大数据平台：数据分类、脱敏与审计，守护信息安全

"数据保护伞-大数据平台的分类分级、脱敏与审计工具.pdf"是一份深入探讨了在大数据时代中，信息安全问题的重要性的文档。它关注的核心议题包括： 1. 数据保护的挑战：敏感数据的分布不透明和位置不确定性是信息安全管理者面临的首要问题，因为掌握数据位置对于防止数据泄露和保护数据安全至关重要。自动化解决方案被推荐用来发现并管理这些敏感数据，以降低数据风险和提升安全效率。 2. 数据泄露的危害：根据《2017年数据泄露成本研究》的报告，数据泄露主要由黑客和内部人员犯罪造成，平均每个泄露事件造成的损失高达156美元，且金融行业的数据泄露可能导致高比例的客户流失。因此，对数据进行分类分级，识别关键数据，是降低风险的关键措施。 3. 监管合规要求：根据网络安全等级保护制度，网络运营者需采取数据分类、备份和加密等措施，确保数据安全。在中国，监管机构强烈建议采用数据分类分级的治理框架，以满足法规要求。 4. 数据安全威胁来源：内部威胁是最主要的安全隐患，仅有25%的公司对敏感数据的访问和活动实施监控，这导致无法追踪数据使用情况和可疑行为。 5. 数据安全管理策略：包括数据安全分析、数据打标（标记敏感数据）、合规审计、风险识别与预警、日志监控、数据加密、脱敏处理（如数据水印）等技术手段，用于确保数据可用但不可见，同时监控和审计数据使用情况。 6. 数据分类分级与定义：核心数据资产的识别是关键，通过将数据划分为不同级别，如核心数据、重要数据和一般数据，可以有针对性地实施保护措施。 7. 数据发现与保护：通过数据发现技术，可以找出隐藏的敏感数据，并采取相应的保护措施，确保数据的安全性。 8. 安全策略和实践：强调权限管控、数据打标和合规审计的重要性，以确保数据使用的合法性。 这份文档提供了全面的指南，帮助企业在大数据环境中实施有效的数据保护策略，应对内外部威胁，满足监管要求，并提升整体的信息安全保障水平。