原点安全银行行业数据安全管理解决方案
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数据安全技术体系建设思路
原点安全：数据访问安全层（DASL）
原点安全：一体化数据安全平台uDSP
原点安全：一体化平台，多场景方案
产品方案技术优势数据安全能力内生
降本增效
分布式
灵活部署扩展便捷
统一管理提高效率
云原生
高性能高可用集群
保障业务连续性
多租户
多部门共用一套平台
完善的 · 高可用方案
案例1 - 某商业银行：大模型赋能数据分类分级自动化分类分级打标效率提升10倍，LLM推荐优化分类分级模板，分类分级打标覆盖率超95%
实施一次分类分级
数据分类分级成果
如何应用?
1、数据安全分类分级：动态更新的数据目录多源异构数据统一视图 内置行业模板与识别规则 数据门户助力业务协同
“双模引擎”自动识别 “大模型”赋能提质增效 无缝衔接技术保护措施。
1、数据安全分类分级：大模型赋能分类分级借助大模型强大的语义理解和推理能力，显著提升自动化处理效率，保障分类分级的准确性和持续优化。
1、数据安全分类分级：业务协同与发布审批
1、数据安全分类分级：融合两套规范，一次分类分级，满足双重合规· 库/表/字段均可配置分类分级元模型，自定义扩展分类维度
· 对齐两套标准规范，统一 “敏感” 数据定义，一套体系，双重合规。
1、数据安全分类分级：重要数据目录自动生成· 分类分级支撑重要数据目录管理
· 固化口径，自动生成，提高效率
· 常态化管理，满足动态更新需求
· 监管迎审直接提供有效管理证据。
1、数据安全分类分级：大模型分类分级结果的稳定性保障机制容易忽视的关键点：
分类分级需要持续增量运营，在利用大模型提升自动化水平和效率的同时，如何避免因大模型多次执行相同分类分级任务导致的结果不确定性？
案例2 - 某商业银行：后管业务应用系统数据安全风险监测（内部跨域风险）综合报表平台(BI)、反洗钱、
二代征信、监管报送、客户管理等
10+个后管业务应用系统
具体需求
· 梳理业务应用系统的API资产，自动化识别涉及敏感数据访问的AP接口；
· 记录留存特定类型敏感数据，支撑数据安全事件审计与溯源取证。
2、数据安全风险监测：建设思路
2、数据安全风险监测：部署架构
2、数据安全风险监测：能力架构
2、数据安全风险监测：API资产与敏感数据
· 自动发现识别应用/API端点，并自动建立资产关系
应用/API账号识别
· 自动识别应用/API登录账号
· 自定义应用/API账号采集规则
敏感数据发现识别
· 自动识别、标记AP请求/响应中的敏感数据类型、安全级别
· 内置通用敏感数据识别规则，可自定义识别规则
应用/API标签化管理
· 自动化创建资产属性和业务属性标签
· AI大模型业务标签标注、分类分级
2、数据安全风险监测：用户->数据访问轨迹
2、数据安全风险监测：应用->应用数据流转轨迹
2、数据安全风险监测：风险看板
2、数据安全风险监测：溯源取证
2、数据安全风险监测：合规视角一跨域数据安全风险监测方案
案例3 - 某商业银行：“免改造” 业务应用系统数据动态脱敏业务应用免改造实现数据动态脱敏与”小眼睛”脱敏还原、网页水印与数据文件下载管控
基于业务应用账号、应用功能配置个性化脱敏与管控策略，不影响业务流程，安全策略全局统一管理。
· 满足金监总局“客户个人敏感数据“匿名化、脱敏合规要求；满足人民银行“高敏感性数据项”业务系统界面展示脱敏、数据导出管控合规要求。
· 机构内部安全审计、行为监测与数据泄露事件追踪溯源
· 传统数据动态脱敏产品难以支撑复杂的业务数据应用场景，业务部门投诉多
3、数据安全技术管控：业务应用数据动态脱敏场景统一框架，按需选型：统一策略管理，三种部署方案，根据业务场景、技术约束和组织协作模式，选择最优化实施路径。
平衡数据安全与效率：:以“免改造、微改造”为核心，数据安全能力“低侵入”部署，最小化业务影响，快速高效交付。
方案特点：轻量级部署，业务应用免改造。应用启动时加载自定义Agent，
拦截和处理敏感数据的输入与输出。
方案特点：深度集成，自主控制，业务代码可提供更丰富的上下文；代码改造及维护升级需要研发投入。
3、数据安全技术管控：灵活的细粒度数据动态脱敏策略· 自定义脱敏模板
脱敏策略
· 个性化策略条件实现场景化脱敏保护 (用户身份、应用账号、API端点、客户端IP、业务标签等上下文信息作为脱敏策略执行条件)
脱敏效率
3、数据安全技术管控：配合浏览器数据保护插件实现脱敏还原
· 数据加密前执行策略规避盲点
· 可构建事件上下文与截屏取证
3、数据安全技术管控：业务应用场景更多管控能力
某商业银行：多场景一体化数据安全平台建设识别、建立、动态维护敏感数据清单，用于数据风险监测和安全管控。
2、重点场景数据安全技术管控，实现各业务系统的数据展示动态脱敏、数据权限访问控制、数据访问风险监测与审计，降低敏感数据泄露风险，满足合规监管要求。
3、重点业务应用数据流转与风险监测，实
现常态化数据安全风险评估。
4、适配多种场景和技术环境，提供高可用。
集群方案，保障业务连续性。
5、数据安全策略和日志统一管理，降低运
维管理复杂度，提高管理效率。
3、数据安全技术管控：数据库取数访问场景
· 数据安全事件难以溯源到个人
· 数据库账号密码易泄露
2、高权限导致敏感数据泄露风险
· 数据库表过度授权导致数据越权访问
· 数据库访问过程中过度暴露敏感数据
3、高危数据操作存在数据损毁风险
· 高危指令、误操作行为不可控
· 恶意数据操作行为不可控
4、数据安全管理存在违规风险
· 科技外包人员账号权限管理合规要求
· 敏感个人信息前端展示脱敏合规要求
· 内外部定期审计日志和报告监管要求
3、数据安全技术管控：数据库实名访问与审计、权限控制与脱敏
细粒度的数据访问权限管控
责任到人的数据安全审计
自适应的敏感数据动态脱敏
无需改变原有数据库访问工具
无需对外暴露数据库账密
3、数据安全技术管控：“两地三中心” 分布式部署，统一管理数据库访问专人专户，实现数据最小权限、数据脱敏；分布式架构异地贴源部署，总部统一管控安全策略。
3、数据安全技术管控：BI数据分析场景1、面对合规监管要求，无法快速落实数据安全管控措施 敏感数据目录实时更新，数据脱敏策略统一管理
2、BI应用系统数据脱敏落地困难，策略量大，变更频繁 基于代理账号和BI应用账户的个性化脱敏与控权
3、数据安全与数据分析业务紧耦合，安全责任难以明晰 全链路数据安全审计，实时的数据安全风险监测
4、明细报表敏感数据未受保护，不敢更大范围开放使用。 高可用集群部署模式，满足大数据量的性能需求
数据安全技术管控：BI平台数据脱敏与行控权结合BI特点，实现基于BI应用账号的细粒度数据权限控制，解耦数据安全，赋能数据业务，满足合规要求。
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