架图该框架应该包含以下关键能力：数据资产识别与管理这是DSPM的基础，旨在全面了解组织拥有哪些数据、数据在哪里、数据如何分类以及数据之间的关系。该部分包含以下关键能力：（SaaS（（以及半结构化数据（如日志、JSON）。识别和数据分类分级：根据数据的敏感程度、业务用途、合规性要求等，对已发现的数据进行识别和分类分级。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、业务上下文、数据所有者等信息。资产清单：创建并维护全面的数据资产清单，清晰记录每个数据资产的位置、类型、大小、所有者等信息。（的关系。数据关联：追踪数据的来源、转换和流向，了解数据的生命周期，有助于发现数据污染和潜在风险。ITIT（IT），以及这些应用程序和服务中存储或处理的数据，降低由此带来的安全风险。数据安全保护数据安全保护旨在采取各种安全措施，保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、修改或破坏。包含以下关键能力：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、保留期限等。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访问相应的数据。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，防止数据泄露。数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，例如数据屏蔽、数据替换、数据扰动等，以降低数据泄露的风险。数据防泄漏（DLP）：部署DLP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，确保云数据的安全。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，无论其位于组织内部还是外部。安全监控与检测安全监控与检测旨在持续监控数据安全态势，及时发现异常行为、潜在威胁和安全事件。漏洞监控：定期扫描和检查数据存储和处理系统存在的已知漏洞，并及时进行修复。异常数据修改等。SQL整合威胁情报：将威胁情报信息整合到监控过程中，可以更有效地检测已知和未知的威胁。数据安全风险分析与评估数据安全风险分析与评估旨在对监控到的数据进行分析和评估，识别潜在的风险和威胁，并进行优先级排序。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，以更准确地识别威胁、或将用户访问高价值资产的行为，与其在非工作时间段的活动进行关联分析。IP攻击事件分析：分析检测到的攻击事件，确定攻击的目标、手段和影响范围。风险优先级排序：根据风险的影响程度和发生概率，对风险进行优先级排序，以便优先处理高风险项。GDPR、、安全态势呈现与报告安全态势呈现与报告旨在将分析和评估的结果以清晰、直观的方式呈现给用户，并提供相应的报告和响应能力。自动化报告：自动生成各种报告，例如合规性报告、风险评估报告等，提高效率。可定制化报告：允许用户根据自身需求定制报告内容和格式。事件响应与处置：提供安全事件的响应和处置能力，包括事件的识别、分析、遏制、根除和恢复等步骤。合规报告：生成符合相关法律法规和行业标准的合规性报告。SIEM、SOARDSPM关键技术DSPMDSPM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。其工作原理是一个持续循环的过程，主要包含以下六个阶段：DSPM工作原理（1）数据源连接与数据发现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产分布情况，为后续的数据安全策略制定和实施提供基础。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API接口、Agent代理和日志收集器。（（图片）。数据发现的方法主要包括网络扫描、数据库探测、文件扫描和数据流分析。准确性和效率等因素。（2）数据识别与分类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性制定相应的安全策略和防护措施。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识别。可以利用自然语言处理技术识别一些复杂的字段，或者对多种数据源进行数据类别级别判断。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、一般四个级别。（3）监控与风险发现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，及时发现潜在的数据安全风险，并提供风险处置建议，以便及时采取措施，降低数据安全风险。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）险监控的技术手段主要包括日志分析、流量分析、行为分析和威胁情报。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，也是制定数据安全策略和防护措施的重要依据。风险发现的主要方法包括漏洞扫描、风险评估、安全事件分析和威胁建模。重点关注：风险的类型、风险的评估方法和风险的处置建议等因素。（4）风险分析与评估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，帮助组织了解数据安全现状，制定有效的安全策略，优化资源配置，降低数据安全风险。风险分析应涵盖多个维度：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。其次是用户行为风险分析，分析用户行为，识别潜在的风险行为，例如异常登录、数据访问异常、数据操作异常等。数据外包等。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发生。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，识别潜在的合规风险。美创科技解读相关法规和标准规范，并输出合规项。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、风险处置建议和安全策略。重点关注：定期更新和完善，以适应不断变化的数据安全环境。（5）态势感知和可视化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，提升安全事件的处置效率，以及增强数据安全防护能力。可实时展示：数据资产的分布情况，包括数据类型、数据存储位置、数据重要程度等。相关用户、相关数据、事件处置状态等。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的类别和级别进行关联，以便更清晰地识别数据安全事件。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范措施。（6）数据安全策略实施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，主要包括数据访问控制策略、数据加密策略、数据脱敏策略、数据水印策略、数据备份策略以及数据销毁策略。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及持续监控和评估等措施。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和操作。（7）持续运营与改进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，才能真正实现数据安全的目标。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、敏感数据报告、热度分析等，以帮助安全管理员全面了解数据安全状况和变化趋势。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，例如使用频率、访问来源等，并识别未充分利用的数据资产，提出改进建议，从而帮助组织最大化数据资产价值。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，并提供事件管理相关数据、事件处置状态、用户行为等，以便进行分析和溯源。