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前一段時間DIDI被罰80.26億的事件，以及上海健康碼信息泄漏事件，數據安全的合規也逐步進入大家的視野。

筆者之前是做安全的另一個分支，內容安全相關方面的工作，由于工作調整有機會進入數據安全領域，為了對這個行業建立全面的了解，筆者調研了整個市場上存在的數據安全產品，按照按照數據的生命周期的框架形成了一個數據安全全圖，希望能對數據安全感興趣的同學有幫助。

一、為什么要做數據安全？

數據是一種重要的生產要素，是中國數字經濟的基石；

2020 年 4 月 9 日，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市化配置體制機制的意見》(以下簡稱《意見》)，提出土地、勞動力、資本、技術、數據五個要素領域的改革方向和具體舉措。數據作為一種新型生產要素寫入中央文件中。

數據處理利用過程中存在風險；

數據這種新型生產要素，是實現業務價值的主要載體，數據只有在流動中才能體現價值，而流動的數據必然伴隨風險，數據安全威脅伴隨業務生產無處不在。 因此，凡是有數據流轉的業務場景，都會有數據安全的需求產生。

二、什么是數據安全？

《中華人民共和國數據安全法》中第三條，給出了數據安全的定義，“是指通過采取必要措施，確保數據處于有效保護和合法利用的狀態，以及具備保障持續安全狀態的能力?！倍芰Υ蠖鄶登闆r是要借助工具體現的。

而作為這個行業的產品經理在整個過程中穿創造的價值就是讓能力工具化，規模性的解決一個數據流轉過程中的安全問題，甚至消滅一個數據安全問題問題。

三、數據安全產品建設思路

在數據安全法的定義中，數據安全是一種能力建設。而從業務視角出發，數據安全需求重點是數據的機密性和完整性。 單數據作為這種新型的生產要素，是實現業務價值的主要載體，只有在流動中才能體現價值，而流動的數據必然伴隨風險，所以數據安全威脅伴隨業務生產無處不在。 因此，凡是有數據流轉的業務場景，都會有數據安全的需求產生。

這樣的建設思路和傳統的網絡安全的產品建設思路不一樣，傳統的網絡安全是以防火墻、殺毒軟件和入侵檢測等“老三樣”為代表的安全產品體系為基礎，基于網絡邊界防護開展的產品構建及設計。

而IT系統不可避免的存在缺陷，利用缺陷進行漏洞攻擊或是網絡安全永遠的命題，攻防對抗視角的網絡安全防護是過去主要的安全防護手段 ，但是隨著云計算、移動互聯網、物聯網、大數據等新技術蓬勃發展，數據 高效共享、遠程訪問、云端共享，原有的安全邊界被逐漸“打破”了。這樣的情況下，由于數據的高流動性，且每一個數據均是包含的完整的生命周期，數據安全業界的思路是“以數據為中心的安全”的建設思路。

而基于這個思路，由于數據生命周期的存在，本文的數據安全產品全圖是基于數據安全的產品思路梳理。數據生命周期分為數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據使用、數據共享、數據銷毀。

四、數據安全產品概覽

1. 數據采集類產品

數據分類分級產品：解決數據資產發現及識別的問題，一般通過掃描形式發現數據，通過內置規則庫進行資產分類分級標簽的識別；實現夯實企業數據安全建設基礎，為敏感數據的精細化管控提供技術抓手；數據資產化能使企業從安全分級角度明確數據整體態勢，利用數據分類分級的結果指導數據安全策略的部署與實施，實現數據安全治理。

敏感數據發現系統：通過掃描手段發現資產后，通過內置敏感數據規則，實現敏感資產流轉監控；一般基于隱私保護與合規的數據安全治理技術框架，根據各行業的業務數據特征和分類分級規范，提供行業模板，通過自主創新研發的敏感數據識別技術，全面、快速、準確發現和定位敏感數據，構建持續更新的企業敏感數據分類分級目錄。內置GDPR、網絡安全法、PCI等合規知識庫，結合敏感數據目錄識別和量化數據安全風險，生成評估報告，驅動數據安全策略的落地，可以為數據安全工作的推進提供抓手。

數據資產安全管理平臺：全面盤點數據資產、實現數據動態跟蹤、開展數據分級分類建設、保障數據安全合規等為重點內容和目標的綜合管理平臺?？赏ㄟ^數據資產梳理規劃、分級分類，幫助管理者全面了解核心數據資產，識別數據資產風險，完成數據資產類目構建與數據敏感信息歸集等工作，從而不斷優化和提升數據資產管理規范、安全規范。

2. 數據傳輸類產品

動態及靜態脫敏系統：可以幫助企業高效、合規、安全使用數據。需要支持的數據源類型，系統一般通過聚類分析自動分類，內置豐富規則，運用無監督機器學習模型，得到精準智能的識別結果。脫敏數據需要保持原有數據特征、關聯性、一致性、可逆性，系統一般會實現對靜態數據庫、文件的脫敏，支持基于用戶角色、訪問物理身份、訪問頁面和敏感數據類型，提供敏感數據實時動態脫敏。

數據安全交換系統：安全數據交換系統一般作為邊界保護設施，通過這些邊界保護系統構成安全標記強訪的核心網，形成云平臺安全標記強訪控制中樞，是構筑安全可靠云架構的基石。安全數據交換系統通常采用安全標記為核心的思路，解決傳統邊界僅能實現兩域間隔離細度弱、策略復雜、工程設備中安全標記產品系列不齊全等問題。構成技術上簡單、高效的一套具備隔離強度高、防護粒度細、控制力度大的產品系列和技術體系。

