数据安全
数据安全不可或缺的基础工程：分级分类治理
数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后，才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿，数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时，数据必然会面临保护过度或保护不足的问题，数据的使用也会受到很大的影响。
如何做好大数据时代的保密工作
众所周知，大数据技术提高了信息安全防护水平。大数据分析技术可更好地发现网络异常行为、找出风险点，觉察网络攻击行为的蛛丝马迹、找到攻击源，识别网络钓鱼攻击、防止欺诈入侵。例如，基于大数据的威胁发现技术，数据分析的范围更广、时间跨度更长，能够有效提升对未知威胁的检测和预防能力；基于大数据的认证技术，能够有效实现身份精确认定和高效鉴别，降低认证攻击安全隐患等。
筛斗数据：数据安全的本质是什么
随着数字化的不断演进，事实上各个主体，特别是个人主体，在数字世界中，对于自己的掌控力度是越来越弱的。数字世界中存在着太多的上帝之手，可以随意的替换、侵害这些"砖头"，从而影响我们物理世界的各类主体，从这个角度来看，国家陆续颁布《数据安全法》《个人信息保护法》是及时的，必要的。
浅议大数据时代的隐私安全
云计算、云存储中心化的数据集中带来的问题是显而易见的。比如美国两个亿的个人隐私的泄密问题，BAT争相搜罗个人和机构的隐私数据据为己有，并回过头来裹挟社会个人。
“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。
数据清洗与数据安全：双轮驱动下的数据治理实践
因此，在数据治理实践中，数据清洗和数据安全两者相辅相成，缺一不可。一方面，通过科学有效的数据清洗，我们可以提升数据质量和利用率；另一方面，严格的、全方位的数据安全保障，能够确保企业在享受数据红利的同时，规避因数据泄露、滥用等问题带来的法律风险和社会责任。只有二者兼顾，才能真正实现对企业数据资产的健康、可持续管理，进而推进企业的稳健运营与创新发展。
筛斗数据：聚焦数据安全，守护信息时代的命脉
在信息化高速发展的今天，数据已成为各行各业驱动创新与决策的重要资源。然而，随着数据量的爆发式增长，数据安全问题愈发凸显，如何保障各类敏感信息的安全存储、传输与使用，成为摆在每一位数据从业者面前的重大课题。在这场关乎信息安全的战役中，筛斗数据的研发团队以其深厚的专业积累和技术实力，积极投身于数据安全领域的技术研发与实践应用。
数据安全治理与传统理念的联系和区别
数据安全治理并非单一产品或平台的构建，而是覆盖数据全部使用场景的数据安全治理 体系建设。因此，需要按步骤、分阶段的逐渐完成。数据安全治理并不是一个项目，而更像 是一项工程。为了有效实践数据安全治理，形成数据安全的闭环，我们需要一个系统化的过程完成数据安全治理的建设。
回顾2023 展望2024 | 筛斗数据建设以数据安全服务为底座的数据安全治理体系
筛斗数据提出了数据安全治理智能化技术体系，通过智能化分类分级工具快速准确地梳理组织的业务和数据，并形成规范化的策略库，即主体、客体及两者之间的策略。同时，将上述数据根据积累的知识库智能化衔接到技术平台，实现了对组织数据的智能识别、智能防护、智能监测与智能运营，构建了可视、可控、可管、可溯的覆盖数据全生命周期的综合解决方案。
