全知科技: 兼顾开放与安全, 解决数据流动可见是关键

在数字化转型不断加速发展的背景下，数字智能应用和服务的辐射范围也越来越广。 数据正在成为推动数字经济高质量发展的关键力量； 但就像硬币的两个面一样，数字技术的发展也有两个面。 我们在享受数字经济红利的同时，也面临着数据泄露、数据滥用等巨大的数据安全压力。

随着数据应用场景的不断拓展和深入，数据流动的规模和频率也在快速增加。 巨大的流量和访问频率背后，隐藏着不可估量的数据安全风险。 数据作为一种有价值的生产要素，如果限制其流动或设置障碍，不仅会造成资源的严重浪费，甚至有悖于数据要素的价值。 显然，数据开放与数据安全之间存在着矛盾和不平衡。

流量是实现数据价值的前提。 要有序推进数据要素开发利用，依法依规坚守数据安全底线。 在复杂的数据风险环境下，企业或组织需要研究并实施新的数据安全防护体系，将安全能力嵌入到数据流生态中的各个节点，从数据动态流动的各个环节强化数据安全防护能力。 在这个过程中，解决数据流可视性是首要前提。

数据流可视性不仅是数据流安全建设的基础，事实上，从监管合规的角度来看，解决数据流可视性也是企业的必由之路。 是否是《数据安全法》明确国家建立数据分类分级保护制度，要求对数据进行分类分级保护； 《安全评估办法》强调，企业必须进行数据风险自我评估，这是实施数据流动的重要指引和必要要求。

1.如何理解数据流的可见性

企业在不断发展的过程中，会积累海量的数据。 这些数据结构种类繁多，流通场景也非常复杂。 从数据安全的角度来看，“数据可视性”侧重于数据的发现和“敏感数据”的识别，使企业能够清楚地了解自己需要保护的数据资产以及保护的级别； “流动可见性”描述了这些数据资产通过数据服务之间的数据接口进行传输、处理和存储。

数据流可视化的关键是基于数据发现和分类，梳理企业当前的数据服务和数据接口，同时关联数据范围、数据处理目的等数据处理活动的核心要素、数据处理结果等，明确企业的敏感数据和基于业务场景的重要数据的安全需求，快速构建数据流可视能力和数据流风险监控能力。

从业务角度来看，企业需要关注数据资产、数据服务、数据接口等要素之间的逻辑关系，动态掌握数据流转状态。

l 数据资产：是指组织或企业拥有的数据集合，经过适当的处理和分析后能够产生价值，帮助组织做出更好网的决策或优化业务流程。 银行的数据资产可能包括客户信息、客户风险评级、客户服务记录等。

l 数据服务：通过网络提供数据访问和操作的服务，让用户通过简单的网络连接获取、操作和分析数据，包括数据存储和查询、数据挖掘、数据分析、数据清洗等。

l 数据接口：是数据服务对外提供的服务暴露面，也是数据流动的关键技术。 数据接口使用户能够以编程方式访问和操作数据。 例如，银行可以通过API接口向第三方支付平台提供账户余额查询、资金划转等服务。

2、数据流转四大难点

通过对真实数据安全建设实践的观察发现，对于大多数企业来说，真正实现数据流向的可见性极具挑战性。 主要原因集中在以下四点：

数据源的多样性：企业通常从多个数据源获取数据，这些数据源可能具有不同的格式、结构和API。 处理和整合来自不同数据源的数据是一个挑战，需要解决数据源兼容性、数据转换和数据映射问题，以保证数据的一致性和准确性。

●业务和数据的多样性：不同业务领域和部门的数据需求和数据类型可能是多样化的，这涉及到对不同业务流程、数据结构和业务规则的理解和融合。

●业务和数据的可变性：企业业务数据可能会频繁发生变化，包括新增字段、数据模型修改、业务规则调整等，这增加了数据流识别的复杂性和敏感性，需要灵活的数据流识别机制，能够快速适应业务数据的变化，保证数据的准确性和及时性。

●实施人力成本：构建完整、实时的数据流信息需要人力、物力。 处理数据源的多样性、网络架构的复杂性以及业务和数据类型的多样性需要专门的技能和知识。

3、打造数据流感知大脑 数据安全不仅是合规要求，更是业务发展的动力。 面对诸多困难，以业务为导向，构建以数据流可见性为核心的全链路数据流安全能力体系，才是企业有效实施数据安全治理的出路。

