数据安全治理三步走之三：数据安全稽核与风险预警
数字化时代的风险预警与预防
数字化时代的风险预警与预防随着信息化和数字化的发展，我们的生活方式、生产方式、社会组织形式等都发生了翻天覆地的变化。
然而，数字化时代带来了新的风险和挑战，比如网络安全、虚假信息、个人隐私泄露等等。
如何进行风险预警和预防，是数字化时代必须面对和解决的问题。
一、风险识别风险识别是风险预警的前提和基础。
数字化时代的风险类型多种多样，比如网络安全、财务风险、人员安全、隐私泄漏等等。
因此，我们要全面深入地了解这些风险，关注其发生的环境、因素、趋势等，以便及早发现和掌握风险的情况。
例如，网络安全是数字化时代的主要风险之一。
我们需要关注网络攻击、恶意软件、数据泄露等方面的风险，收集和整理高质量的数据，以便进行分析和预测。
同时，我们还需要了解网络安全的相关政策法规，关注政策的变化和更新。
二、数据分析风险的发生和变化不是随机的，而是有规律可循的。
通过对海量的数据进行分析，可以发现风险的趋势和规律，以便更好地进行风险预测和预警。
例如，我们可以通过网络监控系统和互联网搜索引擎等方式，收集和分析各种网络信息，包括新闻、社交媒体、博客、论坛等等，以便及时掌握网络安全风险的情况。
此外，还可以采用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对数据进行更深入的分析和挖掘，以便更好地了解风险的性质和变化。
三、风险预警预警是指在风险发生之前，通过相关方法和手段，提前得知风险的可能性和影响，以便采取相应的措施和预防措施。
数字化时代的风险预警需要全面、快速、准确和及时，以便有效地应对各种风险。
例如，我们可以通过电子邮件、短信、电话和社交媒体等方式，发布风险预警信息，以便更及时地告知用户和利益相关者。
此外，还可以建立风险预警机制，形成风险预警平台，采用信息共享和数据交换等方式，提高风险预警的效率和准确性。
四、预防措施预警只是防范风险的第一步，预防措施才是解决风险问题的关键。
预防措施要细化、具体、有效，以便更好地控制风险的发生和影响。
例如，在网络安全方面，我们需要采取各种安全措施，包括物理安全、网络安全、数据安全和人员安全等方面，以便更好地保障信息和用户的安全。
数据安全风险评估介绍
数据安全风险评估介绍
数据安全风险评估是指对企业或组织的数据安全情况进行评估，识别潜在的风险和威胁，并提出相应的对策和建议。
它是数据安全管理的重要组成部分，旨在帮助企业或组织保护其重要数据免受未经授权访问、篡改、泄露或破坏等威胁。
数据安全风险评估通常包括以下步骤：
1. 风险辨识：识别可能存在的数据安全威胁和风险，包括潜在的内部和外部威胁，如网络攻击、恶意软件感染、员工不当使用数据等。
2. 风险分析：评估每个识别出的威胁和风险的潜在影响和可能性。
潜在影响可以包括数据泄露、业务中断、声誉损害等。
可能性可以根据已有的安全措施和安全标准来评估。
3. 风险评估：通过综合威胁的潜在影响和可能性，为每个威胁和风险确定一个风险级别。
通常通过使用风险矩阵或评分模型来表示风险级别的高低。
4. 风险响应：针对高风险级别的威胁和风险，制定相应的应对措施和策略。
这些措施可以包括加强防护措施、完善安全策略、提供员工培训等。
5. 风险监控：通过定期或持续的安全检查和监控，追踪和评估已采取的风险控制措施的有效性，及时发现和应对新的安全威胁和风险。
数据安全风险评估的目的是帮助企业或组织识别和了解其数据安全风险，制定相应的风险管理策略和措施，从而保护其关键数据的安全。
通过数据安全风险评估，企业或组织能够更好地应对潜在的数据安全问题，提高其数据的保密性、完整性和可用性。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据技术的迅速发展，大量的数据被产生和积累，为各种应用和发展带来了巨大的机遇和挑战。
大数据的快速增长也带来了各种安全风险。
大数据信息安全风险是指在大数据环境中，数据面临的意外、故意或自然引发的威胁和风险。
