Satori Cyber[1]由创始人Eldad Chai和Yoav Cohen于2019年成立，同年获得525万美元的种子轮融资。其中联合创始人兼CEO Eldad Chai曾是Imperva[2]的产品管理高级副总裁和高级执行团队成员；Yoav Cohen是Satori Cyber的联合创始人兼CTO，曾是Imperva的产品开发高级副总裁。公司致力于通过数据分类、审计、策略等技术与手段满足数据安全与隐私合规需求。
数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。数据的本质就是在连续的活动过程中，经过产生、加工、传输等环节完成记录，并不断指导业务活动持续开展的过程，所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现，而传输交互与使用是数据价值的集中体现。数据安全是建立在价值基础上，实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用，防止数据被破坏、盗用及非授权访问。数据安全能力是指数据在流动过程中，组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。
在银行企业生产数据库中，储存着大量的敏感信息，例如储户个人身份信息、手机号码、身份证、银行账户信息、资金信息等，这些数据，在银行业很多工作场景中都会得到使用，例如，业务分析、开发测试、审计监管，甚至是一些外包业务等方面，使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏，不仅会给银行企业带来经济上的损失，更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。
安华金和技术副总裁杨海峰：金融行业数据实时共享场景下的动态脱敏技术
企业为什么要开展数据分类分级工作以及数据分类分级的一些实践难点，对于企业而言，这是一项复杂且重要的工作。但是，仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的，数据分类分级工作是合规的起点而不是终点，今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用，以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。
如前文《静态脱敏典型应用场景分析——开发测试、数据共享、科学研究》所说，当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类。由于两者使用场景不同，关键技术有所差异。
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天，数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。
前几天数据君的朋友圈，已经被#秋天的第一杯奶茶#刷屏了。 这个梗指的是9月22日秋分后，在意你的人给你发一个红包（一般是52元）或买一杯温暖的奶茶，就能让你在这个萧瑟的秋天喝上第一杯奶茶，感受到来自Ta的温暖。 那么问题来了，你喝到了吗 没有没关系，秋天第一杯奶茶没喝到，可以来接收秋天第一份安心，情场不得意，在职场补回来，让你的数据100%加密不可逆，再牛的黑客来了也破解不了，从此工作更顺心。 鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能，鹅厂出品，必属精品，从此，鹅们数据库自带360°安
金融科技&大数据产品推荐：金蜂巢大数据集成与脱敏系统
在数据经济时代数据要素已经成为了企业重要资产，对于企业不同的业务部门来说，每时每刻不在通过共享数据方式进行业务协作。一些企业会将大量的敏感客户数据、订单数据拷贝到开发、测试、数据分析环境，但并没有采取任何对数据脱敏的措施。这将面临重大的监管及数据泄露风险。为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话，“哥，你是 xxx 吧，我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”，握草，我先是一愣，然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头，面带微笑稍显谄媚：老婆你听我说，我真的啥也没干，你要相信我！
数据安全相关法律法规日趋完善，数据合规也成为企业开展经营活动的必备工作。在企业IPO上市流程中，数据合规也成为审核关注重点。
随着信息安全的日益重要，对敏感数据进行加密和脱敏已成为业务开发中不可忽视的一环。本文将介绍如何在Spring Boot项目中利用注解、反射和AOP的组合，实现对敏感数据的加密和脱敏，提高数据安全性。
数据脱敏（DataMasking）就是针对敏感信息进行处理的技术，通过对敏感数据的清晰、变形等方法保护了敏感信息的保密性，同时又能够利用这些信息进行质量保证工作的支持。
有人想看数据安全能力成熟度模型（DSMM，以下简称DSMM）的数据处理安全部分，今天它来了….
