在當今數字化時代，數據安全至關重要。鯨象數據在數據安全領域已具備大量成功案例，本文將分享電信行業典型案例 —— 數據安全整體設計實施項目。

電信行業作為信息傳輸的關鍵領域，存儲著大量敏感數據及個人信息，在數據安全防護方面具有重要責任。該項目基于對業務系統零影響的流量解析技術，重點針對電信行業生產環境下的數據操作流轉業務進行安全防護。

01整體架構設計與建設內容

依據相關要求，用戶正在逐步推進全網“資產管理、安全接入、安全防護、數據安全、安全分析、安全運營管理”六大關鍵能力的建設，實現全網統一的安全管控體系。具體包括數據安全管理體系、技術保障體系和運營服務體系的建設。

• 數據安全管理體系:明確專屬數據安全管理的組織架構和制度流程，確保數據安全管理責任的落實和制度的完善。

• 數據安全技術保障體系:圍繞數據全生命周期各個階段，通過數據資產識別、安全防護、監測預警等能力，實現完善的數據安全技術保障。

• 數據安全運營服務體系:以“識別”為始，以“響應”為終，通過統一審計告警、安全分析報告、事件檢索溯源和策略聯動處置，實現數據安全的持續運營保障。

02應用成效

01.技術防護有效性

在數據資產識別、安全防護、監測預警和數據銷毀等方面取得了良好效果。例如，對數據資產進行全面清查，構建數據資產目錄;實現特權賬號統一納管和敏感數據脫敏處理，規避數據展示時的泄露風險;實時監測和預警數據安全事件，對各類威脅進行有效研判和處置;建立完善的數據銷毀安全策略和操作規程，提高數據安全防護能力。

02.需求覆蓋全面性

實現了針對定級備案的核心業務系統在數據全生命周期各個階段，以及不同細分業務場景的一體化數據安全監測、防護、預警、響應機制，同時優化完善了數據安全管理組織和制度。

03.落實監管要求針對性

滿足相關法律法規和工信部考核要求中對數據安全管理體系化建設的要求。

03創新經驗

01.面向業務的數據流動監測

采用非侵入式“數據流動動態監測技術，高效完整地掌握生產環境下的數據流動日志;實現對象化的數據流動安全管理，為全局的數據業務視圖提供“節點”信息;構建業務化數據流動視圖全局掌握企業數據的“動態”狀況。

02.適應場景的流動風險分析

應用大數據技術架構和先進安全分析引擎，實現自適應數據安全風險建模分析和高效率數據安全日志分析，確保數據風險得到有效解決。

03.先進的數據脫敏技術

采用多線程并行機制及表間表內并發技術，實現數據脫敏效率的快速化和高效化，并通過任務資源動態分配實現集群化處理速度的最大化。同時，支持雙模脫敏引擎和增量脫敏機制。

04效益及推廣性

• 行業應用推廣前景廣闊

數據安全建設是電信行業的共同需求，國家法律法規的推動和用戶對數據安全的關注，使得加強數據安全建設成為必然趨勢。

• 經濟效益顯著

提高了數據安全風險的發現和處置效率，節省了人力物力，實現了數據安全的集約化管理，提升了企業的數據安全保障能力。

• 社會效益良好

降低了信息泄露風險，提升了服務質量和用戶體驗，提高了合規水平，強化了品牌形象。此外，通過數據脫敏技術有效保護了用戶隱私，提升了數據共享與分析能力。

應對新興數據安全威脅能力強通過大數據協同處理，建立針對新興威脅的防護機制，有效應對各種新的安全威脅。