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数据安全的梳理
企业应当在数据生产之初就加强数据管理的分类和治理，包括对数据进行感知、风险识别和分级，明确定位哪些是机密数据、敏感数据、普通数据，进而根据数据的不同等级，设置不同的安全策略，做到加强感知、联防联控。
管理制度的建设
数据安全不仅是技术问题，更是管理问题。由于目前数据的流动速度快、流动体量大，仅靠企业的安全运维人员和基础的安全防护设备已经难以满足数字资产的风险响应、运营维护、防越权治理等需求，而是需要通过数据安全的相关产品把制度落地。
通过自动化的工具来清点数据资产，快速明确核心数据分级和资源分配，实时监控访问权限和访问行为轨迹；同时需要重视运维审计和数据库审计，一方面为企业提供运维人员操作审计，对异常行为进行告警，防止内部数据泄密，一方面对数据库运行进行智能化审计，对数据库运行过程中的潜在风险进行挖掘。
解决方案的落地
在数据存储、传输、使用过程中，应充分应用先进的数据保护技术，如加密和脱敏技术，针对机密数据则需要持续性的保护。
企业必须确保其数据库、文档管理系统、文件服务器在整个生命周期内正确分类和保护机密数据；通过密钥管理对数据访问权限进行限定，集中管控以及安全存储数据库凭证、API密钥和其他密钥、配置信息等敏感凭据以避免越权操作行为。
善用数据安全产品和工具，即使出现了不可逆的黑客攻击导致数据泄露的情况，也可以通过水印追溯和数据加密保护等技术尽可能地降低企业和个人损失。
强化安全运营
企业应当加强事前-事中-事后的全流程安全保障，打造覆盖全生命周期的预防、检测、响应和可视的安全运营体系。
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