本文将介绍大数据信息安全风险框架及应对策略。
大数据信息安全风险框架是指对大数据环境中的安全风险进行全面分析和评估的体系结构框架。
该框架由以下几个方面组成：1. 数据收集与存储风险：大数据环境中，数据的收集和存储是信息安全的第一道防线。
数据可能会被黑客攻击、病毒感染、技术故障等导致数据泄露、篡改或丢失的风险。
2. 数据传输与处理风险：在大数据环境中，数据的传输和处理是另一个重要的安全环节。
数据在传输过程中可能被窃取、篡改或丢失。
在数据处理过程中，可能存在误操作、程序漏洞等导致数据的处理不当或被滥用的风险。
3. 数据隐私保护风险：大数据环境中，数据隐私保护是一项非常重要的工作。
数据可能包含个人敏感信息，如身份证号码、手机号码、姓名等，一旦泄露将带来严重的后果。
数据可能也会被大数据企业滥用，用于商业目的，对个人隐私权产生侵害。
4. 数据共享与交换风险：大数据环境中，数据的共享和交换是促进数据流通和应用的重要方式。
但在共享和交换过程中，数据可能因为权限不当、技术漏洞等原因被滥用或泄露，导致数据被非法获取或篡改。
5. 数据治理与合规风险：大数据环境中，数据治理和合规是保障信息安全的重要环节。
不合规的数据处理和管理可能会破坏数据的完整性和可信度，从而导致信息安全风险。
针对大数据信息安全风险，我们可以采取以下几个方面的应对策略：1. 建立完善的安全保障体系：建立适应大数据环境的安全保障体系，包括完善的数据收集、存储、传输和处理的安全机制。
建立安全性能评估和监测机制，及时发现和应对安全风险。
2. 强化数据隐私保护措施：加强对数据隐私的保护措施，采取加密、脱敏、权限访问控制等技术手段，确保个人隐私信息不被非法获取和滥用。
数据安全性评估与风险控制方法
数据安全性评估与风险控制方法随着信息技术的快速发展和数据的广泛应用，数据安全性愈发成为公司和个人关注的重点。
然而，数据泄露、黑客攻击等安全问题的频繁发生提醒我们，数据安全性需要得到充分的评估和有效的风险控制。
本文将探讨数据安全性评估的重要性以及常用的风险控制方法。
第一部分：数据安全性评估的重要性数据安全性评估即对数据的安全性进行全面分析和评估，目的是识别潜在的风险和漏洞，并采取相应的措施加以防范。
数据安全性评估的重要性体现在以下几个方面：1.1 保护数据资产：数据是企业最重要的资产之一，包含着大量的商业机密和客户信息。
通过对数据安全性进行评估，可以及时发现和修复潜在的安全漏洞，有效保护数据资产的安全。
1.2 防范风险威胁：评估数据安全性有助于发现和预防各种风险威胁，如黑客攻击、病毒感染等。
及时采取相应的风险控制措施，降低风险对企业的影响。
1.3 合规要求：很多国家和地区都制定了相关的法律法规来规范数据安全，企业必须符合相应的合规要求。
数据安全性评估可以帮助企业确保其符合法规要求，避免罚款和法律风险。
第二部分：数据安全性评估方法数据安全性评估的方法多种多样，可以根据具体需求选择适合的评估方法。
下面将介绍几种常用的数据安全性评估方法：2.1 安全漏洞扫描：通过运用专业的安全扫描工具，对网络环境中存在的安全漏洞进行扫描和评估，发现并修复可能被黑客攻击的漏洞。
2.2 渗透测试：渗透测试是通过模拟黑客攻击的方式，对系统和网络进行评估和测试。
渗透测试可以揭示系统中存在的安全漏洞和弱点，并指导相应的风险控制措施。
2.3 安全编码评估：安全编码评估是对软件开发过程中的源代码进行评估，识别和修复潜在的安全漏洞。
通过安全编码评估，可以提高软件的安全性，减少潜在的风险。
第三部分：数据安全性风险控制方法数据安全性评估只是第一步，风险控制是数据安全工作的核心。
以下是几种常见的数据安全性风险控制方法：3.1 数据备份与恢复：定期对企业重要数据进行备份，并建立有效的数据恢复机制，以避免数据丢失和损坏对企业产生致命性影响。
数据安全管理制度及流程
数据安全管理制度及流程一、背景介绍随着信息技术的快速发展，数据在企业运营中起着至关重要的作用。
然而，数据泄露、数据丢失等安全问题也日益严重。
