数据脱敏的**挑战在于如何在保护隐私的同时,保持数据的业务价值和关联性。ADM系统通过将丰富的***算法与精心设计的仿真字典库相结合,完美解决了这一难题。系统内置的***规则不*能够对敏感信息进行有效的去标识化处理,还能确保处理后的数据仍然保持原有的业务属性和统计特征。例如,对姓名进行***时,系统...
具体到以银行业为首的金融机构在数据使用方面一直在不断探索,而基于CDM技术的敏捷数据管理方案,在针对银行内部生产数据经过共享交换区域实现闭环式数据发布与共享的场景有较好的效果,且在多家大型金融客户现场部署并长时间稳定运行,比较适用于金融行业的数据使用管理。数据资产在未来金融科技创新发展中处于重要地位,金融数据全生命周期管理体系需要更加完备,数据安全和个人隐私需要具备有效的隐私保护手段,综合以上要求,针对外部组织提供数据或进行数据交换时,可采用数据管理与敏感数据处理的联合方案,贯穿组织内部到外部的数据安全发布与使用。CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、医疗、事业单位等行业。快照

ADM备份校验功能的价值优势在于备份数据的恢复资源集中统一管理、备份数据的使用简单高效、备份数据的恢复实现自动化、备份数据的有效性验证实现自动化、盘活备份数据实现跨平台恢复。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求,能够覆盖用户现有全部业务系统的备份数据,包括备份集和备份文件,实现跨操作系统平台的数据恢复(如AIX到Linux),达到验证工作的高覆盖率,提高有效性验证的频率。个人信息保护法上讯ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能,实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化,从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程,对数据进行中间不落地的变形、替换,支持数据库子集处理,保证敏感数据管理的灵活性,适应用户多种数据使用场景。
《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全,是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。当前,有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份,即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据,一旦业务数据发生丢失或损坏,则恢复备份数据提供业务访问,传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段,因此企业在发生数据丢失时,启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜,这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响,为满足法律的合规性要求,备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求,但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限,定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题,上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段,包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证,保障了备份数据的可恢复性与可用性。哪个产品能实现敏感数据的自动化扫描发现?

应用敏捷数据管理平台ADM产品后,数据存储成本倍数级节约,提升了数据存储环节的效能。数据备份面临存储成本高的问题,敏捷数据管理平台采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,降低了备份数据的存储成本,同时,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时不占用额外的物理存储空间,只对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟数据库的份数越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,即10份虚拟数据库可以节约存储成本接近原始容量的10倍,节约数据存储环节的资源和成本。自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的主要产品。数据交换
数据备份一直以来被认为是数据保护的基础防线。快照
敏捷数据备份采用旁路式接入方式备份数据库或文件,借助数据库自身官方的备份接口,例如中兴GoldenDB可通过xtrabackup/mysqldump等方式,进行全量备份、后续持续增量备份、实时日志同步,三者结合进行全量快照的合成,保障每一次恢复均为完全恢复,缩短数据恢复的时间,同时,采用日志校验技术,保证了同步数据和生产数据的完整性和一致性。在数据备份方面,敏捷数据备份更注重备份功能的稳定性,减少对生产业务系统的影响和干扰,因此,越是成熟稳定的技术越容易被应用。快照
数据脱敏的**挑战在于如何在保护隐私的同时,保持数据的业务价值和关联性。ADM系统通过将丰富的***算法与精心设计的仿真字典库相结合,完美解决了这一难题。系统内置的***规则不*能够对敏感信息进行有效的去标识化处理,还能确保处理后的数据仍然保持原有的业务属性和统计特征。例如,对姓名进行***时,系统...