數據安全綜合治理平臺（DSP）
數據安全綜合治理平臺 Data Security Platforms（DSP），利用大數據關聯分析引擎、AI分析引擎整合分析各數據安全設備的安全事件，進行風險態勢綜合分析與研判，通過友好的可視化界面、自學習的能力等，實現對復雜威脅的聯動聯防、降低安全防護工作人員的操作難度和工作量，實現快速、高效、可持續性發展的防控效果。
應用場景
數據流動可視化
通過對數據流量的監控，實現數據流向的動態可視化展現和監控，尤其是核心數據資產、敏感數據資產的可視化監控。
數據安全產品集中管控
對于具有分支機構或者數據安全產品比較多得情況下，可以實現數據安全產品集中管控，提升管理效率，監控分支機構，防止人員疏忽導致的安全事件。
數據安全治理
通過管理、技術、流程多個維度，結合數據全生命周期，幫助用戶完成數據資產梳理、數據分類分級、數據風險評估；制定和完善數據安全、用戶安全、共享安全等安全防護策略，最后數據資產的安全運營。
資產可視化
數據庫資產、數據資產、數據庫安全能力單元統一到一個平臺管理，實現用戶核心數據資產、敏感數據資產、業務數據、商業價值，個人隱私數據的安全可視化呈現和管理。
數據安全態勢，風險預測
通過對所有安全能力單元海量數據，利用大數據技術進行長周期的數據分析，完成數據安全的態勢感知，進行風險預測，提前防御，阻止安全事件的發生。
產品能力
安全響應
通過安全態勢評估報告，對于用戶操作、數據庫狀態的安全威脅行為進行預警，對于用戶高危行為操作、數據庫攻擊行為進行聯動阻斷。
態勢評估
從SQL注入攻擊、拖庫、撞庫、陌生人闖入、用戶異常行為、數據庫漏洞等方面對采集數據進行分析預判，根據數據安全評估體系，全方位對數據庫安全態勢進行評估。
智能分析
通過大數據分析引擎和AI智能分析技術對采集的數據進行整合分析預測，從海量的日志數據中精準預判出數據庫的安全威脅趨勢，幫助用戶提高數據庫的防御能力。
風險實時預警
系統內嵌專業安全檢測引擎，內置數百種安全規則庫，通過行為檢測機制，及時發現、短信郵件等多途徑預警，并對高危操作及時阻斷。
敏感數據自動識別，安全防護
內置的豐富的行業敏感數據規則，自動匹配識別數據庫中的敏感數據，并對表、字段進行分類分級，對敏感數據的訪問制定針對性的策略和分析，加強數據安全管理，減少敏感數據泄露。
多維度報表及態勢感知
通過不同維度的報表呈現，進行數據資產統計，及時了解數據資產的風險評估和態勢預測，可直觀展示統計信息屬性（時間性、數量性等），對挖掘和信息直觀生動感受起關鍵作用。
分布式大數據平臺
系統支持Tomcat、spark、ES、kafka等組件，保障系統數據分析能力、系統可擴展性，支持集群部署，保障系統高可用性。
完善的數據安全模型
系統內置用戶行為軌跡、拖庫、撞庫、SQL注入、陌生人闖入等豐富的數據安全規則和模型，用戶也可以根據業務規則、歷史安全事件自定義設置、修改安全規則和模型。
資產統一管理，資產可視化
數據庫資產、數據資產、數據庫安全能力單元統一到一個平臺管理，大屏方式可視化展現核心數據、敏感數據、關鍵業務數據等所有數據資產。
完善的數據采集體系
支持多樣化數據接口，從各個能力單元精準采集數據，自動完成數據的清洗，定義威脅、量化風險、識別數據源以及提煉有價值元素。
產品優勢
開放完善的體系結構
系統具有開放、完善的體系結構，適應安全防護的要求，能靈活與其它系統接入，不僅支持自身的安全能力單元，還能支持第三方廠商的數據庫安全防護設備的接入。
聯防聯控
為用戶提供開放接口，便于對下級設備進行數據采集和統一管理。數據庫安全綜合治理平臺作為統一的指揮調度中心，下發指令到級聯設備，能夠進行有效聯動和預警，達成合成作戰、聯防聯控目標。
智能建模
通過高效的數據挖掘能力，對采集數據進行分析，通過智能學習，對用戶操作行為、數據庫運行狀況等情況進行學習和建模，從而構建出數據庫的正常狀態基線。
滿足合規要求
幫助用戶滿足等保、分保等合規要求，提供了一套獨立的審計方案，有助于完善組織的內控與審計體系，從而滿足各種合規性要求，并且使組織能夠順利通過審計。
靈活簡單部署
可以根據客戶行業性質，數據資產規模等特征進行基礎級部署、專業級部署、企業級部署等不同方式的選型部署。
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