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    数据安全管控平台
    围绕数据全生命周期，覆盖开发、测试、运维、运营、访问、管理等具体应用场景，通过集成数据采集安全、数据存储安全、开发测试数据使用安全、数据库运维安全、API接口数据安全、数据共享安全、数据外发安全等�？椋菇崾档氖莘阑ぬ逑担行гし朗菸ス妫匪莘欠ǚ梦剩婢斐２僮�。平台整合分类分级、静态与动态脱敏、安全共享和全面审计等多个子系统，形成统一、标准的用户界面，呈现数据安全态势全景。
    核心功能
    • 数据分类分级
      基于行业或者企业分类分级标准，通过数据资产自动扫描和数据自动识别，对企业数据资产进行分类分级，根据数据安全级别及数据访问用户权限配置。
    • 数据静态脱敏
      对敏感数据进行处理，使其不可读、不可识别，保证数据安全性。同时保留原有数据唯一性、仿真性、关联性等特征，使其满足数据库的约束校验和数据规则校验。
    • 数据动态脱敏
      在生产环境中，通过代理的方式对数据库实时访问请求进行解析，按照一定的规则和算法对敏感数据的查询和调用结果进行“实时”脱敏，保证数据安全。
    • 数据库审计
      实时监控数据库运行情况，为安全事件溯源和追责提供有力的依据，提供符合《网络安全法》和《网络安全等级保护2.0制度》等法律法规及政策要求的分析报表。
    • 数据安全共享
      基于数据资源目录对共享数据进行访问控制和操作权限管理，确保仅限经过授权的用户访问和操作数据，并对敏感数据进行脱敏、添加水印处理，让共享过程更安全。
    • 数据防泄漏
      建立角色和权限系统，对用户的数据访问行为进行授权，根据用户的权限结合访问数据的安全级别配置安全访问策略，并设置数据访问的有效期。
    优势价值
     
     
     
    一体化数据安全管控
    从数据采集安全、数据传输安全、数据共享安全、数据交换安全等多个维度对数据进行安全防护，实现数据安全统一管理、统一调度、统一服务、统一监控。
    全生命周期安全护航
    帮助用户对数据资产进行梳理（资产统计、分类、聚类、分级、密级标识等）、安全管控（数据加密、权限管理，数据脱敏、应用准入、行为审计等）、态势感知（趋势分析、风险预警、精准溯源、风险人员画像等），通过定义数据访问权限模型，实现数据使用事前审批、事中监控、事后审计，在挖掘数据价值的同时保证企业数据安全。
    多项数据安全技术加持
    融合机器学习、数据标识、大数据分析、关联分析、去标识化处理、访问控制等多项大数据技术和安全技术。
    适用场景

    数据种类多、数据量大，敏感资产不清晰，梳理困难

    缺乏统一的数据安全执行标准和产品

    缺乏面向各数据应用环节的数据安全产品

    缺乏统一的数据安全运行管控平台，无法对企业整体的数据安全状态进行控制

    行业客户案例