目錄第一章數據安全背景概述 7數據的重要性 7數據安全事件頻發 8數據安全面臨的挑戰 9常見的數據安全威脅 10國內外法律法規對數據安全的要求 13第二章DSPM能力框架和關鍵技術 17DSPM理念 17DSPM能力框架 25DSPM關鍵技術 28第三章DSPM實施建設指南 43DSPM建設成熟度 43DSPM實施建議 45DSPM實施最佳實踐 49DSPM實施過程中的關鍵環節 51DSPM具體實施步驟 54DSPM實施挑戰與建議 59第四章數據安全態勢管理案例研究 63案例一：數據安全運營平臺案例（綠盟提供） 63案例二：某大型電力集團數據安全態勢管理平臺項目（亞信安全提供） 68案例三：臺州大數據局一體化政務數據平臺數據安全案例（閃捷提供） 73案例四：某三甲醫院數據資產安全態勢建設案例分析（中信網安提供） 79案例五某省大數據局公共數據平臺數據安全體系化建設案例（美創科技提供） 83案例六基于AI賦能的敏感信息安全態勢感知與管控項目案例（明朝萬達提供） 87案例七華南某市政數局數據安全管控平臺建設項目（奇安信提供） 91第五章企業AI應用中的數據安全研究 94企業的AI應用發展和常見場景 94企業AI應用場景帶來的數據安全威脅風險和挑戰 95企業AI應用場景的數據安全威脅風險的應對 97第六章國內外DSPM技術研究 100國外數據安全態勢管理技術 100國內數據安全態勢管理技術現狀 104差距分析和啟示 113第七章行業需求與所需能力 115大數據局 115運營商行業 116金融行業 117醫療行業 118電力行業 119大型企業 120第八章廠商推薦 122國內廠商總體情況 122廠商推薦指標 124代表性廠商推薦 125引言隨著數字經濟的蓬勃發展，數據已成為國家關鍵戰略資源和企業核心資產。然而，數據規模爆炸式增長、新技術應用、網絡攻擊手段日益復雜等因素，使得數據安全面臨前所未有的挑戰。近年來，數據泄露事件頻發，不僅給企業造成巨大的經濟損失和聲譽損害，也嚴重威脅著國家安全和社會公共利益。在此背景下，數據安全態勢管理（DSPM）應運而生。DSPM是一種新興的安全理念和技術，旨在幫助組織（特別是組織的數據及數據安全主管機構）以獨立的視角認識數據資產及其安全問題，全面了解和管理其數據安全態勢，識別和評估數據安全風險，并采取有效措施進行安全管理與防護。DSPM通過整合多種安全技術，例如數據發現與分類、風險評估、威脅檢測、安全策略管理等，為組織構建更加主動、動態、智能的數據安全防護體系，最終幫助企業在數字化轉型過程中更好地保護數據資產，確保業務安全穩定運行，并滿足日益嚴格的數據安全合規要求。本報告將深入探討數據安全態勢管理的現狀和風險，了解業內通用方法，分析其應用場景與安全風險，探討DSPM關鍵技術及其實施路徑，旨在為企業提供數據安全態勢管理的建設指南和最佳實踐，以及對未來技術發展趨勢的展望。CIO、CISOCDOIT態勢管理的方法與技術，并為企業構建更加安全可靠的數據安全防護體系提供參考和指導。報告關鍵發現通過本報告的調研與分析，安全牛有以下關鍵發現：數據安全態勢管理的定位。與傳統數據安全側重于單點防護不同，DSPM最終構建一個動態、自適應的數據安全防護體系。DSPM202630DSPM作為其主要數據安全管理方法。在對數據安全要求極高的行業，例如大數據局、金融行業等，這一比例可能超過40%內發揮數據要素價值潛能對數據開放共享安全需求、數據安全法規日益趨嚴以及企業對數據安全重視程度的不斷提高。目前DSPMDSPM對數據安全的通用實施路徑和管控方法，以及對實際效果存在疑慮等原因，大多組織處于觀望階段。未來隨著市場對數據內生安全認知的提升和技術的發展，將會有更多的企業采用。DSPMDSPM安全。需要不斷根據企業自身情況和安全形勢的變化進行持續調整和優化。DSPMDSPM建設應根據行業特點、數據安全成熟度和業務要求，明確需求，數據的共享流轉中的安全，平臺建設重點應關注一體化管控服務平臺、數據的共享流轉中的安全，數據安全事件分析和響應和提升運營效率等方面。DSPM級分類標準，并提高業務部門對數據安全的理解和密切的配合度，才能真正達到預期的數據安全效果。不同數據安全成熟度的企業DSPM建立數據分類分級標準。業內對DSPM缺乏對風險的主動識別、預警和響應能力，難以滿足全面、實時、智能的風險態勢管理需求；部分廠商注重廠商與組織對數據安全能力的建設只專注于解決特定安全問題，缺乏對全局風險態勢的感知和分析能力，難以有效應對日益復雜的數據安全威脅。DSPM合規化的趨勢。具體來說，DSPM未來將更重視合規驅動與體系化建設并重，更注重與業務的深度融合，將不斷提升安全防護的自動化和智能化水平，并提供國產化適配環境的數據安全，為企業提供更精準、高效的安全防護，以應對日益復雜的數據安全挑戰，并支撐數字經濟的健康發展。第一章數據安全背景概述邊界模糊化等挑戰，企業面臨內部人員濫用、外部攻擊入侵、勒索軟件等多種威脅。國內外法律法規日益完善，企業需加強數據安全管理，建立完善的防護體系，才能有效應對挑戰，保障數據安全，促進數字經濟健康發展。數據的重要性數據已成為國家戰略競爭的重要領域。美國、歐盟等發達經濟體紛紛制定并實施數據戰略，加速數據開放與共享。中國《“十四五”規劃綱要》明確提出，要釋放數據要素潛能，加強數據資源整合和安全保護。20203技術等并列，這標志著數據正式上升到國家戰略層面，凸顯了其在未來經濟社會發展中的基礎性和戰略性作用。202120252153—520221220241X（2024—2026202398.720242聯合開展全國數據資源情況調查，摸清數據資源底數，加快數據資源開發利用，更好發揮數據要素價值。20242另外，在當今數字經濟飛速發展的時代，數據已經逐漸成為各類組織機構最為重要的戰略資產之一，它不僅是推動業務創新、戰略決策和競爭優勢的關鍵要素，而且其戰略地位和商業價值也在日益凸顯。“數據是新的石油”這一比喻形象地闡釋了數據的重要性。各行各業均依賴數據以洞察客戶需求、優化運營效率、改進產品與服務。從金融行業的風險評估IDC2025（GlobalDatasphere）175ZB26.8%。2020202552.51510高盛集團的報告顯示，數據驅動型企業的市值估值比同行業競爭對手高出10%～20%。麥肯錫咨詢公司也指出，精準利5%～10%的生產率提升。這些數據充分表明了數據對于企業競爭力和經濟效益的重要影響。數據安全事件頻發數據要素的安全與合規配置，直接影響數據價值能否有效實現。正如習近平總書記指出，沒有網絡安全就沒有國家安全，沒有信息化就沒有現代化。當前，數據安全事件頻頻發生，數據泄露事件不僅給組織帶來經濟損失和聲譽損害，同時也給受影響的用戶帶來了身份盜竊和欺詐的風險。20247IBM2024024488202310%；造成數據泄露平均成本最高的初始攻擊媒介是惡意內部人員；數據泄露事件頻率最高的初始攻擊媒介是憑證盜用或泄露及網絡釣魚。20243730020246SynnvisSynnvis責向英國首都的醫院和醫療服務機構提供血液和組織檢測。黑客攻擊后，依賴該實驗室的地方國民健康服務信托基金推遲了數千次手術和醫療程序，英國衛生部門認定該起事件為重大事件。2024ChaneHalthae大量敏感健康數據被盜。這次網絡攻擊導致長時間停機，持續數周。美國各地的醫院、藥房和醫療機構因此普遍暫停運營。目前尚不確定有多少人受到了數據泄露的影響。20231Mobile3700MobileAPIDMobile3.5T-Mobile股價下跌，并面臨監管機構的調查和處罰。20232elgam45elgam用戶的姓名、電話號碼、家庭住址、身份證號碼等個人信息，甚至包括用戶的快遞信息。暴露的大量的個人隱私信息，可能被用于電信詐騙、網絡犯罪等活動，給用戶帶來巨大的安全風險。20233，ChatGPTChatGPTChatGPT202365ESGESG20236多位高級政府官員的電子郵件。據報道，美國國務院的10個郵件賬戶中共有6萬封電子郵件被盜。