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数据安全合规实践:揭秘数据溯源系统的误区与应用
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更新于2024-08-07
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在《数据安全合规实践(三):数据溯源系统的思考》这篇文章中,作者探讨了数据安全合规领域中数据溯源系统的重要性。数据溯源是数据治理中的核心组成部分,通常包括数据地图、数据血缘和数据流转图,用于追踪数据在整个组织中的流动和使用情况。 文章提到的数据溯源系统主要分为三种类型:单点溯源、大数据数据血缘和数据流转图。单点溯搜索索着重于分析应用系统的流量,例如通过API治理来监控敏感数据的流入和流出。它通过关键词、数据字典、正则表达式和语义分析技术来识别关键API,如登录、数据查询等,并跟踪用户行为。然而,这种技术受限于应用侧的视角,只能追踪“一跳”数据流转,即两个节点间的交互,不能形成完整的数据流转网络。 大数据数据血缘则关注数据库层面,通过数据库审计来记录数据的操作历史,这对于了解数据在数据库中的流动路径很有帮助。另一种是DLP(数据泄露防护)系统,主要用于检测数据泄露风险,但同样存在误报和规则完善的需求。 在实际应用中,特别是在企业级环境中,数据安全人员面临着识别和管理复杂API流量的挑战。系统可能对敏感数据的识别存在误差,例如对非敏感的词汇如姓名的误报,这就需要人工介入进行规则优化和定制,比如基于特定系统或数据的优先级进行筛选。 数据溯源系统在帮助企业提升数据安全性、合规性方面具有重要意义,但同时也需要与企业的具体业务场景和需求相结合,不断优化规则,以实现更精准的数据控制和保护。随着数据治理的不断发展,数据溯源技术也在不断创新和完善,以适应日益增长的数据安全挑战。
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数据安全合规实践(三):数据溯源系统的思考
导语
最近正好在做数据治理相关的工作,所以来记录一下关于数据溯源的相关想
法。
我们都知道在数据治理中,最重要的三个系统是:
➢ 数据溯源系统(数据地图、数据血缘、数据流转图)
其中,数据溯源系统往往有很多说法,在同乙方进行沟通时,各家都在将自己
的能力往上面靠,但是不是真的和你想要的一致,需要好好分辨。我认为目前大家
所说的“数据溯源”有以下几个类型:(1)单点溯源(2)大数据数据血缘(3)
数据流转图
这个是目前市面上乙方厂商最多的产品。这类产品能解决的是两个节点之间的
数据访问情况,但不能连成一张完整的网络,即一张完整的数据流转图。
这类里面有两类代表:(1)应用侧 api 治理(2)数据库侧数据库审计(3)DLP
系统
1、应用侧 api 治理
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