云网分析如何帮助企业实现更好的数据保护

1. 数据分类与组织：

了解云数据资产，包括存储和处理云数据的所有位置，以便有效地管理敏感数据。

对数据进行分类，根据类型、敏感度级别和治理法规对数据进行分类，以确保了解数据的去向。

2. 访问控制：

实施严格的访问控制，限制访问权限，仅允许完成每个作业类型所需的功能，减少数据泄露的风险。

使用身份验证和授权的组合，确保用户对企业数据拥有适当的访问级别。

3. 加密技术：

对传输中的数据和静态数据进行加密，使攻击者几乎不可能使用该数据。

例如，阿里云提供了云产品落盘存储加密服务，并统一使用密钥管理服务（KMS）进行密钥管理。

4. 数据丢失防护（DLP）：

云DLP可帮助组织创建以数据为中心的仪表板，审核报表、自动执行任务以及部署可降低业务风险的数据工作负载。

5. 持续监视：

持续监视所有数据流，使用威胁建模和智能检测对数据资产的实时威胁。

恶意软件扫描工具和功能有助于确保在恶意软件中断和破坏数据流程之前找到并删除该软件。

6. 数据水印：

通过数据水印技术，实现事后溯源和追责，增加数据的安全性。

7. 安全沙箱：

集成防泄露组件、访问控制服务、数据交换迁移服务的能力，通过统一规则管理，实现最小范围最小集合的数据流转，流转的数据全程受监控。

8. 数据审计：

从数据采集开始，通过数据探针捕获数据的网络流量，解析数据包协议，记录全部的数据流转信息，进行风险识别、风险告警、问题溯源、关联分析、多维度报告等，实现事中预警和事后审计。

9. 备份数据：

组织必须配置使用云安全服务的每个系统，使其每周至少执行一次自动备份，对于存储日常运营所用数据的系统尤其如此。

10. 采用零信任安全策略：

零信任框架是一种创新的安全策略，通过记录每个请求，确保数据的安全性。