隨著數據的價值被不斷認知，數據的應用場景不斷拓展，數據的安全問題也不斷放大。數據攻擊、數據泄露、個人信息濫用等數據安全問題日益加劇，給社會各領域數字化轉型的持續深化帶來了嚴重威脅，國家及監管機構陸續出臺包括《數據安全法》、《個人信息保護法》、《金融科技發展規劃（2022-2025）》等多項法律法規，對金融機構提出了更加明確的數據安全管控要求。
為響應國家及監管要求，同時結合企業內部《數據安全管理辦法》相關規定，某保險集團攜手明朝萬達建設敏感數據流轉監測系統，以實現對全集團的敏感數據進行全方位監控審計和溯源分析，提升數據安全能力，有效防范信息泄露風險。
在該項目中，明朝萬達根據監管要求，結合集團數據安全管理規定和實際應用場景，以敏感數據流轉監測系統為基礎，構建以數據為中心的數據全流量分析能力，識別并分析高安全等級數據流動情況，并對流量行為等進行告警和處置，同時利用系統運行日志/上網行為、終端等安全系統日志監控資源，對數據異常使用、用戶異常行為進行監控和分析，并對異常情況及時處置，本期項目中以實現以下場景需求：
國產化部署及應用場景
敏感數據流轉監測系統需滿足國產化部署需求，全棧信創環境，操作系統、數據庫、中間件等高度適配，系統穩定運行可使用；
全流量采集分析場景
將網絡數據全流量鏡像到敏感數據流轉監測系統中，對于所采集到的數據，針對不同數據的數據格式要求實現數據的解析、清洗、重組、封裝最終實現數據的存儲，并根據制定的策略規則進行掃描匹配，命中事件在系統中進行有效展示，便于后續溯源分析；
日志信息采集分析場景
實現對第三方重要系統日志采集與分析的能力，可通過JDBC、syslog、隊列、采集探針等方式對數據日志進行采集，對重點系統進行日志信息采集和監控，實現對數據異常使用、用戶異常行為進行監控和分析，管理者根據識別分析結果進行有效處置；
事件溯源分析場景
能基于敏感事件上報日志，展示事件行為來源、協議類型、時間、源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口等信息，同時可通過文件進行溯源分析，追蹤至用戶IP，提升事件追溯效率；
整體態勢分析與統計場景
能通過 AI及機器學習能力，分析用戶敏感事件行為，針對特定場景，配置對應的分析模型，輸出特定場景下的用戶行為分析能力；能根據自身配置不同的分析指標、規則、策略信息實現日志數據的分析，可視化形象展示集團敏感數據流轉行為態勢。
項目實施
明朝萬達敏感數據流轉監測系統通過輕量化部署，不改變集團現有網絡系統架構，旁路部署于所屬網絡中，通過鏡像核心交換機中全流量數據，對網絡流量數據進行識別解析，通過內置規則策略進行掃描識別和分析，管理者根據識別分析結果進行有效處置；在本期項目中已對接新一代人力系統、smartbi系統等第三方重要系統，并對其中重點用戶操作行為、數據操作行為日志等進行有效采集，通過系統不同場景的UEBA模型，分析不同場景下用戶的行為基線，及時有效識別用戶異常行為并進行告警。
項目實施后，從技術層面幫助集團實現對于數據流動的整體感知，快速響應和深入分析各類風險，滿足企業合規及自身數據管理要求，全方位提高集團安全管控和風險防御能力。
滿足監管合規要求
遵從政策、法規要求，通過敏感數據監測系統的應用，制定不同的規則策略，多維度敏感數據監測，為內部或外部合規管理提供相應的數據審計日志，滿足合規輕松應對；
敏感數據流轉動態監測
通過在網絡出口部署流轉監測系統產品，采集數據流量并全面分析，實時監測數據流轉情況，識別敏感數據及動態采取響應措施；
提升業務監管能力
通過對業務系統各網絡間接口流量掃描及管理，實現對業務系統監管，立足數據，掌握態勢，科學研判，制定針對性的管理措施；
企業降本增效
基于產品對數據的采集、解析、掃描分析、聯動處理等功能機制，實現自動化對敏感數據發現和用戶異常行為分析，有效降低管理成本、提升整體效率。