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据，一旦敏感数据泄露，就会对公司经营带来风险，常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据，为什么说敏感数据处理是数据安全防护线？怎样处理敏感数据？
前言 这几天学校开始选毕业设计，选到了数据脱敏系统设计的题目，在阅读了该方面的相关论文之后，感觉对大数据安全有了不少新的理解。 介绍 随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了
中安威士数据库动态脱敏系统(简称VS-DM)，通过截获并修改数据库通讯内容，对数据库中的敏感数据进行在线的屏蔽、变形、字符替换、随机替换等处理，达到对用户访问敏感数据真实内容的权限控制。对存储于数据库中的敏感数据，通过脱敏系统，不同权限的用户将会得到不同结果展现。系统支持旁路代理和直路代理两种部署方式，具有性能卓越、配置灵活、使用简单、运行稳定等优势。能帮助客户降低生产库中敏感数据泄露的风险，减少开发、测试和数据交付过程中的数据泄漏，轻松满足隐私数据管理的合规性要求。
数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为：指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据 的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
本系统能自动运行数据扫描任务，先从数据源中获取少量的样本数据，再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对，快速识别敏感数据类型，并记录敏感数据的存放位置。
数据脱敏（Data Masking），又称数据混淆、数据漂白、数据去隐私化。用虚假的数据掩饰真实数据，以达到防止数据泄漏的目的。
在云计算越来越火的今天，我们不难预测，云上的MySQL在未来的数据库市场也将是主流。 在很多人的理解中，云托管数据库服务是“暴利”。 而实际上，在这个海量数据大爆发的时代，开源版本的MySQL很难满足很多企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题，产品能力不足的云数据库MySQL也很难在竞争激烈的市场找到属于自己的舞台。 上周的一篇文章数据君分享了近期腾讯云MySQL入选顶会的故事，这一期想和大家谈谈，在应用场景下，这帮人又做了哪些事？ 回顾腾讯云数据库MySQL的
据统计表明，全球的数据量每过两年翻一番，不知道什么时候开始，“大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临，数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产，那么安全体系的建设尤为重要和关键，而其中数据安全和隐私保护则是安全体系的重中之重。
（1）主要分生产环境和测试环境（地市）两个机房，两个机房物理隔离，但目前存在某些跳板机制，从测试环境机房，可以拿到存在堡垒机的一些信息，达到获取数据的目的，是一个不可忽视的安全隐患。
2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式表决通过，并将于2021年9月1日起施行。
有一些人可能对敏感数据的概念感到陌生，其实它就是指泄露后可能会给公司发展带来不利影响的数据，这些数据包括公司员工身份信息、产品价格信息以及公司银行账户信息等，敏感数据处理流程是什么？敏感数据泄露有什么危害或后果？
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
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2021年7月31日，第七届全球互联网架构大会(简称“GIAC”)在中国深圳成功举办。作为中国地区规模最大的技术会议之一，本届GIAC汇聚了国内外互联网技术架构相关的行业顶尖企业高管、技术负责人及高端技术从业人员，就互联网架构热门的前沿趋势、云原生、智能数据、爆款架构演进、卓越工程实践等领域进行技术创新及研发实践架构案例的探讨与分享，共同打造了一个互联网构建方式的尖端讨论平台。 腾讯云鼎实验室数据安全总监姬生利在会上发表题为《腾讯云数据安全与隐私保护》的演讲，围绕数据上云面临的数据安全问题、腾讯云数据安
当前社会信息化高速发展，网络信息共享加速互通，数据呈现出规模大、流传快、类型多以及价值密度低的特点。人们可以很容易地对各类数据实现采集、发布、存储与分析，然而一旦带有敏感信息的数据被攻击者获取将会造成个人隐私的严重泄漏；所以在发布数据前，必须通过适当的隐私保护手段来隐藏敏感信息，从而达到能够发布和分析同时又保障隐私信息安全性的目的。
大数据已被视为国家基础性战略资源，各行各业的大数据应用正迅猛发展，但随之而来的数据安全问题也日益加剧，有时甚至限制了大数据应用的发展。基于此，无论是国家机关还是企事业单位，都在加紧数据安全体系的建设，甚至项目立项时就需要完成数据安全的设计。
数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等，并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。
近年来，全球掀起个人信息与隐私的立法热潮。欧盟2018实施GDPR，美国2020年实施CCPA，两部法规均对企业处理用户的数据提出更严、更具体的约束和要求；最近十月份，我国对外公布《个人信息保护法（草案）》，它全面和具体地规定了企业保护个人信息安全的各项义务,同时指出违反法规最高可面临5000万或一年度营业额5%的巨额罚款。
面对复杂的大数据安全环境，需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系：边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。如下图所示：
