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安恒數盾數據安全解決方案

全生命周期安全防護，智能體驅動效能提升，場景化聯動管控。

方案咨詢

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數據安全風險TOP10

數據資產底數不清

數據在哪、有哪些類型、哪些是敏感數據，這些數據的敏感等級分別是什么?如果不能做到數據分類分級，就沒有明確的保護的目標，無法做到針對安全風險進行有效防護。
數據庫漏洞

很多數據庫管理員擔心修復數據庫漏洞程序會對他們的數據庫產生業務影響。但是現在，存在漏洞的脆弱數據庫被攻擊的風險非常高。
特權賬號

特權賬號一般是指root、DBA等超級管理員賬戶，特權賬號一旦保管不當,極易導致數據被惡意篡改、刪除、批量下載以及惡意提權操作等。
過度授權

數據庫的授權應當遵循最小權限授予原則，即僅授予滿足用戶需要的最小權限，在數據庫中，如果進行了不當授權，則極易造成低權限用戶執行本不該屬于該用戶的風險操作行為，帶來不可預估安全風險。
開發測試環節數據泄露

隨著業務系統越來越復雜，而開發周期卻越來越短，對開發和測試要求隨之提高。對于業務系統的性能測試往往需要準備大量的高質量的數據，由于開發測試環境中使用生產數據造成的數據泄露，在各行各業都時有發生，2014年韓國發生三大發卡行由于開發測試環節泄露信用卡信息，一時轟動全球。
運維人員篡改拖庫風險

運維人員使用數據庫賬號進行運維管理，該賬號的權限有可能超出實際運維管理所需要的標準。如果對其缺少訪問行為控制管理，受利益驅動，運維人員可直接篡改交易、竊取敏感數據、甚至直接泄露上億個人隱私信息。
重要數據明文存儲

由于數據庫的存儲架構中，數據以數據文件的形式明文存儲在操作系統中，由于數據存儲介質遺失，或者黑客和不懷好意的人直接通過操作系統獲取數據庫文件，都會造成數據大量泄露。
終端數據泄露風險

通常，信息安全防護體系是由服務器、網絡和終端三個環節組成。在信息安全體系中，最薄弱環節往往是終端安全防護。目前，終端安全防護的技術手段極為有限，終端存在諸多安全隱患，其中最大的問題是終端普遍存在數據泄露風險。
數據稽核難

監控整個組織中的數據訪問是追查取證的重要手段。一旦無法監視數據操作合規性異常，無法收集數據庫活動的審計詳細信息，這將會造成在數據泄露后無法進行溯源分析，產生嚴重的組織風險，導致定責模糊、取證困難，最后追溯行動不了了之。進而極可能導致二次泄露事件的發生。
數據泄露無法取證溯源

當組織機構將數據共享、外發給第三方后，由于第三方人員保管不當造成數據泄露時，無法及時通過定位數據外發人員、外發目標和時間等信息進而確定最終的泄露主體，造成數據泄露事件無法溯源取證和對安全事件定責。

CAPE數據安全能力框架

以身份和數據雙中心
全面覆蓋立體化防護原則
智能化、體系化原則

以身份和數據雙中心

保護數據安全的目標之一是防止未經授權的用戶進行數據非法訪問和操作。所以需同時從訪問者“身份”和訪問對象 “數據”兩個方向入手，雙管齊下。
零信任：在沒有經過身份鑒別之前，不信任企業內部和外部的任何人/系統/設備，需基于身份認證和授權，執行以身份為中心的動態訪問控制。
數據分類分級：聚焦以數據為中心進行安全建設，有針對性的保護高價值數據及業務，數據發現和分類分級是以數據為中心保護的重要基礎。
全面覆蓋立體化防護原則

