数据安全实践：能力体系、产品实现与解决方案 pdf下载

（1）作者背景资深：本书由数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品，是他们10年来服务于近数千家企业和机构的经验总结。
（2）作者经验丰富：闪捷信息的联合创始人兼董事长、安全与战略研究中心主任联合撰写，他们在安全领域有超过20年的从业经验。
（3）全面知识图谱：从基础技术、能力体系、产品实现、解决方案、案例实践5个维度帮助读者全面构建数据安全知识图谱。
（4）甲乙双方视角：大多数安全类技术书籍都是乙方视角，本书兼顾了甲方视角，更立体、更全面。
（5）实用实践导向：用大量成功案例和经验帮助读者解决数据安全系统建设与运营难题。
（6）重磅专家推荐：比亚迪联合创始人、腾讯安全副总裁、中科大网络空间安全学院执行院长、北京赛博英杰科技有限公司董事长、新华三集团副总裁联袂推荐！

张黎

宾夕法尼亚大学硕士、闪捷信息董事长、浙江省特聘专家、正高级工程师，拥有多项发明专利及丰富的数据安全产品产业化经验。

魏园

北京航空航天大学硕士、闪捷信息安全与战略研究中心主任、浙江省网络空间安全协会入库专家，参与过多项国家安全标准的制定。

岑峰

上海交通大学博士、同济大学电子与信息工程学院博士生导师，主持并承担过多项国家级、省部级人工智能科研项目。

闪捷信息科技有限公司

闪捷信息科技有限公司（简称“闪捷信息”）成立于2015年，是国内数据安全领域的领军企业，公司创新性地提出了“云-管-端”立体化动态数据安全理念，率先将人工智能、前沿密码技术等先进技术应用于数据安全领域，实现对结构化和非结构化数据资产的全面防护。闪捷信息已构建覆盖大数据安全、云数据安全、应用数据安全、数据防泄露、工业互联网安全和数据安全治理等领域的全栈数据安全产品体系与服务能力，广泛应用于政府、金融、能源、通信、医疗、教育、互联网等行业。

作为中国网络空间安全协会理事单位，闪捷信息始终以“让数据资产更安全”为使命，秉持“征途路上，你我同行”的企业文化，以满足客户需求为导向，与广大合作伙伴共建数据安全生态体系，以先进技术创新助推数字中国建设，为数字经济发展保驾护航。

数字经济大潮滚滚而来，数据安全的重要性在不断突显。本书的作者们都是在数据安全领域具有多年技术研究和丰富实践经验的专家，他们将数据安全产品方案成功地应用于各行各业。本书将为希望了解与探索数据安全建设及运营的读者提供体系化的指导。

——夏佐全 比亚迪联合创始人/深圳正轩投资有限公司董事长

本书尝试以多维视角解析数据安全的典型技术、能力体系、产品方案与实践案例，从而构建理论与实践并重的数据安全知识图谱，这对于解决当前数据安全系统建设与运营的实际问题有着重要的现实意义。本书会给想要全面了解数据安全实践的读者，以及从事数据安全领域工作的技术人员和管理人员带来有益的启发和思考。

——俞能海 中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长

数字化和智能化是未来数据安全技术发展的两大趋势。希望全面了解数据安全知识与实践的读者们，就从这本书开始吧，因为本书的作者们都是中国数据安全发展的见证者和一线实践者。

——谭晓生 北京赛博英杰科技有限公司董事长/360集团前CTO

我们正在见证一个历史性的时刻：人工智能迅猛崛起，数据得到高度重视。本书以数据生命周期为切入点，详细阐述了数据安全能力框架、建设思路及运营实践，同时针对具体应用场景，深入剖析了相关解决方案和能力构建，是一本实用的数据安全实践指南。

——董志强 腾讯安全副总裁&云鼎实验室负责人

在数字化转型的浪潮中，数据已逐步成为数字经济时代的核心生产要素，而数据安全则成为数字经济发展的底座。这本书从实战出发，融合了多年数据安全防护方案和心得，具有不可多得的现实指导意义。

——孙松儿 新华三集团副总裁&安全产品线总裁

目　录
前　言

第一篇　数据安全基础技术
第1章　密码相关技术　2
1.1　加密算法　3
1.2　对称加密　4
1.2.1　流密码　4
1.2.2　分组密码　6
1.3　非对称加密　8
1.4　抗量子密码　9
1.4.1　基于QKD的量子密码　9
1.4.2　后量子密码算法　10
1.5　隐私计算　11
1.5.1　安全多方计算　11
1.5.2　联邦学习　12
1.5.3　可信执行环境　14
1.6　密钥管理和应用　15
1.6.1　密码协议　15
1.6.2　密钥管理　16
1.7　认证　17
1.7.1　Hash算法　18
1.7.2　数字签名　19
1.7.3　数字证书　21
1.8　区块链　23
1.8.1　区块链应用模式　23
1.8.2　区块链的安全特性　24
1.8.3　数据保护方案　24

