近日，知名咨询机构沙利文头豹研究院发布《2022年中国数据安全解决方案市场报告》，腾讯安全入选Frost Radar（弗罗斯特雷达）领导者象限，增长指数位列行业第一。
数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力，和加强数据安全审计。
近日，中国信息通信研究院发布了2023下半年度“可信数安”评估评测结果，腾讯云参与并通过了数据分类分级工具功能、性能、解决方案能力成熟度等级三项评测，成为国内首批全满贯通过该三项评测的企业，并获得“卓越级”的最高评级。
2021年6月29日，深圳市通过了《深圳经济特区数据条例》，自2022年1月1日起施行； 2021年7月10日，国家互联网信息办公室发布关于《网络安全审查办法（修订草案征求意见稿）》的通知，数据安全纳入网络安全审查； 2021年8月12日，工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》； 2021年8月20日，《个人信息保护法》正式颁布，并于2021年11月1日开始正式实施。 如此密集的法规发布，可见数据安全已经成为所有企业和机构需要直面的问题。今日起，《数据安全法》将正式实施，《数据安
4月26日，腾讯安全联合中国信通院“数据安全推进计划”共同在深圳举办了数据安全研讨会，共同探讨新形势下如何让企业关键数据资产更安全。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所高级业务主管龚诗然、腾讯云安全总经理李滨、炼石网络创始人兼CEO白小勇、腾讯企业标准专家刘震宇等嘉宾和客户出席。
阅读本文大约需要5分钟 数据安全的主要挑战 企业在数字化转型中面临的数据安全的挑战是什么呢？总共大的是从两个方面来看，一方面是企业在最大化竞争优势的业务需求和采用适当的数据安全策略与降低风险之间进行平衡，这块其实就是非常典型的业务和安全怎么平衡的问题，就是我到底是发展业务牺牲安全，还是我要保安全牺牲业务，这个对企业来说是一个比较大的挑战。 第二个方面，本身企业有复杂的IT环境，包括企业还有一些跨云或者云迁移的一些项目跟第三方去共享，这种数据可能会被泄露。还有一些合规的问题，也是为企业数字化转型带来严重的挑战
近几年互联网公司数据安全已从单兵作战逐步发到到团队作战，分工上也朝着精细化运营、风险模型建设、数据安全平台建设等细分方向专业化演进。
新基建浪潮下，电力行业拥抱数字技术的速度在不断加快，数据作为核心生产要素，支撑着电力行业新业态的产生，在流动中充分创造价值。而与此同时，数据安全威胁也再度升级。那么在数字化，智能化变革中，电力行业数据安全如何得到精准化防护？
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。
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。
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本文探讨了如何衡量一个组织的数据安全保护能力，并提出了数据安全能力成熟度模型（DSMM）作为评估工具。DSMM包含40个安全域，涵盖了组织的数据全生命周期过程。在实践过程中，企业需要关注高层重视度不足、业务部门配合意愿度低、内部系统繁多、政策落地难、业务快速发展、数据安全风险处理能力不足等挑战。数据安全成熟度模型（DSMM）的适用范围广泛，包括金融、政府、运营商、互联网企业等行业。
今天很荣幸与大家分享在过去几年以内，腾讯在数据安全和人工智能的安全治理方法，以及实践上的一些经验。整个主题分为三个部分：
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。
为帮助企业快速厘清数据资产、掌握访问状况、明确差距与风险、理清数据安全建设思路，腾讯安全基于自身应用与实践经验，推出了「数据安全微咨询服务」。
作者：郭晓雷 本文约4300字，建议阅读8分钟本文报告的主要内容关于数据安全，从学术或者技术的角度，更多地认为人工智能是数据处理的新技术，其应用会产生更加丰富的数据处理活动场景。
高速发展的数字时代，数据已成为推动产业发展的最重要生产要素之一，真正成为了创造经济财富的数字能源，守护数据资产的安全成为企业高质量发展不可回避的重要命题。
)级别[1]。随着企业业务发展和扩大，应用环境的数据越来越庞大，多种多样、复杂多变。面临的数据安全问题和威胁越来越突出和严峻，不仅有来自外界的攻击，也有内部管理或错误配置等引发的数据窃取或敏感信息泄露。
为规范自然资源领域数据处理活动，加强数据安全管理，保障数据安全，促进数据开发利用，自然资源部在经过国家数据安全工作协调机制批准，部领导同意后，发布了《自然资源领域数据安全管理办法》（以下简称《办法》），并明确要求，自然资源部、国家林业和草原局及地方行业监管部门将数据安全纳入党委（党组）国家安全责任制，按照“谁管业务，谁管数据，谁管数据安全”的原则，落实本行业本地区本领域数据安全指导监管责任。
