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客戶痛點

  • 數(shù)據(jù)分類分級框架的制定需要結合國家和行業(yè)要求規(guī)范，并結合企業(yè)自身的業(yè)務和安全特性，企業(yè)缺乏有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)安全專業(yè)人員來制定數(shù)據(jù)分類分級框架。
  • 數(shù)據(jù)不可見，在企業(yè)數(shù)字化和智能化轉型中，大數(shù)據(jù)架構和AI技術的廣泛使用數(shù)據(jù)分散在企業(yè)IT的各個角落，很難形成全局的數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單。
  • 數(shù)據(jù)分類分級策略落地和持續(xù)維護成本高，傳統(tǒng)純粹以來人工方式效率低，需要不斷定期投入人力去維護。

產(chǎn)品介紹

數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖系統(tǒng)致力于梳理并標識數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在復雜環(huán)境下自動化掃描客戶數(shù)據(jù)并識別其包含的相關業(yè)務信息。智能化掃描打標完成后會生成一份完整的分析報告并通過可視化的方案呈現(xiàn)，整個發(fā)現(xiàn)過程同時實現(xiàn)了數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一、數(shù)據(jù)管理依據(jù)的建立。系統(tǒng)可廣泛適用于銀行、保險、證券等金融行業(yè)，適用于個人信息安全保護、企業(yè)內(nèi)部的敏感數(shù)據(jù)管理等具體場景，是企業(yè)開展數(shù)據(jù)安全治理和細化數(shù)據(jù)防護要求的基礎。

產(chǎn)品定位

以數(shù)據(jù)和AI能力為基礎，賦能數(shù)據(jù)分類分級各個階段的工作，幫助企業(yè)快速落地數(shù)據(jù)分類分級。

產(chǎn)品能力

方案價值

  • 看見

    自動發(fā)現(xiàn)/梳理企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)黑盒，明晰企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，提供數(shù)據(jù)安全管理的切入點和抓手。

  • 賦能

    提升數(shù)據(jù)分類分級和持續(xù)管理運營的效率，賦能管理人員進行數(shù)據(jù)安全管理、風險評估、合規(guī)評估。

產(chǎn)品亮點

1. 高兼容的數(shù)據(jù)服務發(fā)現(xiàn)與自動化掃描能力

企業(yè)的數(shù)據(jù)環(huán)境紛繁復雜，需要在如此繁雜的環(huán)境中對數(shù)據(jù)進行純?nèi)斯し诸惙旨壀q如大海撈針。數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖系統(tǒng)通過其優(yōu)質且智能化的數(shù)據(jù)服務掃描能力（可指定數(shù)據(jù)庫類型、IP端和端口等信息進行掃描，也可通過搜索網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)庫完成檢索），可將企業(yè)繁瑣且巨量的數(shù)據(jù)服務（如hive、mysql、oracle、OceanBase、GuassDB等主流服務）掃描并發(fā)現(xiàn)，能夠快速且準確的將企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)以列、表兩種維度完成梳理，將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單清晰的展現(xiàn)。

2. 多維度自動化分類分級

通過系統(tǒng)的“資產(chǎn)分級”能力，可對海量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)自動化分類分級，實現(xiàn)了在基礎零業(yè)務打擾的情況下，在掃描的同時完成對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動化分類分級。 對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類分級，數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖系統(tǒng)有著非常靈活的匹配策略：可以根據(jù)庫、表、字段名和描述、數(shù)據(jù)值特征、已有的機器算法模型等進行靈活組合來構建匹配策略，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的庫、表、字段分類分級自動化。 在性能表現(xiàn)方面，10w張表，平均時間在1.5小時左右，完全滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類分級的效率需求。

3. 可快速沉淀分級策略的智能分析引擎

分類分級的業(yè)務場景多且復雜，準確率尤為重要，眾多的分類分級項目單純依靠分類分級專家分類分級成本極高且不現(xiàn)實，需要有以最低學習成本將打標經(jīng)驗沉淀的方法解決這一問題。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖系統(tǒng)內(nèi)置的“智能分析引擎”很好的解決了這個問題。智能分析引擎主要涵蓋了兩種模式：標簽規(guī)則、機器學習。 標簽規(guī)則：可通過數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)描述等維度編寫自動化分類分級的匹配規(guī)則。機器學習：可通過樣例模式、元數(shù)據(jù)模式深度學習客戶的數(shù)據(jù)業(yè)務場景，形成一套貼合客戶實際業(yè)務場景的算法模型，使自動化分類分級更精準。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖系統(tǒng)的的“智能分析引擎”可以極低的成本沉淀專家的分類分級經(jīng)驗且可持續(xù)復用，提升了系統(tǒng)的打標效率與準確率。

4. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖與可視化報告

系統(tǒng)將分類分級結果以多個維度進行可視化呈現(xiàn)，提供了以數(shù)據(jù)清單維度的分級結果、標簽分類維度的分級結果、數(shù)據(jù)分級維度的識別結果。系統(tǒng)也支持分類分級報告的查閱與導出，報告以數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)計、敏感資產(chǎn)分布、敏感資產(chǎn)清單展示等多個維度將分級結果可視化呈現(xiàn)。

應用場景

  • 金融、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)分類分級

    金融、醫(yī)療等行業(yè)數(shù)據(jù)多樣、類型復雜、分布廣泛且變化頻繁，數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖通過自動化數(shù)據(jù)服務發(fā)現(xiàn)與敏感數(shù)據(jù)識別，全面、高效的對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行系統(tǒng)化分類分級管理。

  • 個人隱私數(shù)據(jù)保護

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖以智能分析引擎為基礎，將不同重要度、價值度、敏感度的個人隱私數(shù)據(jù)進行分類分級，完美解決個人隱私數(shù)據(jù)分級保護問題。

  • 暗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖通過智能化的服務掃描能力可將企業(yè)暗數(shù)據(jù)進行發(fā)現(xiàn)與識別，確?？蛻魯?shù)據(jù)資產(chǎn)無管理死角與盲區(qū)。

典型案例

某農(nóng)商行

完成該農(nóng)信手機銀行、小微貸款、消費信貸數(shù)據(jù)分級，共計數(shù)據(jù)表2122張，字段4萬2370個，應對《個人金融信息保護技術規(guī)范》個人金融數(shù)據(jù)分級的監(jiān)管要求
●解決方案:結合《個人金融信息保護技術規(guī)范》，梳理手機銀行、小微貸款、消費信貸三條業(yè)務線的C3、C2、C1級別個人金融信息，部署分級工作臺，根據(jù)工作臺內(nèi)置的個人金融信息識別能力，結合專家經(jīng)驗，自動識別個人金融信息并進行分級。
●項目收益:滿足銀行監(jiān)管的數(shù)據(jù)安全合規(guī)需求，掌握個人金融信息的存儲情況，排查C3級別的個人金融信息是否落實了《個人金融信息保護技術規(guī)范》的技術要求。

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