数据安全板块有哪些

1. 数据安全概念股一览 数据安全概念股有哪些

数据安全概念股：
数据处理、分析环节、综合处理:拓尔思、美亚柏科;
语音识别:科大讯飞;
视频识别:海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子;
商业智能软件:久其软件、用友软件;
数据中心建设与维护:天玑科技、银信科技、荣之联;
IT咨询、方案实施:汉得信息;
信息安全:卫士通、启明星辰。


一、概念股
概念股是指具有某种特别内涵的股票，与业绩股相对而言的。业绩股需要有良好的业绩支撑。而概念股是依靠某一种题材比如资产重组概念，三通概念等支撑价格。而这一内涵通常会被当作一种选股和炒作题材，成为股市的热点。
概念股是股市术语，作为一种选股的方式。相较于绩优股必须有良好的营运业绩所支撑，概念股只是以依靠相同话题，将同类型的股票列入选股标的的一种组合。由于概念股的广告效应，因此不具有任何获利的保证。


二、数据安全概念股
数据安全概念股：
数据处理、分析环节、综合处理:拓尔思、美亚柏科;
语音识别:科大讯飞;
视频识别:海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子;
商业智能软件:久其软件、用友软件;
数据中心建设与维护:天玑科技、银信科技、荣之联;
IT咨询、方案实施:汉得信息;
信息安全:卫士通、启明星辰。
拓尔思子公司天行网安自成立以来，一直致力于安全数据交换与处理产品的研发、生产和销售。 经过十余年发展，其安全数据交换和处理产品广泛应用于政府、公安、军队、金融等众多行业，是信息安全产品领域内的领先企业。
蓝盾股份将人工智能、软件基因、大数据分析、虚拟化等前沿核心技术应用于全线传统安全产品中，使其实现全面技术升级。并在业内率先推出人工智能防火墙、深度态势感知平台、虚拟化（云）安全产品、容器云平台、云等保高密度安全虚机等一系列具有核心竞争力的下一代网络安全技术产品，极大的提升了公司的竞争实力。

2. 数据安全技术包括哪些

数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。
安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。 系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。 数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括操作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。
实现数据库安全性控制的常用方法和技术有：
(1)用户标识和鉴别：该方法由系统提供一定的方式让用户标识自己咱勺名字或身份。每次用户要求进入系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供系统的使用权。
(2)存取控制：通过用户权限定义和合法权检查确保只有合法权限的用户访问数据库，所有未被授权的人员无法存取数据。例如C2级中的自主存取控制(I)AC)，Bl级中的强制存取控制(M．AC)。
(3)视图机制：为不同的用户定义视图，通过视图机制把要保密的数据对无权存取的用户隐藏起来，从而自动地对数据提供一定程度的安全保护。
(4)审计：建立审计日志，把用户对数据库的所有操作自动记录下来放人审计日志中，DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。
(5)数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，从而使得不知道解密算法的人无法获知数据的内容。

3. 数据安全措施有哪些

数据库数据安全包括、

1、用户操作管理权限

2、服务器设置系统安全

3、服务器物理位置安全

4、线路通讯安全、加密传输

5、数据库安全备份、转移、灾难恢复

6、数据库应用系统安全

4. 数据安全运营包括哪些内容

近几年互联网公司数据安全已从单兵作战逐步发到到团队作战，分工上也朝着精细化运营、风险模型建设、数据安全平台建设等细分方向专业化演进。

1. 定位与目标

   近几年互联网公司数据安全已从单兵作战逐步发到到团队作战，分工上也朝着精细化运营、风险模型建设、数据安全平台建设等细分方向专业化演进。

   其中数据安全运营定位：数据分析(掌握核心技术)—数据安全运营(背锅+其它)– 业务(价值方)，数据安全运营渐渐成为公司数据安全团队与业务沟通、项目推进及价值输出(赋能)的窗口，数据安全的核心在运营能力，数据、模型、工具都是手段，通过运营实现对业务的价值输出目标，运营不仅仅要懂技术，还要做到既要、还要的更高要求。

   

数据安全

2. 我理解的数据安全运营：

• 风险管控能力：识别、治理、收敛，在过程中结合业务特征提炼真实的风险场景、及隐私要求通过技术手段实现对法律法规的遵从性–来自业界大佬语录(一般管理手段与安全管理、合规团队联合推进)，并建立匹配的治理方案及工具、方法论;

• 运营赋能业务：

• 关键数据支撑业务决策，影响业务在风险环节的资源投入;

• 基础工具、组件服务支持，安全能力左移(前置)，降低业务安全上的成本

5. 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。

6. 数据安全有哪些案例

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。

员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

7. 数据安全需要做什么

哈哈，这个问题提得不是嘿明白哟。

数据安全，应该是对企业或各单位的核心数据的安全保护，防止非法外泄；

举个例子，一家设计院，他们以设计的图纸为企业命脉，一但设计出一个好的图纸，你知道，这张图纸可以卖百万，上千万，或更多的价格，但是，一但图纸刚出来，就被其它企业，或竟争对将把这张图纸给拿过去了，你觉得这样给企业将会带来什么样我后果呢？

呵呵，这也正是现在各行各业都非常观注的信息安全中的，“防泄密”；

防泄密，需要做的，当然就是防止非法人员，通过各种非法手段或合法手段，将重要核心的数据，外带出去；要做的就是数据保密；

8. 数据安全

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。