20244030的企業表示每年會發生多起數據安全事件。國內企業每年發生的數據安全事件次數數據安全面臨的挑戰多云環境數據治理難題，都對傳統安全防護體系提出了嚴峻挑戰。數據規模爆炸式增長數據體量的急劇膨脹是當前企業面臨的首要挑戰。隨著業務系統的廣泛應用和數字化進程的持續深化，企業數據資產IDC2025175ZB2185防護帶來了極大挑戰。數據分散云計算的廣泛應用，也使得數據在地理上呈現高度分散的。這種分散的分布，客觀上加劇了集中管控的難度，對數據安全治理提出了挑戰。數據在不同云平臺間的自由流動，打破了傳統的邊界防護模式。此外，多云架構下，每個云服務提供商都有其獨特的安全管控機制，企業若想統籌各處數據，實現一致性的策略配置和運維監管，就不得不投入大量人力，逐一研習每種云產品的技術細節，工作量與日俱增。內外部威脅的復雜性數據面臨的安全威脅來自內部和外部。一方面，網絡犯罪分子利用新技術，對企業發起更隱蔽、更有針對性的攻擊。另一方面，員工疏忽、管理不善等內部問題也給數據安全帶來威脅。混合辦公環境下的數據安全挑戰近年來，伴隨著移動互聯、遠程協作等新興技術的普及，越來越多的企業開始推行混合辦公模式。員工可以不受時空設備與環境的“非標準化”導致管控難度增加。此外，員工在家中、酒店等場所遠程處理公司數據時，往往借助公共網絡WiFi，這類開放環境下，網絡接入的安全性難以保證。多云環境數據治理難題IT數據安全治理帶來難題。多云環境下，數據在不同云平臺間頻繁流轉，極易出現管理盲區。與此同時，不同云平臺的訪問控制、加密等安全機制往往各不相同，企業若想統籌管控，就不得不耗費大量人力，逐一適配每個云產品的技術細節。常見的數據安全威脅數據安全事件頻發，其背后凸顯的是企業防御體系中的種種缺陷與不足。內部人員威脅在數據安全領域，內部人員的疏忽大意和安全意識是一個主要的威脅，各種失誤行為在防御最薄弱的環節發生可能帶來較大的風險。例如，員工可能會將敏感數據下載到個人設備上進行處理，但在處理完畢后卻未能及時刪除這些數據，從另外，面對釣魚郵件和偽裝網站，許多員工缺乏基本的辨別能力。他們可能會輕信來自不明來源的郵件附件，點擊可疑鏈erion90%例如，2013年至2015年間，立陶宛黑客向Facebook通過偽造電子郵件、公司發票以及相關文件詐騙了數千萬美元。2016（eoiG）的德國高級管理人員，欺騙該4400外部攻擊者入侵意軟件，如病毒、木馬和勒索軟件，被設計用來破壞、竊取或加密數據，給受害者帶來嚴重的損失。2019729CapilOne1.6億條客戶信息，事后，CapialOne8000CapitalOne13.89%。外包商風險隨著產業分工的不斷細化，企業越來越多地采用外包、眾包、供應鏈協作等新型業務模式，這使得企業不可避免地應與眾多第三方進行數據共享、交換甚至處理。然而，這種“數據外治”的模式也帶來了安全隱患。首先，第三方機構自身的安全防線往往較為薄弱。許多企業在專注于自身內部安全的同時，往往忽視了外包服務商和數據加工商的安全漏洞。一旦這些第三方成為攻擊者的跳板，企業平時的防御部署就可能變得毫無作用。另外，在數據共享和流轉的過程中，對第三方行為的監管變得異常困難。數據一旦離開企業的控制范圍，其處理過程就很難被企業完全掌控，這進一步增加了數據泄露和濫用的風險。例如，2024將測試賬號進行刪除清空處理，導致公司客戶數據疑似泄露在境外非法網站上，受到罰款人民幣五萬元的行政處罰。202419.1GB，并未采用加密措施，受到警告并處罰款五萬元的行政處罰。2024查看、下載數據，導致敏感數據泄露。供應鏈攻擊威脅供應鏈攻擊已經成為網絡攻擊者的重要手段之一。他們通過攻擊供應鏈中的薄弱環節，采用各種惡意手段，試圖滲透到供應鏈的各個環節中。這些攻擊者可能會偽裝自己的身份，潛入開源社區，或者通過攻破軟件提供商的內部系統，植入惡意代碼，并潛伏在系統中，對企業數據的安全構成嚴重威脅。例如，202333CX的合法軟件更新，將惡意軟件嵌入用戶系統中。這一事件影響了全球數百萬用戶和多家大型企業，造成了巨大的安全風險和經濟損失。2024inuxXUtlsLinuxedo、penSSE、DebianArchLinux勒索軟件攻擊勒索軟件攻擊是一種惡意網絡犯罪行為，攻擊者通過加密受害者的文件、數據或系統，以此要求支付贖金以解鎖。這種攻擊手段近年來在全球范圍內迅速蔓延，對個人用戶、企業乃至政府機構構成了嚴重威脅。勒索軟件的傳播途徑多樣，要求支付贖金以換取解密密鑰。勒索軟件攻擊的復雜性和隱蔽性不斷增強，攻擊者不斷開發新的變種以規避安全防護措施。一些勒索軟件甚至采用雙重勒索策略，即在加密數據的同時竊取敏感信息，以此作為額外的勒索籌碼。這種攻擊模式使得受害者在面臨數據丟失的同時，還可能遭受隱私泄露的風險。勒索軟件的攻擊目標不僅限于小型企業和個人用戶，大型企業、醫療機構、教育機構甚至政府機構也成為攻擊目標，其破壞力和影響力不容小覷。7NoEscape65GB28000202310ianLian210GB/高級持續性威脅（APT）高級持續性威脅是一種復雜、隱蔽且長期性的網絡攻擊，一般是有組織的團體發起，針對特定目標進行長期潛伏和精AT此外，APT例如，2024126BlckoodWSOffQQSX30NSPX30C220242U-Q-007ROTbot國內外法律法規對數據安全的要求隨著數據價值的日益凸顯和數據泄露事件的頻發，全球范圍內的數據保護立法進程不斷加快。各國和地區紛紛頒布嚴格的數據安全法律法規，旨在規范數據處理活動，保護個人信息和重要數據，維護國家安全和社會公共利益。企業在開展數據處理活動時，必須遵守適用的法律法規，否則將面臨法律制裁和聲譽損失。隨著數據保護意識的提高，各國和地區相繼出臺了更加嚴格的數據保護法規，而中國也頒布了《數據安全法》和《個人信息保護法》，對數據處理活動提出了更高的要求。企業應遵守這些法規，否則將面臨巨額罰款和聲譽損失。合規要求驅動企業加強數據安全管理，建立完善的數據安全體系。數據泄露風險是企業面臨的直接威脅。數據泄露不僅會導致經濟erion的重要原因之一。國際主要法律法規及趨勢全球數據安全立法正以前所未有的速度推進。其中，歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）和美國《加州消費者隱私法案》（CCPA）是重要的代表。這兩部法規雖然屬于域外法，但其影響廣泛，對深度參與全球化的中國企業同樣具有重要影響。歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）：自2018年5月生效以來，GDPR以其廣泛的域外效力和嚴格的合規要求，在全球范圍內引起了廣泛關注。GDPR將個人信息視為公民的基本權利，并圍繞信息控制權設置了一系列要求，如數據可攜帶權、被遺忘權等，旨在賦予個人更多的數據自主權，并促使組織機構優化數據管理實踐。GDPR的高額處罰力度也促使其成為事實上的全球標準。GDPR美國《加州消費者隱私法案》和《加州隱私權法案》（CPRA）。作為美國首部具有重要意義的綜合性隱私保護法案，CPRA202311日生效，對進行了修訂和擴展，進一步強化了消費者隱私保護。的實施，推動了美國隱私立法從“自律優先”向更嚴格的監管轉變。由于加州在數字經濟中的重要地位，CCPA/CPRA對美國乃至全球的數據安全立法都產生了重要的示范效應。對比GDPR和/地區間法律規制的差異增加了企業合規的復雜性。國內主要法律法規及政策（（（（1）法律中國通過《網絡安全法》《數據安全法》和《個人信息保護法》三大法規，建立了完善的數據安全治理體系，標志著立法進入了“數據治理元年”，這三大法規不僅落實了總體國家安全觀，還為數據安全治理提供了基本遵循，共同構筑了數據安全的法治防護網。中國數據安全相關法律《網絡安全法》明確將數據納入網絡安全保護客體，并對網絡運營者在收集和使用個人信息方面提出了一系列要求，如制定嚴格的管理制度、采取技術措施防止數據泄露等。