其他： 接入的应用和用户访问过程中的网络传输支持加密，应用输入数据时，支 持去除敏感数据。应用数据写入之前进行数据分类和敏感数据识别，去除敏感 数据，对高级别的数据或者敏感数据进行加密。在多租户情况下，Hadoop 作 为整个数据平台基本的分布式存储组件，不可避免涉及到敏感性数据数据的存 储，如财务数据，敏感数据等。这些数据存储在不受保护的分布式存储中是非 常危险的，即使有完整的用户权限管理，还有具有潜在的数据泄露的风险 通信去除敏感数据，采 用加密措施保证内部通信安全。最后，外部安全机制应该与 kerberos 安全体系 保持一致。 4.2.3.3 安全审计 支持充分的审计管理能力，能与 4a 系统无缝集成，运维用户的登录成功失 败均支持纪录；用户运维访问会话均支持纪录；运维用户访问的数据支持访问 纪录，需要与会话日志关联起来；运维用户对敏感信息访问应纪录并特别标识； 对应用写入的敏感数据应支持日志纪录；应用查询的敏感数据应该支持日志纪 对应用写入的敏感数据应支持日志纪录；应用查询的敏感数据应该支持日志纪 录；任务管理命令应该支持日志纪录；每个模块运行和安全状况应该具备日志 或审计功能；当审计存储已满或失败时，应该有相应的保障措施，保证审计记 录不被破坏。 具体实现过程如下： 从各环节层次抽取的审计日志信息，按照 4A 管理平台的要求对其进行重 新过滤和格式化整理，并最终进行日志信息入库。整个过程需实现处理的流程 化及自动调度机制，以保证 4A 管理平台能够及时地获取日志数据。

把数据解密后才能进行计算和 使用。也就意味着，如果数据在使用时没有被保护的话，仍然有数据泄露和被篡改的风险。 在这个世界上，我们不断地存储、使用和共享各种敏感数据：从信用卡数据到病历，从防火墙配置到地理 位置数据。保护处于所有状态中的敏感数据比以往任何时候都更为重要。如今被广泛使用的加密技术可以用来 提供数据机密性（防止未经授权的访问）和数据完整性（防止或检测未经授权的修改），但目前这些技术主要 机密计算是信息安全行业内一项新兴技术，专注于帮助保护使用中的数据。机密计算旨在加密数据在内存中 进行处理，同时降低将其暴露给系统其余部分的风险，从而降低敏感数据暴露的可能性，同时为用户提供更高程 度的控制和透明度。在多租户云环境中，机密计算确保敏感数据与系统堆栈的其他特权部分保持隔离。 问题&挑战 传统操作系统提供了进程级内存隔离，但是无法保护用户的数据不被特权进程获取； 虚拟化技术基于特权软 DX机密 容器。 Intel TDX: Intel安全虚拟化技术 技术自身介绍 背景 近年来，随着隐私保护的呼声和关注度越来越高，越来越多的人开始关注集中化的云基础设施存在泄露租 户隐私和敏感数据的风险。在此背景下，机密计算这一新的计算形态应运而生。 机密计算是通过在基于硬件的可信执行环境（Trusted Execution Environment，TEE）中执行计算过程的 全新计算模式

API越权访问风险 API命令注入攻击 敏感数据泄露 安全 隔离专区 敏感数据 防外传/防删除 数据独立 隔离存储 主机操作 审计&监控 主机安全防护 代码安全扫描 Web漏洞扫描 云原生微隔离 账号风控安全 内外部安全众测 蓝军攻防演练 大模型威胁情报 核心技术 攻防对抗 模型引擎 密码学技术 机器学习 图计算分析 敏感数据识别 主机/容器安全 混元大模型安全防护方案

多因素认证。除了简单的凭证盗窃外，钓 鱼攻击还可能成为更严重网络犯罪的门户，包括部署勒索软件、建立未经授权的访问点以及策划供应 链漏洞。 03 内部脆弱性带来重大风险。员工可能有意或无意地泄露敏感数据或允许网络犯罪分子获取未授 权访问，导致数据泄露。缺乏定期软件更新和不足的安全措施创造了网络犯罪分子可以利用的漏洞。 01 恶意软件，包括病毒、蠕虫和特洛伊木马，会渗透系统以干扰操作、窃取信息或非法访问。 只有合适的眼睛才能看到敏感数据。加密、访问控制和增强的认 证方法是你的数字保安，确保不受欢迎的访客无法窥视。 初创企业由于其有限的资源和快速扩张的环境，成为网络威胁的主要目 标。实施核心网络安全原则可以保护敏感数据，确保合规性，并与客户 和投资者建立信任。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册：面向初创 公司21 为了使这些原则得以体现： 加密静止或传输中的敏感数据。 考虑将通

