数安云智数据安全管控平台_数据资产管理软件_数据安全网关系统-云巴巴 -云巴巴

数安云智数据安全管控平台

数安云智数据安全管控平台利用人工智能类脑计算等先进理念及技术，全力打造以数据为中心的企业级数据安全管控平台，以数据资产地图、数据安全网关、数据安全态势感知系统等产品为依托，实现真正意义上的智能化、自动化及细粒度安全管控，为企业的数字化打好安全基础，为数字经济保驾护航。

立即咨询

以数据为中心融合人工智能技术实现安全能力协同管控 icon

组件逻辑架构

数据智能测绘引擎---数据资产地图 icon

基于人工智能-NLU自然语言理解、自适应分类算法与规则引擎相结合的智能测绘

数据资产地图特色

动态监测数据资产变化、智能数据识别提升效率提升10余倍，有效管控数据安全风险，积累行业知识持续积累

自适应数据资产分类分级算法

智能识别算法模型提升数据识别效率超10+倍
识别准确率较传统方法提升30+倍
识别覆盖率提升100+倍

多维度数据分类标签

支持手工、规则、混合方式添加标签
支持安全标签、业务标签自由定义
图数据库技术支持标签关系计算

支持多行业，多版本，多区域和多领域分类分级和合规标准

支持医疗、物流、个保、金融等多行业标准
支持多区域、多领域标准
支持组织风险整改全流程监管

开放的架构和强扩展性平台

支持集团客户或渠道客户自建知识库
支持行业和企业知识积累分发
支持数据安全管控策略下发
支持其他业务场景扩展

细粒度数据权限管控---数据安全网关 icon

数据安全网关特色

细粒度数据权限和数据流转合规监测有效降低流通中的风险，有效保障数据流动中的安全合规

细粒度数据权限管控策略

支持应用、角色、用户等多维数据权限管控
支持行列级别的数据权限控制
支持数据权限维度动态配置
数据开放门户统一对外管控开放资源

支持动态脱敏加解密水印

支持根据脱敏数据权限策略动态脱敏
支持根据安全策略动态加解密和水印

支持合规及安全策略下发

支持安全策略库统一制定数据权限策略
支持安全策略下发至网关
支持同步IAM基础用户组织角色

支持并行和串行两种部署模式

并行异步监测数据流动不影响业务流
串行主动拦阻数据流动安全风险操作

安全态势管控---数据安全大脑 icon

灵活集成已有安全能力，积累沉淀安全知识，安全能力不会重复建设，客户自主可控，解决客户安全痛点，实现数据使用安全合规，这就是我们方案的优势

安全大脑产品优势

安全大脑为客户提供一站式数据安全管控平台，通过多种方法预测和发现已知与未知风险，帮助客户及早发现数据安全风险，提升整体数据安全管控能力

小样本的异常行为检测

以数据为中心，采用多种方法预测和识别已知与未知风险，区别于传统的孤立事件分析，提高风险识别的准确性和及时性

基于类脑计算的自适应自进化安全监测体系

能够帮助企业及早发现数据泄露、黑客入侵、违规操作、账户异常等数据安全风险，并对数据安全风险、用户和设备行为异常进行风险评分，提升整体数据安全管控能力

软件定义的安全数据中台

基于IPDR数据安全治理构建安全数据中台、提出下一代安全运营中心(ngSOC)的创新思路，建立动态、闭环管控体系，提供一站式数据安全管控能力平台

自动化全安全链路联动处置

基于安全中台能力融合体系，标准化接入全安全链路设备，打通数据和能力孤岛，自动化联动处置安全风险

数据安全业务结构

数据资产地图在医疗健康行业应用案例 icon

某医疗大数据客户在健康医疗领域业绩突出。为国家重点行业、部门提供数据整合、管理及应用服务。
公司利用大数据分析挖掘、可视化等技术，为多个省市提供医改监测、药品控费及疾病监控等服务。

通过数据资产地图，自动化识别并分类定级占所有数据4%的个人敏感信息数据，帮助数据合规管理部门从海量数据中快速定位迫切需要处理的少量个人敏感信息数据，理清了合规管理工作重点，提升了效率。
共识别457个表级数据资产中的7719个字段级数据资产，其中非个人信息6236项，个人信息1483项(占比19.2%)，316项达到GB/T35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》3级的要求(占比4%)。在姓名、手机号等常见个人信息方面，数据资产地图的内置规则识别准确率较高。在病例信息、生理特征信息等弱特征数据方面，使用智能标注训练平台经过几轮数据标注、词库优化、模型优和任务执行后，准确率显著提升。通过与人工分类定级结果对比，综合分类定级准确率达到92%。