尤其值得關注的是，該法還對關鍵信息基礎設施運營者提出了更高的數據安全要求，為維護國家安全和社會公共利益奠定了法律基礎。明確了各類主體的數據安全責任，為數據依法有序自由流動清除了障礙。該法還著眼于數字經濟發展應用，鼓勵依法開展數據交易等創新應用，為釋放數據價值提供了法律保障。《個人信息保護法》圍繞個人信息全生命周期，從收集、存儲到使用、委托處理和跨境提供等各環節，明確了處理者體現了立法對個人權益的保護。《關鍵信息基礎設施安全保護條例》旨在保護關鍵信息基礎設施免受攻擊、入侵、干擾和破壞，并依法懲治相關違法犯罪活動，強化和落實了關鍵信息基礎設施運營者的主體責任。（2）政策文件除以上法律法規外，中國還發布了一系列重要的政策文件，以推動數據要素市場的發展和數據安全保障：國務院發布《網絡數據安全管理條例》，該條例規定了網絡數據處理活動的規范，保障網絡數據安全，促進網絡數據依法合理有效利用，保護個人、組織的合法權益，維護國家安全和公共利益。適用于在境內開展網絡數據處理活動及其安全監督管理（試行三年行動計劃（2024—2026年）》，從產業發展、技術創新和安全保障等多個維度推動數據安全產業的發展。（3）行業監管各行業依據三法一條例陸續發布數據安全管理要求，標志國內數據安全領域進入強監管時代。金融行業：

國內行業監管要求20185公司治理范疇，建立自上而下、協調一致的數據治理體系。2020年9月，中國人民銀行發布了《金融數據安全數據安全分級指南》（JR/T0197—2020），給出了金融數據安全分級的目標、原則和范圍，以及數據安全定級的要素、規則和定級過程。20211（試行防范監管數據安全風險。2021年4月，中國人民銀行發布了《金融數據安全數據生命周期安全規范》（JR/T0223—2021），規定了金融數據生命周期安全原則、防護要求、組織保障要求以及信息系統運維保障要求，要求建立覆蓋數據采集、傳輸、存儲、使用、刪除及銷毀過程的安全框架等。20243（征求意見稿要求銀行保險機構建立數據安全責任制，指定歸口管理部門負責本機構的數據安全工作；建立數據分類分級標準，制定數據分類分級保護制度，建立數據目錄和分類分級規范，動態管理和維護數據目錄，并采取差異化的安全保護措施等。運營商行業：20196全面提升電信和互聯網行業網絡數據安全保護能力，積極應對新形勢新情況新問題，特別是數據過度采集濫用、非法交易及用戶數據泄露等問題。20208的安全風險及需求。202012業高速發展帶來的數據安全挑戰，以及構建數據安全保障體系的緊迫性20235據安全管控的分類分級技術要求。醫療行業：20187（試行）》，該辦法明確了健康和醫療數據的規范管理和開發利用，以及保障公民知情權、使用權和個人隱私的基礎上，對健康醫療大數據進行規范管理。2020年12月，全國網絡安全標準化技術委員會發布《信息安全技術健康醫療數據安全指南》GB/T39725-2020，該指南強調了保護患者隱私和數據安全的重要性。20214醫療保障系統數據安全風險，促進數據合理安全開發利用。強調了網絡安全和數據保護的重要性，并提出了加強法律法規宣傳和加強督導檢查等要求20228衛生機構網絡安全管理，防范網絡安全事件發生。電力行業202211按照國家和行業重要數據目錄及數據分類分級保護相關要求，確定本單位的重要數據具體目錄，對列入目錄的數據進行重點保護。第二章DSPM能力框架和關鍵技術為應對日益嚴峻的數據安全挑戰，組織應構建以數據為中心的安全防護體系，主動識別、評估和管理數據安全風險，理解數據安全防護理念的演變出發，了解數據安全態勢管理方法，并掌握能力框架和關鍵技術，為組織實施提供了理論指導和實踐參考。DSPM理念組織應正視傳統數據安全方法面臨的挑戰，積極擁抱數據安全態勢管理（DSPM）這一新興安全理念，通過增強數據可見性、主動發現和修復風險等手段，構建更加全面、主動、動態的數據安全體系。數據安全防護的演變數據安全態勢管理強調從被動防御轉向主動防御，通過實時監控和分析來識別和應對威脅。這種主動防御理念不僅關注已知威脅，還能夠識別潛在風險，從而在威脅發生之前采取措施。此外，數據安全態勢管理提供數據生命周期保護，從數據的生成、存儲、傳輸到銷毀，提供全方位的安全防護，確保數據在其整個生命周期內的安全性。數據安全防護理念的演變可以概括為以下幾個主要階段：數據安全防護的演變（1）網絡安全階段：以邊界防御為中心早期隨著計算機網絡的普及和發展，數據開始在網絡中傳輸和存儲，安全威脅擴展到網絡層面。防火墻、入侵檢測系這個階段，數據安全的重點是“網絡邊界安全”和“數據存儲安全”，核心理念是“防止外部入侵”。雖然數據加密技術在這個階段也開始應用，但主要用于保護傳輸中的數據，而不是存儲中的數據。這個階段的防護理念側重于保護數據免受外部攻擊，但難以有效應對內部威脅、數據泄露、數據篡改、數據濫用等新型數據安全威脅。（2）應用安全階段：以應用安全和身份認證為中心Web應用和移動應用的快速發展，應用程序成為攻擊者的主要目標。SQL注入、跨站腳本攻擊（XSS）、跨站請求偽造（CSRF）等針對Web應用的安全威脅日益增多。為了應對這些威脅，應用安全技術和身份認證技術得到了廣泛應用。Web應用防火墻（WAF）用于檢測和防御針對Web應用的攻擊，身份和訪問管理（IAM）程序和數據的訪問權限。這個階段，數據安全的重點是“應用程序安全”和“用戶身份認證”，核心理念是“防止應用漏洞利用”和“控制用戶訪問”。（3）數據中心安全階段：全生命周期的安全數據全生命周期安全，強調數據風險評估、數據安全策略制定、數據安全事件監測與響應等環節。數據分類分級、數據訪問控制、數據防泄露（DLP）等技術手段也開始受到重視，為后續DSPM的出現奠定了基礎。同時隨著企業數據日益集中存儲在數據中心，數據泄露的風險也隨之顯著增加。為了確保數據在存儲和使用過程中的安全，數據加密技術（包括靜態數據加密和傳輸中數據加密）得到了廣泛應用。同時，數據備份和恢復技術也變得越來越重要，以確保數據在發生災難或意外事件時能夠及時恢復，保障業務的連續性。這個階段，數據安全的重點是“數據機密性”和“數據可用性”，核心理念是“保護數據本身”。（4）數據安全態勢管理階段：以數據為中心的主動安全隨著數據量的爆炸式增長、混合云和多云環境的普及，以及攻擊手段的不斷演進，傳統的安全防護方法越來越難以有效地應對數據安全挑戰。傳統的安全方法通常是碎片化的、被動的，缺乏對數據安全態勢的全局性和持續性可見性。在這種背景下，DSPM應運而生。DSPM以數據資產為中心的主動安全方法，強調對數據資產的全面發現、分類、風險評估、持續監控和自動化響應。DSPM旨在為組織提供對數據安全狀況的全面可見性、風險洞察和自動化能力，從而實現主動防DSPM標志著數據安全防護進入了一個新的階段。這個階段，數據安全的重點是以數據資產為中心的主動安全。傳統數據安全面臨的挑戰傳統的以邊界防御、應用安全和數據中心安全為核心的數據安全防護方法，在面對當前數據爆炸式增長、存儲環境日益復雜、攻擊手段不斷演進的數字化環境時，暴露出越來越多的局限性。以下是傳統數據安全面臨的主要挑戰：傳統數據安全面臨的挑戰傳統數據安全面臨的挑戰數據可見性差：傳統安全方法通常關注網絡邊界、系統和應用程序的安全，而不是以數據本身為中心，缺乏對數據本身的可見性，導致難以有效地識別和保護敏感數據，無法根據數據的敏感程度采取相應的保護措施。如傳統安全方法無法回答“組織擁有哪些敏感數據”“這些數據在哪里”“誰可以訪問這些數據”“這些數據是如何被使用的”等關鍵問題。靜態防御難以應對動態威脅：傳統安全方法通常采用靜態的規則和策略進行防御，難以應對日益復雜和動態的攻擊威脅。攻擊者不斷采用新的技術和方法繞過傳統的安全防御措施，企業所面臨的風險在不斷增加。工具堆砌導致運營斷點：許多組織“使用了五到八項技術產品，甚至超過八項技術產品”，這種簡單堆疊的產品應用可能導致數據安全運營工作中的斷點，即安全產品和策略之間缺乏有效的整合和協同，形成能力孤島。