2021年12月22日，工信部公开征求对《工业和信息化领域数据安全风险信息报送与共享工作指引（试行）（征求意见稿）》的意见。 为贯彻落实《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，加强工业和信息化领域数据安全风险信息获取、分析、研判和预警工作，及时掌握工业和信息化领域数据安全整体态势，提高数据安全风险处置能力，工业和信息化部研究起草了《工业和信息化领域数据安全风险信息报送与共享工作指引（试行）（征求意见稿）》（见附件），拟以规范性文件形式印发，现面向社会公开征求意见。如有意见或建议，请于2022年1月22日前
近年来，信息技术的快速发展，加快了汽车产业的变革。与此同时，随着智能化、网联化的推进，汽车的数据安全问题也日益凸显。当下，如何保障数据安全，成为影响智能汽车产业健康发展的关键问题。
据多家研究机构判断，未来3-5年内，中国企业服务市场规模有望达到25-100万亿。属于中国企业服务玩家的春天，已经开始。9月2日，“WISE2021企业服务生态峰会”在上海召开，本次峰会以“企服新浪潮”为主题，与企服从业者和它们的合作伙伴们一起，见证企服市场的崛起与爆发。 会上，腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全与隐私保护探索与实践”的演讲，对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 （腾讯云安全总经理李滨) 以下为李滨演讲实录： 大家好！我是来自腾讯云安全的李
今年在数据安全领域发生了许多大事：6月10日《数据安全法》正式获得通过，并将于2021年9月1日正式施行；网络安全审查办公室先后对“滴滴出行”“运满满”“货车帮”“BOSS直聘”启动网络安全审查；国家网信办针对多款App违法违规收集使用个人信息先后进行通报等。
据多家研究机构判断，未来3-5年内，中国企业服务市场规模有望达到25-100万亿。属于中国企业服务玩家的春天，已经开始。9月2日，“WISE2021企业服务生态峰会”在上海召开，本次峰会以“企服新浪潮”为主题，与企服从业者和它们的合作伙伴们一起，见证企服市场的崛起与爆发。
全国信息技术安全标准化委员会（简称信安标委或TC260）在2021年通过了编制组申请的GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》修订项目， 新版标准报批稿在2022年年底提交给国标委进行最后的形式化审查，从国标委标准进展情况看，GB/T 35274-2023近期即将发布。下面就该标准修订情况及标准内容进行解读，本标准牵头单位是清华大学，参与单位有北京大学，中国电子技术标准化研究院等33家单位，共45人参与编制。
在这个信息技术时代，企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。数据安全状况管理 （DSPM） 是一种解决方案，可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。在本文中，您将了解 DSPM 用例，并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
王峰。曾就职于北京拓尔思，任山东区技术总监，山东米迦勒联合创始人，现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
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。
今年6月份颁发的《中华人民共和国数据安全法》对企业与机构的责任、义务有了更加细致的规范和要求，其中第一章明确提出，“应建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力”。
2022年2月28日，在中国产业互联网发展联盟指导下，人民邮电报、中国信息安全、腾讯安全联合实验室、腾讯研究院联合推出《2022产业互联网安全十大趋势》。报告指出，随着数字经济规模的扩展，数据流通产生了新特性，数据泄露趋于常态化，而数据的安全也为CIO们所越来越关注。
随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求，数据安全状况管理 （DSPM） 不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法，用于在数据高度碎片化的不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况，以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。通过 DSPM 检测和管理风险，组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规（如 GDPR）。
频发的安全事件背后呈现出什么趋势？企业安全问题的罪魁祸首是谁？数据泄露又该如何治理？ 产业互联网时代，企业要思考的安全问题太多了。尤其对于缺乏系统安全体系的公司而言，处理安全问题显得千头万绪，不知从何下手。 就其中两个最受关注的安全问题，这里有两个安全“锦囊”！在最近结束的广东省网络安全宣传周暨2019年网络安全博览会的现场，腾讯的安全专家现场“授课”，不仅基于业务经验剖析了企业安全问题的核心所在，还针对性地带来了历经实践检验的安全产品，希望帮助企业找到做好安全的关键。 解决企业数据安全问题四步走 （