力资源-网络路径”的智 能匹配体系，优先保障模型训练、实时交易等高优先级任务所需的低时延与高带 宽。结合数据分类分级管理，在网络边界部署数据围栏，并通过APN-ID标识与路径 可视技术，实现敏感数据全流程可溯、可管、可控，确保合规流通。 3�数安协同：筑牢数据流通的安全屏障 可信高速数据网以“内生安全、动态防护、合规监管”为核心，构建覆盖网络 传输全生命周期的安全体系。在传输与存储层面，部署量子加密、零信任接入、抗 时，高安数据传输仍存在痛点：偏远地区监测数据需量子加密保障，三方交互场景 需中立加密服务，创新企业需零信任认证、API安全与逐包检测能力以防范攻击。 此外，数据流通的合规审计压力持续加大。金融清算、能源统计等敏感数据要求 “不出市/省”“不出境”，需数网协同技术做边界策略控制，对传输路径可追溯 与存证能力提出更高要求。 四是法律规范与基础设施供给滞后，制约可信高速数据网规模化发展。在法 律层面，尽管已 合规引领：强化监管能力与审计透明性 以《数据安全法》《个人信息保护法》为基准，以“数据围栏+路径可视”为 核心，构建全流程合规管理体系： 数据围栏在网络边界部署智能识别系统，基于数据水印、元标签等技术，实现 敏感数据“白名单”精准管理。对“不出域”“不出境”数据实施路径阻断，确保 数据流通范围可控。针对跨境数据流动，建立“安全评估+风险评估”双机制，动 态调整合规策略。 路径可视通过数网协同技术，实现数据流经节点、传输路径的全链路标记与可

其中，业务元数据涵盖流程图文档（BPMN 模型）、流程模型描 述、业务规则、业务属性描述、角色定义等信息；技术元数据涵盖 数据字段类型、数据长度、存储位置、数据源系统等信息；管理元 数据涵盖数据血缘、敏感数据等级、数据权限级别等信息。 3. 衍生数据层 衍生数据层主要记录由原始数据加工分析得出的数据，用于辅 助流程决策和优化。衍生数据层主要涵盖流程指标数据和衍生分析 数据等。 流程指标数据是 预；依托数据中台构建流程数字孪生，模拟业务场景并预判优化路 径，显著提升资源调配效率。 流程数据安全强化企业风险防控。企业可以通过构建流程数据 安全数字化管理体系（如分级授权、加密脱敏、审计追溯）确保数 据全生命周期合规。例如敏感数据销毁采用“申请-审批-执行-核验” 机制与不可逆技术手段，降低泄密风险；流程元数据与事件日志的 完整留存，则为内外部审计提供可追溯证据，保证企业合规经营。 流程数据分析推动企业科学决策。流程数据的战略价值不仅在 以实现数据资源的标准化、资产化和价值最大化。 流程数据通过标准化入湖与分类分级管理，转化为可计量、可 复用的战略资源。例如，结构化数据（如流程实例、流程节点）依 托统一的数据治理平台进行资源管理，支持敏感数据分类分级，以 及资源订阅等数据共享方式。非结构化数据（如流程 BPMN 模型）依 托智能中台构建语义索引体系，支撑跨业务场景快速检索与复用； 中国联通 联通数科 中国信通院云大 信通院云大所

供应链的可见性和韧性，确保更平稳地运营以及更 快地对中断危机做出响应。 数据安全问题：随着越来越多的设备接入网络，确 保数据安全和合规性的难度加大。物联网解决方案 采用可靠的安全措施来保护敏感数据并确保合规性， 包括加密、安全数据传输和实时威胁检测等。 3D打印技术的应用：3D打印技术的快速发展正在 改变传统的生产方式。通用电气等企业正在采用这 项技术生产复杂组件，大大减少了浪费，并提高了 收入来源。企业可以根据使用量或为客户提供的价值来 收取费用，而不需要客户进行前期投资。这种模式降低 了应用门槛，并能加快产品升级迭代。 设备数据 设备状态、性能和 位置数据 全球物联网SIM卡 敏感数据 关于产品、生产和工作人员 的数据安全无虞 设备数据和固件升级 固件OTA升级 服务化推动制造业高质量发展 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 13 网络连接助力服务化转型

