數據安全板塊有哪些

1. 數據安全概念股一覽 數據安全概念股有哪些

數據安全概念股：
數據處理、分析環節、綜合處理:拓爾思、美亞柏科;
語音識別:科大訊飛;
視頻識別:海康威視、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子;
商業智能軟體:久其軟體、用友軟體;
數據中心建設與維護:天璣科技、銀信科技、榮之聯;
IT咨詢、方案實施:漢得信息;
信息安全:衛士通、啟明星辰。


一、概念股
概念股是指具有某種特別內涵的股票，與業績股相對而言的。業績股需要有良好的業績支撐。而概念股是依靠某一種題材比如資產重組概念，三通概念等支撐價格。而這一內涵通常會被當作一種選股和炒作題材，成為股市的熱點。
概念股是股市術語，作為一種選股的方式。相較於績優股必須有良好的營運業績所支撐，概念股只是以依靠相同話題，將同類型的股票列入選股標的的一種組合。由於概念股的廣告效應，因此不具有任何獲利的保證。


二、數據安全概念股
數據安全概念股：
數據處理、分析環節、綜合處理:拓爾思、美亞柏科;
語音識別:科大訊飛;
視頻識別:海康威視、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子;
商業智能軟體:久其軟體、用友軟體;
數據中心建設與維護:天璣科技、銀信科技、榮之聯;
IT咨詢、方案實施:漢得信息;
信息安全:衛士通、啟明星辰。
拓爾思子公司天行網安自成立以來，一直致力於安全數據交換與處理產品的研發、生產和銷售。 經過十餘年發展，其安全數據交換和處理產品廣泛應用於政府、公安、軍隊、金融等眾多行業，是信息安全產品領域內的領先企業。
藍盾股份將人工智慧、軟體基因、大數據分析、虛擬化等前沿核心技術應用於全線傳統安全產品中，使其實現全面技術升級。並在業內率先推出人工智慧防火牆、深度態勢感知平台、虛擬化（雲）安全產品、容器雲平台、雲等保高密度安全虛機等一系列具有核心競爭力的下一代網路安全技術產品，極大的提升了公司的競爭實力。

2. 數據安全技術包括哪些

資料庫的安全性是指保護資料庫以防止不合法的使用所造成的數據泄露、更改或破壞。
安全性問題不是資料庫系統所獨有的，所有計算機系統都有這個問題。只是在資料庫系統中大量數據集中存放，而且為許多最終用戶直接共享，從而使安全性問題更為突出。 系統安全保護措施是否有效是資料庫系統的主要指標之一。 資料庫的安全性和計算機系統的安全性，包括操作系統、網路系統的安全性是緊密聯系、相互支持的。
實現資料庫安全性控制的常用方法和技術有：
(1)用戶標識和鑒別：該方法由系統提供一定的方式讓用戶標識自己咱勺名字或身份。每次用戶要求進入系統時，由系統進行核對，通過鑒定後才提供系統的使用權。
(2)存取控制：通過用戶許可權定義和合法權檢查確保只有合法許可權的用戶訪問資料庫，所有未被授權的人員無法存取數據。例如C2級中的自主存取控制(I)AC)，Bl級中的強制存取控制(M．AC)。
(3)視圖機制：為不同的用戶定義視圖，通過視圖機制把要保密的數據對無權存取的用戶隱藏起來，從而自動地對數據提供一定程度的安全保護。
(4)審計：建立審計日誌，把用戶對資料庫的所有操作自動記錄下來放人審計日誌中，DBA可以利用審計跟蹤的信息，重現導致資料庫現有狀況的一系列事件，找出非法存取數據的人、時間和內容等。
(5)數據加密：對存儲和傳輸的數據進行加密處理，從而使得不知道解密演算法的人無法獲知數據的內容。

3. 數據安全措施有哪些

資料庫數據安全包括、

1、用戶操作管理許可權

2、伺服器設置系統安全

3、伺服器物理位置安全

4、線路通訊安全、加密傳輸

5、資料庫安全備份、轉移、災難恢復

6、資料庫應用系統安全

4. 數據安全運營包括哪些內容

近幾年互聯網公司數據安全已從單兵作戰逐步發到到團隊作戰，分工上也朝著精細化運營、風險模型建設、數據安全平台建設等細分方向專業化演進。

1. 定位與目標

   近幾年互聯網公司數據安全已從單兵作戰逐步發到到團隊作戰，分工上也朝著精細化運營、風險模型建設、數據安全平台建設等細分方向專業化演進。

   其中數據安全運營定位：數據分析(掌握核心技術)—數據安全運營(背鍋+其它)– 業務(價值方)，數據安全運營漸漸成為公司數據安全團隊與業務溝通、項目推進及價值輸出(賦能)的窗口，數據安全的核心在運營能力，數據、模型、工具都是手段，通過運營實現對業務的價值輸出目標，運營不僅僅要懂技術，還要做到既要、還要的更高要求。

   

數據安全

2. 我理解的數據安全運營：

• 風險管控能力：識別、治理、收斂，在過程中結合業務特徵提煉真實的風險場景、及隱私要求通過技術手段實現對法律法規的遵從性–來自業界大佬語錄(一般管理手段與安全管理、合規團隊聯合推進)，並建立匹配的治理方案及工具、方法論;

• 運營賦能業務：

• 關鍵數據支撐業務決策，影響業務在風險環節的資源投入;

• 基礎工具、組件服務支持，安全能力左移(前置)，降低業務安全上的成本

5. 數據安全包括哪些內容

1.數據脫敏

數據脫敏是保證數據安全的最基本的手段，脫敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密演算法，對入倉每一個敏感欄位都需要加密。比如手機號，郵箱，身份證號，銀行卡號等信息

