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阿里云数据安全中心

阿里云数据安全中心，从海量的云端数据中自动发现企业核心数据，帮助企业高效完成分类分级，并提供脱敏防护，同时对全域数据生成行为基线，进行分析和审计，及时发现数据违规操作，进行风险预警，防止数据泄露，同时满足“等保2.0”和“个人信息保护“相关法律和合规要求。
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数字化产品数据安全阿里云数据安全中心
icon企业发展中数据面临的安全风险icon
icon企业数据安全建设面临的挑战icon
icon数据安全方案整体设计思想icon

以数据为中心，风险为导向，建设基于数据域的分类分级防护体系，落地从感知、治理、到防护的数据安全治理闭环流程

icon数据安全管理中如何考虑风险——从数据出发icon
icon数字化转型过程中的数据安全挑战icon
icon如何应对——数据安全三大核心维度icon
icon数据安全中心产品的三大亮点icon

阿里云自主研发，全方位保护客户云上数据的安全产品。从海量的云端数据中自动发现企业核心数据，帮助企业高效完成分类分级，并提供脱敏防护，同时对全域数据生成行为基线，进行分析和审计，及时发现数据违规操作，进行风险预警，防止数据泄露，同时满足“等保2.0”和“个人信息保护“相关法律和合规要求。

icon核心能力：数据资产与数据分级分类icon
icon核心能力：全域数据审计icon
icon核心能力：数据脱敏防护icon

静态脱敏：主要用于将数据抽离生产环境并进行分发和共享的场景。典型场景：生产环境向开发测试环境的数据脱敏导出。动态脱敏主要用于直接访问生产数据的数据脱敏使用场景。典型场景：前端页面展示或应用使用数据的过程中进行脱敏。

icon典型场景一：数据安全治理icon
icon标杆客户和案例——某国内大型航空公司icon
国内航空业客户，业务方向主要为航空运输类业务。
安全需求：统一的云上数据安全治理平台需要与内部系统集成，重点关注个人隐私数据（乘机人）。安全痛点：云上数据分布复杂（RDS为主，还有数据中台，对象存储等）。业务与安全的割裂（治理结果缺乏与业务系统对接的先例）。长期可持续的数据安全治理（不强依赖人工介入）。解决方案：利用敏感数据保护，单平台实现云上全域数据治理覆盖。治理结果通过API方式与业务系统集成（DataSecOps）。自动化“识别-分类-分级”，可持续的数据安全治理。业务价值：加固：业务与安全融合，降低业务侧引发数据安全泄漏的风险。提效：自动化数据安全治理，5倍以上的日常治理工作效果提升。全面：全域数据覆盖，安全治理无盲区。
icon典型场景二：敏感数据使用与防泄漏icon
icon标杆客户和案例icon
icon典型场景三：数据安全态势感知icon
icon标杆客户和案例——某国内TOP金融支付公司icon
以支付和金融科技服务为核心的综合性金融科技集团。
安全需求：统一的数据安全风险感知平台，核心数据访问行为审计，针对数据访问行为的告警规则自定义。安全痛点：云上数据种类多，传统方式无法覆盖（存储类、数据库类等）。对于潜在数据安全风险的及时发现及快速响应。解决方案：利用敏感数据保护，实现单平台的统一全域数据风险监控。与数据治理结果联动，重点关注企业敏感数据的使用情况。业务价值：数据风险感知：全年共发现并排查50次以上的高危数据操作，追溯并处置10次以内的高风险行为；数据防泄漏： 全年未发生数据泄露事件。
icon典型场景四：数据安全防护可持续改进icon
icon标杆客户和案例icon
icon阿里巴巴集团数据安全管理体系与技术落地概要icon
icon阿里巴巴集团内部数据安全技术举例icon
icon阿里云上数据安全能力建设——平台+租户能力共建icon
icon阿里云用户数据安全能力建设顶层建议icon
icon阿里云数据安全技术方案落地框架icon
icon阿里云数据安全技术落地部署图icon
icon阿里云数据安全解决方案优势icon
以国家标准为顶层指导框架
基于2019年发布的国家标准《GB/T 37988-2019 数据安全能力成熟度模型》中明确的“以数据为中心”的管理思路，从数据生命周期角度出发，针对企业常见的数据安全痛点，提供整体解决方案。
适用性广，扩展性强
围绕云上数据安全工作对“敏捷性”的要求，伴随着数据存储“复杂度”的挑战，重点关注“透明度”问题，从根本解决数据安全难点，并扩展至个人隐私保护和数据中台安全等场景。
阿里巴巴的实践+阿里云的经验
基于阿里巴巴多年数据安全工作实践，结合阿里云在协助海量企业上云过程中累积的丰富经验，提炼出的可供广大企业参考的云上数据安全最佳实践。

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