第2章　访问控制　26
2.1　访问控制模型　26
2.2　身份认证　27
2.3　授权　27
2.4　文本内容识别　28
2.4.1　正则表达式　29
2.4.2　指纹　30
2.4.3　机器学习　31
2.4.4　自然语言处理　32
2.5　数据脱敏　33
2.5.1　应用场景　33
2.5.2　脱敏算法　34
2.5.3　技术挑战　35

第3章　人工智能安全　36
3.1　背景　37
3.2　赋能数据安全　38
3.3　人工智能的合规风险　40
3.4　人工智能的安全隐患　44
3.5　提升人工智能模型的安全性　45
3.6　人工智能安全任重道远　47
3.7　人工智能安全方面的法律规范　48

第二篇　数据安全能力体系
第4章　数据安全能力框架　50
4.1　DSG框架　51
4.2　DGPC框架　52
4.3　DSMM　53
4.3.1　数据生命周期安全　54
4.3.2　安全能力维度　55
4.3.3　能力成熟度等级　57
4.4　DCDS框架　57
4.4.1　DCDS框架概述　57
4.4.2　DCDS框架组成部分　60
4.4.3　DCDS框架建设步骤　61
4.4.4　DCDS框架应用场景　61

第5章　数据安全管理措施　64
5.1　数据安全组织机构　64
5.1.1　设立数据安全组织机构的意义　64
5.1.2　数据安全组织机构的设计　66
5.1.3　数据安全组织机构的典型构成　67
5.1.4　建设数据安全组织机构的误区　68
5.2　数据安全管理制度　70
5.2.1　数据安全管理制度体系　70
5.2.2　建设数据安全管理制度的意义　71
5.2.3　数据安全管理制度的设计　72
5.2.4　管理制度和组织架构的关系　72

第6章　数据安全技术措施　73
6.1　数据采集阶段安全技术措施　73
6.2　数据传输阶段安全技术措施　74
6.3　数据存储阶段安全技术措施　75
6.4　数据处理阶段安全技术措施　76
6.4.1　数据对人员不可见　76
6.4.2　数据对应用程序不可见　77
6.5　数据交换阶段安全技术措施　77
6.6　数据销毁阶段安全技术措施　79
6.7　数据合规措施　80

第7章　数据安全运营　81
7.1　数据安全运营的内容　81
7.1.1　准备、规划和预防　82
7.1.2　监测、检测和响应　82
7.1.3　恢复、改进和合规　82
7.2　数据安全运营指标　83
7.3　数据资产分类分级　85
7.3.1　数据分类分级方案预研　85
7.3.2　数据分类分级方案确定　86
7.3.3　数据分类分级实施　87
7.4　数据安全风险评估　88
7.4.1　数据生命周期风险评估　89
7.4.2　数据安全合规评估　89
7.4.3　个人信息影响评估　90
7.4.4　App信息安全评估　90

第三篇　数据安全产品系列
第8章　基础数据安全产品　94
8.1　数据库审计系统　94
8.1.1　产品简介　94
8.1.2　应用场景　95
8.1.3　基本功能　95
8.1.4　部署方式　96
8.1.5　工作原理　97
8.1.6　常见问题解答　98
8.2　数据库防火墙　99
8.2.1　产品简介　99
8.2.2　应用场景　99
8.2.3　基本功能　100
8.2.4　部署方式　101
8.2.5　工作原理　104
8.2.6　常见问题解答　104
8.3　数据库加密网关　105
8.3.1　产品简介　105
8.3.2　应用场景　105
8.3.3　基本功能　106
8.3.4　部署方式　108
8.3.5　工作原理　109
8.3.6　常见问题解答　109
8.4　数据库脱敏系统　110
8.4.1　产品简介　110
8.4.2　应用场景　111
8.4.3　基本功能　112
8.4.4　部署方式　117
8.4.5　工作原理　118
8.4.6　常见问题解答　118
8.5　数据库运维管理系统　119
8.5.1　产品简介　119
8.5.2　应用场景　119
8.5.3　基本功能　120
8.5.4　部署方式　121
8.5.5　工作原理　122
8.5.6　常见问题解答　123
8.6　数据防勒索系统　123
8.6.1　产品简介　123
8.6.2　应用场景　123
8.6.3　基本功能　124
8.6.4　部署方式　126
8.6.5　工作原理　126
8.6.6　常见问题解答　127
8.7　数据备份与恢复系统　128
8.7.1　产品简介　128
8.7.2　应用场景　128
8.7.3　基本功能　128
8.7.4　部署方式　134
8.7.5　工作原理　137
8.7.6　常见问题解答　138

