在当今数字化时代，数据安全至关重要。鲸象数据在数据安全领域已具备大量成功案例，本文将分享电信行业典型案例 —— 数据安全整体设计实施项目。

电信行业作为信息传输的关键领域，存储着大量敏感数据及个人信息，在数据安全防护方面具有重要责任。该项目基于对业务系统零影响的流量解析技术，重点针对电信行业生产环境下的数据操作流转业务进行安全防护。

01整体架构设计与建设内容

依据相关要求，用户正在逐步推进全网“资产管理、安全接入、安全防护、数据安全、安全分析、安全运营管理”六大关键能力的建设，实现全网统一的安全管控体系。具体包括数据安全管理体系、技术保障体系和运营服务体系的建设。

• 数据安全管理体系:明确专属数据安全管理的组织架构和制度流程，确保数据安全管理责任的落实和制度的完善。

• 数据安全技术保障体系:围绕数据全生命周期各个阶段，通过数据资产识别、安全防护、监测预警等能力，实现完善的数据安全技术保障。

• 数据安全运营服务体系:以“识别”为始，以“响应”为终，通过统一审计告警、安全分析报告、事件检索溯源和策略联动处置，实现数据安全的持续运营保障。

02应用成效

01.技术防护有效性

在数据资产识别、安全防护、监测预警和数据销毁等方面取得了良好效果。例如，对数据资产进行全面清查，构建数据资产目录;实现特权账号统一纳管和敏感数据脱敏处理，规避数据展示时的泄露风险;实时监测和预警数据安全事件，对各类威胁进行有效研判和处置;建立完善的数据销毁安全策略和操作规程，提高数据安全防护能力。

02.需求覆盖全面性

实现了针对定级备案的核心业务系统在数据全生命周期各个阶段，以及不同细分业务场景的一体化数据安全监测、防护、预警、响应机制，同时优化完善了数据安全管理组织和制度。

03.落实监管要求针对性

满足相关法律法规和工信部考核要求中对数据安全管理体系化建设的要求。

03创新经验

01.面向业务的数据流动监测

采用非侵入式“数据流动动态监测技术，高效完整地掌握生产环境下的数据流动日志;实现对象化的数据流动安全管理，为全局的数据业务视图提供“节点”信息;构建业务化数据流动视图全局掌握企业数据的“动态”状况。

02.适应场景的流动风险分析

应用大数据技术架构和先进安全分析引擎，实现自适应数据安全风险建模分析和高效率数据安全日志分析，确保数据风险得到有效解决。

03.先进的数据脱敏技术

采用多线程并行机制及表间表内并发技术，实现数据脱敏效率的快速化和高效化，并通过任务资源动态分配实现集群化处理速度的最大化。同时，支持双模脱敏引擎和增量脱敏机制。

04效益及推广性

• 行业应用推广前景广阔

数据安全建设是电信行业的共同需求，国家法律法规的推动和用户对数据安全的关注，使得加强数据安全建设成为必然趋势。

• 经济效益显著

提高了数据安全风险的发现和处置效率，节省了人力物力，实现了数据安全的集约化管理，提升了企业的数据安全保障能力。

• 社会效益良好

降低了信息泄露风险，提升了服务质量和用户体验，提高了合规水平，强化了品牌形象。此外，通过数据脱敏技术有效保护了用户隐私，提升了数据共享与分析能力。

应对新兴数据安全威胁能力强通过大数据协同处理，建立针对新兴威胁的防护机制，有效应对各种新的安全威胁。