数据安全运营包括哪些内容?
发布网友
共2个回答
热心网友
近几年互联网公司数据安全已从单兵作战逐步发到到团队作战，分工上也朝着精细化运营、风险模型建设、数据安全平台建设等细分方向专业化演进。
定位与目标
近几年互联网公司数据安全已从单兵作战逐步发到到团队作战，分工上也朝着精细化运营、风险模型建设、数据安全平台建设等细分方向专业化演进。
其中数据安全运营定位：数据分析(掌握核心技术)—数据安全运营(背锅+其它)– 业务(价值方)，数据安全运营渐渐成为公司数据安全团队与业务沟通、项目推进及价值输出(赋能)的窗口，数据安全的核心在运营能力，数据、模型、工具都是手段，通过运营实现对业务的价值输出目标，运营不仅仅要懂技术，还要做到既要、还要的更高要求。
请点击输入图片描述
数据安全
2. 我理解的数据安全运营：
风险管控能力：识别、治理、收敛，在过程中结合业务特征提炼真实的风险场景、及隐私要求通过技术手段实现对法律法规的遵从性–来自业界大佬语录(一般管理手段与安全管理、合规团队联合推进)，并建立匹配的治理方案及工具、方*;
运营赋能业务：
关键数据支撑业务决策，影响业务在风险环节的资源投入;
基础工具、组件服务支持，安全能力左移(前置)，降低业务安全上的成本
热心网友
数据安全运营的基础工作包括：数据分类分级、数据标签;建立资产库和资产大盘，掌握数据资产在业务的分布、风险状态;权限管理、关键业务日志等;如数据在收集阶段的涉敏资产发现服务;数据在存储中的扫描服务、加密存储服务;数据在使用过程中的文件分发平台等，这些基础能力的建设坚持对标业界，避免走弯路的同时提升效率。
风险评估：一般通过事件发生概率与影响来评估风险值，这也是很多咨询类公司的常见做法，或者套用DREAD模型的计算方式：等级=危害性+复现难度+利用难度+受影响用户+发现难度来进行数据安全风险评估，这些方法的使用无可厚非，其最终能与业务达成一致的风险认知很关键。
风险识别：在基础工作上利用*度数据进行风险行为分析，如UEBA。风险场景识别，除了需要深入了解业务外、还可以将特征数据进行重组或进一步深挖数据，进而发现新风险、另外一个就是内外部情报数据。
安全运营日益成为行业热点，主要有两个维度的原因。第一层是面临的大环境也就是国内外的网络安全形势，迫使我们需要不断推进安全工作的进一步迭代。第二层是*法规推动下的合规管控要求的增强，通常我们总结等保2.0都会提到“一个中心，三重防御”，其中的一个中心就是安全管理中心，基于安全运营的安全管理中心是其本质。
关于数据安全运营包括哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
