各企业开发的各产品对外提供的功能越来越多，那么数据流出的口子也就越来越多，各种共享、开放接口、交换也越来越复杂。若交换共享方式和接口未做到标准化，那么数据安全管理难度陡增。
数据安全越演愈烈，各种泄漏事件频发，各种隐私保护成为各行业关注的热点，大多企业将数据安全置于重要位置。那么针对这一关键数据安全问题，各家解决方案如何？一起来看一下。
总的来说，数据安全解决目标为让数据流遵守秩序，那么就要从防泄漏、防篡改、防滥用三个方面着手。对于提供数据安全服务的公司来讲，自有数据安全体系。就拿腾讯来讲，覆盖资产管控、安全运营、业务安全管控、数据支撑环境安全管控、运维安全管控和数据安全感知这些方面。
这么一看，算是很全了！若各方面都管控到位，不担心会发生数据损失。但在整个体系中，人还是最脆弱的一点。
在这些层面中使用的关键技术包括：
- 敏感数据识别；
- 脱敏（加密；数据失真如随机干扰、乱序等不可逆算法；可逆的置换算法如表映射、位置变换等）；
- 数据泄露防护技术（身份认证、进程监控、日志分析、安全审计，智能化识别、监控和阻断，实现智能化分层、分级保护等）；
- 结构化的数据安全技术（数据库安全安全技术：事前风险评估-数据库漏洞扫描、事中安全管控-数据库防火墙、数据库加密、数据库脱敏，和事后分析追溯-数据库审计、数据水印技术）；
- 大数据平台安全技术（统一管理安全策略、安全审计、安全运维）；
- 同态加密和安全多方计算
看完以下各家的解决方案，会发现都不外乎这些技术。
那么，上一篇博文中的问题如何解答？可以从数据的授权采集；合规分级分类与脱敏加密；存储数据库审计、数据库防火墙、加密脱敏数据、容灾备份和文件DLP；人员授权访问与应用授权管理；最后外部共享的考虑：合作伙伴的授权管理和API安全。另外，数据监控、溯源与态势分析是整体过程的保障。
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参考