大数据时代，企业如何做好数据安全防护问题？

随着互联网的快速发展，企业数字化转型成为各行业创新的关键词。作为数字化转型的前提和核心，数据安全在其中扮演着越来越重要的角色。那如何保证企业数据安全是当下企业制定数字化转型战略时不可避免的问题。

数据防泄漏(DLP)技术的日臻成熟为数据安全提供了基础保障。在DLP项目实施之前，企业需要根据行业和自身企业特征做好从人员和团队管理到审查模式、技术等各方面的准备工作。

在数字化时代，数据成为一个企业创新与发展的核心，已无法通过枷锁式的方式来进行管控。数据在整个行业生态中的流转以及在新兴业务场景下的使用，促使企业需要采用更灵活的方式来对数据进行管控。数据防泄漏(DLP,Data Loss Prevention)技术应运而生并且日臻成熟，已在不同的行业，尤其是具备敏感的研发或客户数据的企业中广泛应用。

然而当下全球企业数据泄露安全事件仍层出不穷。我国的《网络安全法》、美国针对健康保险行业的HIPPA、欧盟的GDPR等法规对数据安全也提出了更严格的要求。目前，我们看到很多企业选择较为传统的DLP工具，也看到市场上的一些技术创新，如利用人工智能进行内容识别。虽然很多企业部署了DLP，却无法很好地发挥其效用，要么事件积累搁置不管，要么花费大量人力进行运维，这都与DLP实施的每一个环节息息相关。那咱们就聊聊亿赛通数据防泄露技术!

亿赛通数据泄露防护系统(DLP)，是一款融合机器学习、大数据分析、文档加密、访问控制、关联分析、数据标识等技术的综合性数据安全产品，可帮助用户对结构化和非结构化数据进行数据治理(资产统计、分类、聚类、分级、密级标识等)、安全管控(数据加密、权限管理，数据脱敏、边界防护、应用准入、行为审计、数据防护等)、态势感知(趋势分析、风险预警、溯源、风险人员画像等)，为用户核心数据资产从终端、网络、应用系统等全方位提供全生命周期保护，在确保所有敏感数据安全前提下，不管控、不影响非敏感业务开展的体验度，实现安全与效率的最大平衡。

数据泄露防护是基于机器学习，对设计图纸、源代码、合同文本、财务报表等敏感文件进行数据安全保护，防止通过邮件、聊天工具、网盘、U盘拷贝、打印、网络共享等途径泄露数据，对用户泄密行为进行记录、告警、阻断、并对用户行为进行审计。有效识别敏感数据，监控敏感数据使用情况，防护敏感数据外泄。