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『制造业』如何保护核心数据和敏感信息?
2019-05-24 09:03:20

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随着制造业技术与模式的不断更替,信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用,制造业公司其核心竞争力取决于行业核心技术开发能力、产品设计能力、品质把控能力、高效生产能力以及更合理的资源整合与利用能力,而利用信息化可以帮助企业进行更好的技术开发、产品设计、质量监控,办公协同,以及资源分析与整合,因此众多制造与设计业企业都建立了PDM、MPM、CAPP、SCM、DIPMS、ERP、CRM等等一系列专业系统,在这些系统中将生成众多企业核心数据。


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那在制造业有着哪些重要的信息,不能随便被别人偷窥呢?


研发类数据

财务类数据

生产类数据

 市场、销售类数据

客户数据

这些数据都是企业建立自身竞争优势以及企业命脉所在,在愈来愈烈的行业竞争中,这些数据一旦遭到泄漏都将给公司造成不可估量的损失,数据安全问题已经显得尤为重要了。     

虽然现在很多制造业公司也都已经陆续制定了相关的信息安全管理制度来对员工的行为和不良习惯进行约束,但仅仅依靠管理制度来保护数据安全却很难落地,必定像小编这样的聪慧骚年也做不到将公司所有制度倒背如流,更何谈完全执行到位呢,而数据安全只要不小心一次就可能追悔莫及了。

知道了制造业公司主要的核心数据和敏感信息后,那我们再来瞅瞅制造业数据存在哪些风险点吧!

1)企业信息化系统内的相关设计图纸、设计文档、专利技术、零配件制作与加工工艺等具有高度保密性与敏感性的数据,一旦泄露会造成重大损失,文档集中管控与权限管控目前普遍较弱;

2)企业的认证体系、业务信息系统和办公OA系统等应用平台数据交互频繁,敏感信息的分布、传输与访问难以有效发现与控制;

3)与合作单位和第三方数据服务提供商拥有大量的对外接口,不仅加大了企业数据泄露的风险,而且可能正在成为企业数据泄露的源头

4)办公终端数据管理困难,笔记本电脑、U盘等使用广泛,终端上对敏感数据的使用与传输难以管控;

5)因与各类供应商或第三方外部单位的合作,因此对外发出文件数量也较多,这样存在敏感数据直接被外发出去的风险;

6)公司打印机被滥用,重要图档容易以纸质文档方式被带出;

7)信息的存储、使用、传播、交互过程中,可能处于明文的状态,任何一个环节处问题,都有可能造成泄密事件。

从上边的风险来看,其实大家也不难看出一些门道吧,其实数据泄漏的风险不就是敏感数据在存储、使用、传输、交互过程中的风险嘛,我们只要控制好这些过程不久完事啦。

Emm…hold on …还有一点点不对劲……


话虽如此,可怎么来认识这些海量数据中哪些是正常办公数据,哪些是敏感数据呢,如果数据笼统管理,则会影响正常的办公流程。

所以看来要能做到恰到好处敏感数据管理,第一步还得先准确认识这些敏感数据,只针对敏感数据内容本源来做防护,不能一揽子政策。

世平信息助力敏感数据保护

世平信息采用业界先进的文档类型识别与内容解析技术,并可快速扩展其它解析模块,支持300多种文档内容解析,文档类型识别的类型达1300类以上,支持嵌套文件内容解析与多层压缩内容解析,支持识别被加密压缩包,涵盖了业内98%以上的文档类型,能够准确的识别敏感数据内容本源。——我们可以在万军丛中认得上将信息,无论这位将军是换了战马(通讯协议),还是换了甲胄(文档类型或数据形态),我们都能准确找到,防止其混入人群逃离。

世平信息数据防泄漏(SIMP-DLP)是专为数据防泄密解决方案设计的,从数据的存储、传输、交换过程中的安全环节,采用了数据治理与深度内容识别结合的方式保护。从终端、网络和存储三个层次入手,对核心数据的形成、存储、使用、传输、分享及销毁等全生命周期进行安全控制,结合制造业公司特有的业务需求、业务模式和管理文化,为制造业公司制定完整的数据泄漏防护解决方案,实现企业核心信息资产防泄漏的安全目标。

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➢ 数据审计监测,对网络传输的企业敏感信息和违规操作进行监控,并为日后追责溯源提供技术保障。

➢ 终端数据防泄露,对终端设备的企业敏感信息和违规操作进行监控、审计和防护。

➢ 网络数据防泄露,基于深度内容识别机制,可以有效的对企业敏感信息进行监控、审计并阻断。

➢ 敏感信息安全评估,对应用和终端的企业敏感信息、公民个人信息等进行自动检查,代替传统人工核查模式。

➢ 在线敏感信息风险评估,可对数据中心中及分公司的存储区域进行风险评估和审计,开展针对性风险检查,开创新型安全评估检查模式。

➢ 数据脱敏系统,将生产库中需要给开发测试的数据进行数据变形,保证隐私敏感信息不被泄露。

信息详询:400 100 6790 

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杭州世平信息科技有限公司(简称“世平信息”),致力于智能化数据管理与应用的深入开拓和持续创新,为用户提供数据安全、数据治理、数据共享和数据利用解决方案,帮助用户切实把握大数据价值与信息安全。006TiYVnly4g1yrle7ja4j30hs09vwev.jpg


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# 数据治理安全
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