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    安恒AiSort數據安全分類和風險管理平臺產品順利通過中國信息通信研究院

    VSole2022-07-14 08:14:53

    數據分類分級是捍衛數據安全的第一步,也是當前數據安全治理的痛點和難點,《數據安全法》明確規定應建立數據分類分級保護制度,對數據實行分類分級保護。

    順應網安發展趨勢并響應政策法規,安恒信息針對數據分類分級不斷提高產品專業性。近日,安恒AiSort數據安全分級及風險管理平臺產品順利通過中國信息通信研究院(以下簡稱“中國信通院”)“數據分類分級能力檢驗基礎級、進階級”認證。進階級評測通過支持數據源數量、任務耗時、識別準確率等技術指標的檢測,進行產品能力的嚴格評估。

    此次安恒AiSort數據安全分級及風險管理平臺產品通過權威測評,充分彰顯安恒信息在數據分類分級方面的專業性及創新性,功能完備成熟,與時俱進,符合并遵循數據安全標準規范,能夠更好地滿足各行各業用戶的需求,為數據安全提供可靠保障。

    安恒AiSort數據安全分級及風險管理平臺

    安恒AiSort數據安全分級及風險管理平臺(以下簡稱:AiSort)產品是安恒信息依照《數據安全法》、《GB∕T 35273-2020 信息安全技術 個人信息安全規范》、《JR∕T 0197-2020 金融數據安全 數據安全分級指南》等國家法規、國家標準及行業標準重點打造的一款數據分類分級產品。

    1、豐富的數據源支持

    敏感數據可能廣泛存儲于數據庫、大數據平臺/組件、云、網絡流量等不同數據源之中。

    AiSort廣泛支持市面常見數據源類型,包括并不限于:

    關系型數據庫:Oracle、DB2、MySQL、MariaDB、SQLServer、PostgreSQL、MsSQL、Informix、Sybase ...

    非關系型數據庫:ElasticSearch、MongoDB、ClickHouse ...

    大數據組件:MaxCompute(ODPS)、GaussDB、Greenplum、Hive、Hbase、Kafka ...

    云數據庫:DRDS、RDS ...

    文件傳輸協議:FTP、SFTP ...

    2、智能梳理引擎:相似表聚類、梳理向導

    相似表聚類:基于聚類算法對相似表、相似字段進行分析,匯總信息后進行展示,并可以批量確認分類分級結果。減少總工總量,大幅提升梳理效率。

    梳理向導:“20%的人力投入,即可完成80%的數據梳理工作”——在該引擎向導下進行指定順序的梳理,可以在短時間便達到較高的整體梳理率,適用于數據量大,但投入數據分類分級的工作人員相對不足的場景。

    3、自動識別:規則邏輯擴展、復合字段識別

    規則邏輯擴展:支持將已有的規則因子進行自定義組裝,來實現擴展。

    復合字段識別:支持對字段進行正則捕獲的預處理,然后再進行算法識別,使得標準的內置算法能更好地適應實際業務環境。

    4、內置眾多行業法規標準

    AiSort內置15個以上的法規、國家標準、行業標準的分類分級標準模版,包括但不限于:通用、金融、證券、電信、疫情、GDPR、CCPA、網約車和個人信息安全規范等分類分級模版;同時提供各模板標準附件供用戶查閱。此外,用戶也可以按照指引自行導入自己企業內部的分類分級標準。

    5、行業領先的敏感字段識別算法

    開箱即用70多種通用敏感字段識別算法。支持豐富的敏感數據識別技術:包括正則表達式、關鍵字典、機器學習、NLP、文檔指紋等先進AI技術創建識別規則、實體識別模型。數據采樣采用全局隨機采樣的方式,有效避免了臟數據的干擾。

    包括但不限于姓名、性別、手機號、固定電話、郵箱、民族、血型、學歷、政治面貌、婚姻狀況、身份證、車牌號、車架號、護照號、臺胞證、港澳通行證、軍官證、銀行卡、駕駛證編號、機構名稱、納稅識別號、組織機構代碼、營業執照號碼、統一社會信用代碼、MAC地址、URL地址、MEID、IMEI、IP地址、IPv6地址、JDBC連接串、郵政編碼、城市、省份、詳細地址、日期、時間、基金代碼、股票代碼、基金名稱、股票名稱、加密數據等。

    同時,客戶可以自定義數據識別規則并調節權重、啟用或禁用內置規則,真正實現符合實際需求的分類分級定制化。

    6、自動推薦引擎

    AiSort內置自動推薦引擎,可自動進行數據梳理,完成分類分級工作。

    部分字段的數據質量不高或受其他因素影響未能自動確認時,系統會將各個候選的分類分級、識別字段按照算法規則的優先級進行排序展示,以輔助人工高效、準確地完成數據分類分級工作。