2.數據許可權控制

需要開發一套完善的數據許可權控制體系，最好是能做到欄位級別，有些表無關人員是不需要查詢的，所以不需要任何許可權，有些表部分人需要查詢，除數據工程師外，其他人均需要通過OA流程進行許可權審批，需要查看哪些表的哪些欄位，為什麼需要這個許可權等信息都需要審批存檔。

3.程序檢查

有些欄位明顯是敏感數據，比如身份證號，手機號等信息，但是業務庫並沒有加密，而且從欄位名來看，也很難看出是敏感信息，所以抽取到數據倉庫後需要使用程序去統一檢測是否有敏感數據，然後根據檢測結果讓對應負責人去確認是否真的是敏感欄位，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是體現在公司內部取數或者外部項目數據同步，取數的時候如果數據量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 審批流程的，讓大家知道誰要取這些數據，取這些數據的意義在哪，出了問題可以回溯，快速定位到責任人。開發外部項目的時候，不同公司之間的數據同步，是需要由甲方出具同意書的，否則的話風險太大。

5.敏感SQL實時審查及操作日誌分析

及時發現敏感sql的執行並詢問責任人，事後分析操作日誌，查出有問題的操作。

6.部門重視數據安全

把數據安全當做一項KPI去考核，讓大家積極的參與到數據安全管理當中去。

6. 數據安全有哪些案例

「大數據時代，在充分挖掘和發揮大數據價值同時，解決好數據安全與個人信息保護等問題刻不容緩。」中國互聯網協會副秘書長石現升在貴陽參會時指出。

員工監守自盜數億條用戶信息

今年初，公安部破獲了一起特大竊取販賣公民個人信息案。

被竊取的用戶信息主要涉及交通、物流、醫療、社交和銀行等領域數億條，隨後這些用戶個人信息被通過各種方式在網路黑市進行販賣。警方發現，幕後主要犯罪嫌疑人是發生信息泄漏的這家公司員工。

業內數據安全專家評價稱，這起案件泄露數億條公民個人信息，其中主要問題，就在於內部數據安全管理缺陷。

國外情況也不容樂觀。2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實，在2014年至少有5億用戶的賬戶信息被人竊取。竊取的內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登陸密碼。

企業數據信息泄露後，很容易被不法分子用於網路黑灰產運作牟利，內中危害輕則竊財重則取命，去年8月，山東高考生徐玉玉被電信詐騙9900元學費致死案等數據安全事件，就可見一斑。
去年7月，微軟Window10也因未遵守歐盟「安全港」法規，過度搜集用戶數據而遭到法國數據保護監管機構CNIL的發函警告。

上海社會科學院互聯網研究中心發布的《報告》指出，隨著數據資源商業價值凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用和劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家和數據生態治理水平，以及組織的數據安全能力都提出了全新挑戰。

當前，重要商業網站海量用戶數據是企業核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理更是面臨嚴峻壓力。

企業、組織機構等如何提升自身數據安全能力？

企業機構亟待提升數據安全管理能力

「大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。

5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。

今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。

石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。

「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。

「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請

數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）進行制訂。

阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。

作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。

「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。

7. 數據安全需要做什麼

哈哈，這個問題提得不是嘿明白喲。

數據安全，應該是對企業或各單位的核心數據的安全保護，防止非法外泄；

舉個例子，一家設計院，他們以設計的圖紙為企業命脈，一但設計出一個好的圖紙，你知道，這張圖紙可以賣百萬，上千萬，或更多的價格，但是，一但圖紙剛出來，就被其它企業，或竟爭對將把這張圖紙給拿過去了，你覺得這樣給企業將會帶來什麼樣我後果呢？

呵呵，這也正是現在各行各業都非常觀注的信息安全中的，「防泄密」；

防泄密，需要做的，當然就是防止非法人員，通過各種非法手段或合法手段，將重要核心的數據，外帶出去；要做的就是數據保密；

8. 數據安全

1.數據脫敏

數據脫敏是保證數據安全的最基本的手段，脫敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密演算法，對入倉每一個敏感欄位都需要加密。比如手機號，郵箱，身份證號，銀行卡號等信息

2.數據許可權控制

需要開發一套完善的數據許可權控制體系，最好是能做到欄位級別，有些表無關人員是不需要查詢的，所以不需要任何許可權，有些表部分人需要查詢，除數據工程師外，其他人均需要通過OA流程進行許可權審批，需要查看哪些表的哪些欄位，為什麼需要這個許可權等信息都需要審批存檔。

3.程序檢查

有些欄位明顯是敏感數據，比如身份證號，手機號等信息，但是業務庫並沒有加密，而且從欄位名來看，也很難看出是敏感信息，所以抽取到數據倉庫後需要使用程序去統一檢測是否有敏感數據，然後根據檢測結果讓對應負責人去確認是否真的是敏感欄位，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是體現在公司內部取數或者外部項目數據同步，取數的時候如果數據量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 審批流程的，讓大家知道誰要取這些數據，取這些數據的意義在哪，出了問題可以回溯，快速定位到責任人。開發外部項目的時候，不同公司之間的數據同步，是需要由甲方出具同意書的，否則的話風險太大。

5.敏感SQL實時審查及操作日誌分析

及時發現敏感sql的執行並詢問責任人，事後分析操作日誌，查出有問題的操作。

6.部門重視數據安全

把數據安全當做一項KPI去考核，讓大家積極的參與到數據安全管理當中去。