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合肥达内大数据培训数据安全治理的重要性都有哪些

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2022-05-07 09:08

数据安全治理是程序员在维护数据的时候会经常用到的一个方法，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据安全治理的重要性都有哪些。

合肥达内大数据培训数据安全治理的重要性都有哪些

数据安全治理不是一个IT项目，而是与其他业务线发展同等重要的业务行为，与业务流程改进一样，是能够为企业良性发展提供有力保障的战略行为，或者说数据安全其实是企业业务的一个组成部分，而不仅是技术支撑。

因此，在应用大家耳熟能详的各种安全技术和机制之前，先需要做的是了解企业安全战略，梳理业务流程、梳理关键数据、梳理信息和数据流、确立权责关系、确立数据权限、功能权限和角色权限。通过梳理业务流程和其中的关键数据，进行威胁建模，有助于建立对应的数据安全治理措施和制定相关的可接受风险承受范围。在一款新产品上市过程中，涉及从战略制定到售后支持等近10个业务阶段和信息化系统，数十种不同的关键敏感数据，不同的数据丢失可能都会给新产品的拓展带来威胁，比如战略决策、拓展计划等文件泄露会遭到竞争对手的提前狙击，供应商、采购价、配方、设计图等信息泄露会导致竞争对手控制原材料采购价或直接复制产品等等。

同样地，在跨系统和业务部门间持续流转的数据，根据业务功能的不同有对应的安全需求。业务活动类别的业务属性为业务功能，逻辑位置，责任追究属性，非常态使用属性。每种概念的安全需求都要从保密性，完整性，可用性，不可抵赖性等安全属性进行分析。数据对象的业务属性决定了其安全属性，需要根据安全属性确定安全需求，根据安全需求实施安全控制。比如业务功能决定了业务活动的重要级别和保密性，关联程度越高数据可用性和完整性要求越高，责任追究属性要求数据的使用记录不可篡改等等。

由于企业内部系统的互通性和复杂性，要求对于数据的安全保护，必须进入到业务流程中。企业还需要对结构化和非结构化数据进行分别保护，根据其所处的位置和形式进行分类划分，以及根据重要程度进行分级(要有密级标识)，对不同位置、不a同形式和不同级别的数据实行不同的保护策略。比如未经审批授权无法将数据导出;带出工作环境需要将数据加密处理;不同类别的商业秘密文档，需要按部门、项目组、用户名的方式设置细粒度使用权限，且应给予小权限等等。

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