近日的数据安全事故，引发了很多企业的普遍关注，而不少用户从彻查中确实发现自己的数据库已经被注入，这为大家上了数据安全的重要一课。 甚至有的企业要求停用PL/SQL Developer这一工具，虽然这从制度上关上了一个门，但是我们知道数据库类似的门如此之多，如何能够从根本上提升数据库管理的安全，减少数据运维风险呢？ 我曾经在《数据安全警示录》一书中总结了种种数据安全风险，提出了很多预防措施和手段，在此整理其中的一些建议供大家参考，当然大家也可以从云和恩墨的安全服务中获得帮助。 我在书中提出了数据安全的五个纬度
当前，人类社会已进入到了除海陆空、太空之外的第三个空间——虚拟网络空间，而网络空间安全不仅与大数据，人工智能等热门领域联系紧密，还运用到各行各业，渗入我们生活的每一个角落。
产业互联网时代，企业要思考的安全问题太多了。尤其对于缺乏系统安全体系的公司而言，处理安全问题显得千头万绪，不知从何下手。
据《埃森哲2022中国企业国际化调研》报告显示，多重因素正在推动中国企业加速出海步伐，95%受访的中国“出海”企业认为自己未来3年海外业务的增长可以超过5%。
数据安全软件有各种形式和大小。工具存在并且旨在保护所有类型的数据，从单个消息到整个数据库。每家公司，无论规模大小，都应将数据安全作为核心业务实践，并尽其所能确保存储在其业务每个缝隙中的数据受到保护；任何对敏感信息的盗窃都可能损害企业和客户。没有理智的企业主希望数据泄露成为公众与其品牌的唯一关联。没有人愿意将数据提供给以快速和松散处理敏感数据而闻名的公司。
一方面，金融科技大量采用新技术实现业务创新的同时，也给网络安全带来了更多隐性风险。
数据安全与隐私保障的维度将在未来变得更加立体。蚂蚁金服副总裁芮雄文在8月22日“网络安全生态峰会”上发表演讲时建议：数据安全与隐私保障应采用“由政府牵头，通过市场机制和社会共治的模式来推动“。
本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中，中国电子信息产业集团党组成员、副总经理陆志鹏所做的主题演讲。 ---- 数据安全和数据要素化是当前的重要话题，但同时又是两个不同的研究领域。从2020年底，中国电子与清华大学围绕数据安全和数据要素化展开了联合研究，今天我就其中一部分研究内容和成果给大家做报告，从数据安全领域谈一谈当前面临的形势、解决问题的思路和解决方案，请大家批评指正。 党中央高度重视数据安全。2017年习总书记就强调要切实保障国家数据安全，2020年提出在“保障国家数据安全”的同时需要“加
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。
随着我国各行业加速步入产业互联网时代，5G、AI、云计算等新一代信息技术与应用不断深化，各行业数字化和产业升级的进程日益加速。作为金融业重要的组成部分，银行业信息化建设已经走在各个行业前列。然而数字化浪潮下，业务边界的不断扩大也导致了银行业网络安全问题频发，如何应对外部的网络攻击、内部因安全意识缺失以及管理漏洞带来的安全风险，成为银行业发展道路上的一大挑战。
3月1日晚上十点半，一条来自微盟官方微信公众号的公告，让其平台上的300万注册用户、超过7万的SaaS付费商家以及信息安全业界同仁都放下了心中的巨石：“截止至3月1日晚8点，在腾讯云团队协助下，经过7*24小时的努力，我们数据已经全面找回。”随后，腾讯云也在官博上正式宣布：经此一役，微盟决定全面上云，并通过腾讯云的产品和技术升级数据安全体系。（《微盟数据被删后的七天七夜》）
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
数据猿导读 数据安全治理目标旨在强调数据的安全使用。我们不谈脱离了“使用”的数据安全，数据存在的价值就是为了使用，为了实现数据的安全使用，数据安全治理需要满足数据资产梳理、数据使用管控以及数据治理稽核
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。而数据安全也成为广大企业和云服务商共同关注的话题之一。 近年来，国内外大规模数据泄露事件频发，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，数据安全环境日趋复杂。而等保2.0和密码法的相继出台，也对数据安全尤其是加密算法和密码测评提出了更加严格的要求。 数据安全问题既是技术问题，也是管理问题，需要一套行之有效的数据管理策略。针对目前企业现状，腾讯云数据安全服务负责人姬生利在国际信
FreeBuf咨询TTSP智库专家 乐信集团信息安全中心总监刘志诚，在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《从数据安全到业务安全-业务安全进阶之路》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
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