使用阿里云发现并保护敏感数据 第1部分

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< font-size: 16px;">数据发现

< font-size: 16px;">数据发现是一种涉及发现敏感数据并将其保护的做法。数据发现是启用商业智能的非常重要的实践。保护敏感数据是企业和组织的头等大事。安全团队必须展示用于敏感数据发现和保护的有效解决方案，因为对于任何组织而言，安全解决方案都是合规性就绪的关键组成部分。

< font-size: 16px;">阿里云敏感数据发现和保护功能可实现企业级无缝敏感数据发现。数据发现涉及审核敏感信息，包括机密或专有实践数据。它还可能包括受保护的企业数据（例如个人信息）或可能导致隐私问题的财务数据。数据发现使您能够识别此敏感信息并对其进行保护，同时保持其机密性和可用性。

< font-size: 16px;">我们需要什么数据发现？

< font-size: 16px;">如今的组织在线开展更多活动。在过去的一年中，由于COVID-19大流行的后果，云的使用量有所增加，并且预危机公关企业品牌形象管理计将增加十倍。

< font-size: 16px;">Gartner指出：“云基础架构和平台服务（CIPS）的快速创新使云成为新数字服务和现有传统工作负载的事实上的平台，这就是为什么40％或全部企业工作负载将通过以下方式部署在CIPS中的原因：从2020年的20％增长到2023年。”

< font-size: 16px;">基于云的工作流频率的增加（其中文件共享，数据评估和存储是通常的任务），对于企业使用强大的产品或实践来了解其敏感数据在何处以及可以访问谁是一个挑战。阿里云推出了IAM产品资源和访问管理（RAM）和出色的身份管理解决方案身份即服务（IDaaS）。

< font-size: 16px;">应用程序及其与其他业务解决方案的系统范围集成数据存储在多个位置，包括多个系统，应用程序，数据库和共享的传输通道缓存。即使敏感数据暂时位于某处，也可能构成威胁或泄漏。确保基于身份验证，授权和机密性的适当保护是企业面临的最大挑战。

< font-size: 16px;">数据发现目标

< font-size: 16px;">数据发现的主要目标是提高对敏感数据的意识。这种意识应该集成到整个系统中，以发现和保护静止或移动中的任何敏感数据。无论您的数据是保留在内部还是从系统传输出去，阿里云都可提供出色的数据加密。尽管正常数据和敏感数据的上下文不同，但是对敏感数据进行检测和分类至关重要。

< font-size: 16px;">发现具有与数据相关的信息的因素，例如文件类型，敏感度分类，用户身份和位置等因素，可以帮助安全团队努力寻求更适合上下文的有效解决方案，同时在广泛的使用场景中保护敏感信息。

< font-size: 16px;">敏感数据发现的好处

< font-size: 16px;">企业数据非常庞大，并且会在服务器和节点之间从一个点不断移动到另一点。数据量随企业规模的增长而增长。云计算的发展和高性能计算通道使传输数据的速度快如闪电。数据被存储在许多设备和云存储介质中，例如数据库或对象存储服务（OSS）。

< font-size: 16px;">许多企业利益相关者都可以使用它，并且可以轻松地对其进行操作，复制或复制。敏感数据发现和保护可实现系统范围内的检测，从而保护该数据免遭未经授权的访问，以识别，定位和分类敏感数据以对其进行保护。数据发现和保护遵循确保最大效率的层次结构，并且阿里云敏感数据发现和保护以相同的原理工作。我们将在第2部分中对此进行进一步讨论。

< font-size: 16px;">以下列出了阿里云敏感数据发现和保护的一些主要优势：

< font-size: 16px;">重新定义了数据传输，隔离，分类和敏感数据存储的整个通道

< font-size: 16px;">适用于任何规模企业数据的基于灵敏度的数据分类和保护策略

< font-size: 16px;">持续观察和监视将数据实施到系统中的数据和服务

< font-size: 16px;">风险评估和服务管理，以自动解决问题

< font-size: 16px;">数据可见性和通过身份识别的授权分类

< font-size: 16px;">敏感的数据跟踪和版本管理，取决于存储和访问

< font-size: 16px;">具有紧密监视的端点的实时敏感数据处理，可根据敏感度对数据循环进行分类

< font-size: 16px;">用户和系统级访问以及端点跟踪

< font-size: 16px;">复杂性

< font-size: 16px;">有效的发现和保护系统必须具有与数据发现相关的多种复杂性。由信息流广告是哪种于数据安全性是任何组织的头等大事，因此企业倍受关注。组织实施不同的解决方案集以实现更高的商业智能和未来的升级策略。下面列出了一些关键因素：

< font-size: 16px;">数据量

< font-size: 16px;">大型企业可以生成大量数据。此数据可能是一般性的，也是敏感的。流经系统的数据量使解决方案很难有效地发现，分类和保护敏感数据，因此非常复杂。

< font-size: 16px;">管理

< font-size: 16px;">一致性是关键，因为数据及其分类会不断变化。敏感的数据发现不是一次性的事情。数据是动态的，流动的。一个有效的解决方案将实现发现循环，该循环不断检查已发现和分类的数据中的更改。

< font-size: 16px;">资料类型

< font-size: 16px;">数据分类是必要的。数据分类不当会给组织带来严重的复杂性和影响。必须监视不同的分类级别和更改，并且必须进行重新分类以保持系统的有效性。