導致數據安全運營效率低下，成本高昂，且成效有限。而恰恰是DSPM要解決的核心問題之一，通過統一的平臺和方法，整合各種安全工具和數據源，打破“能力孤島”，實現協同聯動。數據流轉過程中的安全風險：傳統安全方法主要關注靜態數據的安全，而忽略了數據在流轉過程中的安全風險。在數字化時代，數據在不同的系統、應用程序和用戶之間頻繁流轉，這增加了數據泄露和濫用的風險。合規性挑戰：隨著數據保護法律法規和監管要求的日益嚴格，企業面臨著越來越大的合規壓力。而傳統安全方法WebWeb的防護場景無法滿足全面的監管需求，應更全面的視角來分析和監控數據安全。缺乏統一的管理和協同。由于安全數據分散在不同的系統和工具中，無法有效聯合起來進行深入分析，產品獨立管理意味著每個產品都應單獨的管理和維護，而安全能力無法協同聯動意味著在面對安全威脅時，不同的安全產DSPM的必要性，即通過統一的平臺和方法，實現安全數據的聯合利用、產品的統一管理和安全能力的協同聯動。數據安全態勢管理的概念應運而生，成為一種以數據為中心的新型安全理念和實踐。DSPM數據安全態勢管理目前還沒有明確統一的定義，以下是各機構的定義：Gartner認為數據安全態勢管理（DSPM）是可提供有關敏感數據的位置、誰有權訪問該數據、數據如何使用以及數據存儲或應用程序的安全態勢的可見性。這應進行數據流分析以確定數據敏感性。DSPM構成了數據風險評估（DRA）的基礎，用于評估數據安全治理（DSG）策略的實施情況。IBM認為數據安全態勢管理（DSPM）是一種網絡安全技術，可識別多個云環境和服務中的敏感數據，評估其對安全威脅的脆弱性和不合規風險。PERP認為數據安全態勢管理（DSPM）是一種新興的網絡安全方法，專注于保護各種環境中的敏感數據，尤其是在云設置中。它旨在為組織提供對其數據資產的全面可見性，幫助他們有效地識別、分類和保護敏感信息安全牛認為最終構建一個動態、自適應的網絡安全防護體系。DSPMDSPM不僅能夠有效地解決傳統數據安全方法面臨的各種挑戰，還能為組織帶來諸多額外的價值。它是一種更全面、更主動、更智能的數據安全管理方法，是組織在數字化時代保護數據資產的重要手段。提升業務安全性，保障業務連續性。通過保護敏感數據和關鍵系統，有助于降低數據泄露和業務中斷的風險，從而保障業務的連續性和穩定性。促進數據合規，降低法律風險。幫助組織滿足《數據安全法》等法律法規和行業監管的要求，降低合規風險和法律風險，維護企業聲譽。加速數據創新，釋放數據價值。可以幫助組織更好地管理和利用數據，促進數據創新，釋放數據價值，為企業創造更多收益增強數據可見性，消除安全盲點：DSPM能夠自動發現和分類組織內所有數據資產，提供全面的數據清單、數據地圖和數據延續信息，幫助組織全面了解其擁有的數據，有效解決了傳統安全方法中“數據可見性差”的問題。實現以數據為中心的安全防護：DSPM將安全防護的重點轉移到數據本身，根據數據的敏感程度采取相應的保護措施，有效解決了傳統安全方法中缺乏以數據為中心的視角的問題。主動發現和修復安全風險：DSPM能夠持續監控數據資產的狀態變化、用戶訪問行為、配置錯誤等，主動發現潛在的問題。提高安全運營效率，降低管理成本：DSPM通過自動化數據發現、分類、風險評估、監控和響應等任務，大大減少了人工干預，提高了安全運營效率，降低了管理成本，并有效解決了工具堆砌導致運營斷點的問題。實現安全數據的聯合利用和安全能力的協同聯動：DSPM通過統一的平臺整合各種安全數據和工具，實現了安全數防火墻、數據庫審計系統、WAFDSPM雖然數據安全和網絡安全都是信息安全的關鍵方面，但它們關注的重點和采用的方法有所不同。DSPM與網絡安全態勢的不同網絡安全側重于保護網絡基礎設施和系統免受未經授權的訪問、攻擊和破壞。傳統的網絡安全措施包括防火墻、入侵檢測系統、防病毒軟件等，旨在防止外部攻擊者入侵網絡，并保護網絡設備和系統的安全。數據安全則側重于保護數據本以下是數據安全和網絡安全的關鍵區別：保護對象：網絡安全保護的是網絡基礎設施和系統，而數據安全保護的是數據本身。關注重點：網絡安全關注的是防止外部攻擊和入侵，而數據安全關注的是保護數據的機密性、完整性和可用性。防護范圍：網絡安全主要關注網絡邊界安全，而數據安全涵蓋數據全生命周期。數據脫敏、訪問控制、數據備份和恢復等技術手段。業務關聯：數據安全比網絡安全與業務的緊密程度更高，主要原因是：數據是企業進行決策、運營和創新的基礎，數據的安全直接關系到企業的生存和發展。而數據安全直接涉及企業的核心資產。數據安全的防護策略應與具體的業務場景相結合，因為有不同行業的敏感性和特殊性，數據安全策略應從行業業務關注數據安全。維度網絡安全數據安全關注對象系統、應用程序、網絡傳輸過程協議、操作加工、提供、公開等環節儲、傳輸、使用、保護重點止未經經保護范圍場（如安全、應用安全等的產生、數據加密、數據脫敏、數據備份與恢復、訪保護方法等專VN、虛DP態勢分理（DSPM）等業務關系支撐業務的正常運行，保障業務連續性據的丟失或可以用一個比喻來理解，網絡安全好比保護房屋的圍墻、門窗和監控系統，防止外人入侵；而數據安全則好比保護房屋內貴重物品的保險箱和防盜措施，即使房屋被入侵，也能最大程度地保護貴重物品的安全。雖然數據安全和網絡安全有所不同，但它們是相互依存、不可分割的。數據安全和網絡安全的不同數據安全和網絡安全應相互配合才能有效保障信息安全。沒有安全的網絡環境，數據安全就無從談起；反之，網絡安全最終也是為了保護網絡上傳輸和存儲的數據。它們共同構成信息安全的重要組成部分，共同維護信息系統的安全和穩定運行。例如，網絡安全措施可以幫助防止攻擊者入侵網絡竊取數據，而數據安全措施可以幫助防止內部人員未經授權訪問敏感數據。DSPMDLP的區別DLP專注于防止數據流出，是數據安全的一個重要組成部分。DSPMDLPDSPM工具箱中的一個工具。關注的核心目標不同：數據丟失防護特別是數據流出組織邊界的行為，例如通過電子郵件、網絡傳輸、U盤等方式泄露數據。DLP的目標是防止未經授權的用戶訪問、濫用或丟失敏感數據。DSPM（數據安全態勢管理）：核心目標是全面了解和管理組織的數據安全態勢。它關注的是數據的整個生命周期，包括數據的發現、分類、存儲、訪問、使用、傳輸和銷毀等各個環節。DSPM旨在提供對數據安全狀況的全面可見性，并提供風險洞察、自動化能力和補救措施，從而實現主動防御、高效響應和持續改進。覆蓋的范圍不同：DLP關注重點在于數據流出，保證關鍵性數據始終處于內部網絡環境的限制之下，從而消除員工在不經意間將其通過郵件發送出去的可能，這也說明了DLP的。DSPM配置錯誤、合規性差距等各個方面。DSPMDLP解決的問題不同：DLPUDLP未經授權的訪問和合規性違規的風險。DSPM旨在解決更廣泛的數據安全問題，包括數據可見性差、風險評估不足、配置錯誤、合規性差距、數據漂移、影子數據等。它通過自動化的數據發現、分類、風險評估、監控和響應等功能，幫助組織全面提升數據安全水平。DSPMSIME的區別DSPMSIEMDSPM了解和管理數據安全態勢；SIEMDSPMSIEM核心目標和關注點不同：DSPM（數據安全態勢管理）：核心目標是全面了解和管理組織的數據安全態勢。它關注的是數據本身及其整個生命DSPM并提供風險洞察、自動化能力和補救措施，從而實現主動防御、高效響應和持續改進。簡而言之，DSPM關注數據本身和風險管理，如“有什么數據，在哪里，誰可以訪問，風險如何”。DSPM旨在提高數據安全管理方面數據流轉風險感知和數據安全態勢管理場景的核心競爭力。SIE（安全信息和事件管理）：核心目標是監控和分析安全事件，從而檢測和響應安全威脅。它關注的是安全日志和（從而識別潛在的安全威脅和攻擊行為。SIEM數據來源和分析對象不同：DSPM主要分析數據資產本身的元數據、配置信息、訪問權限、敏感程度等，以及數據的流動路徑和使用情況。數據來源包括各種數據存儲庫、數據庫、文件服務器、云存儲等。SIEM主要分析安全設備產生的日志和事件數據，例如防火墻日志、入侵檢測日志、服務器日志、應用程序日志等。