数据安全治理是什么？数据安全治理有哪些步骤？

近几年企业因数据安全问题遭受损失的情况越来越频繁。监管罚单、勒索病毒、内部泄露随便哪一样都能让企业脱层皮。很多公司以为买几个防火墙、装个杀毒软件就万事大吉结果真出事时才发现根本防不住。因为数据安全并不是简单的技术问题而是关系到企业生死存亡的管理课题。监管越来越严客户对隐私越来越敏感光靠被动防御已经行不通了。企业需要建立一套完整的数据安全治理体系把安全从应急救火变成日常管理。今天这篇文章我们就把数据安全治理这件事一次性讲清楚。从概念到流程从技术到实践帮你建立完整的认知框架。进入正文之前先给你们分享一份数仓建设解决方案其中涵盖了数据标准规范、数据仓库搭建以及报表体系建设等核心内容。建议拿去研究一下不仅能帮你搞懂数据治理的核心数据安全治理落地也能少走不少弯路。需要自取https://s.fanruan.com/7igmg复制到浏览器一、数据安全治理的概念数据安全治理不是简单的装几个安全产品也不是IT部门的单打独斗。它是一套组织层面的管理体系核心目标是让数据在安全的前提下发挥价值。具体来说数据安全治理包含三个层面组织层面需要明确谁对数据安全负责。不是简单地把责任推给IT总监或安全工程师而是要建立从高层到基层的责任体系。数据所有者、数据使用者、数据管理者每个角色都要有清晰的权责清单。制度层面需要一套可落地的规章制度。数据怎么分类哪些数据不能出内网员工离职数据权限怎么回收这些都不是靠口头约定而要写成明文规定并且定期审计。技术层面需要工具支撑制度的执行。没有技术手段制度就是空中楼阁。比如你说核心数据不能外传那就得有技术能识别出哪些数据是核心数据并且在它外传时能够拦截或告警。数据安全治理和数据治理是两回事。数据治理是让数据质量更好、更容易使用而数据安全治理是让数据不被泄露、不被篡改、不被滥用。当然两者有交叉比如数据分类分级既是数据治理的基础工作也是安全治理的前提条件。二、数据安全治理的步骤数据安全治理不是一蹴而就的项目而是持续改进的过程。可以分成以下四个步骤。1.盘点数据资产你连有多少数据、数据在哪、谁在用都搞不清楚谈何保护这一步要回答三个问题企业有哪些数据客户信息、订单数据、财务数据、员工信息……要列出一个完整清单数据存在哪里数据库、文件服务器、云存储、员工电脑、甚至打印出来的纸质文档谁在用什么数据销售部门每天用客户数据财务部门用交易数据第三方合作方可能也在用你的数据这个阶段工作量很大但不能省略。很多公司做到后面发现无从下手就是因为基础没打牢。2.数据分类分级不是所有数据都需要同等程度的保护。客户手机号和内部通知公告的重要性完全不同。国家标准把数据分成核心数据、重要数据、一般数据三级企业可以参照这个框架。分类分级要考虑三个维度法律法规要求个人信息、金融数据、医疗数据这些有明确监管要求的级别要高业务影响程度如果数据泄露对业务有多大影响会不会导致停产会不会被罚款数据敏感程度包含身份证号、银行卡号的数据显然比公开的产品目录要敏感这个过程需要业务部门深度参与不能IT部门自己拍脑袋决定应结合业务场景确保数据保护策略与实际应用场景贴合。在实际操作中数据资产盘点和分类分级是最耗时的环节尤其是当数据分散在多个业务系统时这时FineDataLink这类数据集成工具可以帮上大忙因为它能自动扫描和识别企业内的数据资产只需要通过预置的敏感数据识别规则就可以快速完成数据分类分级的初步工作大大压缩了业务人员的工作量。3.明确管控规则分类分级完成后要给每类数据制定保护策略。包括访问控制谁可以看能不能下载能不能编辑流转管控数据能不能出公司能不能发给个人邮箱能不能上传到公有云加密要求核心数据是存储时加密还是传输时也要加密脱敏规则给测试环境导数据时手机号、身份证号要不要脱敏策略制定要平衡安全和效率。管得太严业务没法开展管得太松安全没有保障。4.数据持续监控策略制定了不代表就万事大吉。要持续监控数据的使用情况发现异常及时处理。同时要定期审计检查策略是否有效执行。监控要关注三类行为异常访问比如平时只查自己负责区域数据的销售突然下载了全量客户数据异常流转比如大量数据被传到外部邮箱或U盘权限滥用比如离职员工账号还在访问系统只有通过及时发现问题、定期复盘效果企业才能真正消除安全隐患让数据安全治理形成闭环堆积的数据隐患转变为业务发展的有力支撑。三、数据安全治理的技术支撑制度再好也需要技术落地。数据安全治理有六大核心技术1. DLPDLP就像数据安检仪能识别出敏感数据并监控其流转。核心技术是内容识别通过正则表达式、关键字、机器学习等方式识别出身份证号、银行卡号、商业合同等敏感信息。当有人试图通过邮件、U盘、即时通讯工具外传这些数据时DLP可以拦截、告警或自动加密。2. UEBAUEBA解决的是内部威胁问题。它通过机器学习给每个用户建立正常行为基线。比如张三每天访问50条客户记录突然某天访问了5000条UEBA就会标记为异常行为。它能发现传统规则引擎检测不到的慢速、低频攻击。3. CASB企业用SaaS服务越来越多比如Salesforce、Office 365。CASB部署在企业和服务商之间对所有访问进行监控和控制。可以发现谁在什么时候下载了哪些数据甚至可以对上传到云端的数据自动加密。4. IAMIAM解决的是身份认证和权限管理问题。包括单点登录、多因素认证、权限审批流等。核心是实现最小权限原则员工只能访问工作必需的数据而且离职或转岗时权限要自动回收。5. 加解密加密是数据安全的最后一道防线。分为存储加密和传输加密。核心数据建议采用应用层加密即使数据库被拖库没有密钥也无法解密。密钥管理很关键要和业务系统分离存储。6. DCAPDCAP是新兴技术整合了数据发现、分类、监控、审计等功能。它能自动识别企业内的敏感数据监控谁在什么时间用什么方式访问了这些数据并生成合规报告。这些技术不是孤立的需要协同工作。比如DLP识别出的敏感数据需要DCAP统一管理UEBA发现的异常行为需要IAM配合做权限回收。如果企业手头有FineDataLink这样的工具这些技术的落地就轻松多了。因为它不仅能高效完成数据集成还自带完善的数据安全管控功能。比如在数据同步和分发过程中它可以自动识别敏感字段并应用脱敏规则支持同时实现动态和静态脱敏。FineDataLink这种将安全能力嵌入数据处理流程的设计理念让企业不用在多个系统之间来回折腾只需要在一个平台上就能完成数据集成和安全管控使得技术落地的复杂度降低了很多https://s.fanruan.com/tx4dw复制到浏览器四、总结说到底数据安全治理的本质是把数据安全从成本中心变成价值中心。它并不是阻碍业务发展的绊脚石而是保障业务持续运行的安全气囊。现在投入数据安全治理看似增加了成本实则是在规避企业未来可能发生的巨大损失。从知道数据安全治理要做什么到明白怎么做这可能是你的团队需要建立的完整认知。希望这篇文章能够帮到你。