以数据全生命周期为核心实现数据安全_动视

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以数据全生命周期为核心实现数据安全相关问答

多源数据全生命周期管控:构建数据销毁安全生态屏障
多源数据全生命周期管控：构建数据销毁安全生态屏障在数字化时代，多源数据的全生命周期管控是确保数据安全与隐私的关键。数据销毁作为数据生命周期管理的最后一环，对于防止数据泄露、保护个人隐私和企业机密具有重要意义。以下将详细阐述如何通过构建数据销毁安全生态屏障，实现多源数据全生命周期的有效管控。一、多源数据管理的挑战与
决策引擎交叉决策表
URule Pro Java 规则引擎，一款给业务人员使用的可视化商业决策规则引擎系统，打开浏览器即可开始设计业务规则；URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎，亦是一款国产智能风控决策引擎,可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上...

解锁数据安全新境界:KeyarchOS机密计算,让数据“密不透风”
KeyarchOS机密计算通过硬件可信执行环境与软件生态适配，实现了数据全生命周期安全防护，为金融风控、医疗研究、联合营销、AI建模等场景提供了高安全性计算解决方案。具体内容如下：机密计算技术原理与优势技术定义：机密计算是一种基于可信硬件的计算模式，通过加密、隔离、证明等机制，保护计算过程中数据的机密...
数据安全体系总体框架和实施路径
以数据为中心：将数据作为核心资产，围绕数据的全生命周期进行保护。风险导向：识别数据面临的风险，针对性地进行防护，降低数据泄露、篡改等风险。动态调整：随着业务发展和外部环境的变化，数据安全体系应能动态调整。2、建设目标建立完善的数据安全管理制度：建立全方位的制度体系，明确责任划分和监督问责机...
国家统筹什么坚持以数据促进数据安全以数据安全保障数据开发利用和产业...
坚持以数据促进数据安全：在数据的全生命周期中强化安全保障，确保数据不被泄露、篡改或滥用。通过数据分析挖掘潜在安全威胁，及时采取防范措施，提升数据安全水平。以数据安全保障数据开发利用和产业发展：数据安全是数据开发利用和产业发展的前提。在保障数据安全的基础上，推动数据的合理开发和高效利用，促进云...

数据安全治理如何进行?
数据安全治理是一项系统化工程，需结合管理机制与技术工具，分阶段、分重点推进。以下是具体实施路径：一、明确治理目标构建数据内容安全管理体系基于数据全生命周期（传输、存储、交换、处理、销毁）设计安全防护框架，覆盖数据流动的各环节，解决业务场景复杂、人员角色多、流转环节多等安全挑战。例如，通过认证...
数据安全的全生命周期,对于企业有什么意义?
数据安全全生命周期就是从数据的采集、传输、存储到使用、共享、转让委托以及最后的删除销毁整个周期做好数据安全的管控，一般就是防止数据泄露，现在还会涉及个人隐私保护相关的问题。对于企业的意义就是保护数据不被泄露，包括但不限于个人信息数据、公司业务数据。无论哪个泄露了对公司来说都是会有很大的...
网络安全协调局副:要加快出台数据安全法
网络安全协调局副胡啸提出需加快出台《数据安全法》，旨在应对数据滥用与泄露风险，规范数据全生命周期管理，并推动网络安全综合治理。一、加快出台《数据安全法》的背景与必要性数据资源价值提升与安全风险加剧数据已成为经济社会核心资源，地方和企业发展大数据的积极性高涨，但超范围收集个人...
教育行业数据安全治理平台解决方案
教育行业数据安全治理平台解决方案需结合法律法规、组织管理、技术防护及持续改进机制，构建覆盖数据全生命周期的安全体系。具体方案如下：一、法律法规与标准遵循核心依据：严格遵循《国家数据安全法》《个人信息保》，明确数据分类分级保护制度，覆盖教育数据收集、存储、使用、共享等全生命周期。行业标准落实...
深度揭秘:围绕数据全生命周期的数据管理
数据全生命周期管理是指围绕着数据从产生、采集、处理、使用到销毁所开展的一系列数据管理活动，这些活动涵盖了数据质量、数据建模、数据分析等多个方面。以下将结合DAMA知识体系，深入探讨在不同的生命周期阶段应当开展哪些与数据相关的工作。一、数据产生在数据产生的阶段，企业应立即着手管理数据，并遵循“...
数字化如何实现价值:数据全生命周期
数字化作为当今企业发展的必然趋势，其核心在于通过技术手段实现信息的数字化表示、处理和分析，从而为企业带来价值。数据作为数字化的基础，其全生命周期的管理对于实现数字化的价值至关重要。以下将从数据全生命周期的三个层次：基础架构层、数据生成层、数据价值层，详细阐述数字化如何实现价值。一、基础...