如何确保数据安全

确保数据治理中的数据安全性需要从多个方面入手，形成一套综合性的安全保障体系。以下是一些关键措施，可以帮助组织实现这一目标：‌建立数据安全管理体系‌：组织应建立一个集中统一、高效权威的数据安全风险评估。这是确保数据安全性和合规性的基础。‌制定合规性策略和程序‌：组织需要深入了解并遵守适用的法律和标准，制定全面的数据保护和隐私策略，确保各项活动符合法规要求。‌强化访问控制‌：实施基于角色的访问控制，确保在发生安全事件时能够迅速响应并采取措施以减少损失。‌员工培训和意识提升‌：定期对员工进行数据保护和隐私法规的培训，提高全体员工对数据保护重要性的认识。‌使用技术工具和监控‌：利用数据丢失防护、入侵检测系统、安全信息和事件管理（SIEM）等技术工具来监控和保护数据。同时，建立内部审计监控层，确保合规管控系统、监控与自动化内部审计验证系统和数据访问控制的有效性。星环数据治理解决方案星环科技提供、报告、信息共享、监测预警机制。这包括建立数据安全管理机构，落实安全策略精准管控，持续保障数据安全运营。‌数据分类与分级‌：对数据进行分类和分级，以确定不同数据的敏感性和重要性，从而制定相应的保护措施

近日，CCF上海分部联合CCFCTOClub（上海）和星环科技举办了“数据安全与流通技术”闭门研讨会。研讨会围绕“谁来保护数据安全”、“企业如何依法进行数据安全加固及创新”以及“数据经济如何健康发展抵抗网络攻击。2.如何化解数据安全管理面临的挑战？那么应该如何保护数据核心资产安全是摆在企业以及安全人员面前的一道难题。我想先从数据安全管理的角度谈一谈对数据安全的认识。我认为，数据安全是以合规管理为驱动，数据资产管理为抓手，根据数据安全生命周期进行治理。首先，核心抓手数据资产管理。具体的，在数据资产管理中，需要知道数据资产是什么，数据资产如何管理。这两个问题引发4个子问题，即要解决敏感数据是什么安全意识培训方面，指定安全行为标准规范，多元化信息安全培训教育等。3.发展自动化漏洞挖掘除了数据安全管理面临的问题，我们还面临着未知漏洞威胁。自动化漏洞挖掘，可以帮助企业在一定程度上确保信息资产的安全”等热点话题，邀请了来自知名高校、科技企业和律所等50多位业内专家们共同交流探讨。CCFCTOClub（上海）成员、星环科技联合创始人刘汪根主持了论坛。复旦大学大数据研究院研究员陈平博士做了“数据安全

确保湖仓一体架构的数据安全是一个复杂而多维的任务，涉及多个层面的策略和措施。‌身份和访问管理：对访问用户进行授权和认证，以确保湖仓数据按需访问的安全性。可以阻止恶意访问，并通过基于风险的访问控制，如数据分类、数据脱敏、数据备份与恢复等，进一步增强数据的安全性。确保所有类型数据原始格式和转换格式的可访问性，以满足各类用户需求。‌持续监控与审计‌：实施持续的安全监控和审计，以及时发现和响应潜在的安全威胁。利用安全信息和事件管理工具，收集和分析来自不同来源的安全日志和事件，以识别异常行为和潜在的安全事件。‌合规性‌：确保湖仓一体架构符合相关的数据保护和隐私法规要求。通过合规性评估和审计，确保架构的配置文件，以限制未经授权的访问和数据泄露的风险。‌基于主机的安全性‌：使用主机入侵检测技术，这是一种在主机上运行的基于代理的技术，它使用各种检测系统来查找和警告攻击和/或可疑活动。部署文件完整性监控，在环境中监控和跟踪文件更改的能力，这是许多法规遵从性框架中的一项关键要求。执行日志管理策略，例如将日志实时复制到集中存储库，以便对其进行访问以进行进一步分析。‌数据安全管理策略‌：通过数据安全管理策略

确保数据的合法性和安全性需要从法律法规遵守、数据权属明确、合规策略制定、数据加密、访问控制、风险评估、应急响应计划、技术监控以及员工安全意识提升等多个方面入手。一、确保数据的合法性‌遵守、分析和共享等活动符合法规要求。定期对合规策略进行审查和更新，以适应法律法规的变化和业务发展的需求。二、确保数据的安全性‌加强数据加密‌：在数据传输和存储过程中使用先进的加密算法，如AES（高级加密应对数据泄露和违规事件的应急计划，确保在发生安全事件时能够迅速响应并采取措施以减少损失。定期进行应急演练，提高应急响应能力和效率。‌加强技术监控‌：使用技术工具，如数据丢失防护、入侵检测系统、安全法律法规‌：深入了解并严格遵守与数据流通相关的法律法规，确保所有数据活动都在法律框架内进行。对于跨境数据流通，还需关注国际间的数据保护协议和法规，确保数据的合法跨境传输。‌明确数据权属‌：确立清晰的数据权属关系，明确数据的持有权、经营权和使用权，避免权属纷争带来的法律风险。建立健全数据要素登记及披露机制，通过合规登记保障数据权属清晰、来源合法。‌制定合规策略‌：制定全面的数据保护和隐私策略，确保数据收集、处理