数据资产地图在商业银行应用案例 icon

某银行引入了AI技术和管理平台，提升数据分类分级效率，满足国家和监管机构的相关法规和要求。由于数据安全分类分级的对象需要细化到字段级，而海量金融数据面临成本与时效的巨大挑战，此外，随着金融行业的业务领域不断扩大、数据分布越来越广，将导致数据字段识别不完整、数据打标不全面的情况。为解决以上问题，客户已结合自身数据治理条件和数据特点，制定了一套细化到数据项(字段级)的分类分级规范，但是还缺乏自动化实施分类分级规范的自动化工具。

使用数据资产地图，自动化分类定级所有数据，有效帮助客户技术团队快速实现数据资产的梳理和分类分级管理。对于客户信息和柜台信息两个数据源，共识别297个表级数据资产及其中的5273个字段级数据资产。客户大类下的表级资产识别准确率达到87.5%，业务和经营管理大类下的达到78%。字段级数据资产的综合识别准确率达到82.19%。

数据资产地图在金融行业应用案例 icon

某金融服务客户以监管要求为指引，以信息科技风险为主营方向，围绕金融业务场景搭建融资服务平台和交易银行平台，

紧跟科技监管政策开展信息科技风险管理服务，赋能金融机构，构建金融科技生态圈。

通过数据资产地图，自动化分类定级所有数据，有效帮助客户技术团队快速实现数据资产的梳理和分类分级管理。对于客户信息和柜台信息两个数据源，共识别362个表级数据资产及其中的5873个字段级数据资产。客户大类下的表级资产识别准确率达到85.5%，业务和经营管理大类下的达到76%。字段级数据资产的综合识别
准确率达到83%。

数安智能赋能方案

方案对比分析

自适应系统的流程

技术优势

特色一：小样本监督&无监督学习

可处理少量打标数据和无历史打标的海量数据

特色三：自适应学习

自主记忆历史训练信息，只需导入数据，一键自适应迭代更新，方便快捷高效

特色二：与行业紧密结合的可解释性

避免深度学习的黑盒效应，对分类数据据给出行业和结合业务的可解释描述

特色四：轻量型的模型

模型更轻，需要训练的数据量更小，数据预测速度更快，快速识别新类别，模型迭代的周期和成本很小。

功能优势

自适应智能算法自动迭代进化 icon

模型冷启动

• 将数据分成多轮执行分类识别任务

• 标签不断更新，多轮打标新类，模型进行更迭后，系统的评价识别效果

评价指标

• 每轮迭代后，分析评价每类数据类型的识别效果
• Precision，Recall的衡量

特征设计

特定数字字母数据类型的识别，如车架号、零配件编号等仅在具体场景里才有相似模式的数据类型，可人工设计特征

迭代进化

• 冷启动时，某类数据类型含有的数据量少，则有可能无法聚类出来。

• 前几轮由于含标注数据类型少，某些类型的识别效果通过多轮迭代提升模型识别能力与精确度

软件定义的安全数据中台 icon

通过统一数据建模方法论，实现日志数据的采集、管理、分析，建立起安全数据中台。支持通过软件建模的方式将指标、日志、事件等多种类型数据的统一采集、转换、标准化、存储、分析，确保企业安全运维统一、全面、合规管理，为安全数据标准化应用打好基础。

基于类脑计算的自适应自进化安全监测体系 icon

基于安全数据治理的场景规则与智能算法协同 icon

场景、模型、算法、响应处置皆可根据客户实际情况自行配置。

数据资产地图产品演示-数据分类分级 icon

合规风险监测

数据分类分级业务流程 icon

数据源梳理和纳管

数据分类分级标准设定 icon

多版本的多个区域和领域定义数据分类分级标准，且多个标准可以同时使用

标注数据，训练算法和模型 icon

自主标注数据集结合标注审核结果自动导入，基于AI自学习引擎的托管优化内置模型和算法

自动化、智能化分类分级任务 icon

支持全量、增量执行分类分级任务，支持任务的周期性执行

多维度数据分类标签配置 icon

生成数据资产地图

合规风险检测业务流程 icon

不同行业法律规范策略模版的导入和配置 icon

数据生命周期配置

结合NLU模型检测协议书与实际数据的差异，发现协议书不匹配、违规出境等风险

定期或手动触发合规检测任务 icon

合规风险运营管理

数据管控策略执行

数据脱敏场景

• 基于数据分类分级信息，按用户身份进行差异化脱敏
• 面向开发测试、数据外发、数据分析等场景

脱敏源与目标库管理

内置脱敏算法

数据脱敏模板

数据脱敏任务

查看脱敏结果

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