数据安全性评估包括哪些数据性质

① 信息安全风险评估包括哪些

一个完善的信息安全风险评估架构应该具备相应的标准体系、技术体系、组织架构、业务体系和法律法规。
一、信息安全风险评估的基本过程主要分为：
1.风险评估准备过程
2.资产识别过程
3.威胁识别过程
4.脆弱性识别过程
5.风险分析过程
二、信息安全风险评估的概念涉及资产、威胁、脆弱性和风险4个主要因素。信息安全风险评估就是从管理的角度，运用科学的方法和手段，系统分析网络与信息系统所面临的威胁及存在的脆弱性。评估安全事件一旦发生可能造成的危害程度，提出有针对性地抵御安全威胁的防护措施，为防范和化解信息安全风险，将风险控制在可以接受的水平，最大限度地保障网络正常运行和信息安全提供科学依据。

② 信息系统安全主要从哪几个方面进行评估

目前，国内外的信息安全管理的总体思路以人为本、制度管理为主体、以技术为落地实现手段完成内部信息安全的建设；
同时对于信息安全系统的可以从如下方面入手：
1. 信息安全意识是否具备---人
2. 信息安全措施是否缺乏---技术/产品
3. 信息安全制度是否健全---管理
人员方面来看 企业管理者是否重视，内部员工是否具备安全意识、已实施的制度/技术手段是否得到有效落实与遵守，都是需要重点考量的点。
技术方面主要从物理安全、网络安全、主机系统安全、应用安全和数据安全等五个方面来评估企业的安全现状，其中应用安全和数据安全是其所强调的核心部分，也是评估企业保密工作情况的重要参考点。
制度上，包括机房管理制度、计算机使用制度、人员管理制度、信息资产安全管理制等各方面的安全制度，都是企业需要考虑的。从走访的一些大型制造业来看，企业管理层对如何平衡技术和管理制度方面往往不知所措。这里可以提个建议，即从生产经营的各个角度和途径寻找薄弱点，然后给予技术和制度上的改进。

③ 数据安全性二级指标有哪些

1）物理安全：主要指数据中心机房的安全，包括机房的选址，机房场地安全，防电磁辐射泄漏，防静电，防火等内容；
2）网络安全：指数据中心网络自身的设计、构建和使用以及基于网络的各种安全相关的技术和手段，如防火墙，IPS，安全审计等；
3）系统安全：包括服务器操作系统、数据库、中间件等在内的系统安全，以及为提高这些系统的安全性而使用安全评估管理工具所进行的系统安全分析和加固；
4）数据安全：数据的保存以及备份和恢复设计；
5）信息安全：完整的用户身份认证以及安全日志审计跟踪，以及对安全日志和事件的统一分析和记录；

④ 数据安全包括哪些内容

1.数据脱敏

数据脱敏是保证数据安全的最基本的手段，脱敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密算法，对入仓每一个敏感字段都需要加密。比如手机号，邮箱，身份证号，银行卡号等信息

2.数据权限控制

需要开发一套完善的数据权限控制体系，最好是能做到字段级别，有些表无关人员是不需要查询的，所以不需要任何权限，有些表部分人需要查询，除数据工程师外，其他人均需要通过OA流程进行权限审批，需要查看哪些表的哪些字段，为什么需要这个权限等信息都需要审批存档。

3.程序检查

有些字段明显是敏感数据，比如身份证号，手机号等信息，但是业务库并没有加密，而且从字段名来看，也很难看出是敏感信息，所以抽取到数据仓库后需要使用程序去统一检测是否有敏感数据，然后根据检测结果让对应负责人去确认是否真的是敏感字段，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是体现在公司内部取数或者外部项目数据同步，取数的时候如果数据量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 审批流程的，让大家知道谁要取这些数据，取这些数据的意义在哪，出了问题可以回溯，快速定位到责任人。开发外部项目的时候，不同公司之间的数据同步，是需要由甲方出具同意书的，否则的话风险太大。