确保数据治理中的数据质量需要从多个方面入手，形成一套综合性的保障体系。以下是一些关键措施，可以帮助组织在数据治理过程中确保数据质量：‌制定数据质量标准‌：明确数据的准确性、完整性、一致性、时效性等质量问题。监控应涵盖数据的全生命周期，从采集、存储、处理到使用等各个环节。‌数据清洗与校验‌：对采集到的数据进行清洗，去除重复、无效、错误的数据。进行数据校验，确保数据的准确性和完整性，如通过校验和等。‌明确数据质量和责任制度‌：明确各个部门和人员在数据质量方面的职责和义务。确保数据质量问题能够得到及时的追溯和解决。通过责任制度来强化数据治理的执行力。‌持续优化和适应变化‌：随着业务的发展和技术的工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。要求，为数据管理提供基准。这些标准应涵盖数据的格式、定义、取值范围等方面，为数据的录入、存储和使用提供清晰的指南。‌实施数据质量监控‌：通过数据质量监控工具或系统，定期检测数据质量，及时发现并处理数据

保护法》对数据分类分级管理、个人信息保护都提出了要求。因此，企业大批量错综复杂的数据如何分类分级、敏感资产的流向与分布如何掌握、敏感资产的共享如何确保安全等问题，都将成为企业进行业务合规改造时面临的挑战报告，告诉企业分类分级，资产现状如何，安全措施是否落地，以及存在哪些潜在安全风险，针对星环科技的大数据基础平台TranswapDataHub，Defensor能提供更强大的安全防护能力随着国际互联网信息高速公路的畅通和国际化的信息交流，业务大范围扩展，数据安全的风险也在急剧恶化。为保障信息安全，国家陆续出台诸多安全相关的法律法规，尤其是2021年出台的《数据安全法》和《个人信息。星环科技认为企业需要达到业务合法合规，业务体系需要达到四个要求：第一，数据的分类分级及其防护；第二，数据的出境安全合规；第三，个人信息保护；第四，数据供应链安全合规。为了达到这四个要求，企业需要搭建一系列围绕数据生命周期的安全技术，其中包括：分类分级、脱敏水印等。同时，企业还需要搭建一套数据安全治理与监测体系，推动业务的安全合规落地。另外，还需要对员工持续培训与监督，实现业务合法合规。针对以上

在当今数字化快速发展的时代，数据已经成为企业的重要资产和核心竞争力。然而，随着数据泄露、黑客攻击等安全事件的频发，数据安全问题也日益凸显。为了确保数据的安全与稳定，数据安全治理成为企业不可忽视的不断提高，相关的法律法规和政策也不断出台。企业为了满足合规要求，必须进行数据安全风险评估，以确保数据的合法收集和使用。同时，随着业务对数据的依赖程度不断加深，数据泄露等安全事件对企业的影响也越来越大非常重要，确保合规性，满足相关法律法规和行业标准的要求，特别是关于数据保护和隐私方面的规定；保护资产，识别和评估数据资产的价值，以便为数据提供适当级别的保护；减少风险，通过识别和评估潜在的安全威胁和脆弱性重要环节。其中，数据安全风险评估作为关键环节之一，受到了广泛关注和重视。数据安全风险评估以风险要素识别为起点，通过分析引发数据安全风险的可能性与影响程度，进行定性或定量的评估。这一过程不仅涉及到技术层面的安全问题，还涉及到组织、管理、人员等多个层面的风险要素。因此，数据安全风险评估是一项全面而系统的工程，需要综合考虑各种因素。政策和业务是驱动数据安全风险评估发展的两大动力。随着国家对数据安全的重视程度

数据管理者、运营者的数据保护责任，对数据相关使用及管理方均提出了较高的数据安全素养要求。那么对于企业数据管理者及运营者而言，在规定之下如何依法进行数据安全的加固，并在坚实的安全防护措施下进行数据创新呢等多种加密方式，并在模型传输时采用了TLS协议加密，双重加密有效保障信息安全。确保各方在数据隐私得到保护的前提下，进行协作数据分析建模和业务应用。易用性方面：平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在联邦运算和多轮次的分布式计算，相比于传统的机器学习任务，数据计算及传输任务量繁重。因此，星环科技研发了加密网络通信模块，负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据《中华人民共和国数据安全数据安全法》（以下简称《数据安全法》）于本月初开始施行，重点强调了数据全生命周期的各环节的安全保护，对于数据访问、检索、修改等各项行为需做到身份核验、权限控制及风险监测。对于在数据开放共享方面，《数据安全法》也进行了详细阐释，强调了国家要通过制定数据开放目录、要通过构建统一规范、互联互通、安全可控的数据开放平台来切实推动政务数据的开放和利用。本次法规出台后，明确了企业

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...