新一代数据泄露防护系统DLP介绍

数字化时代，高价值的数据不断产生，数据安全、隐私保护等问题成为继网络安全之后的又一重要安全话题，如何保障数据在创建、采集、存储、传输、交易、销毁的全生命周期安全变得至关重要。

新一代数据泄露防护系统DLP，以服务企事业单位的数据资产梳理、数据安全防护为目标，对数据进行分类分级扫描，实现终端数据资产梳理、文件服务器数据梳理、数据库数据资产梳理、数据加密防护、数据外发监测、终端运维管理、邮件外发控制、数据水印、端口管控。系统采用平台化管理，将终端DLP、网络DLP、邮件DLP、存储扫描DLP、API接口DLP等进行统一管理，模块化控制。

系统以数据安全法为依据，从认识数据、梳理数据、分析数据（数据分类分级）、使用数据（数据共享与流转）、保护数据（数据加密）、数据交换、数据溯源分析（数据水印和血缘分析）、数据风险识别（机器学习和模型运算）、数据安全管控、用户行为分析，实现数据安全态势感知和数据全生命周期安全。

系统功能

文档加密技术

系统采用驱动层加密技术，使用户无法通过常规手段进行强制移除或终止；即使用户通过强制手段破坏了客户端运行环境，系统也有相应的保护措施，确保加密机制的安全、高效和稳定。系统可实现对任意文档自动加密的功能，即文档定稿或归档时进行安全保护，保证数据完整性，同时不改变和影响用户使用习惯及工作效率；支持单个和批量文档加密。

数据分类分级技术

系统采用丰富的敏感内容识别技术（关键词、正则表达式、文件属性、文件指纹、机器学习、文件伪装识别、文件嵌套识别、文件多层压缩、图片OCR 识别），对数据进行分类分级检测，并进行数据标签化。建立起基于数据分类分级的数据资产管理体系和安全防护体系。

多数据源安全全覆盖

系统将终端主机数据、文件服务器数据、数据库存储数据、网络流量数据、邮件发送/ 接收数据、API 接口调用数据、安全交换数据进行了融汇贯通、联合分析，实现联合风险预警。此外，在基于敏感信息识别的基础上，结合电子文档加密技术实现联防联控、数据安全治理的目标。

数据血缘分析技术

采用数据标签化技术、数据水印技术、数据派生识别技术、机器学习、模型运算技术，分析数据的产生、派生、变更、流转、使用全过程邮件系统安全，分析数据的全生命周期变化过程和并梳理流转途径。

风险告警与安全流程管控

系统支持邮件、企业微信、钉钉、syslog、kafka、sftp 等多种数据风险告警和共享技术，支持restful 接口对接技术。系统支持邮件审批、企微审批、钉钉审批，实现快捷高效的管理和运营。

系统价值

梳理清晰

数据梳理对象涵盖结构化、非结构化的数据，来源囊括主机、服务器、网络、云端，实现数据资产清单输出和风险数据发现。

分类准确

以国家法律为依据，按照国家标准，参考行业标准，结合企事业单位实际数据特点，应用先进的数据识别引擎进行精准数据分类分级管控。

多方保护

应用行业领先的加解密技术对敏感数据进行加密保护，应用多维度内容识别技术和高效的监测、分析技术在数据外发通道上（网络、邮件、U 盘、光盘、蓝牙）筑起安全识别屏障。

风险追溯

采用水印技术、数据指纹、数据标签化、血缘分析、区块链等先进技术，结合数据多节点监测技术，实现对数据的风险识别、追踪溯源、派生分析、数据流转可视化。

系统优势

1、数据全生命周期管理

数据采集和分析过程涵盖了数据产生、流转、变形、派生、使用和销毁，做到数据全生命周期的安全管理。

2、内容识别与加密防护相结合

将数据内容识别技术与加密防护相结合，全面应用了数据安全防护技术，风险控制无死角。

3、静态数据与动态数据联合分析

从终端主机、文件服务器、数据库服务器上的静态数据扫描，到网络外发、邮件外发、端口外发等的动态数据，全部进行全覆盖安全防护，并进行数据联合分析和数据风险多场景模型运算和预警。

4、数据可视化、风险可视化

数据资产的可视化，敏感数据的可视化，风险预警可视化，安全态势可视化。

5、数据分类分级与使用者的权限结合管理

检测企业内部风险威胁，可以轻松检测和预测潜在的破坏，数据被盗或相关的异常用户行为。

（编辑：鹰潭站长网）

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