当前位置: 首页 > news >正文

简析数据安全保护策略中的十个核心要素

数据显示,全球企业组织每年在数据安全防护上投入的资金已经超过千亿美元,但数据安全威胁态势依然严峻,其原因在于企业将更多资源投入到数据安全能力建设时,却忽视了这些工作本身的科学性与合理性。因此,企业在实施数据安全保护工作之前,需要首先制定一份积极、有效的数据安全防护策略,并按策略要求指导组织的数据安全防护能力建设,这对保障数据安全防护效果至关重要。

为了更好地保护在数据安全方面的投资,企业组织应该参考以下10个关键要素,提前制定出一份成功、高效的数据安全保护策略。

1、覆盖数据全生命周期的安全性

数据生命周期的安全性包括了从数据的创建、存储、归档到销毁的过程,是现代企业组织数据安全保护策略的基本组成部分,并应定期进行审查,以确保持续进行的和计划中的数据保护活动与生命周期同步。随着组织生成的数据量不断增加,数据全生命周期管理变得越来越重要。

2、开展数据风险管理

在制定数据保护策略时,有效识别和评估数据的风险态势是至关重要的,因为该策略能够最大限度地减少数据安全事件发生的可能性,并减轻对相关数据安全事件的破坏程度。因此,组织应该定期对数据和信息威胁环境进行风险评估,确保采取最适合的预防、检测、响应和缓解技术。

3、做好数据备份和恢复

一个成功的数据安全保护策略必须要包含数据存储管理相关的规划,包括如何将生产数据安全地移入数据存储库相关的所有活动,无论是在本地网络、云端还是第三方服务提供商环境中。一旦数据被创建,就应该首先将其备份到安全和受保护的地方以供使用。当需要数据时,恢复过程会将其从安全存储或归档中释放出来,验证其是否可以使用。这些活动也是业务连续性和灾难恢复(BCDR)计划的关键组成部分,能够帮助组织在破坏性事件后恢复并恢复运营状态。

4、明确并保护数据的所有权

在数字化时代,数据成为新型战略性资源,而明确对数据资产的所有权则是企业组织未来收集、占有、使用、开发数据资源的话语依据。因此组织有必要制定一项保护数据所有权的保护政策,以确保其不受内部或外部攻击的损害。数据的保密性、完整性和可用性是数据保护的核心需求,因此也应该成为组织数据安全保护策略的基本属性。

5、加强对勒索软件攻击的防护

研究数据显示,勒索软件攻击已经成为危害组织数据安全的头号威胁。这种攻击不仅会阻断用户对数据的访问,还会通过窃取数据和公开数据来造成更多的伤害。因此,部署强大的反勒索软件系统是组织数据安全保护活动的关键组成部分,可以预防和阻止其对关键数据资产和应用系统的攻击破坏。

6、可靠的数据访问管理与控制

组织实现数据安全的前提就是要安全地访问和使用数据。数据访问管理和控制措置是否可靠,这是IT系统审计时的重要审查内容,也是数据安全保护策略中最重要的组成部分之一。需要说明的是,尽管组织对先进的身份验证技术越来越感兴趣,但密码技术仍被广泛使用以防止未经授权的数据访问。而且,各种密码管理工具也一直在不断改进完善。

7、符合标准和法规监管要求

保证安全合规性在组织的数据安全保护策略中都是必不可少的,并且应该作为审计过程的一部分进行审查。组织的数据安全保护政策可以是一个独立的规划,也可以嵌入到更大的网络安全管理策略中。一个成功的数据安全保护策略必须要符合并遵守现有监管法规、法律和相关标准的要求,包括欧盟的GDPR,以及我国的《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等。

8、加强员工数据安全保护意识培养

一个成功的数据安全保护策略必须要超越网络安全技术本身,它应该教育所有员工了解他们的数据是如何受到保护的,以及他们对确保数据安全承担的责任。对于那些负责数据保护的员工必须接受足够的培训,以有效地履行他们的工作。组织在启动数据保护策略和计划之前,高级管理层必须了解并批准该计划,同时要定期汇报策略落地执行的情况,确保高级管理层充分了解组织的数据和信息始终得到了有效管理和保护。