    此外,產品也支持對“自動確認閾值”進行手動調節,在指定準確度的要求下,最大化自動識別的覆蓋率。

    7、分級自定義

    AiSort可根據實際情況對分級信息進行自定義,經過簡單的映射配置,即可滿足不同行業的定制化分級需求。

    8、分級結果向外輸出

    分級后的結果支持多種方式向外輸出,與防護產品聯動起來,防止無用功或重復操作,包括并不限于Excel/CSV、PDF/Word、API接口、大屏、圖表等。

    數據是信息的載體,在物聯網、云計算等不斷發展的背景下,全球數據量加速增長,數據泄露事件也頻頻出現,數據分類是為了規范化關聯,分級是安全防護的基礎,只有做好了數據分類分級工作,才能進行后續數據安全建設。安恒信息作為網絡安全行業的領軍者之一,審時度勢,明確需求,以專業、創新產品助力數據分類分級,發揮數據要素的價值。未來,安恒信息也將以極致責任堅持技術引領,以開放之姿匯聚產業力量,為數字化改革進程提供堅實可靠的后盾,為數字中國建設保駕護航!

    信息安全數據安全
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    本次年會由公安部網絡安全保衛局指導,中國計算機學會主辦,計算機安全專業委員會承辦。網絡安全作為網絡強國、數字中國的底座,將在未來的發展中承擔托底的重擔,是我國現代化產業體系中不可或缺的部分。為辦好本次大會,充分發揮專委會在服務國家網絡安全戰略發展需要,促進學術成果交流,提升學術研究水平的作用,本次會議的主題為“夯實網絡安全防線,構建中國式現代化網絡強國”。
    信查查通過多年在網絡安全行業的耕耘,成為了眾多單位、電信、銀行、電商、高等院校、醫院、企業等單位的長期合作伙伴。從個人層面來看,網安問題會帶來私人信息泄露,進而威脅生命、財產安全。從政企層面來看,關鍵數據資產的泄露可能招致國家網絡信息系統被攻擊的危險,尤其是針對關鍵性基礎設施的網絡攻擊會導致重大國家安全事故。
    構建安全數據底座,護航數字經濟發展。數據已成為數字經濟時代最為活躍的新型生產要素。
    本指南依據《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》(簡稱DSMM)制定,以數據為核心,重點圍繞數據生命周期,從組織建設、制度流程、技術工具和人員能力等四個方面,提供數據安全能力建設的具體實施指南,為組織數據安全能力建設提供參考。
    指引制定背景隨著近年來相關法律法規與行業標準相繼出臺,數據安全體系建設的監管要求日趨嚴格。基本原則在過程域劃分原則上,指引中的數據存儲階段涵蓋了數據刪除和數據銷毀兩個環節,進行了部分環節的合并與調整。同時指引還針對數據安全管理部門、合規風控部門、業務管理部門、信息技術部門和內部審計部門明確了各部門的數據安全管理職責的責任劃分,建立了數據安全工作分工協作的機制。
    遇到的考驗與挑戰數據安全治理咨詢現狀數據安全治理指的是數據安全分類分級、個人數據風險評估等與數據安全相關的咨詢服務。為解決客戶的數據安全分類分級及數據風險評估,明朝萬達提供了一整套的底層基礎能力,支撐對客戶的數據安全分類分級和數據風險評估的數據安全領域的咨詢團隊、專用工具集、方法論和經驗沉淀、數據安全產品及研發團隊和駐場人員。
    數據時代,數據自身安全以及數據保護的安全成為關注的重點,工業化互聯網數據安全成為工業互聯網發展的重要基礎,隨著《數據安全法》的正式頒布,數據在安全體系中占據了核心地位。其中,數據信息安全強調保護數據資產不受意外或未經授權的訪問、更改或破壞,確保其可用性、完整性和機密性。流入控制系統的信息必須受到充分保護,同時還要保護物理過程的安全性和彈性。
    數據安全問題涉及公眾利益、社會穩定與國家安全,亟需規范安全管理,加強安全防護。而數據安全標準是開展數據安全管理、規范行業數據安全要求、指導企業提升數據安全能力的重要抓手。
    近年來,國內外數據泄露事件頻發,大量企業的商業利益、聲譽受損。數據安全法律法規相繼頒布,監管力度不斷升級,企業逐漸意識到數據安全治理的重要性與緊迫性。通過對2021年開展的企業數據安全治理能力評估現狀進行整理,總結企業數據安全治理工作在組織建設、人才培養、技術工具等方面的現狀與趨勢,提供能力提升思路,以供業界參考。
    作為我國數據安全領域的基礎性法律、 國家安全領域的重要法律,《數據安全法》的出臺體現了當前數字經濟發展對安全的關鍵需求,為我國數據安全的發展之路提供了指引。
    VSole
    網絡安全專家
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