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        1. 以電力為代表的能源行業是社會發展的基礎,關乎國家穩定與繁榮。2019年國家電網做出“三型兩網”的建設規劃,基于全業務統一數據中心,全面開展數據接入轉換和整合貫通,打破壁壘,統一標準,從而走向共享、開放,推動數據價值最大化,但機遇與挑戰并存。

          機遇與挑戰
          電力業務將個性化、智能化、精細化

          進入網絡3.0時代以后,電力行業開始走向數字化、智能化,開始呈現出資產數據化,數據資產化的趨勢。5G、物聯網等新場景將給電力行業的發展帶來了更多想象空間,人工智能等新技術也將催化電力業務朝著個性化、精細化和智能化方向發展。


          傳統信息安全面臨眾多不足

          電力行業傳統的數據安全措施往往基于業務系統的安全保護實現,并非以數據為核心進行安全設計。保護目標不明,也因此導致保護效果不佳。此外,內部人員的職責權限不明,黑客攻擊手段日趨專業化,數據安全形勢愈加嚴峻。


          保障數據安全已成為業內共識

          新技術帶來的數據整合勢必會帶來安全和隱私等問題,監管也將更加嚴格,數據安全的保護已經成為業內共識?!毒W絡安全法》以及《網絡安全等級保護條例2.0》、《中央企業商業秘密安全保護技術指引》、《電力行業網絡與信息安全管理辦法》 的相繼頒布說明保障數據安全已經落實到法律法規。

          同時,《泛在電力物聯網白皮書2019》指出在安全防護方面要數據安全、端到端的物聯網安全體系等技術實現全環節的安全管控,以此構建全場景的安全防護體系,這說明保障數據安全已經成為業內共識。

          行業需求
          內部人員監控難
          內控風險

          數據庫特權用戶隨意訪問敏感數據;

          內部人員使用大權限用戶越權訪問;

          外部人員離職惡意刪除數據;

          發現異常操作無法自行阻斷;

          多個人員使用同一帳號登錄數據庫;

          外部人員使用自帶電腦登錄數據庫;

          外部人員在任意地點登陸數據庫;

          傳統審計無法定位到終端、人。

          數據防護較薄弱
          外部入侵風險

          SQL注入攻擊;

          利用應用層漏洞攻擊數據庫;

          利用數據庫漏洞入侵數據庫;

          弱點掃描、漏洞掃描;

          數據文件竊??;

          備份數據竊??;

          數據庫撞庫攻擊;

          數據庫脫庫攻擊。

          數據流動易泄露
          流動風險

          隱私數據合規保護;

          法規等隱私數據保護力度越來越大;

          軟件商需要業務數據進行系統測試;

          與管理部門或其他單位進行數據交換;

          與其他單位合作進行數據挖掘分析;

          互聯網化的業務需要對外共享數據;

          大數據中需要海量數據進行用戶畫像。

          解決方案
          內控安全解決方案

          數據庫防水壩是一款滿足用戶數據庫安全運維管理需求,集數據庫準入、應用訪問控制、數據庫脫敏、運維審計等多種功能為一體的產品,產品滿足數據庫運維安全管理,符合運維安全內部控制和法規法令(等級保護、網絡安全法、企業內控條例等)的要求,保障重要敏感資產信息不泄露。

          產品功能:

          1、敏感數據分級分類;

          2、數據庫誤操作防御與危險性操作控制與快速恢復;

          3、擁有嚴苛的數據庫準入控制;

          4、動態脫敏;

          5、工單審批;

          6、滿足合規審計等要求。

          美創數據庫安全審計系統以安全事件為中心,以全面審計和精確審計為基礎,對數據庫的各類操作行為進行監視并記錄,以郵件或者短信的方式及時發出告警信息。并通過大數據搜索技術提供高效查詢審計報告,定位事件原因,以便日后查詢、分析、過濾,實現對目標數據庫系統的用戶操作的監控和審計,為企業保護自身合法權益提供必要的依據。

          在滿足等保等合規要求的基礎上,內置大數據搜索引擎可提供高效、全面的精準審計,實現全面的安全管理,降低企事業單位的運營風險。

          外部安全解決方案
          防SQL注入攻擊

          SQL注入檢測和防御,SQL注入白名單、SQL注入黑名單,SQL注入特征庫,并且引入機器學習模型。

          防撞庫攻擊

          支持檢測和審計密碼猜測行為,通過設置密碼猜測次數限制進行防護,達到密碼猜測限制,鎖定猜測終端,支持自動解鎖和手工解鎖。

          虛擬補丁阻斷漏洞攻擊

          數據庫需要穩定的運行環境,每當有新漏洞出現時,數據庫補丁在進行穩定性及回歸測試之前,數據庫本身對與新漏洞沒有防御功能。通過美創數據庫防火墻系統的虛擬補丁功能,可以將數據庫補丁安裝到防火墻上,阻斷黑客通過漏洞進行的攻擊。

          流動數據風險解決方案
          敏感數據自動發現

          美創數據脫敏系統可以實現敏感數據自動發現,敏感數據脫敏定義。適配多種數據源,支持數據特征識別、規則校驗識別,根據數據樣本自動梳理。分析數據,生成數據地圖,最終確認、審核。

          脫敏過程數據不落地

          美創數據脫敏系統在數據處理全流程中,敏感數據不落地,不存在中間環節數據泄露風險。

          靈活的數據脫敏方式

          開發測試環境往往會采用真實生產系統數據,但是測試庫缺乏一定的安全措施,一般都通過手工/腳本方式進行數據脫敏。美創數據脫敏系統,從生產源數據開始,抽取敏感數據進行漂白、變形,保證數據脫敏后的一致、可用。支持從數據庫到數據庫、數據庫到文件、文件到文件、文件到數據庫等多種數據脫敏方式。

          方案優勢
          體系化的安全防護

          從全局性策略出發,以互聯互通的安全技術為保障,以平臺化的管理工具為支撐,輔以長期可靠的安全運維保障和規范化的安全管理,搭建出真正能夠有效對抗威脅,保障應用的安全體系。

          構建縱深的防御體系

          采用數據資產發現、數據流動安全、數據內控安全、外部入侵安全等多種技術和措施,實現數據的可用性、完整性和保密性保護,并充分考慮各種技術的組合和功能的互補性,合理利用措施,從外到內形成一個縱深的安全防御體系,保障信息系統數據安全整體保護能力。

          安全強度一致性

          采取強度一致的安全措施,并采取統一的防護策略,使各安全措施在作用和功能上相互補充,形成動態的醫療行業數據安全防護體系。

          客戶案例
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