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行業解決方案 WAP端圖片
金融行業
行業所面臨的問題
行業所面臨的問題

科技創新深度融入金融業務,日新月異的環境趨勢、日益嚴格的監管趨勢、層出不窮的技術趨勢。科技金融進入3.0時代的面臨的數據安全:

1.      金融機構保存著海量的核心機密數據,其存在的“價值”引起內部或外部的不法分子的覬覦;

2.      海量數據的價值需要在流通、融合、共享中進一步被挖掘和提升,但這也面臨著敏感數據被泄露的風險;

3.      開發運維工作大部分由第三方人員承擔,管控難度大;



方案概述

金融行業數據安全防護需要從“一中心、四體系、六過程”的頂層設計思路出發,構建以金融數據安全防護為中心,從組織、管理、技術、運營四個維度,實現金融數據全生命周期的安全防護。

1、協助構建金融單位的數據安全管理組織、管理制度,如:數據分類分級指南、數據共享規范等;

2、金融數據資產梳理與分類分級,通過調研和自動化技術實施,實現金融業務數據分類分級,明確數據類別和級別,以便制定更精準的防護策略;

3、數據庫審計、數據庫防火墻等,根據不同用戶權限實時管控各類高風險操作;

4、數據脫敏、應用脫敏、數據水印等,在數據共享、交換、使用等各場景中對敏感數據進行去隱私化處理、添加數據水印,源頭保護敏感數據;

5、數據安全綜合治理平臺,利用AI、大數據智能建模,統一分析各類數據安全風險,進行態勢展示,建立數據安全聯防聯控能力,提升運營效率。

應用場景
應用場景
應用場景

1)數據管理能力提升:健全數據資產清單,實施數據分類分級,實現數據統一標記;制定數據安全制度,識別數據安全風險和風險場景。

2)數據監測能力提升:進行有效的行為識別、監控和預警,發現數據泄露事件。針對新技術的不斷應用,建立安全措施防止數據泄露。

3)數據控制能力提升:對不同的業務人員,控制訪問的數據類型、訪問量、訪問頻次等;規范管理測試、開發、生產演練環境中的數據資產。

4)安全事件追蹤取證:違規、風險事件發生時,可以快速定位、精準追蹤、保留證據和操作回放。


特點優勢
構建統一數據安全體系
構建統一數據安全體系

體系化的設計,形成了統一的聯防聯控數據安全防控體系,可應對復雜的數據安全威脅;

大數據AI快速建模預判
大數據AI快速建模預判

利用了大數據、AI分析等技術,可快速對數據安全問題進行學習建模,行為預判;

平臺架構深度感知風險
平臺架構深度感知風險

靈活開放的平臺架構,可持續連接和豐富安全能力單元,深度關聯、挖掘各類隱藏風險,安全態勢全面感知。

價值體現
資產梳理助力數據挖掘
資產梳理助力數據挖掘
據資產的梳理與分類分級,幫助金融機構理清了數據資產狀況,有助于進一步挖掘數據價值。
安全治理滿足監管要求
安全治理滿足監管要求
全面的數據安全治理體系建設,助力金融機構滿足國家、行業對于數據安全監管的要求。
金融數據安全全面防護
金融數據安全全面防護
為金融機構構建了一套包含管理、技術、運營的數據安全全面防護體系,可有效提升數據安全防護能力,保障金融數據安全。
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