解決的問題不同：DSPM主要解決數據安全相關的各種問題，包括數據可見性差、風險評估不足、配置錯誤、合規性差距、數據漂移、影子數據等。它通過提供全面的數據安全態勢信息和自動化工具，幫助組織更好地管理和保護數據資產。SIEM析安全事件，幫助組織及時發現和應對安全威脅。實現的技術手段不同：DSPM采用多種技術手段，包括數據發現和分類技術、風險評估和漏洞掃描技術、訪問控制和身份認證技術、數據加密和脫敏技術、安全信息和事件管理（SIE）技術、安全編排自動化與響應（A）技術等。值得注意的是，DSMSIEMSIEM提供的日志分析和事件關聯能力來增強其數據安全態勢分析的能力。SIEM主要采用日志管理、事件關聯、異常檢測、威脅情報匹配等技術。關注的時間維度不同：DSPM更多關注靜態的數據安全態勢，即數據在不同狀態下的安全狀況，例如數據的存儲安全、訪問權限配置等。但也包含動態的監控，如數據流動路徑和使用情況的監控。SIEM更多關注動態的安全事件，即正在發生或已經發生的安全事件，例如入侵攻擊、惡意軟件感染等。DSPM能力框架數據安全態勢管理（DSPM）旨在為組織提供對數據安全狀況的全面、持續的可見性，并提供風險洞察，從而實現主動防御和有效響應。安全牛認為，DSPM能力框架應包含數據資產識別管理、數據資產安全保護、數據流轉和監控、數據安全風險分析、安全風險態勢和報告五個核心組成部分，這些部分相互關聯、相互支撐，共同構成全面、主動的數據安全防御體系，有效地管理和降低數據安全風險。DSPM能力框架圖該框架應該包含以下關鍵能力：數據資產識別與管理這是DSPM的基礎，旨在全面了解組織擁有哪些數據、數據在哪里、數據如何分類以及數據之間的關系。該部分包含以下關鍵能力：（SaaS（（以及半結構化數據（如日志、JSON）。識別和數據分類分級：根據數據的敏感程度、業務用途、合規性要求等，對已發現的數據進行識別和分類分級。數據標簽：為已分類的數據添加標簽，以便于后續的管理和控制。標簽可以包含數據的敏感級別、數據類型、業務上下文、數據所有者等信息。資產清單：創建并維護全面的數據資產清單，清晰記錄每個數據資產的位置、類型、大小、所有者等信息。（的關系。數據關聯：追蹤數據的來源、轉換和流向，了解數據的生命周期，有助于發現數據污染和潛在風險。ITIT（IT），以及這些應用程序和服務中存儲或處理的數據，降低由此帶來的安全風險。數據安全保護數據安全保護旨在采取各種安全措施，保護數據免受未經授權的訪問、使用、泄露、修改或破壞。包含以下關鍵能力：安全策略管理：制定并執行統一的數據安全策略和數據分級分類標準，明確數據的訪問權限、加密要求、保留期限等。訪問控制：實施嚴格的訪問控制機制，例如基于角色的訪問控制、基于屬性的訪問控制，確保只有授權用戶才能訪問相應的數據。加密：對靜態數據（存儲在磁盤或數據庫中的數據）和傳輸中的數據（在網絡上傳輸的數據）進行加密，防止數據泄露。數據脫敏：對敏感數據進行脫敏處理，例如數據屏蔽、數據替換、數據擾動等，以降低數據泄露的風險。數據防泄漏（DLP）：部署DLP云數據安全：針對云環境中的數據，采取相應的安全措施，例如云訪問安全代理、云工作負載保護平臺，確保云數據的安全。零信任：應用零信任安全原則，即“永不信任，始終驗證”，對所有用戶和設備進行身份驗證和授權，無論其位于組織內部還是外部。安全監控與檢測安全監控與檢測旨在持續監控數據安全態勢，及時發現異常行為、潛在威脅和安全事件。漏洞監控：定期掃描和檢查數據存儲和處理系統存在的已知漏洞，并及時進行修復。異常數據修改等。SQL整合威脅情報：將威脅情報信息整合到監控過程中，可以更有效地檢測已知和未知的威脅。數據安全風險分析與評估數據安全風險分析與評估旨在對監控到的數據進行分析和評估，識別潛在的風險和威脅，并進行優先級排序。行為關聯分析：將不同的行為數據進行關聯分析，例如將用戶行為與資產數據、威脅情報等進行關聯，以更準確地識別威脅、或將用戶訪問高價值資產的行為，與其在非工作時間段的活動進行關聯分析。IP攻擊事件分析：分析檢測到的攻擊事件，確定攻擊的目標、手段和影響范圍。風險優先級排序：根據風險的影響程度和發生概率，對風險進行優先級排序，以便優先處理高風險項。GDPR、、安全態勢呈現與報告安全態勢呈現與報告旨在將分析和評估的結果以清晰、直觀的方式呈現給用戶，并提供相應的報告和響應能力。自動化報告：自動生成各種報告，例如合規性報告、風險評估報告等，提高效率。可定制化報告：允許用戶根據自身需求定制報告內容和格式。事件響應與處置：提供安全事件的響應和處置能力，包括事件的識別、分析、遏制、根除和恢復等步驟。合規報告：生成符合相關法律法規和行業標準的合規性報告。SIEM、SOARDSPM關鍵技術DSPMDSPM的核心目標是實現對數據安全態勢的全面感知和主動管理。其工作原理是一個持續循環的過程，主要包含以下六個階段：DSPM工作原理（1）數據源連接與數據發現數據源連接與數據發現是數據安全管理體系建設的重要基礎，應選擇合適的工具和方法，全面掌握組織內部的數據資產分布情況，為后續的數據安全策略制定和實施提供基礎。數據源連接是指將數據安全管理平臺與各種數據源建立連接，以便平臺可以獲取數據源中的數據。常見的數據源包括數據庫（例如關系型數據庫、NoSQL數據庫）、應用系統、安全設備、日志文件和云平臺。數據源連接的方式主要包括API接口、Agent代理和日志收集器。（（圖片）。數據發現的方法主要包括網絡掃描、數據庫探測、文件掃描和數據流分析。準確性和效率等因素。（2）數據識別與分類數據識別與分類是數據安全的關鍵環節，其目標是準確識別和分類組織內部的數據，以便根據數據的敏感程度和重要性制定相應的安全策略和防護措施。數據識別是從各種數據源中識別出敏感數據。敏感數據是指一旦泄露、篡改、破壞或非法獲取、非法利用，可能危害國家安全、公共利益，組織或個人的合法權益的數據，例如個人信息（姓名、身份證號碼等）、商業秘密、金融數據和醫療數據等。數據識別的技術方法主要包括基于規則的識別、基于字典的識別、基于機器學習的識別和基于自然語言處理的識別。可以利用自然語言處理技術識別一些復雜的字段，或者對多種數據源進行數據類別級別判斷。數據分類是根據數據的敏感程度和重要性將數據劃分為不同的類別。數據分類是數據分級的基礎，也是制定數據安全策略和防護措施的重要依據。常用的數據分類方法包括按數據內容分類、按數據用途分類和按數據重要性分類。比如根據數據對國家安全和社會公共利益的威脅程度以及對業務、財務、聲譽的影響將數據分為特別嚴重、嚴重、較重、一般四個級別。（3）監控與風險發現風險監控與發現是數據安全管理體系建設的核心環節，應選擇合適的工具和方法，實時監測數據安全態勢，及時發現潛在的數據安全風險，并提供風險處置建議，以便及時采取措施，降低數據安全風險。風險監控是指實時收集、分析和展示數據安全相關信息，以便全面掌握數據安全態勢。數據安全態勢感知平臺可以匯聚各類安全數據，基于業務場景實現數據安全風險的關聯分析與智能識別，為用戶提供全視角、多場景的數據安全監管與防護。風險監控的主要內容包括數據資產態勢（例如數據資產數量、分布、類型、敏感程度等），安全事件態勢（例如安（合規態勢（例如合規政策執行情況、合規風險等）以及用戶行為態勢（例如用戶訪問數據的情況、用戶操作行為等）險監控的技術手段主要包括日志分析、流量分析、行為分析和威脅情報。風險發現是指識別數據安全管理體系中存在的薄弱環節和潛在的數據安全風險。風險發現是風險監控的延伸，也是制定數據安全策略和防護措施的重要依據。風險發現的主要方法包括漏洞掃描、風險評估、安全事件分析和威脅建模。重點關注：風險的類型、風險的評估方法和風險的處置建議等因素。（4）風險分析與評估風險分析是數據安全管理體系中至關重要的環節，其目標是識別、評估和管理與數據相關的風險，幫助組織了解數據安全現狀，制定有效的安全策略，優化資源配置，降低數據安全風險。風險分析應涵蓋多個維度：首先是數據資產風險分析，識別和評估與數據資產相關的風險，例如數據泄露、數據篡改、數據丟失等。