- 需求痛点
- 方案架构
- 方案优势
- 客户案例
- 咨询服务
需求痛点
数据资产不清
数据资产不清，如何保证数据资产的合理配置、有效利用，从而提升经济效益是数据安全领域面临的首要问题
管理责任不清
数据安全技术零散
数据开放受阻
解决方案架构
从“理”和“治”入手，“理”的内容包括数据资源的内容类型、分布流向以及不同场景下数据安全风险种类，“治”的内容包括数据安全保障制度体系、监管机制、数据安全保护生态、国际数据安全规则等，帮助客户搭建完整的数据安全治理体系。
方案优势
智能分类分级
以大数据和AI为核心技术，用机器学习取代人工标注，用大模型等各种先进技术实现质量和效率的根本提升，实现数据分类分级的切实落地 数据分类分级效率：月->小时（受益于基于机器学习算法的智能推荐） 数据字段漏错报率：趋近于0%（受益于数据源管理和自动探查能力） 敏感数据识别：指数级提升（受益于敏感数据识别机制变更与持续性训练调优）
数据的安全流通与隐私计算
聚焦数据共享和交换过程中的关键风险，基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境（TEE）等数据流通与隐私计算技术, 构筑数据资产全面探查、涉敏态势分析梳理、数据流转实时监测、数据访问风险感知、数据共享泄露溯源、数据安全态势感知、数据交换隐私计算的核心能力，在数据安全与隐私保护的前提下， 满足多方数据安全共享、开放、融合及建模计算， 赋能政务、医疗、教育、汽车、互联网等领域客户，解决数据融合应用困境，让数据共享交换更安全，数据价值释放更充分。
数据库专属防护
通过数据库静态脱敏、动态脱敏、数据库访问审计、图数据库安全存储技术，数据库加密技术，打造更简单、自然的数据建模能力、更快的关联关系查询、更大规模的关联关系数据存储、更友好的关联关系查询语言，保证大规模数据的安全存储及关联查询。
数据安全防护和合规闭环
融合大数据、AI技术，多种安全能力的智能数据安全产品，构建完整的纵深数据安全防御体系，智能感知各类攻击，根据业务类型进行区分，化被动为主动；从数据合规风险出发，以大模型驱动新一代企业智能合规实践，构建合规模型知识飞轮，精准连接企业业务与政策法规，助力企业打破合规信息差，优化企业内部业务信息数据、积累企业合规历史证据，呈现可信完整合规数据证据链条，实现从风险解析、证据汇集到合规报告的在线自动化流程，帮助企业降本增效；智能溯源系统识别攻击者身份，可结合实时数据和智能算法，辅助客户进行高级安全决策，赋能安全运维人员，为企业保驾护航。
客户案例
某央企数据安全防护
业务诉求：业务系统混杂，传统溯源的效果差，无法做到分级分类，基于IP和蜜罐加分较弱。 解决方案：通过数据安全大脑，明确数据资产地图，基于智能标识的溯源，解决加分困境。
某电力企业数据安全防护
业务诉求：内部信息孤岛遍存，数据源分散、资产不清，需提高防护能力，提高得分能力。 解决方案：帮助客户梳理数据资产地图，解决数据库安全防护以及内网用户敏感访问无法溯源问题；以智能威胁狩猎为基础能力，安全工程师现场支持，帮助客户完成防护、溯源分析等。
某小微金融风控
业务诉求：对其客户数据分布缺乏全面的了解，数据分布倾斜严重，有重复表现的客户小于10%，70%的客户无任何信用表现。 解决方案：基于数据安全隐私计算技术，利用标签数据进行联合建模，企业信贷逾期预测概率较单边建模提升8%。