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。平台可以自动生成工单，并建立安全事件的处置流程，帮助客户进行安全运营。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，并根据评估结果进行改进，例如优化数据资产的合并规则、根据客户反馈改进产品等。DSPMDSPM技术架构可以分为数据采集层、数据处理层、数据分析层、策略管理层、安全运营层、态势展现层：DSPM技术架构图（1）数据采集层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，数据采集层通常采用多种技术手段，并进行灵活的架构设计。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（Web服务器日志）和非结构化数据（例如文档、邮件）。采集数据库审计日志、日志和终端数据以及其他数据安全产品日志。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全相关数据，例如利用被动监听技术实时发现数据库存在的风险行为。数据预处理方面，平台应对采集到的数据进行清洗、转换和标准化处理。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算架构。（2）数据存储层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、高扩展性和安全性等需求。存储技术选择方面，平台应根据不同类型数据的需求，选择合适的存储技术，并进行组合使用。关系型数据库适用于存储结构化数据，例如安全设备日志、数据库审计日志等；NoSQL：数据库适用于存储半结构化和非结构化数据，例如网络流量数据、用户行为数据等；数据仓库适用于存储和分析海量数据，例如全网流量数据、安全事件日志等。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储服务，数据管理方面，平台应进行数据生命周期管理、数据安全管理和数据质量管理。应根据数据的价值和使用频率，制定数据存储策略，例如冷热数据分层存储、数据备份与恢复等；应对存储数据进行加密、访问控制、安全审计等安全措施，保障数据的机密性、完整性和可用性。（3）数据分析层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析算法。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DLPDLPDLP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。也可通过机器学可以处理更复杂的数据类型和更深层次的特征，例如图像识别、自然语言处理等。在分析算法方面，平台可以采用聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和时间序列分析算法等。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态势。（4）策略管理层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。一个高效的策略管理层应具备策略制定、策略编排、策略下发、策略评估和策略审计等能力。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，例如访问控制策略、加密策略、脱敏策略、水印策略等。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，可以将数据实现各个数字化场景的全栈自动化流程编排。以实施具体的安全控制措施。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历史，并对策略的变更进行审计，以确保策略的合规性和安全性。应采用策略引擎、策略模板和策略可视化等技术。（5）安全运营层：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。安全运营层应具备安全监控、安全事件管理、安全应急响应、安全合规管理和安全运营报表等能力。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、数据安全流转态势、数据安全风险态势等多维度的可视化监控；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、安全剧本编排响应联动等功能；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息并协同作业；针对检测出的相关类型风险事件快速一键处置。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，确保合规策略均被执行，有效保障合规要求的满足程度。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，以持续改进安全运营水平。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。和威胁情报平台等技术提升安全运营效率，（6）态势呈现与交互层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，并提供便捷的交互功能，帮助用户理解和管理数据安全态势。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、动态的方式展现出来，例如数据资产分布地图、数据访问热力图、安全事件趋势图等。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、敏感数据类型等。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全事件的上下文信息和影响范围。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，如果存在不合规或者风险操作时候，可以通过关联的账号、办公IP等信息可以直接定位到相应人员。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，并且满足汇报的需求。告警通知支持多种告警通知方式，例如邮件、短信、微信等，以便及时通知相关人员处理安全事件。采用数据可视化工具、WebDSPM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APIAPIDSPM关健技术（1）异构数据源连接与处理平台应采用多元异构数据采集、数据解析与标准化、分布式存储与处理以及数据关联分析与可视化等关键技术。NoSQLWeb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）数据源发现；或者可以与其他安全产品进行对接等多种方式。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生成相应的数据安全事件。Hadoop（HDFS）。ApacheSparkApacheFlink还应建立数据索引，提高数据检索效率。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、用户行为轨迹等。（2）数据发现与识别技术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实现数据的全生命周期安全防护。DSPM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，但应处理海量网络流量数据，对平台的性能和数据分析能力要求较高。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，才能准确识别数据资产。APIAIAPIAPI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，才能准确解析日志信息。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、内容和敏感程度，从而更准确地识别和分类数据资产。