阿里云数据安全治理实践
1. 法律法规与数据安全治理
- 法律法规逐步完善：从2017年的《网络安全法》到2021年的《数据安全法》和《个人信息保护法》，形成了较为系统的法律框架。
- 主要法律法规：《数据安全能力成熟度模型》、《民法典》、《网络安全审查办法》等。
- 数据安全治理的核心：以数据为中心，从数据全生命周期角度出发，进行安全管理。
2. 数据安全治理的本质与方向
- 本质：处理好身份、行为、资产之间的关系。
- 目的：保护企业命脉，体现社会责任。
- 思路变化：从粗暴式隔离与防御转变为精细化的管理与融合。
3. 阿里云DataWorks数据治理建设实践
- DataWorks简介：阿里云全链路大数据开发治理平台，提供六大全链路数据治理能力。
- 主要功能：智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理、全面数据安全、快速分析服务。
- 安全性：支持身份鉴别、访问控制、用户管理、操作审计、资产管理、风险管理等。
4. 具体案例与应用场景
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国内某头部能源集团公司：
- 项目背景：建立统一的数据安全管理体系，涵盖百万级数据表，复杂业务场景。
- 解决方案：实现敏感数据发现、分类分级、脱敏保护、事件监控预警、操作风险审计等功能。
- 成果：实现多租隔离数据中台，发现大量敏感字段和表单，大幅降低人工分级分类成本。
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国内某头部电商客户：
- 数据分级：依据《金融数据安全数据安全分级指南》进行分级分类。
- 访问控制：实现个人信息和支付信息的安全管理。
- 开发测试：支持动态数据脱敏，保证业务分析的同时保护数据安全。
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某海外保险业巨头：
- 高安全要求：涵盖数据开发安全防护、数据使用访问控制、数据共享安全管控等核心场景。
- 安全措施：采用多层次权限管理和数据加密技术，确保数据安全。
5. 数据安全治理的关键步骤
- 敏感数据识别：通过AI和机器学习技术自动识别敏感数据。
- 数据分类分级：依据行业标准和企业需求进行数据分类分级。
- 数据脱敏：支持多种脱敏方式，确保数据在开发测试和业务分析中的安全。
- 风险审计：实时监控和审计数据操作行为，及时发现和响应安全风险。
总结
阿里云通过DataWorks平台，构建了全面的数据安全治理体系，涵盖了法律法规、数据分类分级、数据脱敏、风险审计等多个方面。其案例展示了在不同行业的实际应用效果，为企业提供了有效的数据安全解决方案。
