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。

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。

多维度

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。

风险梳理评估  

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。

管理体系建设

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。

安全监督审计 

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。

外部攻击防范 

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。

内部风险管控 

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。

全适应

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。

广支持

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。

智能化