全生命周期：橫向上需全面覆蓋數據資源的收集、存儲、加工、使用、提供、交易、公開等行為活動的整個生命周期，采用多種安全工具支撐安全策略的實施。
數據安全態勢感知：縱向上通過風險評估、數據梳理、訪問監控、大數據分析，進行數據資產價值評估、數據資產弱點評估、數據資產威脅評估，最終形成數據安全態勢感知。
立體化防護體系：通過組織、制度、場景、技術、人員等自上而下的落實來構建立體化的數據安全防護體系。
智能化、體系化原則

在信息技術和業務環境越來越復雜的當下，僅靠人工方式來運維和管理安全已經捉襟見肘了，人工智能、大數據已經有相當的成熟度，如UEBA異常行為分析、NLP加持的識別算法、場景化脫敏算法等;同時，僅靠單獨技術措施只能解決單方面的問題，必須形成體系化的思維，通過能力模塊間的聯動打通，系統形成體系化的整體數據安全防護能力，并持續優化和改進，從而提升整體安全運營和管理的質量和效率。

全場景數據安全

生產區
共享開放區
測試開發區
應用區
運維管理區
數據要素安全流通區

數據資產底數不清

AiSort基于網絡嗅探、數據庫協議解析能力，主動掃描發現網絡環境中存在的數據資產。基于深度學習+條件隨機場等AI識別等技術，依據內置敏感數據識別特征庫，參考法律法規要求、行業標準等，進行敏感數據識別和自動分類分級，生成數據資產目錄。同時對數據庫系統用戶權限、弱口令、安全配置基線、安全漏洞實施全方位梳理，進行風險評估。對于分類分級結果可以大屏、圖表等形式進行展現，支持導出及對接其他如數據脫敏、數據安全網關等系統，以實現對敏感數據的進一步安全防護和細粒度管控，讓數據使用及共享做到“有級可循”。

數據庫漏洞

AiGate數據安全網關系統使用數據庫虛擬補丁技術，在數據訪問路徑上建立保護層和安全層，在無需升級數據庫補丁情況下，將補丁前置，有效防止數據庫漏洞攻擊，讓受保護數據資源本身的漏洞隱形，從而達到“漏洞修復”的目的。極大地保護了未升級漏洞補丁的數據庫服務器，有效降低了用戶數據被惡意篡改和批量泄露的風險幾率。

特權賬號

AiGate數據安全網關系統提供獨立的第三方權控體系，針對持有特權賬號sys、sa、root等用戶的風險操作(如delete、truncate等)進行實時攔截控制并實時告警。同時，也可以通過指定IP范圍、端口等限制數據庫訪問，進而阻斷非法訪問和操作，當運維人員必須進行某些危險性操作或者訪問敏感數據時，需提交臨時授權工單，由多級安全審批人進行逐級審批后方可進行操作。保障數據操作流程的公開、透明、合規;審批人可靈活地通過系統審批或郵件審批方式進行檢查、審批，保障數據庫側的操作安全。

過度授權

AiGate數據安全網關系統通過提供獨立的第三方權控體系能力實現數據庫賬號權限的細粒度管控，可通過IP、客戶端主機名、操作系統用戶名、客戶端工具名和數據庫賬號等多個維度實現對用戶主體的“身份標記”。使不同的數據庫賬號只擁有能滿足需要的最小權限，從而消除安全隱患，在一定程度上保證數據的安全性。

運維人員篡改拖庫風險

AiGate內置通用敏感數據識別算法，可識別Oracle、MySQL、PostgreSQL等數據庫中敏感數據，通過動態脫敏功能，能有效防止運維人員接觸敏感數據，結合運維審批，大大降低運維環節數據泄露的風險。

重要數據明文存儲

AiTDE透明數據庫加密系統基于透明加密技術，實現對數據庫數據加密存儲、訪問增強控制、安全審計等功能，支持SM2、SM3、SM4等國密算法，功能上加解密操作對數據庫層無感知，對上層業務應用系統使用及部署無需任何更改，保證敏感數據的機密性、可用性、完整性。

