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数据治理数据脱敏
数据脱敏不仅仅是代名词,同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下,企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如:脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说,市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏,并满足后续的测试、使用等需求,而更多真实环境中,安全治理算法,往往需要脱敏的
敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。
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数据治理行业现状
目前各行业都在向数字化驱动做转型,安全治理服务,中大型企业内部有海量的业务系统,同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务,导致新、老数据出现结构复杂、类型多样,安全治理,难以管理的局面。正因如此,安全治理平台,繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据,而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题,基本都已规划及实施建设了信息安全体系,能够的保障业务系统的安全,为何数据泄露事件依然频频发生呢?
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数据治理数据形态
作为数据安全工作者,了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大,是TB、PB还是ZB级?哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据?这些数据都存储在哪里,企业都用到了哪些种数据库,是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库?这些数据的增量情况如何等等,都属于数据形态的范畴,都需要梳理了解。
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