大数据平台通过将所有数据整合起来，充分分析与挖掘数据的内在价值，为业务部门提供数据平台，数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息，如用户在酒店的入住纪录，用户支付信息等，这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证，权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全，但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说，任何有权限访问用户数据的人员，如ETL工程师或是数据分析人员等，均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面，没有访问用户数据权限的人员，也可能有对该数据进行分析挖掘的需求，数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏，在保证数据可用性的同时，也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起，从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分，是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险，然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法，最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。
图数据库中的节点和边通常具有不同的属性和关系，因此需要对不同资源进行细粒度的访问控制。该挑战在于确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据。
总第246篇 2018年 第38篇 背景 近年来，数据安全形势越发严峻，各种数据安全事件层出不穷。在当前形势下，互联网公司也基本达成了一个共识：虽然无法完全阻止攻击，但底线是敏感数据不能泄漏。也即是说，服务器可以被挂马，但敏感数据不能被拖走。服务器对于互联网公司来说，是可以接受的损失，但敏感数据泄漏，则会对公司产生重大声誉、经济影响。 在互联网公司的数据安全领域，无论是传统理论提出的数据安全生命周期，还是安全厂商提供的解决方案，都面临着落地困难的问题。其核心点在于对海量数据、复杂应用环境下的可操作性不佳。
近年来数据泄漏的事件层出不穷，网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白，数据泄漏只是一个结果，而原因有很多种，可能是一个越权漏洞，也可能是一个弱口令，有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏？是方法论出错了，还是执行不到位？带着这个问题，笔者研究了两家云服务厂商，试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是，有可借鉴的地方，但仍然不足以保证数据安全。
日前，ISC 2018互联网安全大会在北京国家会议中心举行。京东安全受邀参与本届大会，并分享了AI安全相关研究成果。京东首席信息安全专家Tony Lee在安全创客汇活动担任创业大赛评委，并在会后向记者表示：“大数据和人工智能安全将成为安全的主战场。”
*本文原创作者：mcvoodoo，本文属FreeBuf原创奖励计划，转载请联系help@freebuf.com 随着大数据的发展，从银行到P2P再到保险、证券等，越来越多的金融企业开始建设自己的大数据平台。传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。 从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。
2019年8月30日，《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏（masking of sensitive data elements），高大上的叫法也就是Data Masking。数据脱敏主要是指将原始数据的全部或者部分敏感值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值，并保留了底层数据的schema。
大数据时代，数据是基础，业务是核心，数据安全则必然需要与业务形态有所关联，因此，数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来，配套的法律法规也陆续出台，要求越来越高，力度越来越大，加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》，数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看，数据安全被重视相对是滞后的，大多行业都是信息系统已经运行了好多年，基于此开展数据安全相关工作，难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控，例如明星数据、高级别领导数据、高管
工业数据是指工业企业在开展研发设计、生产制造、经营管理、应用服务等业务时，围绕客户需求、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、销售、交付、售后、运维、报废或回收等工业生产经营环节和过程所产生、采集、传输、存储、使用、共享的数据。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻。
在当今数据驱动的市场中，数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大，责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析，保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
在该系列的第一篇中：《浅析数据安全与隐私保护之法规》，介绍了国内外的数据安全与隐私保护相关法规，如欧盟《GDPR》、美国《CCPA》和中国《网安法》。这些法规保护的个人数据(或个人信息)范畴均十分广泛，且具有严格的约束和规范。在法规指导下，如何更好地满足合规，降低法律风险和隐私泄露风险；同时也能满足业务场景需求。目前存在多种关键技术，场景不同，需求不同，对应的技术也自然不同。本文作为《大数据时代下的数据安全》系列的第二篇：场景技术篇，将介绍四种关键技术：数据脱敏、匿名化和差分隐私和同态加密，并对每一种介绍技术的从场景、需求和技术原理等几个维度进行展开。
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