數據稽核難

明御數據庫審計系統是一款基于對數據庫傳輸協議深度解析的基礎上進行風險識別和告警通知的系統，具備對數據庫訪問行為實時審計、對數據庫惡意攻擊、數據庫違規訪問等行為精準識別和告警等能力。

數據安全合規風險

AiCheck數據安全檢查工具箱包含了數據資產檢查、弱點探查等基礎檢查功能，可根據不同行業的合規要求，通過安全評估實現組織架構、制度流程、第三方管理等合規評估檢查，支持通過擴展的方式，對網絡流量和應用進行內容分析、日志采集，實現數據安全威脅分析及數據泄露檢測。
數據共享泄露風險(API安全)

AAS API風險監測系統內置行為風險預警引擎，對數據接口異常流量、用戶異常操作行為、異常數據調用行為等進行實時監控預警，及時發現賬號共享等違規行為，便于及時對相關賬號操作進行限制、阻斷，避免安全事件的發生或擴大。支持以數據為維度進行風險監測，可自動繪制API風險鏈路關系，結合線索關聯排名分析，可推測出可疑的數據泄露路徑，適用于洞察API二次封裝等風險場景。

未授權訪問(API安全)

通過APIG API安全網關，在不改造現網API的情況下，可以通過反向代理模式，統一為API提供訪問身份認證、權限控制、訪問監控、數據脫敏、流量管控、流量加密等機制，通過阻止大部分的潛在攻擊流量，使其無法到達真正的API服務側，并對API訪問進行全程監控，保障API的安全調用及訪問可視。

數據泄露無法取證溯源

AiMask數據靜態脫敏系統提供外發數據水印溯源能力，采用獨有的水印溯源算法將含有數據所有者、數據外發對象、生成水印日期等水印信息嵌入原始數據中，當發生外發數據泄露事件時，可對丟失、泄露、外流數據提供水印溯源能力，追溯數據泄露環節，避免內部人員數據外發造成的隱私數據泄露且無法對事件追溯、定責的難題，提升了數據傳遞的安全性和可溯源能力。

API資產暴露無感知

AAS API風險監測系統基于網絡流量解析還原技術，對企業內全量的應用及接口資產進行識別與評估，識別接口中攜帶的敏感數據，對自身API部署情況進行全面排查，梳理統計API類型、活躍接口數量、失活接口數量等資產現狀，針對API上線、變更、失活后下線等環節進行實時監控，避免因API安全管理疏漏等內部因素導致數據泄露、丟失等安全事件。
開發測試環節數據泄露

AiMask數據靜態脫敏系統采用獨有的數據脫敏算法對敏感數據進行去標識化、匿名化處理。支持固定值替換、置空、亂序、統計特征保留等多種脫敏算法，保證脫敏后的數據在保留原有業務邏輯特征的同時，具備數據的有效性和可用性。在脫敏過程中，保證整個環節敏感數據不落地，使脫敏后的數據可以安全地應用于開發測試環境、數據共享交換、數據分析計算等場景。
賬號安全風險

對賬號異常行為的監控、檢測和分析是AiThink用戶與實體行為分析(UEBA)技術的特長，UEBA通過收集整合全方位、多維度以及用戶上下文等數據信息，進行全局關聯、行為基線分析和群體異常分析，通過AI機器學習異常檢測算法，可以更深層次地進行賬號安全洞察，迅速識別異常事件。通過對賬號登錄的時間、地點、頻次和操作等異常監控，判斷是否存在如短時間內異地登錄、登錄次數偏離整體基線、非工作時間上線和靜默賬號的忽然出現等異常活動，溯源分析確認是否存在賬號失陷。另外，AiTrust零信任解決方案，以可信數字身份為基礎，通過持續信任評估、動態訪問控制等核心能力，對用戶每次的資源訪問請求進行持續動態的安全可信關系評估，從而避免內部人員攻擊事件出現。

數據泄露風險(API安全)