9、定期审计和评估

为确保组织的数据安全保护策略及所有相关的数据安全管理计划能够被正确执行,必须定期对其应用情况进行检查、评估和审计,这一点尤其重要。所有政策、程序、活动和事件的文档记录是必不可少的。良好组织的数据管理计划应该要求持续监控数据创建、传输、存储、归档和销毁的所有方面。通过分析日志和其他存储库中的数据,审计人员可以提供关于数据保护和管理控制的重要证据。

10、通过测试演练持续改进

定期对数据保护计划活动进行测试和演练,如数据备份和恢复、数据访问管理以及网络安全防护活动,可以确保这些重要计划的正常运行,并确保执行这些计划的员工了解其角色和责任。这些活动也是业务连续性和灾难恢复(BCDR)计划的一部分,并为IT审计人员提供重要的证据。组织必须定期审查和持续改进数据保护及其相关活动,以符合现有和新的法规、立法和良好实践,并为用户生成最高水平的信心,确保其敏感数据和敏感信息得到保护。

2024年的网络安全领域将面临着诸多挑战和机遇

我们需要密切关注这些趋势和预测,加强技术研发和应用创新,以应对不断变化的网络威胁。同时,政府、企业和个人也需要加强合作,共同构建一个安全、可靠、高效的网络环境,寻找一家专门负责网络安全方面的服务商合作也是非常重要。

德迅云安全是专注于提供新一代安全产品和服务的创新企业。以软件定义、智能主动、贴合业务的产品技术理念,依托SDP、AI、零信任技术架构和世界前茅安全厂商,形成应用安全和抗DDoS两大安全产品系列,一站式解决互联网业务的应用漏洞、黑客渗透、爬虫Bot、DDoS等安全威胁,同时提高应用性能和可靠性。

相关文章:

简析数据安全保护策略中的十个核心要素

数据显示,全球企业组织每年在数据安全防护上投入的资金已经超过千亿美元,但数据安全威胁态势依然严峻,其原因在于企业将更多资源投入到数据安全能力建设时,却忽视了这些工作本身的科学性与合理性。因此,企业在实施数据…...

Python+Django+Html河道垃圾识别网页系统

程序示例精选 PythonDjangoHtml河道垃圾识别网页系统 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对《PythonDjangoHtml河道垃圾识别网页系统》编写代码,代码整洁,规…...

BUUCTF:BUU UPLOAD COURSE 1[WriteUP]

构造一句话PHP木马 <?php eval(system($_POST[shell])); ?> 利用eval函数解析$shell的值使得服务器执行system命令 eval函数是无法直接执行命令的&#xff0c;只能把字符串当作php代码解析 这里我们构造的木马是POST的方式上传&#xff0c;那就用MaxHacKBar来执行 …...

从零开始学习:如何使用Selenium和Python进行自动化测试?

安装selenium 打开命令控制符输入&#xff1a;pip install -U selenium 火狐浏览器安装firebug&#xff1a;www.firebug.com&#xff0c;调试所有网站语言&#xff0c;调试功能 Selenium IDE 是嵌入到Firefox 浏览器中的一个插件&#xff0c;实现简单的浏览器操 作的录制与回…...

【linux基础】bash脚本的学习:定义变量及引用变量、统计目标目录下所有文件行数、列数

假设目的&#xff1a;统计并输出指定文件夹下所有文件行数 单个文件可以用 wc -l &#xff1b;多个文件&#xff0c;可以用通配符 / 借助bash脚本 1.定义变量名&#xff0c;使用引号 a"bestqc.com.map" b"Anno.variant_function" c"enrichment/GOe…...