其次是用戶行為風險分析，分析用戶行為，識別潛在的風險行為，例如異常登錄、數據訪問異常、數據操作異常等。數據外包等。安全事件風險分析也必不可少，分析安全事件的發生原因、影響范圍、處置措施等，以便更好地防范類似事件的發生。最后，還應進行合規風險分析，分析組織的數據安全現狀與相關法律法規、標準規范的符合程度，識別潛在的合規風險。美創科技解讀相關法規和標準規范，并輸出合規項。風險分析的方法主要包括定性分析、定量分析、威脅建模和漏洞掃描。風險分析的成果主要包括風險評估報告、風險處置建議和安全策略。重點關注：定期更新和完善，以適應不斷變化的數據安全環境。（5）態勢感知和可視化數據安全策略實施是數據安全管理體系建設的重要環節，應制定合理有效的數據安全策略，并將其有效地落地到具體的安全設備和系統中，才能真正提升數據安全防護水平。態勢感知平臺的價值在于提高安全事件的可見性，提升安全事件的處置效率，以及增強數據安全防護能力。可實時展示：數據資產的分布情況，包括數據類型、數據存儲位置、數據重要程度等。相關用戶、相關數據、事件處置狀態等。用戶的數據訪問行為，例如訪問時間、訪問頻率、訪問數據類型等。全息網御訪談記錄中提到，平臺會記錄用戶使用數據的所有行為，例如訪問數據、使用設備、訪問應用等，并可以根據用戶行為判斷其可信程度。為了更準確地識別安全威脅，態勢感知平臺可以將來自不同安全設備的告警信息進行關聯分析。例如，將安全事件和敏感數據的類別和級別進行關聯，以便更清晰地識別數據安全事件。數據安全風險態勢，基于歷史數據，利用機器學習算法，預測未來的數據安全風險，幫助安全管理員提前做好防范措施。（6）數據安全策略實施數據安全策略實施是指將數據安全策略落地到具體的安全設備和系統中，確保數據安全策略得到有效執行，主要包括數據訪問控制策略、數據加密策略、數據脫敏策略、數據水印策略、數據備份策略以及數據銷毀策略。數據安全策略實施面臨策略復雜性、落地難度和有效性評估等挑戰。為了克服這些挑戰，可以采取利用自動化工具以及持續監控和評估等措施。重點關注：組織的業務需求、安全風險、合規要求等因素，制定合理有效的數據安全策略，并將其轉化為具體的配置和操作。（7）持續運營與改進持續的數據安全運營是的關鍵環節，它通過指標運營、資產運營、事件運營、工單運營等手段，幫助組織不斷提升數據安全防護水平。持續的數據安全運營應用專業的安全運營團隊和完善的安全運營體系來支持。只有堅持持續運營，才能真正實現數據安全的目標。指標運營：通過量化指標衡量數據安全治理效率，例如統計安全事件數量、平均處置時間、安全策略覆蓋率等，并進行趨勢分析。平臺還可關聯用戶歷史行為信息進行分析，并生成多維度分析報告，例如資產梳理、敏感數據報告、熱度分析等，以幫助安全管理員全面了解數據安全狀況和變化趨勢。資產運營：不僅關注數據資產的安全風險，還關注其價值和利用效率。平臺跟蹤數據資產的使用情況，例如使用頻率、訪問來源等，并識別未充分利用的數據資產，提出改進建議，從而幫助組織最大化數據資產價值。事件運營：建立完善的安全事件管理流程，包括事件的發現、上報、分析、處置、跟蹤等環節，并提供事件管理相關數據、事件處置狀態、用戶行為等，以便進行分析和溯源。工單運營：將安全事件轉換為工單，分配給相應安全人員處理，并跟蹤工單處理進度，生成工單處理報告。平臺可以自動生成工單，并建立安全事件的處置流程，幫助客戶進行安全運營。持續改進：持續的數據安全運營是一個持續改進的過程，安全運營團隊應定期評估安全運營效果，并根據評估結果進行改進，例如優化數據資產的合并規則、根據客戶反饋改進產品等。DSPMDSPM技術架構可以分為數據采集層、數據處理層、數據分析層、策略管理層、安全運營層、態勢展現層：DSPM技術架構圖（1）數據采集層數據采集層是整個平臺的基石，負責從各種數據源收集安全相關數據。為了滿足不同數據源的需求，數據采集層通常采用多種技術手段，并進行靈活的架構設計。數據源類型方面，平臺應采集結構化數據（例如數據庫審計日志）、半結構化數據（Web服務器日志）和非結構化數據（例如文檔、郵件）。采集數據庫審計日志、日志和終端數據以及其他數據安全產品日志。獲取安全相關數據，例如采用主動掃描的方式發現企業的數據資產。被動采集是指平臺被動接收數據源發送的安全相關數據，例如利用被動監聽技術實時發現數據庫存在的風險行為。數據預處理方面，平臺應對采集到的數據進行清洗、轉換和標準化處理。采集層架構設計方面，平臺可以采用集中式架構、分布式架構或混合式架構。例如，采用大數據分布式存儲和計算架構。（2）數據存儲層數據存儲層負責存儲從數據采集層收集到的海量安全數據，并為數據分析層提供快速、高效的數據訪問服務。隨著數據規模的不斷增長和數據分析需求的不斷變化，數據存儲層的技術架構也在不斷演進，以滿足高性能、高可用性、高擴展性和安全性等需求。存儲技術選擇方面，平臺應根據不同類型數據的需求，選擇合適的存儲技術，并進行組合使用。關系型數據庫適用于存儲結構化數據，例如安全設備日志、數據庫審計日志等；NoSQL：數據庫適用于存儲半結構化和非結構化數據，例如網絡流量數據、用戶行為數據等；數據倉庫適用于存儲和分析海量數據，例如全網流量數據、安全事件日志等。并降低單點故障風險。常見的分布式存儲技術包括數據分片和數據復制。云存儲可以使用云服務提供商提供的存儲服務，數據管理方面，平臺應進行數據生命周期管理、數據安全管理和數據質量管理。應根據數據的價值和使用頻率，制定數據存儲策略，例如冷熱數據分層存儲、數據備份與恢復等；應對存儲數據進行加密、訪問控制、安全審計等安全措施，保障數據的機密性、完整性和可用性。（3）數據分析層數據分析層是平臺的核心，負責對海量安全數據進行深入分析，識別安全風險、異常行為和安全事件，為安全決策和響應提供支撐。為了滿足日益復雜的數據安全需求，數據分析層應具備強大的數據處理能力、靈活的分析模型和高效的分析算法。其次，應將來自不同數據源的數據進行關聯分析，例如將用戶行為數據與安全設備日志關聯起來，可以更全面地DLPDLPDLP在分析模型方面，平臺可以采用規則引擎、統計分析模型、機器學習模型和深度學習模型等。規則引擎基于預定義的規則對數據進行分析，例如設置規則識別用戶下載大量敏感文件的行為。應基于規則的異常檢測。統計分析模型利用統計學方法對數據進行分析，例如計算數據的均值、方差、標準差等。機器學習模型利用機器學習算法對數據進行訓練，構建分析模型，例如用戶行為分析（UEBA）、異常檢測、威脅情報分析等。也可通過機器學可以處理更復雜的數據類型和更深層次的特征，例如圖像識別、自然語言處理等。在分析算法方面，平臺可以采用聚類算法、分類算法、關聯規則挖掘算法和時間序列分析算法等。在可視化方面，平臺應提供數據可視化和告警可視化功能。例如，提供了大屏展示功能，方便用戶查看數據安全態勢。（4）策略管理層策略管理層是平臺的控制中心，負責制定、實施和管理數據安全策略，以降低數據安全風險并確保合規性。一個高效的策略管理層應具備策略制定、策略編排、策略下發、策略評估和策略審計等能力。策略制定方面，平臺應定義針對不同數據類型、數據分類、用戶角色、業務流程等的個性化數據安全策略，例如訪問控制策略、加密策略、脫敏策略、水印策略等。策略編排方面，平臺應將多個原子策略組合成更復雜的策略，以滿足特定場景下的安全需求。例如，可以將數據實現各個數字化場景的全棧自動化流程編排。以實施具體的安全控制措施。策略評估和審計方面，平臺應評估策略的有效性，并根據評估結果進行調整和優化；同時，還應記錄策略的變更歷史，并對策略的變更進行審計，以確保策略的合規性和安全性。應采用策略引擎、策略模板和策略可視化等技術。（5）安全運營層：安全運營層是平臺的最終價值體現，負責將數據安全分析結果和策略管理轉化為實際的安全行動，以保障組織的數據安全。安全運營層應具備安全監控、安全事件管理、安全應急響應、安全合規管理和安全運營報表等能力。