“数据为中心的安全”面临的挑战
敏感数据可见性差,难以掌握实时变化

云时代敏感数据可见性降低,传统发现手段能效不足;高敏感暗数据增多,既有发现和分析能力不足。

数据安全分类分级成果与保护措施脱节

数据分类分级难以通过技术手段实现保护和利用,导致工作停留在半空中,无法落地。

孤岛式数据源,数据保护技术措施分散

各种孤岛式、异构、跨生态系统的数据库以及愈加细分的安全场景,让以往分散的数据保护措施难以实现统一的策略编排。

数据安全与业务耦合紧密,协同难度大

运维/数据/安全/应用/合规团队的业务执行界面不清;数据业务多变难以快速满足安全合规要求。

数据“大众化”使用带来的新场景需求

数据业务人员增多,网络和应用侧审管粒度粗;数据业务变化频繁,难以快速免改造满足合规。

云化基础设施给保护和审计带来新挑战

传统软件架构/硬件设备,无法适应云原生环境;数据的流动增多而高频,既有发现和分析能力难以应对。

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