为了保障企业数据的安全性，建立一套完善的数据安全管理制度及流程势在必行。
二、数据安全管理制度1. 目标和原则- 目标：确保数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露、丢失和篡改。
- 原则：全员参与、风险管理、持续改进。
2. 数据分类和等级- 根据数据的重要性和敏感程度，将数据分为公开数据、内部数据、机密数据等级，并为每个等级制定相应的安全措施。
3. 数据安全责任- 确定数据安全管理的责任部门和责任人，明确各个部门的职责和权限。
- 建立数据安全委员会，负责制定和监督数据安全策略的实施。
4. 数据访问控制- 制定访问控制策略，包括身份验证、权限管理、访问审计等措施，确保只有授权人员能够访问和操作数据。
- 对于敏感数据，采用加密技术进行保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
5. 数据备份和恢复- 建立数据备份制度，定期对重要数据进行备份，并将备份数据存储在安全可靠的地方。
- 定期进行数据恢复演练，确保数据在灾难发生时能够及时恢复。
6. 数据安全培训- 对员工进行数据安全意识培训，提高员工对数据安全的认识和重视程度。
- 定期组织数据安全知识竞赛和培训活动，不断提升员工的数据安全技能。
三、数据安全管理流程1. 数据安全风险评估- 对企业的数据进行全面评估，确定数据安全风险的来源和可能影响。
- 制定相应的风险应对措施，包括防范措施、应急响应措施等。
2. 数据安全事件管理- 建立数据安全事件管理流程，包括事件的发现、报告、调查、处理和跟踪等环节。
- 设立数据安全事件应急响应小组，负责协调应对数据安全事件，确保事件的及时处理和彻底解决。
3. 数据安全监控与审计- 部署数据安全监控系统，实时监测数据的使用、访问和传输情况。
- 定期进行数据安全审计，检查数据安全制度和流程的有效性，并及时纠正存在的问题。
数据安全风险监测和预警管理流程
数据安全风险监测和预警管理流程1. 引言数据安全是当今信息化社会中企业与个人都需关注的重要问题。
随着数据量的激增和数据应用的深入，数据安全风险也日益凸显。
本文档旨在阐述数据安全风险监测和预警的管理流程，确保数据资产安全，预防潜在风险，及时响应和处理安全事件。
2. 流程目标- 实时监测数据安全状况，及时发现异常行为和潜在风险。
- 分析数据安全风险，评估可能造成的损失和影响。
- 建立预警机制，对高风险事件进行预测和报警。
- 确保数据处理活动符合相关法律法规与组织政策。
- 提高组织对数据安全事件的应急响应能力和处理效率。
3. 流程步骤3.1 风险识别- 数据资产清单梳理：全面清查组织的数据资产，包括敏感数据、重要数据和基础数据等，并进行分类管理。
数据资产清单梳理：全面清查组织的数据资产，包括敏感数据、重要数据和基础数据等，并进行分类管理。
- 安全威胁识别：分析可能对数据资产造成威胁的因素，如内部员工泄露、外部黑客攻击、系统漏洞等。
安全威胁识别：分析可能对数据资产造成威胁的因素，如内部员工泄露、外部黑客攻击、系统漏洞等。
- 脆弱性评估：对数据存储、处理、传输和销毁等环节的脆弱性进行评估，找出可能被利用的漏洞。
脆弱性评估：对数据存储、处理、传输和销毁等环节的脆弱性进行评估，找出可能被利用的漏洞。
3.2 风险评估- 风险分析：针对识别出的风险和威胁，分析可能造成的安全事件及其对组织业务和数据资产的影响。
风险分析：针对识别出的风险和威胁，分析可能造成的安全事件及其对组织业务和数据资产的影响。
- 风险量化：运用数学模型和统计方法，对风险的概率和影响进行量化，确定风险等级。
风险量化：运用数学模型和统计方法，对风险的概率和影响进行量化，确定风险等级。
- 风险优先级排序：依据风险评估结果，对风险进行排序，确定优先管理的高风险领域。
风险优先级排序：依据风险评估结果，对风险进行排序，确定优先管理的高风险领域。
3.3 风险监测- 日志收集：建立全面的数据访问日志收集系统，记录数据操作行为，包括但不限于访问时间、操作类型、数据内容等。
