数据安全行业正在经历哪些重大变革？

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-18 阅读次数：2957 次浏览

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新技术、新场景和新应用不断涌现，数据安全需要体系创新

云计算、人工智能、区块链作为“新基建”中信息基础设施的重要组成，近年来快速发展，相关基础设施与应用场景的安全防护也应运而生。在这些新技术、新场景和新应用下，数据安全不能再依赖传统“枷锁型”“牢笼型”的设备管控、数据管控来实现，而应向着数据访问和使用行为监管、数据内容智能识别等方向发展。未来云上数据安全体系将伴随云计算技术、架构与模式的演进同步发展。在这个过程中，数据安全行业如何快速掌握新技术，理解新场景，适配新应用就成为必须面对的首要问题。

需要考虑如何构建真正本质化、内置式的数据安全防护体系

发展信创产业是“十四五”时期我国加快网信产业创新和自主可控的内在要求。在经济社会数字化转型浪潮下，信创产业加快从党政领域向全行业拓展，迎来全面发展期。未来，数据安全发展必将和信创产业发展紧密结合，在本质安全方面迎来突破，信创环境下的数据安全防护体系建设已是大势所趋。

然而目前我们在一些领域还无法实现完全的自主安全可控，比如大数据资源基础设施。无论是使用Hadoop、Spark、MongoDB 等开源软件搭建平台，还是采购 Cloudera、Amazon、EMC等大数据产品搭建平台，均面临大数据资源平台核心底层技术无法安全可控的风险。在未来数据产业发展中需要通过国产芯片、操作系统、数据库等的创新应用，全面提升国家数据资源安全。

需要从数据安全防护领域拓展到数据安全治理领域

传统网络安全对于数据一般实施的是静态保护，防御措施不随被保护的数据本身变化流动。随着云计算、大数据应用场景的出现，对数据窃取、滥用等数据泄露风险的安全防护需求更加迫切。要更好的进行数据安全风险预测风险，加强防护，其关键在于明确哪些数据需要防护，各需要什么等级的防护，在此基础上设置相应的靶向防护策略与落地措施。

数据安全治理关注数据在整个生命周期可用性、完整性与机密性的安全保护，以数据业务属性为始，数据的分级分类为核心，建立以数据为中心的安全架构体系，能够更好地应对日益增长的数据安全风险。然而目前根据数据安全能力成熟度模型评估标准，真正能够全面支撑数据安全治理的组织还不多，这个领域尚属新兴领域。从数据安全防护向数据安全治理全面拓展也是数据安全行业面临的一大问题。

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