安全監控方面，安全運營層應實時監控數據安全態勢，包括數據資產狀況、數據訪問行為、安全事件告警等，以便及時發現和識別安全風險。例如，通過儀表盤方式展示數據安全綜合態勢以及數據安全資產態勢、數據安全流轉態勢、數據安全風險態勢等多維度的可視化監控；安全事件管理方面，安全運營層應對安全事件進行記錄、分類、分析、處理和跟蹤，以提高安全事件的處理效率和效果。例如，提供數據事件告警、安全事件基礎信息配置及管理、事件溯源分析、安全工單審計、安全劇本編排響應聯動等功能；安全應急響應方面，安全運營層應針對重大安全事件，制定應急預案，并進行快速響應和處置，以最大程度地減少安全事件帶來的損失。例如，支持跨部門的協同響應能力，提供專任務工單處理界面，確保各部門能夠共享信息并協同作業；針對檢測出的相關類型風險事件快速一鍵處置。安全合規管理方面，安全運營層應幫助組織滿足數據安全相關的法律法規和行業標準，例如自定義數據安全合規模板并進行維護管理，平臺支持下發不同的合規檢查任務，并支持安全業務員在平臺上進行合規任務的檢查項確認和證明材料上傳，安全管理員基于安全業務員的自查材料進行審核評估，并能夠追蹤和記錄策略的執行情況，確保合規策略均被執行，有效保障合規要求的滿足程度。安全運營報表方面，安全運營層應定期生成數據安全運營報表，對安全運營工作進行總結和分析，以持續改進安全運營水平。例如，定期生成數據安全綜合報表，展示不同維度數據安全概覽。和威脅情報平臺等技術提升安全運營效率，（6）態勢呈現與交互層態勢呈現與交互層是平臺與用戶溝通的橋梁，負責將復雜的數據安全信息以用戶友好的方式展現出來，并提供便捷的交互功能，幫助用戶理解和管理數據安全態勢。高效的態勢呈現與交互層應具備多種能力。態勢感知大屏通過大屏可視化技術，將數據安全態勢以直觀、動態的方式展現出來，例如數據資產分布地圖、數據訪問熱力圖、安全事件趨勢圖等。以滿足不同用戶的分析需求。例如，進行多維度組合分析，分析敏感數據外發涉及的外發路徑、外發用戶、敏感數據類型等。安全事件可視化將安全事件以圖形化方式展現出來，例如攻擊鏈路圖、事件影響范圍圖等，幫助用戶快速了解安全事件的上下文信息和影響范圍。交互式查詢支持用戶通過關鍵詞、條件過濾等方式快速查詢相關數據安全信息，例如查詢某個用戶訪問過哪些敏感數據、某個安全事件涉及哪些數據資產等。例如，通過對人員進行集中管理，明確人員的基本信息和對應的數據庫賬號操作權限，對其數據訪問操作行為進行監測，確保相關人員的操作行為在權限范圍內，如果存在不合規或者風險操作時候，可以通過關聯的賬號、辦公IP等信息可以直接定位到相應人員。報表生成支持用戶自定義報表模板，并根據模板自動生成數據安全報表，例如數據安全態勢報告、安全事件分析報告、安全合規檢查報告等。例如，定期生成數據安全綜合報表，展示不同維度數據安全概覽，并且滿足匯報的需求。告警通知支持多種告警通知方式，例如郵件、短信、微信等，以便及時通知相關人員處理安全事件。采用數據可視化工具、WebDSPM保障數據安全；異構數據源連接與處理技術，打破數據孤島，整合多源數據進行分析；智能敏感數據識別技術，利用人工智APIAPIDSPM關健技術（1）異構數據源連接與處理平臺應采用多元異構數據采集、數據解析與標準化、分布式存儲與處理以及數據關聯分析與可視化等關鍵技術。NoSQLWeb移動應用、數據庫審計系統、數據防泄漏系統、防火墻、入侵檢測系統、交換機、路由器、計算機、移動設備、公有云、私有云、混合云等。應支持多種采集方式，例如代理采集、日志采集、流量采集和采集。例如，通過與DLP、DAS等系統進行集成，獲取設備的原始日志或告警；采用主動掃描和被動監聽（基于網絡流量采集）數據源發現；或者可以與其他安全產品進行對接等多種方式。數據解析與標準化方面，平臺應能夠自動識別不同數據源的數據格式，并進行解析。應支持數據的自動采集和自適應解析。將不同數據源的異構數據轉換為統一的格式，例如JSON清洗，例如去除重復數據、填充缺失數據等，提高數據質量，最后將平臺內歸一化存儲的數據安全日志進行碰撞生成相應的數據安全事件。Hadoop（HDFS）。ApacheSparkApacheFlink還應建立數據索引，提高數據檢索效率。數據關聯分析與可視化方面，平臺應將來自不同數據源的數據進行關聯分析，例如識別數據泄露路徑、分析用戶行為模式等。應使用圖表、地圖等方式，將分析結果可視化展示，例如展示數據安全態勢、風險分布、用戶行為軌跡等。（2）數據發現與識別技術數據發現與識別是數據安全態勢管理（DSPM）平臺的基礎功能，為了應對數據安全挑戰，平臺應綜合運用多源數據實現數據的全生命周期安全防護。DSPM基于網絡流量的發現與識別。通過在網絡關鍵點部署流量采集器，實時捕獲和分析網絡流量，識別和提取數據傳輸過程中的敏感信息。這種技術可以實時發現敏感數據流動情況，包括數據來源、去向、訪問者等信息，但應處理海量網絡流量數據，對平臺的性能和數據分析能力要求較高。主動掃描發現與識別。通過模擬用戶行為，訪問目標系統或應用程序，主動探測和識別數據資產。這種技術可以發現存儲在不同系統和應用程序中的靜態數據，覆蓋面廣，但應對目標系統和應用程序有深入了解，才能準確識別數據資產。APIAIAPIAPI基于日志的數據發現與識別。通過收集和分析系統和應用程序的日志文件，識別和提取數據資產信息。這種技術可以獲取歷史數據資產信息，便于進行趨勢分析，但應對不同系統和應用程序的日志格式有深入了解，才能準確解析日志信息。數據樣本提取與分析。通過提取數據樣本，DSPM平臺可以更深入地了解數據的結構、內容和敏感程度，從而更準確地識別和分類數據資產。最后，數據資產測繪將發現和識別的數據資產信息進行整合，繪制成數據資產地圖，以圖形化的方式展示數據資產的分布、類型、敏感程度等信息。（3）數據分類分級數據分類分級是數據安全態勢管理（DSPM）平臺的核心功能，其目標是根據數據的敏感程度和重要性，對數據進行DSPM這種方法易于實現，效率高，適用于處理大量數據，但應人工制定和維護規則，規則的準確性和覆蓋面直接影響分類分級的效果。基于機器學習的分類分級方法。利用機器學習算法，例如支持向量機、神經網絡等，對數據進行分類和分級。這且模型的可解釋性較差。人工輔助分類分級方法。結合人工和機器的優勢，由人工參與數據分類分級的過程，并利用機器輔助人工進行分類分級。這種方法結合人工經驗和機器效率，可以提高分類分級的準確性和效率，但需人工參與，成本較高，且效率受人工影響。基于上下文和語義的分類分級方法。關注數據所處的上下文和語義信息，這種方法可以更準確地判斷數據的敏感程度，提高分類分級的準確性，但應收集和分析更多的上下文和語義信息，對平臺的數據處理能力要求更高。持續的分類分級也是數據分類分級的重要方面，因為數據會不斷變化，新的數據類型和敏感信息也會不斷出現，因此應定期對數據進行重新分類分級，以確保分類分級的準確性和有效性。未來，DSPM數據分類分級技術將朝著自動化和智能化、標準化和規范化、精細化和動態化等方向發展（4）數據流轉技術為了應對數據安全挑戰，DSPM平臺應綜合運用多種數據流轉監控技術，并結合機器學習等人工智能技術，提高數據流轉監控的效率和準確性。同時，還應與其他安全產品進行集成，實現數據的全生命周期安全防護。數據流轉監控是保障數據安全的關鍵環節，通過對數據流轉路徑的全面監控，DSPM平臺可以幫助組織及時發現和防范數據泄露、濫用和違規行為，從而保障數據的安全。網絡流量監控通過在網絡關鍵點部署流量采集器，實時捕獲和分析網絡流量，識別和提取數據傳輸過程中的敏感信息。這種技術可以實時發現敏感數據流動情況，包括數據來源、去向、訪問者等信息，但應處理海量網絡流量數據，對平臺的性能和數據分析能力要求較高。數據庫操作審計通過對數據庫操作進行審計，記錄和分析用戶對數據庫的訪問、操作和修改行為，識別潛在的數據安全風險。這種技術可以詳細記錄用戶對數據庫的操作行為，便于進行事后追溯和分析，但應對數據庫操作進行深入解析，才能準確識別數據流轉情況。