全链路数据流转安全能力体系建设的核心是在持续数据发现和分类分类的基础上关注数据资产的内外部流通状况，构建数据流通和交互的链路形成数据整体流转的安全态势，并将链路建设成果应用于业务场景的风险监控和治理，同时实现数据安全治理机制的动态更新和统一管理。

基于全息数据资产发现成果，汇聚多个单点能力，实现自动敏感数据识别和数据流链路描述，帮助企业构建全量数据资产和流量感知网络，形成数据流感知大脑实时感知、全局管理。 实现数据流链路的清晰可见和交互分析； 同时，通过持续扫描和暴露风险监控，动态完成资产扫描和暴露更新，及时感知数据资产和数据流向变化，及时开展数据风险治理和合规工作。 以提高数据要素的深度利用和安全保护水平。

4、数据流转可视化实用方法

企业在构建数据流感知大脑时，通常需要依靠专业的技术方法。 以下实用技术可供参考：

1、问卷调查和访谈：问卷调查和访谈是咨询服务机构分析数据流和可见性的常用方式。通过对相关产品经理和研发人员的访谈，收集和汇总数据和流程相关信息，形成架构图企业数据流

2、主动扫描模式：利用技术工具对目标范围进行系统扫描，发现数据服务和数据资产信息； 基于企业数据类型和范围的收集、分析和处理，可以帮助企业制定合理的保护策略

3、流量监控模式：利用网络流量分析工具和技术，对企业网络中的数据流进行捕获和监控。 适用于分析企业内部网络和外部通信的数据流，监控数据传输路径和数据源。 以及数据的用途等。

4. 模式：在应用程序中插入代码或工具来网监视、记录和分析数据流的一种方式。通过在关键位置插入代码来捕获和跟踪应用程序内的数据流，并生成可视化的架构图数据流，适合分析和监控应用程序内的数据流

解决数据流的可视性并不是一个简单的公式模板。 即使掌握了技术方法，仍然需要避免施工误区，结合行业规范和业务场景进行针对性的设计和实施。 这对企业来说无疑是一次考验。 那么，企业在实现数据流可视化的路上应该避免哪些“陷阱”呢？

1.避免盲目完美

企业需要关注敏感数据的识别，而不是全业务数据的分类：在建立数据流的可视性时，重点关注敏感数据的识别和追踪，重点关注敏感数据的流动路径、使用情况和安全控制。敏感数据，确保敏感信息的全面管理和保护。

优先考虑数据源和数据导出：由于企业生产网络域内的数据流向非常复杂，要实现全面完整的梳理成本非常高。 从数据安全的角度来看，应该关注数据的来源和最终目的地（应用程序和API数据流），这样可以大大降低构建数据流视图的成本。

2. 避免扰乱业务

避免修改或影响生产业务系统：仪表解决方案网的部署成本非常高，需要在应用程序中插入额外的代码或修改字节码，这可能会影响应用程序原有的逻辑和性能。 因此，在非必要的场景下，不应该使用Stub模式。

3、避免过多的人力投入

通过机器学习不断积累经验：利用机器学习和数据分析技术不断积累和学习数据流动的模式和规律； 建立基于机器学习模型的数据流分析系统，自动识别敏感数据和数据流，减少对人工参与的依赖，提高数据流可视化的效率和准确性。

自动化工具和流程：采用自动化工具和流程可以降低人力投入的成本和风险。 通过选择和部署合适的数据流分析工具，可以实现数据的自动采集、清洗、转换和分析。

数字化发展的进程是不可逆转的，数据流受阻意味着依赖数据流的产业发展、技术创新、生活生产等都将受到极大影响。 以数据流的可见性为核心，打造兼顾业务可用性与数据流风险可控性平衡的数据风险治理体系，促进数据自由安全流动，实现数据挖掘和发布的价值最大化。

全智科技《数据安全实战图谱——可视数据流》知识图谱已正式发布。 该图谱针对数据流可视业务难点、技术方法、实践思路、避坑指南等内容模块，提取、关联、总结关键理论知识和实践要点，具有较强的可视化学习能力和分析能力能力，帮助企业建立系统的数据安全建设思维。

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