3. 數據存儲類產品

數據庫加密系統：需要在保障業務系統透明訪問的前提下，實現數據存儲加密、訪問控制增強、等保合規的數據安全設備。一般的數據庫加密系統無需改造業務系統，通過加密引擎即可從根本上解決數據明文存儲造成的敏感數據易因黑客拖庫、越權訪問、磁盤失竊等威脅被批量泄露的問題。

數據庫容災備份系統：容災備份系統（數據防泄漏產品可以用來檢測、保護和管理敏感數據，無論數據是在移動、存儲或者使用的過程中，以深層內容分析技術為核心，以集中策略為基礎，并通過一個統一的管理系統對數據進行各種處理并與其它安全技術聯動。 Disaster Recovery）是為滿足云環境和傳統環境下的數據保護等多種場景下的備份需求。系統需要支持私有云、公有云、混合云環境下的虛擬機備份與恢復、數據庫實時與定時備份、異地副本、文件備份、數據歸檔、災難恢復演練等服務和解決方案，解決由于人為誤操作、病毒攻擊、邏輯錯誤、硬件故障和自然災害等原因造成的數據丟失，為用戶業務系統提供安全保障。

4. 數據使用類產品

特權賬號管理系統：簡稱PAM，是以數據的重要訪問入口——賬號口令安全為維度的數據安全產品，能夠主動發現各類基礎設施資源的賬號分布、識別賬號風險（包括弱口令、僵尸賬號、幽靈賬號、長期未改密賬號，賬號違規提權等）、管理賬號使用，實現對各類基礎設施資源賬號的全生命周期管理，幫助客戶提升賬號安全的主動防御能力，降低因賬號口令泄漏或被非法利用而造成的數據外泄風險。國外代表廠商CyberArk、BeyondTrust。

API安全檢測：主要通過對Web、APP、小程序、IoT等應用系統的流量分析，從而實現API數據暴露面的治理和對數據攻擊行為持續發現。系統部署在企業互聯網出口，實時監控企業API的數據暴露面以及被攻擊情況。主要價值是對API進行梳理，避免企業安全管理盲區，降低API的數據泄露和合規風險。

數據庫安全網關系統：由于數據庫作為業務系統核心源泉，其當數據庫中存儲有敏感的數據，如個人身份信息、企業財務信息等數據，數據庫安全網關主要實現實時監測內部的訪問行為，對高頻高危操作行為進行告警和阻斷，保證敏感數據的安全，確保數據不會被非法竊取、確保無關人員不能看到明文數據、確保開發測試數據不會產生泄露。

隱私計算保護平臺：隱私計算保護平臺主要是保護數據在計算過程中可用不可見的痛點問題，一般是針對機器學習算法進行定制化的隱私保護改造，保證原始數據不出本地即可完成聯合建模及數據使用，支持安全多方 PSI（隱私保護集合求交技術）、安全隱私查詢、安全統計分析，通過該產品，數據使用各合作機構能保障數據安全，發揮數據最大價值，很好地解決業界數據孤島的難題。

5. 數據共享類產品

數據庫防泄漏（DLP）：數據防泄漏產品是常見的數據安全產品，可以用來檢測、保護和管理敏感數據，無論數據是在移動、存儲或者使用的過程中，以深層內容分析技術為核心，以集中策略為基礎，并通過一個統一的管理系統對數據進行各種處理并與其它安全技術聯動；

數據水印系統：數據水印系統束腰實現對數據文件進行自動讀取、識別、增加水印的，可自動發現源數據中的數據類型，對外發數據進行添加數據標記、自動生成水印、數據源追溯等功能，避免了內部人員外發數據泄露無法對事件追溯，自動對數據增加仿真性水印，產品可提高數據傳遞的安全性和可追溯能力，水印分為明水印和暗水印兩種。

6. 數據銷毀類產品

數據庫安全審計系統：數據庫安全審計系統主要用于監視并記錄對數據庫服務器的各類操作行為，通過對網絡數據的分析，實時地、智能地解析對數據庫服務器的各種操作，并記入審計數據庫中以便日后進行查詢、分析、過濾，實現對目標數據庫系統的用戶操作的監控和審計。

7. 其他產品

8. 安全合規類

數據安全風險評估系統：主要協助用戶發現數據庫存在的安全隱患和風險，提示數據全生命周期的安全管控能力。一般實現方式是內置資產價值評估、脆弱性評估和威脅性評估，最終形成數據庫資產風險評估結果報告。

9. 數據安全分析類

數據安全態勢平臺：數據安全態勢感知平臺是以數據安全全生命周期管理為核心，通過多維度量化指標，精準描述數據安全的實時風險及整體狀況；利用海量數據分析引擎及模型實現對數據風險的主動發現、精準定位、智能研判、快速處置、嚴格審計，完成對數據安全保護工作的閉環處置流程。

10.大數據相關

大數據審計系統：主要基于對大數據組件的審計日志采集，實現對用戶的登錄、授權、文件操作、數據庫表操作等行為進行審計溯源，提取出對危及到數據安全的風險事件進行告警。除此之外，該工具一般能實時監測平臺中的針對敏感數據的操作事件，若一旦發生數據泄露，能實現及時告警通知。