数据安全治理解决方案

这篇文档的核心是数据治理解决方案，重点需要关注以下内容：
1. 合规监管要求：数据安全治理解决方案需要遵守国家、行业及国际相关法律法规要求，严格落实数据安全合规要求，以新技术安全措施为基础，建立可靠的数据安全防护体系架构。
2. 数据分类分级：对数据进行分类分级，对数据保护现状和风险进行评估，制定数据全生命周期安全策略，推动数据安全策略持续优化，推动数据安全治理体系有效落地。
3. 数据全生命周期属性、状态、流转、风险实时监测：对数据全生命周期的属性、状态、流转、风险进行实时监测，对数据安全态势进行分析和呈现，为数据安全运行管理提供支撑，协助企业提升数据效能，支撑企业卓越运营。
4. 行业监管要求：根据行业监管要求，制定相应的数据安全政策和规范，确保数据安全合规。
5. 国家标准规范：根据国家标准规范，建立相应的数据安全标准和流程，确保数据安全。
数据安全治理解决方案是保障数据安全和提升数据价值的关键措施，需要充分考虑国家、行业及国际相关法律法规要求，建立可靠的数据安全防护体系架构，同时关注数据全生命周期的属性、状态、流转、风险实时监测，为数据安全运行管理提供支撑，协助企业提升数据效能，支撑企业卓越运营。

数据安全治理解决方案
一、背景及挑战
1. 合规监管要求
2. 数据安全治理内因
3. 业务和数据识别
4. 数据保护现状和风险评估
5. 数据全生命周期安全策略
6. 数据安全态势分析
7. 数据效能提升
8. 行业监管要求概览
9. 国家标准规范概览
10. 国家法律概览
二、解决方案
1. 全局概览模型
2. 画像智能分析+能力展示
3. 多维矩阵引擎
4. 数据雷达引擎
5. 数据监测
6. 威胁防护
7. 风险预警
8. 态势预测
9. 响应处置
10. 数据分类分级、梳理标识
11. 数据资产变化趋势统计、安全评估建议
12. 敏感数据自动识别、输出
13. 敏感数据存储、使用合规性检测、暗数据发现
14. 全方位、多层次、细粒度审计，资产及轨迹尽在掌控
15. 敏感数据保护，偏离就告警
16. 精细化的语句级访问控制规则
17. 规则自学习：自动特征建模
18. 动 / 静态脱敏处理，保障数据可用不可见
19. 敏感数据自动发现和动静态脱敏处理，保障数据可用不可见
20. 数据库中原始数据模糊化后数据展示