数据安全治理三步走之一：数据资产状况梳理
数据安全治理三步走之一：数据资产状况梳理数据安全治理是以“数据安全使用”为目标的综合管理理念，具体实现数据安全保护、敏感数据管理与合规性三个需求；数据安全治理涵盖数据的分类、梳理、管控与审计四大重要环节。
由于数据的分级分类根据不同行业特点有着显著的区别，缺乏普遍性，所以笔者将在后续的文章中针对不同行业的数据分级分类进行说明，本系列文章将主要对数据的梳理、安全管控与稽核进行深入的说明。
本文从数据资产状况梳理的需求、技术挑战以及技术支撑三方面进行详细的阐述。
一. 数据资产状况梳理需求1.1 数据使用部门和角色梳理在数据资产的梳理中，需要明确这些数据如何被存储，需要明确数据被哪些部门、系统、人员使用，数据被如何使用。
对于数据的存储和系统的使用，往往需要通过自动化的工具进行；而对于部门和人员的角色梳理，更多是要在管理规范文件中体现。
对于数据资产使用角色的梳理，关键是要明确在数据安全治理中不同受众的分工、权利和职责。
组织与职责，明确安全管理相关部门的角色和责任，一般包括：安全管理部门：制度制定、安全检查、技术导入、事件监控与处理；业务部门：业务人员安全管理、业务人员行为审计、业务合作方管理；运维部门：运维人员行为规范与管理、运维行为审计、运维第三方管理；其它：第三方外包、人事、采购、审计等部门管理。
数据治理的角色与分工，需要明确关键部门内不同角色的职责，包括：安全管理部门：政策制定者、检查与审计管理、技术导入者业务部门：根据单位的业务职能划分运维部门：运行维护、开发测试、生产支撑1.2 数据的存储与分布梳理敏感数据在什么数据库中分布着，是实现管控的关键。
只有清楚敏感数据在什么库中分布，才能知道需要对什么样的库实现怎样的管控策略；对该库的运维人员实现怎样的管控措施；对该库的数据导出，实现怎样的模糊化策略；对该库数据的存储实现怎样的加密要求。
1.3 数据的使用状况梳理在清楚了数据的存储分布的基础上，还需要掌握数据被什么业务系统访问。
新形势下数据安全治理防护工作的开展
82/ 2019.12新形势下数据安全治理防护工作的开展文│ 华途解决方案部总经理 彭江波数据安全的防护与管理不是单一的技术问题，而是系统化的工程课题，需要从多个角度来综合完善，方能实现全面防护与管理。
数据安全治理防护工作原则包括：整体性原则、分层性原则、数据分类分级原则、数据安全评估原则、数据最小授权原则、数据对等防护原则。
在此基础上，华途的DSGF数据安全治理防护体系框架包括：一个目标：以数据安全为目标，业务系统、终端、数据库、存储、服务器层面的数据均纳入数据安全治理防护的范畴。
二类数据：结构化数据、非机构化数据；数据类型方面，针对数据库以及网络中流动的结构化数据以及进行监测、检查、防护；针对终端、服务器以及业务系统中存在非结构化数据进行监测、检查、防护和动态监测。
三个满足：法规需求、业务需求、标准需求；在全面理解和遵从国家法律法规、国家数据安全管理标准、行业管理要求的基础上，针对组织的业务概况，分析并满足业务数据安全管理需求。
四个层面：包括策略、组织、流程、工具。
数据安全治理防护技术体系建设包括：聚焦数据本身安全：聚焦全数据的防护，涵盖终端节点数据、非结构化文档类数据、结构化关系型数据、云上数据以及大数据平台数据，针对上述不同类型形态的数据进行防护管理。
依托数据生态安全：数据安全防护是建立在物理环境安全、网络安全、存储安全及应用系统安全等基础性防护措施上的数据防护，数据防护是核心，基础性防护措施是生态，二者相辅相成，缺一不可。
数据分类分级、数据密级定义：在明确需要防护的数据资产对象基础上，进行数据的分类分级。
根据组织性质和管理需要，定义分类分级数据的密级，实现差异化管理和防护。
数据资产识别定位：精准的识别并定位数据在网络系统中的位置是管理过程中的重要环节，需要采用多种方式的数据发现技术，感知并展示数据在网络及系统中的产生、传输、存储、使用以及共享的状态，实现密级和敏感度的监测。