第9章　大数据安全产品　140
9.1　大数据安全网关　140
9.1.1　产品简介　140
9.1.2　应用场景　140
9.1.3　基本功能　141
9.1.4　部署方式　143
9.1.5　工作原理　144
9.1.6　常见问题解答　144
9.2　密钥管理系统　145
9.2.1　产品简介　145
9.2.2　应用场景　145
9.2.3　基本功能　145
9.2.4　部署方式　146
9.2.5　工作原理　147
9.2.6　常见问题解答　147
9.3　隐私计算平台　148
9.3.1　产品简介　148
9.3.2　应用场景　148
9.3.3　基本功能　152
9.3.4　部署方式　155
9.3.5　工作原理　156
9.3.6　常见问题解答　158

第10章　应用API数据安全产品　159
10.1　应用API数据安全网关　159
10.1.1　产品简介　159
10.1.2　应用场景　160
10.1.3　基本功能　160
10.1.4　部署方式　162
10.1.5　工作原理　163
10.1.6　常见问题解答　163
10.2　应用API数据安全审计　164
10.2.1　产品简介　164
10.2.2　应用场景　164
10.2.3　基本功能　166
10.2.4　部署方式　168
10.2.5　工作原理　169
10.2.6　常见问题解答　170

第11章　数据防泄露产品　171
11.1　网络防泄露产品　171
11.1.1　产品简介　171
11.1.2　应用场景　172
11.1.3　基本功能　172
11.1.4　部署方式　174
11.1.5　工作原理　176
11.1.6　常见问题解答　176
11.2　终端防泄露产品　177
11.2.1　产品简介　177
11.2.2　应用场景　177
11.2.3　基本功能　178
11.2.4　部署方式　179
11.2.5　工作原理　179
11.2.6　常见问题解答　180
11.3　云端防泄露产品　181
11.3.1　产品简介　181
11.3.2　应用场景　181
11.3.3　基本功能　182
11.3.4　部署方式　184
11.3.5　工作原理　184
11.3.6　常见问题解答　186
11.4　文档安全管理系统　186
11.4.1　产品简介　186
11.4.2　应用场景　187
11.4.3　基本功能　188
11.4.4　部署方式　189
11.4.5　工作原理　190
11.4.6　常见问题解答　190

第12章　数据安全管理产品　191
12.1　数据资产安全管理平台　191
12.1.1　产品简介　191
12.1.2　应用场景　192
12.1.3　基本功能　192
12.1.4　部署方式　193
12.1.5　工作原理　194
12.1.6　常见问题解答　195
12.2　数据安全态势感知系统　196
12.2.1　产品简介　196
12.2.2　应用场景　196
12.2.3　基本功能　197
12.2.4　部署方式　198
12.2.5　工作原理　198
12.2.6　常见问题解答　199
12.3　数据安全中心　199
12.3.1　产品简介　199
12.3.2　应用场景　200
12.3.3　基本功能　200
12.3.4　部署方式　202
12.3.5　工作原理　202
12.3.6　常见问题解答　203

第四篇　数据安全综合方案
第13章　政务大数据安全解决方案　206
13.1　背景介绍　206
13.2　现状问题　207
13.3　需求分析　207
13.4　方案目标　208
13.5　方案内容　209
13.5.1　数据安全技术体系建设　209
13.5.2　安全运营体系建设　231

第14章　工业互联网数据安全方案　246
14.1　背景介绍　246
14.2　现状问题　247
14.3　需求分析　248
14.4　方案目标　249
14.5　方案内容　249
14.5.1　分类分级　249
14.5.2　安全防护　250
14.5.3　安全运营　251

第15章　数据流转风险监测方案　252
15.1　背景介绍　252
15.2　现状问题　253
15.3　需求分析　253
15.4　方案架构　254
15.5　方案内容　255

第16章　数据出境安全评估　257
16.1　数据出境的监管规则　257
16.2　现状问题　260
16.2.1　哪些行为属于数据出境　260
16.2.2　数据出境原则和要求　262
16.2.3　数据出境安全评估的流程　263
16.2.4　常见问题解答　266
16.3　方案目标　269
16.4　方案内容　269
16.4.1　评估依据　269
16.4.2　评估办法　269
16.4.3　项目评估过程　270
16.4.4　自评估阶段　270
16.4.5　安全评估阶段　277
16.4.6　标准合同阶段　278
16.4.7　项目规划　278

第五篇　数据安全实践案例
第17章　国家部委数据安全实践　280
17.1　项目背景　280
17.1.1　安全风险　280
17.1.2　合规要求　281
17.1.3　安全现状　281
17.1.4　需求分析　282
17.2　项目建设　283
17.2.1　建设思路　283
17.2.2　建设目标　283
17.2.3　建设内容　283
17.3　实施过程　286
17.3.1　项目管理机构　286
17.3.2　实施计划　286
17.3.3　实施难点　287
17.4　项目运行情况　289
17.4.1　运行状态　289
17.4.2　社会效益分析　290

