沙利文头豹研究院发布《2023年腾讯云数据安全能力中心分析报告》

本文主要是介绍沙利文头豹研究院发布《2023年腾讯云数据安全能力中心分析报告》,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2023年6月15日,分析机构沙利文(Frost & Sullivan)头豹研究院发布《2023年腾讯安全数据安全能力中心分析报告》(下文简称:报告),报告针对腾讯安全在数据安全领域的解决思路、产品、安全体系、行业案例等维度进行了需求解读和发展趋势分析,为企业管理者提供了关于数据安全的全面认知和决策支持。

四大关键产品,覆盖企业数据全生命周期

2023年,国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,标志着数据安全从“合规尽责”向“合规有效”转变。这一转变推动了数据安全行业朝着价值驱动的方向发展。在此之前,数据安全行业经历了风险驱动、合规驱动等发展阶段。随着数据资产成为生产要素的重要组成部分,数据安全行业进入了价值驱动阶段,由于数据场景的形态差异,以及需求和控制要求的多样性,企业数字治理面临着越来越多的挑战,如缺乏有效数据分类分级、缺乏数据和个人信息保护的风险地图、缺乏法律合规的识别和映射 、缺乏完整的数据安全治理框架等。

报告认为,实现全生命周期数据安全不能通过数十个单独的安全产品来供应,面对动态、广泛、差异化的安全风险,安全厂商的最优产品思路是从企业视角出发,围绕最重要的安全节点建立安全环节,将安全环节“产品化”、“服务化”。

在保障企业数据的安全过程中,识别治理数据流、加解密数据、防护数据流转/存储/访问安全以及运维审计内部泄密是关键环节。腾讯安全是这个产品思路的开创者和践行者,并以此构建了四大核心产品矩阵,为企业提供全面的数据安全解决方案。

腾讯安全四大产品矩阵包括数据安全治理中心、云加密、CASB云访问安全代理、运维数据安全,涵盖了企业数据安全的关键环节。同时,腾讯安全还不断增加其他核心模块,以满足企业在数据安全方面不断发展的需求。

报告认为,腾讯安全的数据安全产品整体方案具备以下优势:

✓ 低/免改造:产品业务层和底座解耦,抽象平台适配层以最小的适配工作支持输出到不同平台。

✓ 开放性、可用性高:平台适配API网关、账号系统、权限管理、容器镜像、配置管理。

✓ 部署灵活性:底座同时支持公有云、TCE、TCS等。

报告还提到,腾讯安全对数据安全技术的发展路径规划,将重点布局数据安全治理中心、机密计算、数据安全原子能力三个方向的前沿探索和持续迭代。

产品体系化,数据安全治理方案四步走策略

除了数据安全关键环节的治理能力产品化,还需要将数据安全产品的“体系化”原则应用到实际操作需求中。

腾讯安全认为,数据安全治理工作的重心应从业务和合规性需求出发,基于企业现状定义数据安全治理对象,实施数据资产分类分级安全策略,按需落地数据安全技术防护手段,合理利用技术工具,并结合管理手段和技术工具实现数据安全策略的有效管控与同步,方能持续提升数据安全防护水平,助力企业在数据安全领域实现从被动防御向主动治理的转型与持续评估工作,制定数据。

腾讯安全基于客户业务场景防护实践和技术能力储备,提出了腾讯云数据安全治理框架和数据安全治理落地“四步走”方法论,并分步提供相应的数据安全治理方案。第一步资产梳理&分类分级管理、第二步数据安全风险持续识别和评估、第三步数据安全防护策略的有效配置、第四步持续监控和响应。

基于对数据安全治理方案四步走策略的认识,数据安全产品的体系化过程中也在遵循产品一体化、安全能力轻量化、开箱即用的免改造化的方向,始终坚持以降低用户的实际操作的门槛、提高整体数据安全性能水平和面向数据环境的自适应弹性为数据安全“体系化”的目标。

《2023年腾讯安全数据安全能力中心分析报告》还提供了腾讯安全在泛互联网、金融和政务行业的数据安全落地案例。通过深入剖析行业案例,展示了腾讯安全在不同行业中的数据安全洞察和解决方案,为相关行业企业的数据安全治理提供了实践指南。

这篇关于沙利文头豹研究院发布《2023年腾讯云数据安全能力中心分析报告》的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/269873

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串