数据安全技术防护：在数据分类分级、数据资产识别定位以及数据安全管理策略制定等工作基础上，采用技术手段对数据进行安全防护。
数据安全治理之数据安全风险评估
数据安全治理之数据安全风险评估数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而随着数据的快速增长和广泛应用，数据安全风险也日益凸显。
为了有效管理和控制数据安全风险，数据安全风险评估成为一种必要的手段。
本文将围绕数据安全治理的主题展开，分享数据安全风险评估的重要性、方法和步骤。
一、数据安全风险评估的重要性数据安全风险评估是一项系统性的工作，旨在识别、评估和管理组织面临的数据安全风险。
它的重要性主要体现在以下几个方面：1.保护个人隐私和企业利益数据安全风险评估可以帮助企业识别潜在的数据安全风险，及时采取措施以保护个人隐私和企业利益。
通过评估，可以发现数据所处的安全漏洞和潜在的威胁，从而减少数据泄露、信息丢失等问题的风险。
2.遵守法规和合规要求随着数据保护相关法规和合规要求的日益严格，数据安全风险评估成为企业遵守法规和合规的重要手段。
通过评估，企业可以了解自身数据安全措施的合规性，及时根据新的法规要求进行调整和改进，避免因违反法规而面临的法律风险和罚款。
3.提高数据管理效率和质量数据安全风险评估可以帮助企业识别数据管理中的短板和不足，从而提高数据管理效率和质量。
通过评估，可以发现数据的冗余性、不一致性和质量问题，并采取相应的措施进行修复和优化，提升数据管理的效果和价值。
二、数据安全风险评估的方法数据安全风险评估的方法多种多样，可以根据实际情况选择适合的评估方法。
以下是几种常用的数据安全风险评估方法：1.定性评估定性评估是评估数据安全风险的一种常用方法，主要通过讨论和判断来确定风险的程度。
通过对数据安全风险进行定性评估，可以从整体上了解数据安全风险的情况，有助于制定相应的风险应对策略。
2.定量评估定量评估是评估数据安全风险的一种比较精确的方法，主要通过数据分析和计算来确定风险的概率和影响程度。
通过定量评估，可以对数据安全风险进行量化，为决策提供精确的数据支持。
3.综合评估综合评估是将定性评估和定量评估相结合的方法，既考虑到了风险的主观判断，又考虑到了风险的客观分析。
数据安全治理——数据安全的必由之路
数据安全治理——数据安全的必由之路1. 概述数据安全是现代社会中至关重要的一个议题。
随着数字化时代的到来，大量的个人和机构数据被存储、传输和处理，数据安全问题变得日益突出。
数据安全治理旨在确保数据的保密性、完整性和可用性，以防止数据泄露、损坏或未经授权的访问。
本文将介绍数据安全治理的重要性、原则以及实施的必要步骤。
2. 数据安全治理的重要性数据安全治理对于个人、组织和社会的稳定和发展至关重要。
以下是数据安全治理的重要性：2.1 保护个人隐私数据安全治理确保个人数据的保密性，防止个人隐私被泄露。
个人数据包括个人身份信息、财务信息、健康记录等敏感信息，如果这些信息落入不法分子手中，将对个人造成严重的损害。
2.2 维护商业机密对于企业和组织来说，数据安全治理是保护商业机密的重要手段。
商业机密包括研发成果、商业计划、客户信息等，如果这些信息被竞争对手获取，将对企业的竞争力和利益造成严重损害。
2.3 防止数据泄露和损坏数据安全治理可以防止数据泄露和损坏，确保数据的完整性和可用性。
数据泄露和损坏可能导致信息丢失、业务中断、声誉受损等问题，给个人和组织带来巨大的损失。
3. 数据安全治理的原则数据安全治理应遵循以下原则：3.1 风险评估和管理数据安全治理应基于风险评估和管理的原则。
通过对数据安全风险进行评估，确定数据安全的重要性和紧迫性，并采取相应的措施进行管理和控制。
3.2 数据分类和分级数据安全治理应根据数据的敏感程度进行分类和分级。
不同级别的数据应采取不同的安全措施，以确保数据的保密性和完整性。
3.3 权限管理和访问控制数据安全治理应建立权限管理和访问控制机制，确保只有经过授权的人员可以访问和处理数据。
这可以通过身份验证、访问控制列表、加密等方式实现。
