随着全球相关法规的密集发布，包括欧盟 GDPR，美国 CCPA，国内的《网络安全法》,以及今年发 布的《数据安全法（草案）》、《个人信息保护法（草案）》，合规性成为了企业数据安全建设与治理 的重要驱动力。法规对企业数字化、信息化转型出了更高更严的数据安全要求⸺既要满足自身业务 的数据安全需求，同时又要遵守合规性要求。不断强化的法规给新技术带来新的机遇与需求，近年来， 数据安全领域新技术不断涌现，比

数据生命周期中所有安全域涉及到的技术工具，可以是独立的系统平台、工具、功能或算法技术等， 在规划设计时不用单独针对某个安全域，需要整体考虑。日志管理平台，需要从所有业务系统和管理平台采集系统和访问 者操作日志，并统一日志规范以方便后续监控和审计。通用技术工具是指所有或绝大部分生命周期阶段（或安全域）都要用到的技术工具，或者是数据安全 管理的基础平台，或者是整合数据安全管理信息和入口的。各阶段技术工

1、GB/T34960.5-2018《信息技术服务治理第 5 部分：数据治理规范》中， 为了促进组织有效、高效、合理地利用数据，有必要在数据获取、存储、整合、 分析、应用、呈现、归档和销毁过程中，提出数据治理的相关规范，规定了数据 治理的顶层设计、数据治理环境、数据治理域及数据治理过程的要求，从而实现 运营合规、风险可控和价值实现的目标。数据治理是指数据资源及其应用过程中 相关管控活动、绩效和风险

数据安全能力建设是一个复合型、需多方联动型的工作，在开展组织架构建设时，需要考虑组织层面 实体的管理团队及执行团队，同时也要考虑虚拟的联动小组，其中业务部门、研发部门、HR、IT、法务等 部门均需要参与数据安全建设当中。整体来看，数据安全能力建设是以法律法规监管要求和业务发展需要为输入，结合数据安全在组织建 设、制度流程和技术工具的执行要求，匹配相应人员的具体能力，组织的数据安全能力建设结果最终以

数据安全生命周期主要包括 数据采集、数据传输、数据存储、数据共享、数据使用、数据销毁等阶段。

数据分析是数据产生价值的关键，是为了提取有用信息和形成结论而对收集来的数据加以详细研究和 概括总结的过程。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来， 以找出所研究对象的内在规律，在实际应用中，数据分析可帮助人们做出预测性的判断，以便采取适当的 行动。本过程域的数据分析特指组织有目的收集数据、分析数据，使之成为对组织经营有帮助的信息内容， 数据分析过程往往会获取一

它也提供经认证的进程间通信机能。[32]物联网白皮书。**SOAP（Simple Object Access Protocol）：**SOAP 为简单对象访问协议，是一种基于 XML的远程程序调用机制，通过 HTTP 发送命令、接收数据，适用于 UPnP 工作流程的控制阶段。该协议用于建立和控制终端之间的媒体会话。**C&C（Command and Control）：**C&C是僵尸网络的控制端，

蜜罐本质上对攻击者的一种欺骗技术，通过部署一些脆弱的主机、服务或者刻意暴露信息，诱导攻 击者对其攻击。通过捕获和分析攻击行为，就可以了解攻击者所使用的工具或方法，推测攻击意图和动 机，这样防御方更清楚地了解所面对的安全威胁，并及时做出应对策略，极大程度上减少被攻击的风险 和损失。

从设备类型来看，全部参与 DDoS 攻击的物联网设备中，占比前五名的分别是摄像头、 VoIP电话、 路由器、网络存储器以及安全设备，占比总量约 94%，其中仅摄像头的数量就占总量的一半以上，约 61%。各异常 行为类型占比如所示，其中参与 DDoS 的物联网设备，所使用的 IP 数量约 8.2 万，占全部异常物 联网设备的 IP 总量的 28.7%。在攻击指令下发方面，情况则有所差异。发现，国内的

另一种是技术性方法，满足“特定门槛”（满足无法识别特定 个人且不能复原）的脱敏处理，这意味着数据脱敏（不可逆的脱敏方法）+ 脱敏效果的评估可满足法规 要求。第二步进行敏感文 件的学习和训练，获得敏感内容的文档时，采用语义分析的技术进行分词，出来需要学习和训练的敏 感信息文档的指纹模型，然后利用同样的方法对被测的文档或内容进行指纹抓取，将得到的指纹与训练 的指纹进行比对，根据预设的相似度阈值去确认被