数据安全防护面临多重难点，数据识别能力亟需提升
时间：2022-03-23 17:36:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-23 17:36:01 来源：行业动态
当前，越来越多的企业正在通过引入专业的数据脱敏工具完善数据安全防御体系，提高数据安全管理和治理水平。但随着业务扩展、以及大数据、云计算等新技术的应用，企业数据安全防护的要求越来越高，防护的难度也越来越大，原有的安全防护模型逐渐难以满足现实的安全需求。
一方面，由于企业业务变更迭代和人员流动等问题，导致新的敏感数据未被数据脱敏系统及时识别和脱敏处理，造成敏感信息泄露的风险；另一方面，业务系统中经常存在非规范化敏感数据，这些数据的特征不够明显，无法使用正则和编码校验等方式去匹配，系统通过基于数据特征的方法很难识别到这类非规范化敏感数据，或者识别有误。
面对这类防护难点，数据脱敏系统需要加强自动化识别和动态变更的能力，同时也要提升非规范化敏感数据的识别能力。神州数码TDMP数据脱敏系统，通过采集元数据、采集样本数据、样本数据清洗和标准化、对样本数据识别并归类，可有效提升非规范化敏感数据识别率。
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