据加密技术，确保敏感信息在传输和存储过程中不被窃取或篡改。 例如，可以采用 AES-256 加密算法对数据进行加密，并定期更新密 钥以增强安全性。 其次，系统需实施严格的访问控制机制，确保只有授权人员能 够访问和处理敏感数据。可以通过多因素认证（MFA）和基于角色 的访问控制（RBAC）来实现这一目标。例如，人力资源部门的员 工只能访问与其职责相关的数据，而 IT 部门则负责系统的维护和 安全监控。 在数据存 岗位推荐系统进行人力资源优化时，合规性 审查是不可或缺的一环。首先，系统必须严格遵循《个人信息保护 法》和《网络安全法》的相关规定，确保用户数据的收集、存储和 使用均在法律允许的范围内。特别是对于敏感数据的处理，如求职 者的学历、工作经历等，必须获得明确的用户授权，并采取适当的 加密措施以防止数据泄露。 其次，系统应建立透明的数据处理机制，包括但不限于数据收 集的目的、方式、范围及用户权利等，确保用户能够清晰地了解其 岗位推荐系统时，尽管其技术先进性和效率 提升潜力显著，但仍需关注潜在风险并制定相应的应对措施，以确 保项目顺利实施并持续优化。首先，数据隐私与安全风险是首要考 虑的问题。由于系统涉及大量员工个人信息和公司敏感数据，必须 建立严格的数据保护机制。建议采取多层加密技术，限制数据访问 权限，并定期进行安全审计。同时，确保系统符合《个人信息保护 法》等相关法律法规要求，制定详细的数据使用规范，并与员工签 订明确的隐私协议。

SM2、SM3、SM4 国产密码算法在电子 Z 务应用的使用， 解决由于采用弱密码算法引起的安全性问题。 2、身份认证、访问授权安全需求 所有访问必须进行授权，从而避免入侵者在没有授权的情形下 对网络内的重要或敏感数据进行窃取和篡改，又或者对服务提供点 发动攻击，防止入侵者通过伪用户身份取得授权而导致严重的网络 危害。 3、关键数据机密性和完整性安全需求 为了保证 Z 务系统中关键数据的机密性和完整性，需要为业务 审计。 八、数据安全管理 数据安全治理系统是整个数据治理平台的重中之重。通过对平 台数据的分级分类访问控制、数据脱敏管理、数据安全审计、数据 合规性评估等方式来保障平台的数据安全，保证敏感数据防护符合 109 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 管理规定和数据隐私法律等规定，实现“进不来+看不见+拿不走+能 追溯”的数据安全安全治理体系。 （一）数据分级分类 数据进行数据脱敏，确保 Z 务数据安全，比如身份证号码，电话号 码，电子邮件等，对这些敏感信息进行部分或者全部遮蔽，来达到 数据安全保护的目的，对于需要流出的数据进行脱敏管理，比敏感 数据加密等。 常见的敏感数据有: 姓名、身份证号码、地址、电话号码、银行 账号、邮箱地址、所属城市、邮编、密码类 ( 如账户查询密码、取 款密码、登录密码等 )、组织机构名称、营业执照号码、银行帐号、 交易日期、交易金额等。

最后，用户管理功能将允许用户管理个人信息、权限和设置。 后台管理人员可以通过这一界面对系统用户进行管理，包括添加用 户、配置权限、查看用户操作记录等。这一部分需要保证信息的安 全性和隐私保护，用户的敏感数据应得到严格控制。 通过以上设计，用户界面模块不仅提升了系统的易用性，更保 证了用户在使用过程中的体验流畅与满意度。整体用户界面的设计 理念是以用户为中心，确保无论是技术新人还是资深数据科学家都 部署 作为一项重要的选择，具备诸多优势与可行性，特别是在数据隐 私、系统性能和企业控制方面。 本地部署意味着系统的所有组件与数据存储在企业内部的服务 器或计算设备上。这种部署方式可有效避免敏感数据在云端传输与 存储所带来的安全风险。同时，企业能够就本地硬件资源进行完全 的控制与管理，确保系统性能稳定，并且可以根据业务需求进行灵 活的资源调整。 在本地部署过程中，需要考虑以下几个方面： 全。针对数据的上传和下载，建议采用 TLS（传输层安全协议）来 加密网络通信，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。此外，数据 存储时也应使用加密技术，例如 AES（高级加密标准），对存储在 云端或本地的敏感数据进行加密，确保只有授权用户能够访问。 同时，为了保证系统的整体安全性，建立严格的访问控制机制 是必要的。可以通过身份验证和访问权限管理来确保只有经过授权 的用户才能够访问系统和数据。建议使用多因素认证（MFA）来增