算法四十天-删除排序链表中的重复元素

删除排序链表中的重复元素 题目要求 解题思路 一次遍历 由于给定的链表是排好序的&#xff0c;因此重复的元素在链表中的出现的位置是连续的&#xff0c;因此我们只需要对链表进行一次遍历&#xff0c;就可以删除重复的元素。 具体地&#xff0c;我们从指针cur指向链表的头节…...

Linux-等待子进程

参考资料&#xff1a;《Linux环境编程&#xff1a;从应用到内核》 僵尸进程 进程退出时会进行内核清理&#xff0c;基本就是释放进程所有的资源&#xff0c;这些资源包括内存资源、文件资源、信号量资源、共享内存资源&#xff0c;或者引用计数减一&#xff0c;或者彻底释放。…...

【LeetCode热题100】【二叉树】二叉树的最大深度

题目链接&#xff1a;104. 二叉树的最大深度 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 最大深度等于左子树的最大深度和右子树的最大深度中的较大者加一 class Solution { public:int maxDepth(TreeNode *root) {if (!root)return 0;return max(maxDepth(root->left), max…...

想做产品经理,应该选择什么专业?

产品经理作为互联网公司的核心职位&#xff0c;一直以来备受关注。随着互联网的不断发展&#xff0c;产品经理的需求也越来越高&#xff0c;很多人都想要了解哪些专业适合做产品经理。本文将为大家介绍几个适合做产品经理的专业。 1、心理学相关专业 C端产品工作的本源&#x…...

[机器学习Day 1~3

[机器学习]Day 1~3 数据预处理第1步&#xff1a;导入库第2步&#xff1a;导入数据集第3步&#xff1a;处理丢失数据第4步&#xff1a;解析分类数据创建虚拟变量 第5步&#xff1a;拆分数据集为训练集合和测试集合第6步&#xff1a;特征量化 简单线性回归模型第一步&#xff1a;…...

Day106:代码审计-PHP原生开发篇文件安全上传监控功能定位关键搜索1day挖掘

目录 emlog-文件上传&文件删除 emlog-模板文件上传 emlog-插件文件上传 emlog-任意文件删除 通达OA-文件上传&文件包含 知识点&#xff1a; PHP审计-原生开发-文件上传&文件删除-Emlog PHP审计-原生开发-文件上传&文件包含-通达OA emlog-文件上传&文件…...

数码视讯Q7盒子刷armbian遇到的坑之二

继续&#xff0c;nand的q7 搜遍全网&#xff0c;这个盒子能用的安卓映像有两个&#xff0c;一个本站付费下载的那个&#xff0c;另一个是20191218-Q7-nand-4.4.2-root-twrp-Milton这个映像&#xff08;具体地址自己搜索吧&#xff09;。第一个需要license&#xff0c;需要自己…...

vue2 使用vue-org-tree demo

1.安装 npm i vue2-org-tree npm install -D less-loader less安装 less-loader出错解决办法&#xff0c;直接在package.json》devDependencies下面加入less和less-loader版本&#xff0c;然后执行npm i &#xff0c;我用的nodejs版本是 16.18.0&#xff0c;“webpack”: “^4…...

【数据结构】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 7 篇:查找

前言 本文基础知识部分来自于b站&#xff1a;分享笔记的好人儿的思维导图与王道考研课程&#xff0c;感谢大佬的开源精神&#xff0c;习题来自老师划的重点以及考研真题。此前我尝试了完全使用Python或是结合大语言模型对考研真题进行数据清洗与可视化分析&#xff0c;本人技术…...

【数仓】DataX 通过SpringBoot项目自动生成 job.json 文件

相关文章 【数仓】基本概念、知识普及、核心技术【数仓】数据分层概念以及相关逻辑【数仓】Hadoop软件安装及使用&#xff08;集群配置&#xff09;【数仓】Hadoop集群配置常用参数说明【数仓】zookeeper软件安装及集群配置【数仓】kafka软件安装及集群配置【数仓】flume软件安…...