5.敏感SQL实时审查及操作日志分析

及时发现敏感sql的执行并询问责任人，事后分析操作日志，查出有问题的操作。

6.部门重视数据安全

把数据安全当做一项KPI去考核，让大家积极的参与到数据安全管理当中去。

⑤ 数据安全中的数据是指哪些

数据安全中的数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以是某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

⑥ 数据库的安全特性主要是针对性数据而言,包括哪些

数据管理是指如何对数据进行分类、组织、编码、存储、检索、控制和维护，是数据处理的中心问题。关系
数据库
管理系统通过索引、查询优化、事务处理、并发访问控制、触发器、错误恢复等强大的机制，有效地确保了海量数据存取的高效性，保证了数据的完整性和一致性，并提供了数据的可靠性和安全性，从而具有其它数据管理方式无法比拟的优势。因此，在企业计算的环境下，对于数据管理，尤其是对于大规模商业数据的管理，关系数据库占据着主导地位。当前，大量的大型信息系统都是建立在关系数据库平台之上的。然而，在管理层次结构的数据，以及日益普遍的半结构化、非结构化数据方面，关系模型也暴露出了一些固有的不足。

关系模型在管理层次结构数据上的不足

关系数据库的理论基础是关系理论，它的数据模型是关系模型。在用户看来，一个关系模型的逻辑结构是一张规则的二维表，由行和列组成。随着新的计算机技术的不断涌现，以及数据的分布性、异构性和半结构化特性以及非结构化特性程度的不断加强，关系数据库系统在数据管理上也已经显示出了一些不足：

⑦ 大数据安全分析平台评估要素是什么

要素1：一致的数据管理渠道

一致的数据管理渠道是大数据剖析体系的根底。数据管理渠道存储和查询企业数据。这似乎是一个广为所知，并且已经得到解决的问题，不会成为区别不同企业产品的特征，但实际情况却是，这仍是个问题。

要素2：支持多种数据类型

安全事件数据的语义因品种而不同。网络包的信息有助于剖析人员了解终端见传输的数据，而缝隙扫码的日志则会反映服务器或其他设备在特色时期的状况。大数据剖析渠道需求足够把握不同安全类型的语义信息，以便进行整合和相关剖析。

要素3：合规陈述

合规陈述不再是可有可无的要求。许多用于合规陈述目的的数据要素都与安全最佳实践有关。即使是那些不需求合规陈述的企业，这些陈述仍可以用于内部监督。在需求合规陈述的企业，需求审核大数据陈述渠道是否包含了合规陈述功能，以保证贵机构的需求得到满足。

要素4：可扩展数据提取

服务器、终端、网络与其他根底设施的状况都在不断改变。许多状况改变日志都是有用的信息，应该传送到大数据安全剖析渠道。假定网络带宽富余，最大的危险是安全剖析渠道的数据提取组件无法支撑不断涌入的安全。

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⑧ 数据库安全的概念是什么一般影响数据库安全的因素有哪些

数据库安全包含两层含义：第一层是指系统运行安全，系统运行安全通常受到的威胁如下，一些网络不法分子通过网络，局域网等途径通过入侵电脑使系统无法正常启动，或超负荷让机子运行大量算法，并关闭cpu风扇，使cpu过热烧坏等破坏性活动； 第二层是指系统信息安全，系统安全通常受到的威胁如下，黑客对数据库入侵，并盗取想要的资料。数据库系统的安全特性主要是针对数据而言的，包括数据独立性、数据安全性、数据完整性、并发控制、故障恢复等几个方面。
数据库安全的防护技术有：数据库加密（核心数据存储加密）、数据库防火墙（防漏洞、防攻击）、数据脱敏（敏感数据匿名化）等。（来自网络）
安华金和针对于数据库安全的防护技术全部拥护，并且在政府、金融、社保、能源、军工、运营商、教育、医疗、企业等各行业树立多个标杆案例。