第18章　省级大数据局数据安全实践　291
18.1　项目背景　291
18.1.1　安全风险　291
18.1.2　合规要求　292
18.1.3　安全现状　292
18.1.4　需求分析　293
18.2　项目建设　294
18.2.1　建设思路　294
18.2.2　建设内容　294
18.3　实施过程　301
18.3.1　实施计划　301
18.3.2　资源需求　302
18.3.3　实施难点　302
18.4　项目运行情况　305

第19章　股份制银行数据防泄露能力建设　306
19.1　项目背景　306
19.2　项目建设　307
19.2.1　建设思路　307
19.2.2　建设内容　307
19.3　实施过程　310
19.3.1　任务目标　310
19.3.2　阶段工作规划　310
19.3.3　实施难点　311
19.4　项目运行情况　312

第20章　电网公司数据中台数据安全实践　313
20.1　项目背景　313
20.1.1　安全现状　313
20.1.2　合规要求　314
20.1.3　需求分析　314
20.2　项目建设　315
20.2.1　数据安全风险评估　315
20.2.2　数据安全防护　316
20.2.3　数据安全共享　318
20.2.4　数据安全集中管理　320
20.2.5　数据安全运营　321
20.3　实施过程

20.4 项目运行情况 325

参考文献 326

前言

为何写作本书

当今世界，云计算、大数据、5G、人工智能、区块链、量子科技等新一代信息通信和数字技术日新月异，正在向政治、经济、文化、社会、军事等领域全面渗透，推动各行各业朝着数字化、网络化、智能化方向加速转型，世界已进入以数据驱动、平台支撑、普惠共享为主要特征的数字文明新时代。

数据是数字技术大规模应用的产物，是数字经济发展的新兴生产资源，具有明显的商品属性，可以被采集、加工、流转、使用，可以通过市场进行配置，它作为新型生产要素的价值和地位已经得到我国政府的认可。

2022年12月，《中共中央　国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）发布。“数据二十条”要求，“以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点”“充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利”“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线”。

2023年1月，工业和信息化部、国家网信办、发展改革委等十六部门发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，提出：“到2025年，数据安全产业基础能力和综合实力明显增强。产业生态和创新体系初步建立，标准供给结构和覆盖范围显著优化，产品和服务供给能力大幅提升，重点行业领域应用水平持续深化，人才培养体系基本形成。”

鉴于数据安全在国家政治安全与经济社会发展中的重要性，为促进社会各界对数据安全的了解，闪捷信息基于在数据安全领域的多年积累，组织行业专家系统梳理了数据安全能力建设的思路和方法，特撰写了本书，希望能够帮助各行各业的数据安全团队轻松应对数据安全能力建设工作。

本书主要内容
本书注重方法论与实践的结合，侧重探讨企业组织在数据安全建设过程中经常关注的问题，从能力体系、产品实现到解决方案的落地，覆盖数据安全能力建设的各个环节。
本书共分为五篇，系统总结了数据安全相关的基础技术、方法论、通用产品、综合方案和典型行业实践案例，旨在为政府部门、行业机构、专家学者、大专院校等开展数据安全相关工作提供参考和借鉴。
第一篇（第1～3章）是数据安全基础技术，介绍了数据安全行业一些常见的技术概念。第1章主要是加密、认证等密码学方面的知识。第2章是身份认证、授权等访问控制方面的内容。第3章则提供人工智能及其安全方面的一些思考。
第二篇（第4～7章）是数据安全能力体系，从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营，介绍了一些常见方法论，主要阐述当前的数据安全能力建设思路，为后续数据安全方案的设计提供依据。
第三篇（第8～12章）是数据安全产品系列，介绍了目前常见的数据安全产品，涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。
第四篇（第13～16章）是数据安全综合方案，提供了4个比较典型的数据安全综合建设方案，包括政务大数据安全解决方案、工业互联网数据安全方案、数据流转风险监测方案和数据出境安全评估。
第五篇（第17～20章）是数据安全实践案例，分享了4个比较典型的数据安全综合案例，介绍了数据安全项目建设中的实施计划、遇到的问题和难点，以及解决思路。

本书读者对象
本书适合以下读者阅读：
从事数据安全和数据管理工作的技术人员。
从事数据安全运维、运营工作的技术人员。
数据安全领域的专家学者。
大专院校信息安全相关专业的学生。

勘误
因编者水平所限，如有不当之处，敬请各位业界同人和广大读者批评指正。欢迎将宝贵的意见发送到datasec@secsmart.com，期待收到广大读者的反馈。