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产的分布、类型、敏感程度等信息。（3）数据分类分级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DSPM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分类分级的效果。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。这且模型的可解释性较差。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，且效率受人工影响。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程度，提高分类分级的准确性，但应收集和分析更多的上下文和语义信息，对平台的数据处理能力要求更高。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，因此应定期对数据进行重新分类分级，以确保分类分级的准确性和有效性。未来，DSPM数据分类分级技术将朝着自动化和智能化、标准化和规范化、精细化和动态化等方向发展（4）数据流转技术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术，提高数据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、滥用和违规行为，从而保障数据的安全。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，对平台的性能和数据分析能力要求较高。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行深入解析，才能准确识别数据流转情况。APIAPIAPIAPIAPIAPIAPI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，可能会对用户隐私造成一定影响。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确建模，才能准确展示数据流动情况。（5）数据风险发现与分析技术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，并结合威胁情报、安全漏洞扫描等其他安全技术，实现数据的全方位安全防护。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行为，并进行告警；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。UEBA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，效率较高，但目前的准确性不高，应用大量的训练数据。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，但应对不同类型的数据进行针对性的识别。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，梳理企业但应建立科学的风险评估模型。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，及时发现潜在的数据安全风险，但应对数据安全态势进行准确的分析和评估。（6）数据安全策略实施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，构建全面的数据安全防护体系。策略管理和分发方面，DSPM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）REAP。一些平台还支持策略的自动化分发，例如根据数据分类分级结果自动下发相应的访问控制策略。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，追踪和记录策并提供可视化的策略执行情况展示。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题进行策略下发。并提供策略评估功能，帮助用户识别策略的不足和改进方向。（7）用户行为分析（UBA）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、外部攻击和数据泄露事件，提高数据安全防护的主动性和有效性。（（例（DSPM平台通常会采用分布式架构，并在网络关键点部署数据采集代理。（例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，并识别与正常行为模式不同的异常行为接下来，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），并支持基于上下文的异常检测，根据用户行为发生的上下文信息，例如时间、地点、设备等，来判断行为是否异常。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因素。根据风险评估结果，DSPM平台会生成相应的告警，并提供建议的响应措施。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，为安全管理人员提供决策支持。（8）API安全管理API（DSPM）APIAPIDSPMAPIAPIAPIAPIAPIAPISPMAPIAPIAPIAPIAPIDSPMAPIAPIAPIAPI数据合规风险监测、违规行为处置等功能。APIDSPMAIAPI。例如，对API例如未报备接口、接口涉敏、接口访问异常等。第三章DSPM实施建设指南DSPM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，以有效提升数据安全防护能力。本章提供全面和详细的DSPM实施指南，从成熟度模型到具体实施步骤，再到可能遇到的挑战和相应的建议，进行深入的阐述，为企业进行DSPM建设提供参考。DSPM建设成熟度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。DSPM成熟度模型概述DSPM的建设成熟度划分为五个阶段阶段一：初始级

DSPM的建设成熟度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不足，缺乏统一的数据分类分级标准，对数据风险的识别和评估能力较弱。此阶段主要特征：缺乏正式的数据安全策略和流程。数据资产的可见性有限，难以全面了解数据的位置、类型和敏感程度。依赖手动的数据安全管理方法，效率低下且易出错。对数据安全风险的识别和评估能力不足。缺乏专门的数据安全团队或人员。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，但覆盖范围和准确性有限。能够识别一些常见的数据安全风险，并采取一定的防护措施。此阶段主要特征：制定了初步的数据安全策略和流程，但执行力度和效果有限。开始进行数据资产盘点和分类，但尚未全面覆盖。采用了一些自动化的工具和技术，但应用范围有限。能够识别一些常见的数据安全风险，并采取一定的防护措施。设立了专门的数据安全岗位或团队，但人员和资源有限。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产的全面盘点和分类分级，能够较为有效地识别和评估数据安全风险，并采取相应的控制措施。此阶段主要特征：建立了完善的数据安全策略、流程和标准，并得到有效执行。实现了对主要数据资产的全面盘点和分类分级。广泛应用自动化的工具和技术，提高了数据安全管理的效率和准确性。能够较为有效地识别和评估数据安全风险，并采取相应的控制措施。拥有专业的数据安全团队，负责数据安全管理和运营。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，并根据实际情况进行改进和优化。能够主动识别和应对新型的数据安全风险。此阶段主要特征：能够对数据安全措施的有效性进行监控和衡量，并进行持续改进。建立了完善的数据安全指标体系，并进行定期的分析和报告。能够主动识别和应对新型的数据安全风