AiTrust零信任包含TAM身份服務中心、應用代理系統和API代理系統，采用了身份識別、權限識別、身份傳遞、健康監控、流量管控、通道安全等多項核心技術，通過接管所有API服務訪問請求，實施動態的訪問者身份識別和權限識別，提供精確到用戶層級的細粒度API調用數據訪問監控審計。例如通過監控API的調用情況，識別出是否存在敏感數據非法訪問，有針對性地進行API動態脫敏。同時，通過AiThink收集日志信息進行綜合信任評估，以實施動態訪問控制。

數據泄露風險(網絡&終端)

AiDLP數據防泄漏系統(終端)以數據智能識別和發現為基礎，通過授權控制、智能隔離、安全流轉、審計追溯等手段，保護企業業務系統和終端上的業務數據，保證數據的高效傳輸、分享和交換，解決終端場景下的敏感數據泄露問題;支持各種類型的PC用戶終端上發現敏感文件，自動化梳理這些敏感文件的分布，并進一步提供保護。AiDLP數據防泄漏系統(網絡)基于內容識別技術實現數據防泄漏，一般部署在企業外網出口，對捕獲的數據包進行會話重組與文件恢復后獲取內容，并以內容為核心，通過策略匹配實現外發數據的審計。

API漏洞被利用風險

AAS API風險監測系統對API、應用資產安全開展實時的、持續的安全評估，包括但不限于認證權限風險、批量操作風險、暴露面風險、敏感數據未脫敏等風險，覆蓋OWASP API Security Top10API風險問題，實時監控接口運行中的單因素認證、接口未鑒權、接口偽脫敏、弱密碼、密碼明文傳輸等脆弱性問題，全面呈現當前資產的安全問題和數據健康狀態，為后續脆弱性整改提供決策依據。
最終建立數據安全運營，我們的建議是分“六步走”，從咨詢規劃、風險評估、管控加固、威脅檢測、審計溯源、到安全運營，通過PDCA循環，持續優化安全策略、擴展業務場景，讓安全更好地賦能業務。

咨詢規劃

Gartner建議，首先要維持業務需求與風險/威脅/合規性之間的平衡關系，包括經營策略、治理、合規、IT策略和風險容忍度。優先對重要數據進行安全治理工作，比如將 “數據分類分級”作為整體計劃的第一環，將大大提高數據安全合規治理的效率和投入產出比。當然，這一步僅為可選步驟;當您有明確的安全風險痛點時，可以跳過此步驟直接部署有針對性的安全措施進行管控加固。

風險評估

通過自動化檢測工具和調研訪談兩種方式出發，快速、全面檢測梳理各項數據安全風險，如弱口令、API未授權訪問、數據庫暴露在互聯網等。

管控加固

對于不同的風險場景，有針對性的部署相應數據安全工具進行管控加固。如通過自動化的數據分類分級工具基于行業模板進行敏感數據識別和分類分級打標，通過靜態脫敏工具對敏感數據進行自動化脫敏，在降低數據敏感程度的同時，最大程度上保留原始數據集所具備的數據內在關聯性等可挖掘價值。

威脅檢測

進行管控加固的各類數據安全工具，做為數據安全原子能力/探針，既能解決具體場景化的安全風險，同時也可以互相聯動形成合力;以統一的數據安全管控平臺對各探針進行統一納管、策略打通和態勢感知，實現敏感數據安全防護的生命周期過程全覆蓋。從云網數用端全鏈路的對當前環境進行實時威脅檢測，第一時間洞察異常和風險。

審計溯源

數據安全審計可以檢查數據處理活動是否符合組織的安全性和合規性政策，一旦出現數據安全事件，通過審計溯源能夠快速確認問題出現在哪個環節，有利于有針對性地采取更正措施和追究相應責任，從而提高整個數據管理體系的安全性和可信度。