注解式 WebSocket - 构建 群聊、单聊 系统

目录 前言 注解式 WebSocket 构建聊天系统 群聊系统&#xff08;基本框架&#xff09; 群聊系统&#xff08;添加昵称&#xff09; 单聊系统 WebSocket 作用域下无法注入 Spring Bean 对象&#xff1f; 考虑离线消息 前言 很久之前&#xff0c;咱们聊过 WebSocket 编程式…...

无线游戏手柄的测试(Windows11系统手柄调试方法)

实物 1、把游戏手柄的无线接收器插入到电脑usb接口中 2、【控制面板】----【查看设备和打印机】 3、【蓝牙和其它设备】--【更多设备和打印机设置】 4、鼠标右键【游戏控制器设置】 5、【属性】 6、【测试】&#xff08;每个按键是否正常&#xff09; 7、【校准】&#xff08;…...

计算机的各种转换

一、存量容量的转换 特别注意&#xff1a;1 B 8 bit 转换为&#xff1a;1024 2&#xff08;10&#xff09; 括号中的数字为2的指数(即多少次方) 1KB2(10)B1024B&#xff1b; 括号中的数字为2的指数(即多少次方) 1MB2(10)KB1024KB2(20)B&#xff1b; 1GB2(10)MB1024MB2(3…...

Git分布式版本控制系统——Git常用命令(一)

一、获取Git仓库--在本地初始化仓库 执行步骤如下&#xff1a; 1.在任意目录下创建一个空目录&#xff08;例如GitRepos&#xff09;作为我们的本地仓库 2.进入这个目录中&#xff0c;点击右键打开Git bash窗口 3.执行命令git init 如果在当前目录中看到.git文件夹&#x…...

【Node.js】短链接

原文链接&#xff1a;Nodejs 第六十二章&#xff08;短链接&#xff09; - 掘金 (juejin.cn) 短链接是一种缩短长网址的方法&#xff0c;将原始的长网址转换为更短的形式。短链接的主要用途之一是在社交媒体平台进行链接分享。由于这些平台对字符数量有限制&#xff0c;长网址可…...

基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用

结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中&#xff0c;结构体可以嵌套使用&#xff0c;形成更复杂的数据结构。例如&#xff0c;可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系&#xff1a; struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外&#xff0c;K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案&#xff0c;全安装在K8S群集中。 具体可参…...

解决Ubuntu22.04 VMware失败的问题 ubuntu入门之二十八

现象1 打开VMware失败 Ubuntu升级之后打开VMware上报需要安装vmmon和vmnet&#xff0c;点击确认后如下提示 最终上报fail 解决方法 内核升级导致&#xff0c;需要在新内核下重新下载编译安装 查看版本 $ vmware -v VMware Workstation 17.5.1 build-23298084$ lsb_release…...

前端导出带有合并单元格的列表

// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...

华为OD机试-食堂供餐-二分法

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner;public class DemoTest3 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseint a in.nextIn…...

python爬虫:Newspaper3k 的详细使用(好用的新闻网站文章抓取和解析的Python库)

更多内容请见: 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 一、Newspaper3k 概述1.1 Newspaper3k 介绍1.2 主要功能1.3 典型应用场景1.4 安装二、基本用法2.2 提取单篇文章的内容2.2 处理多篇文档三、高级选项3.1 自定义配置3.2 分析文章情感四、实战案例4.1 构建新闻摘要聚合器…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)

文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包&#xff08;Closure&#xff09;&#xff1f;闭包有什么应用场景和潜在问题&#xff1f;2.解释 JavaScript 的作用域链&#xff08;Scope Chain&#xff09; 二、原型与继承3.原型链是什么&#xff1f;如何实现继承&a…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第4章 虚拟机性能监控,故障处理工具

第2章 虚拟机性能监控&#xff0c;故障处理工具 4.1 概述 略 4.2 基础故障处理工具 4.2.1 jps:虚拟机进程状况工具 命令&#xff1a;jps [options] [hostid] 功能&#xff1a;本地虚拟机进程显示进程ID&#xff08;与ps相同&#xff09;&#xff0c;可同时显示主类&#x…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...