
在大数据时代,数据泄漏、数据滥用、数据篡改等各类安全风险的存在,让企业在建设执行数据安全风险评估方面变得紧迫和必要;同时,在国家监管层面,从《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规也来看,企业网络数据保护、出境数据安全、个人敏感信息数据安全都需要定期开展风险评估工作,并在风险评估报告中明确企业处理数据的种类和量级,活动情况和可能面临的风险,以及相对应的整改措施。
企业在从“信息化”转型到“数据化”过程中,数据量爆炸增加;企业若无合适的数据安全风险评估方法和工具,无法有针对性的摸清所面的风险,也无法评估与法律合规要求的差距。
数据安全风险评估是通过技术工具,客观评估出企业中现存的数据安全风险,企业在建设数据安全治理体系的过程中,正是缺少”数据安全风险评估”工具这一有力抓手的助力。
传统安全防护采用边界防护的策略,只是保证静态数据安全;而现实中企业一旦开展业务,必然涉及数据流动过程中的安全风险评估和监测,这些都需要有经验的专业安全团队协助解决。
传统的安全管理调研方式,容易产生风险遗漏且主观性太强;基于数据便于复制、传输、多形态的特性,需要有针对性、专业性、客观性的技术评估手段协助来查缺补漏。
针对企业APP中个人隐私合规评估部分的要求,提供:APP权限申请和使用情况、个人信息采集相关风险、与第三方交互情况等数据风险。
针对《数据安全法》、《个人信息保护法》等要求,提供数据出境中涉及的数据类型、数据量级、是否存在向境外提供重要数据等风险的评估。
针对《个人信息保护法》的要求,通过技术工具,提供企业针对个人敏感信息数据全生命周期中,各个阶段的风险评估需求。
(1) 针对企业开放大量数据至互联网业务,提供API接口数据安全监测能力。为企业提供接口敏感数据暴露面、接口脆弱性、接口开放数据的合规性等风险的评估。 (2) 针对企业数据在内部业务应用中,内部接口敏感数据暴露面、敏感数据的流动风险、内部人员的合规使用数据等风险的评估。 (3) 针对企业数据库数据、访问控制、安全管理、人员访问行为等风险评估。
- 合法合规
全局掌控数据现状,提前布局规划,保障组织在数据安全领域的合法合规。
- 管技共建
全面厘清数据风险,补齐短板,促进科学数据安全治理和安全管控体系建设。
- 持续运营
全力厘清安全需求,协同推进适宜可落地的数据安全技术与运营技术手段。
- 防御提升
全效保障数据安全,减少来自内外部的对数据的攻击和隐患,提升防御能力。