常態化數據安全運營

通過風險識別、安全防護、持續檢測、響應處置，IPDR進行可持續改進、閉環管理的常態化安全運營。不斷迭代優化數據安全整體防護能力和效果。
缺乏數據全生命周期活動的安全環境
數據在傳輸、存儲、加工等過程中均存在數據泄露的安全隱患，對數據要素流通全生命周期安全防護措施的缺乏，導致數據共享方擔心數據泄露后的追責。

數據所有者對數據使用者不信任

由于數據的易復制性，導致數據共享方共享數據后，容易失去數據控制權，使得數據被多次復制，再次販賣，或超出授權范圍使用，從而導致數據價值流失，最終導致數據擁有方不愿意、不敢共享數據。

數據使用者濫用個人隱私

數據使用過程中，無意間觸碰到敏感數據或隱私數據，由于較大的利益驅動，時常發生泄露和販賣個人隱私數據事件。

數據安全全景圖

數據安全智能體矩陣

分類分級智能體

分類分級智能體是針對結構化數據分類分級場景設計的智能化工具，基于大模型推理技術和創新算法，顯著提升數據分類與分級效率，優化數據安全治理。傳統方式依賴人工，效率低且質量難控，即便是半自動化工具，識別率和易用性仍有不足。智能體通過分析表名、字段注釋等關鍵信息，即便面對無注釋數據，也能利用語義分析提供精準建議，減少對業務專家的依賴。
結合交叉驗證與投票機制，智能體整合自動化和推理結果，確保最佳準確性，提升企業數據治理效率。其持續優化算法和知識庫，幫助企業應對《數據安全法》等法規要求，實現精準保護與合規管理。
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API安全智能體

API安全智能體專注于API資產識別、風險監測與管理，融合大模型推理和行業知識，解決傳統API管理中識別不準、誤報高等難題。在資產識別方面，通過解析接口報文、路徑及敏感數據，該智能體精準梳理API資產并自動賦予業務屬性標簽，提升資產管理深度。在風險監測方面，智能體通過自動化降噪和智能解讀快速定位威脅，并提供詳細處置建議，顯著減輕運營負擔。此外，其智能問答功能基于深度學習風險知識庫，為用戶提供詳盡分析和解決方案，提升整體風險管理水平。
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數據庫審計智能體

數據庫審計智能體利用大模型的語義理解和分析能力，對復雜的SQL審計日志進行精準解讀，降低用戶理解門檻，提升數據庫審計效率。傳統方式依賴人工逐句解析SQL，費時費力且易誤判，而智能體通過深度分析會話數據，挖掘行為規律，為用戶提供清晰會話意圖解讀，簡化使用難度。
同時，智能體實時監測并精準識別違規操作，快速捕捉異常行為，發出預警并生成處理建議，大幅減少人工排查工作量，確保數據庫安全穩定運行。
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數據防泄漏智能體

數據防泄漏智能體專為企業辦公網場景設計，結合大模型的語義理解和推理技術，精準識別敏感數據，完成高效分類分級操作。其智能化文檔分析能力可理解復雜語言、拼音縮寫及上下文邏輯，生成全面的數據資產目錄并匹配合規標簽，減少人工干預并提升效率。
適用于文檔分類保護、跨部門協作及云端數據安全管理等場景，該智能體還支持精細化權限控制，防止數據濫用和外泄，為企業提供全方位的數據安全保障。
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數據安全告警研判智能體

數據安全告警研判智能體基于AI技術，自動化處理安全告警的識別與研判難題。智能體結合大模型的上下文理解與語義推理能力，從告警檢測到風險分析全流程實現智能化，精準識別攻擊類型、意圖和風險等級。
通過深度學習真實攻擊樣本，該智能體提取核心特征并生成高置信度判斷結果，對無害告警明確誤報原因，對有害告警提供詳盡分析與修復建議。此外，借助自然語言生成技術，智能體將技術信息轉化為易懂的解讀內容，降低專業門檻，提高安全運營效率。
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