行业需求
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近年来,数据安全的重要程度不断提升,许多国家与地区相继出台了数据和隐私安全的相关法律法规,例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR),国内的《网络安全法》、《个人信息保护规范》、《个人金融信息保护技术规范》,以及2020年计划立法的《数据安全法》、《个人信息保护法》等等。 越来越严格的法律监管给商业的运营和发展带来了很多挑战,这些挑战不仅仅与法律相关,同时也受到网络安全技术的影响,例如不断升级的恶意攻击,也要求安全技术的与时俱进。因此,在严格遵守法律的情况下,使用先进的信息安全技术保护数据与隐私对企业至关重要。

解决方案

风险梳理评估  

通过在组织内部实施环境构建、组织架构、风险评估、管理体系、体系运行、监控稽核等盘点策略,以实现数据使用更安全为目标,帮助客户进行数据安全建设的整体思考与规划,体系化地进行数据安全治理。

管理体系建设  

基于数据安全风险管理思想和数据安全管理规范,帮助企业建立从决策层到技术层,数据安全团队到业务部门,从管理制度到工具支撑,自上而下贯穿整个组织架构,协同合作一起来实施落地的安全体系建设。

安全监督审计  

通过自动学习和智能分析模式,实现全程监控、高危操作的实时告警和审计追溯,监督数据安全的落地情况,达到事前预防、事中阻断、事后追责的目的,并对不符合项进行持续改进。

外部攻击防范  

通过数据库协议分析与访问控制技术,以及内置的数据库安全漏洞库,实时发现、识别、阻断针对数据库的安全威胁,实现数据库访问行为控制、高危操作阻断、可疑行为审计,为用户业务稳定和数据安全保驾护航。

内部风险管控  

根据监管要求,内部人员、第三方人员对敏感数据的访问、数据库日常操作进行有效管控,对不合规的行为进行及时响应处理,并生成事务,跟踪事件调查和处理结果。

应用价值
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多维度

从网络、终端、数据、应用到人,提供综合整体与单个主体相结合的立体化安全防控手段。规范数据安全管理流程,建立多维度、全流程、广纵深的数据安全保障体系。
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全适应

针对大数据平台、云计算,提供适应业务的风险防护和智能分析解决方案。全面契合《网络安全法》、《等保》等法规中关于数据安全防护的相关条款和要求。
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广支持

支持非关系型大数据平台和关系型数据库,涵盖业内十余种不同协议。产品分层解耦设计,对外提供丰富的API 接口,便于向第三方集成。
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智能化

智能引擎异常事件特征提取,自学习、自优化,减少人工配置,业界领先。实时评估,实时展示,实时响应,结果智能化可视呈现,用户界面友好。