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客户痛点

随着数字经济蓬勃发展,数据不仅成为了国家基础性战略资源,也成为推动经济社会创新发展的关键生产要素。国家和各行业相继出台数据安全法律法规和相关政策,数据价值进一步提升,数据成为企业和个人的重要资产。在海量数据中最核心的是敏感数据,敏感数据多数是个人隐私数据和企业核心业务数据,一旦发生数据泄露事件,企事业单位不仅是信誉受损和业务受影响,还可能面临监管单位的处罚,损失不可估量。
为最大程度挖掘利用数据的价值,数据在不同的安全域流转。当数据从高安全域流动到低安全域,数据安全风险加剧。因数据敏感级别不变,低安全域缺少完整的安全保障措施,极易造成数据泄露。数据流动场景主要存在以下安全风险:
● ?开发测试环节:生产数据流动到开发测试环境,开发测试场景更加真实有效。但开发测试环境一般限制少,缺少安全管控手段,容易导致复用的生产数据泄露。
● ?教育培训环节:生产数据流动到教育培训环境具有更好的教育效果。但教育培训环境一般管理较乱,缺少安全管控手段,极易造成数据泄露。
● ?数据分析环节:生产数据流动到数据分析环境,最大程度挖掘数据的价值。但分析环境缺少安全管控手段,开发人员安全意识不足,数据容易被违规流转或被恶意利用,增加数据泄露的风险。
数据静态脱敏系统对数据进行脱敏,同时根据开发需求保留数据的特性和关联性,避免影响数据的二次挖掘利用,满足数据流动的安全要求,最大程度发挥数据的价值。


产品介绍

数据静态脱敏系统是一款专业的数据安全脱敏系统,系统可自动发现源数据中的敏感数据,并对敏感数据按需进行漂白、变形、遮盖等脱敏处理,避免敏感数据泄露。系统规则自动分析源数据,识别数据库、大数据平台、文件中存在的敏感信息字段,并抽取其中符合业务逻辑的数据集合,同时对敏感数据进行漂白、变形、遮盖等脱敏处理,随后分发到其他环境。数据脱敏后保持源数据特性、数据业务逻辑性、数据关联性,保证脱敏数据的实用性,提高数据利用的效率和质量。


产品亮点

  • 降低敏感数据泄密风险

    不落地脱敏,生产数据无需落地。
    对真实数据进行降敏或脱敏处理,建立符合数据使用场景的非敏感数据,减少泄露风险。
  • 提升工作效率

    从手工原始脱敏方式变更为自动化的脱敏处理,大大减少脱敏所需时间,提高工作效率。
    高性能的脱敏处理机制,支持集群化处理架构,可处理海量数据。
  • 适应各类应用场景

    支持丰富的数据脱敏规则,满足开发测试、教学培训、分析挖掘、数据上报提取及共享交换。
    保持数据特征、业务规则、数据关联性,满足各类应用场景的数据使用需求。
  • 满足监管合规要求

    满足《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络安全等级保护基本要求V2.0》等相关要求。

应用场景

● 开发测试场景
针对开发测试、监督管理等场景,自动发现生产环境中的敏感数据,按脱敏规则进行变形、漂白、遮盖等处理,数据脱敏后加载到开发测试等环境,防止在使用过程中敏感信息泄露。

● 教学培训场景
针对学术分享、教学分析、医学培训等场景,将生产数据如影像文件、电子病历、个人隐私信息等进行敏感识别和数据脱敏,并保持数据一致性和关联性,防止在教育培训过程中出现敏感信息泄露。

● 分析挖掘场景
针对分析挖掘场景,识别多数据源中的敏感数据,结合分析挖掘场景的具体应用需求(如教育科学决策、医疗质量安全、临床科研分析、运营收入分析等),进行特定的数据类型和字段去隐私化处理,防止在分析、挖掘过程中出现敏感信息泄露。

● 数据上报提取场景
根据不同行业的数据上报要求,将上报数据中不需要监管分析的部分进行漂白或者匿名化脱敏处理,保证最小数据上报要求,减少敏感数据泄露。

典型案例

某金融行业数据脱敏项目

● 客户背景:
业务系统多、数据规模大,提高业务系统的开发代码质量,开发测试工作需要在高度仿真环境中进行,大量测试数据都来源于生产数据。原有人工脱敏方式无法满足银行内部的多样化数据脱敏要求,如Dump 至数据库的脱敏等;根据《网络安全法》以及中国银监会印发《银行业金融机构数据治理指引》要求,根据行业特征,数据治理工作需要将数据在测试环境进行验证。

  • 解决方案

    生产环境和开发环境的网络是独立的,数据静态脱敏系统部署在开发环境网络内。生产环境数据,从容灾系统和生产系统共同获取,通过数据备份的方式,传递到开发环境。数据静态脱敏系统连接备份导入文件(导入备份文件名和备份位置),直接读取Dump文件内的数据对象,针对需要脱敏的数据对象,完成从Dump文件至开发库的直接脱敏。

  • 客户收益

    多级管理与脱敏作业审批:具有多级脱敏作业管理功能,帮助用户实现不同部门的权限管理。
    提高脱敏工作效率:由人工方式变更为自动化脱敏处理方式,极大的提升了数据使用效率。
    符合监管要求:满足《网络安全法》及《银行业金融机构数据治理指引》等相关法律规定要求。





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