APIAPIAPIAPIAPIAPIAPI終端行為監控通過監控終端用戶行為，例如文件操作、打印、郵件發送等，識別潛在的數據泄露風險。這種技術可以從終端層面監控數據流轉，識別用戶有意或無意的數據泄露行為，但應對終端用戶行為進行全面監控，可能會對用戶隱私造成一定影響。數據流轉可視化通過可視化的方式展示數據流轉路徑，幫助用戶直觀地了解數據的流動情況，及時發現數據安全風險。這種技術可以直觀地展示數據流轉路徑，便于用戶理解和分析數據流動情況，但應對數據流轉路徑進行準確建模，才能準確展示數據流動情況。（5）數據風險發現與分析技術數據風險發現與分析是平臺的核心功能之一，通過采用合適的技術手段，可以有效地識別和評估數據安全風險，幫助組織采取有效的措施來降低風險。為了應對數據安全挑戰，DSPM平臺應綜合運用多種數據風險發現與分析技術，并結合威脅情報、安全漏洞掃描等其他安全技術，實現數據的全方位安全防護。基于規則的風險發現，根據預先定義的規則，例如數據訪問權限、數據操作類型、數據敏感程度等，對數據操作行為進行分析，識別潛在的數據安全風險。例如，通過靈活的策略配置和風險規則來實時發現數據庫存在的風險行為，并進行告警；這種方法易于實現，效率高，適用于處理大量數據，但應人工制定和維護規則。UEBA和數據安全違規告警、數據、人員行為異常檢測等功能。這種方法可以自動學習數據特征，無需人工制定規則，效率較高，但目前的準確性不高，應用大量的訓練數據。敏感數據識別，通過模式匹配、正則表達式、機器學習等技術，識別和定位數據中的敏感信息，例如個人信息、財務信息、商業機密等。這種技術可以有效地識別和定位敏感數據，為后續的數據安全防護提供依據，但應對不同類型的數據進行針對性的識別。并給出風險等級和建議。例如，根據數據安全能力成熟度模型，對企業的數據安全能力現狀進行評估，梳理企業但應建立科學的風險評估模型。數據安全態勢感知，通過可視化的方式展示組織的數據安全態勢，包括數據資產分布、數據安全風險等級、數據安全事件趨勢等，幫助用戶全面了解數據安全狀況。這種技術可以幫助用戶直觀地了解數據安全狀況，及時發現潛在的數據安全風險，但應對數據安全態勢進行準確的分析和評估。（6）數據安全策略實施數據安全策略實施是一個持續迭代的過程，應根據組織的業務需求、安全環境和技術發展不斷進行調整和優化。為了應對數據安全挑戰，DSPM平臺應結合組織的實際情況，選擇合適的策略實施技術，并與其他安全技術進行集成，構建全面的數據安全防護體系。策略管理和分發方面，DSPM下發和管理。例如，支持包括數據訪問控制、安全防護、合規性要求等方面。平臺應能夠將策略分發到不同的安全產品和系統中，例如數據庫安全產品、數據防泄漏（DLP）REAP。一些平臺還支持策略的自動化分發，例如根據數據分類分級結果自動下發相應的訪問控制策略。策略執行與聯動方面，應能夠與安全產品和系統進行聯動，實現對數據安全策略的執行。例如，支持通過接口聯動多種第三方安全防護設備，實現高危操作自動化執行終端鎖定、明文傳輸自動化執行動態脫敏等專注于數據安策略監控與審計方面，應對數據安全策略的執行情況進行監控和審計，確保策略的有效性。例如，追蹤和記錄策并提供可視化的策略執行情況展示。策略優化與改進方面，應根據策略執行情況和安全事件分析結果，對數據安全策略進行優化和改進。例如，根據風險來源、風險類型、風險內容等多個維度來智能研判后續的響應措施，通過自動和手動方式針對不同的安全問題進行策略下發。并提供策略評估功能，幫助用戶識別策略的不足和改進方向。（7）用戶行為分析（UBA）系統中的行為數據，識別潛在的異常行為和安全威脅。用戶行為分析技術可以幫助組織及時發現和阻止內部威脅、外部攻擊和數據泄露事件，提高數據安全防護的主動性和有效性。（（例（DSPM平臺通常會采用分布式架構，并在網絡關鍵點部署數據采集代理。（例如分析用戶訪問頻率、訪問時間、訪問數據量等統計特征）和機器學習（例如使用聚類算法將用戶行為分組，并識別與正常行為模式不同的異常行為接下來，應根據行為模型，對用戶行為進行實時分析，并識別潛在的異常行為。常用的異常檢測方法包括基于規則的異常檢測（例如根據預先定義的規則，識別超過閾值的訪問頻率、訪問時間、訪問數據量等異常行為）和基于機器學習的異常檢測（例如使用異常檢測算法識別與正常行為模式不同的異常行為），并支持基于上下文的異常檢測，根據用戶行為發生的上下文信息，例如時間、地點、設備等，來判斷行為是否異常。對于檢測到的異常行為，應進行風險評估，確定其對數據安全的潛在影響。風險評估通常關注異常行為的類型和嚴重程度、涉及的數據敏感程度、用戶角色和權限、攻擊者的意圖和能力等因素。根據風險評估結果，DSPM平臺會生成相應的告警，并提供建議的響應措施。最后，應將用戶行為分析結果以可視化的方式展示出來，以便用戶直觀地了解數據安全態勢。常用的可視化方式包括用戶行為軌跡圖、用戶行為熱力圖、異常行為統計圖表等。DSPM平臺還應生成用戶行為分析報告，為安全管理人員提供決策支持。（8）API安全管理API（DSPM）APIAPIDSPMAPIAPIAPIAPIAPIAPISPMAPIAPIAPIAPIAPIDSPMAPIAPIAPIAPI數據合規風險監測、違規行為處置等功能。APIDSPMAIAPI。例如，對API例如未報備接口、接口涉敏、接口訪問異常等。第三章DSPM實施建設指南DSPM是一個持續改進的過程，企業應結合自身情況，分階段、有步驟地推進，以有效提升數據安全防護能力。本章提供全面和詳細的DSPM實施指南，從成熟度模型到具體實施步驟，再到可能遇到的挑戰和相應的建議，進行深入的闡述，為企業進行DSPM建設提供參考。DSPM建設成熟度實施數據安全態勢管理（DSPM）并非一蹴而就的過程，應組織根據自身的數據安全基礎和業務需求，分階段、有步驟地推進。建設成熟度模型是一個有效的框架，可以幫助組織評估自身當前的數據安全狀況，并制定相應的實施策略。DSPM成熟度模型概述DSPM的建設成熟度劃分為五個階段階段一：初始級

DSPM的建設成熟度此階段的組織對數據安全管理缺乏系統性的方法，數據安全防護主要依賴零散的、臨時的措施。對數據資產的可見性不足，缺乏統一的數據分類分級標準，對數據風險的識別和評估能力較弱。此階段主要特征：缺乏正式的數據安全策略和流程。數據資產的可見性有限，難以全面了解數據的位置、類型和敏感程度。依賴手動的數據安全管理方法，效率低下且易出錯。對數據安全風險的識別和評估能力不足。缺乏專門的數據安全團隊或人員。階段二：受控級此階段的組織開始關注數據安全管理，并建立了一些基本的策略和流程。開始進行初步的數據資產盤點和分類，但覆蓋范圍和準確性有限。能夠識別一些常見的數據安全風險，并采取一定的防護措施。此階段主要特征：制定了初步的數據安全策略和流程，但執行力度和效果有限。開始進行數據資產盤點和分類，但尚未全面覆蓋。采用了一些自動化的工具和技術，但應用范圍有限。能夠識別一些常見的數據安全風險，并采取一定的防護措施。設立了專門的數據安全崗位或團隊，但人員和資源有限。階段三：已定義級此階段的組織建立了較為完善的數據安全管理體系，制定了明確的數據安全策略、流程和標準。實現了對主要數據資產的全面盤點和分類分級，能夠較為有效地識別和評估數據安全風險，并采取相應的控制措施。此階段主要特征：建立了完善的數據安全策略、流程和標準，并得到有效執行。實現了對主要數據資產的全面盤點和分類分級。廣泛應用自動化的工具和技術，提高了數據安全管理的效率和準確性。能夠較為有效地識別和評估數據安全風險，并采取相應的控制措施。擁有專業的數據安全團隊，負責數據安全管理和運營。階段四：已管理級此階段的組織不僅建立了完善的數據安全管理體系，而且能夠對數據安全措施的有效性進行監控和衡量，并根據實際情況進行改進和優化。能夠主動識別和應對新型的數據安全風險。此階段主要特征：能夠對數據安全措施的有效性進行監控和衡量，并進行持續改進。建立了完善的數據安全指標體系，并進行定期的分析和報告。能夠主動識別和應對新型的數據安全風