3.4 安全意识培训和教育数据安全治理应加强安全意识培训和教育，提高个人和组织对数据安全的重视和意识。
通过培训和教育，提高员工对数据安全的认识和理解，减少数据安全事件的发生。
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数据安全治理三步走之二：
数据安全稽核与风险预警在有效的数据梳理及严格的数据管控基础上，我们还需要有效地对数据的访问行为进行日志记录，对收集的日志记录进行定期地合规性分析和风险分析。
本文对数据安全稽核的策略、风险与挑战以及技术支撑三个方面进行详细说明。
一. 定期的稽核策略
定期的稽核是保证数据安全治理规范落地的关键，也是信息安全管理部门的重要职责，包括：
A、合规性检查：确保数据安全使用政策被真实执行；
B、操作监管与稽核：主要针对数据访问账号和权限的监管与稽核；要具有账号和权限的报告；要具有账号和权限的变化报告；业务单位和运维部门数据访问过程的合法性监管与稽核；要定义异常访问行为特征；要对数据的访问行为具有完全的记录和分析；
C、风险分析与发现：对日志进行大数据分析，发现潜在异常行为；对数据使用过程进行尝试攻击，进行数据安全性测试。
二. 数据安全的稽核和风险发现挑战
2.1 如何实现对账号和权限变化的追踪
定期地对账号和权限变化状况进行稽核，是保证对敏感数据的访问在既定策略和规范内的关键；但如何对成百上千个业务系统和数据库中的账号与权限的变化状况进行追踪是关键。
2.2 如何实现全面的日志审计
在新的网络安全法出台后全面的数据访问审计要求，日志存储最少保留6个月；在新的等保中要求，云的提供商和用户都必须实现全面的日志记录。
全面审计工作对各种通讯协议、云平台的支撑，1000 亿数据以上的存储、检索与分析能力上，均形成挑战。
全面的审计是检验数据安全治理中的策略是否在日常的执行中切实落地的关键。
2.3 如何快速实现对异常行为和潜在风险的发现与告警
数据治理中，有一个关键要素就是发现非正常的访问行为和系统中存在的潜在漏洞问题。
如何对日常行为进行建模，是海量数据中快速发现异常行为和攻击行为避免系统面临大规模失控的关键。
三. 数据安全稽核的技术支撑
3.1 数据审计技术
数据审计的目标是对所有的数据访问行为进行记录，对危险行为进行告警，提供数据访问报表，提供对数据的检索和分析能力；数据审计技术是对工作人员行为是否合规进行判定的关键；数据审计技术主要是基于网络流量分析技术、高性能入库技术、大数据分析技术和可视化展现技术：
图14 数据审计技术
3.2 账户和权限变化追踪技术
账号和权限总是动态被维护的，在成千上万的数据账号和权限下，如何快速了解在已经完成的账号和权限基线上增加了哪些账号，账号的权限是否变化了，这些变化是否遵循了合规性保证，需要通过静态的扫描技术和可视化技术帮助信息安全管理部门完成这种账号和权限的变化稽核。
图15 授权变更统计分析管理界面
3.3 异常行为分析技术
在安全治理过程中，除了明显的数据攻击行为和违规的数据访问行为外，很多的数据入侵和非法访问是掩盖在合理的授权下的，这就需要通过一些数据分析技术，对异常性的行为进行发现和定义，这些行为往往从单个的个体来看是合法的。
对于异常行为，可以通过两种方式，一种是通过人工的分析完成异常行为的定义；一种是对日常行为进行动态的学习和建模，对于不符合日常建模的行为进行告警。
图16 异常访问行为定义
以上很多的异常访问行为，都与频次有密切的关系；这种频次分析技术不是传统的关系型数据库或大数据平台的强项，更多地需要引入一种新的技术，这就是StreamDB技术；一种以时间窗体为概念，对多个数据流进行频次、累计量和差异量进行分析的技术，往往可以用于对大规模数据流的异常发现：
图17 Stream 数据处理技术
四. 小结
数据安全稽核是安全管理部门的重要职责，以此保障数据治理的策略和规范被有效执行和落地，保障能够快速发现潜在的风险和行为。
只有做好数据安全稽核才能保证数据安全治理的落地，为数据使用安全做好有利的把控。