数据安全
筛斗数据：数据安全的目标
在数字时代，数据已成为个人、企业和国家的重要资产。随着大量数据的产生和利用，数据安全问题愈发凸显。数据安全的核心目标是保护数据的保密性、完整性和可用性，这三者共同构成了数据安全的基石。本文将围绕这三个目标展开讨论，并探索实现这些目标的策略和方法。
据说90%人分不清：数据治理和数据安全治理？
数据安全治理是近两年频繁被安全厂商提起的话题，很多企业也对数据安全治理非常感兴趣，但是部分朋友还是分不清数据治理和数据安全治理，所以今天，我们单独拿出一个篇幅，好好说说数据治理与数据安全治理的区别。
从源头治理：数据提取阶段的数据安全控制与合规性设计
数据提取作为数据生命周期管理的起始点，其安全控制与合规性设计至关重要。通过实施上述策略，企业能够在数据处理的最初阶段就筑起安全屏障，有效抵御内外部威胁，同时确保数据处理活动符合法律法规要求。在数字化时代，将数据安全与合规性思维嵌入到数据提取的每一步，是构建可信数据生态、促进企业可持续发展的关键所在。
数据清洗的重要性：构建数据驱动的基石
数据清洗在数据驱动的时代中具有不可替代的重要性。通过数据清洗，我们可以提升数据质量、优化模型性能、促进数据融合、提高数据分析效率和应对数据安全挑战。因此，我们应该高度重视数据清洗工作，将其纳入数据处理流程中的重要环节，为构建数据驱动的基石奠定坚实的基础。
数据资产保护：数据治理与安全技术的深度融合与创新
数据治理与安全技术的深度融合与创新是保护数据资产的重要手段。通过两者的有机结合，企业可以建立起一套完善的数据资产保护体系，确保数据的安全性和合规性，为企业的发展提供有力保障。
“数”看两会丨「数据安全」成为重要议题
《2024年政府工作报告》在数字经济、数据基础制度、数据跨境流动、数据安全和国家安全等关键领域提出了明确要求，不仅部署了数字经济的创新发展，还高度重视数据安全与合规流动，推进高质量发展与高水平安全的良性互动，为加速网络强国和数字中国建设进程提供坚实的顶层支撑。数据安全已经连续四年被写入政府工作报告，不仅体现了国家对数据安全的高度重视，更彰显了数据安全在国家安全、经济安全以及社会稳定中的核心地位。
