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干貨丨AI賦能數(shù)據(jù)安全治理系列:AI與數(shù)據(jù)安全治理的結(jié)合方式
發(fā)布時間:2022-04-21 打印 字號:

      近年來,世界多國出臺了與數(shù)據(jù)相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃,如美國在2019年12月發(fā)布了《聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和2020年行動計劃》,英國在2020年9月出臺了《國家數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》,歐盟在2020年2月簽署了《數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》法案。我國也于2020年4月發(fā)布了《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素正式被納入中央文件,成為與土地、勞動力、資本和技術(shù)并列的五大生產(chǎn)要素。

      通過上述政策性文件的發(fā)布,我們不難得出結(jié)論:數(shù)據(jù)已成為未來驅(qū)動各行業(yè)發(fā)展的核心生產(chǎn)要素。
      隨著數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素地位確認(rèn)以及多項數(shù)據(jù)相關(guān)法律法規(guī)的發(fā)布施行,數(shù)據(jù)重要性得到顯著提高。數(shù)據(jù)的重要性主要體現(xiàn)在其本身的價值。在以前,數(shù)據(jù)需要挖掘才能間接獲取價值,例如依據(jù)大數(shù)據(jù)的營銷策劃增加銷售獲利等,而在當(dāng)前,數(shù)據(jù)可以作為生產(chǎn)要素交易轉(zhuǎn)讓直接獲取價值。從間接獲取轉(zhuǎn)為直接獲取,數(shù)據(jù)就具有了商品的特性,進(jìn)而可以更容易地將數(shù)據(jù)兌換為一般等價物。

      這一變化促使數(shù)據(jù)安全形勢變得空前嚴(yán)峻,數(shù)據(jù)安全事情頻發(fā)。如以色列最嚴(yán)重數(shù)據(jù)泄露事件650萬選民信息全部曝光,亞馬遜因亞馬遜因隱私泄露行為被歐盟罰款8.88億美元等,這些事件的發(fā)生對國家或企業(yè)都造成了嚴(yán)重影響。

      針對數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)峻形勢,Gartner提出了數(shù)據(jù)安全治理的整體框架,它依據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、風(fēng)險承受能力、行業(yè)規(guī)范、圍繞數(shù)據(jù)生命周期,制定數(shù)據(jù)安全管控策略,選取合適安全產(chǎn)品工具,統(tǒng)一運維管理,降低企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在流動和使用過程中存在的安全風(fēng)險,具體實施過程包括組織梳理,資產(chǎn)梳理,策略制定,過程控制,行為稽核和持續(xù)完善六大步驟,如下圖所示:

 

數(shù)據(jù)安全治理并非僅由單一產(chǎn)品或平臺所構(gòu)建,而是圍繞數(shù)據(jù)生命周期,結(jié)合企業(yè)或組織自身數(shù)據(jù)現(xiàn)狀,建立與制度流程配套的技術(shù)和工具,持續(xù)提升企業(yè)或組織的數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力,如下圖所示:

 

在企業(yè)數(shù)據(jù)安全治理生產(chǎn)實施步驟中,存在各種技術(shù)和工程難點問題,作為中國新一代信息安全技術(shù)企業(yè)的代表廠商,明朝萬達(dá)基于對數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的深入研究和探索,結(jié)合Gartner數(shù)據(jù)安全治理整體框架,分析認(rèn)為數(shù)據(jù)安全治理過程中產(chǎn)生的具體問題包括:

資產(chǎn)梳理過程

由于數(shù)據(jù)量龐大,數(shù)據(jù)類型豐富,數(shù)據(jù)形式多樣,導(dǎo)致傳統(tǒng)方式的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別,難度大,工作量大,成本高;由于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布不確定,傳統(tǒng)方式的數(shù)據(jù)分類分級無法準(zhǔn)確實施。

策略制定和過程控制

攻防博弈導(dǎo)致安全策略制定困難;安全事件頻發(fā)導(dǎo)致工作量劇增,人力資源不足。

行為稽核過程

企業(yè)用戶的行為隱蔽性導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)困難;數(shù)據(jù)版本的演變導(dǎo)致安全事件溯源困難。

針對上述問題,明朝萬達(dá)數(shù)據(jù)安全專家認(rèn)為通過對問題建模分析,利用自然語言處理、計算機視覺、用戶異常行為分析和機器學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分類分級系統(tǒng)、安全策略推薦系統(tǒng)、基于UEBA的集中管控系統(tǒng)和文檔指紋溯源系統(tǒng),為企業(yè)提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)分類分級、智能策略制定、異常行為識別和文檔溯源能力,解決企業(yè)數(shù)據(jù)安全治理中的難點問題,有力保障企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。

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