工业领域数据安全典型案例丨面向装备制造企业的数据安全监测服务解决方案典型案例

依托数据安全监管系统等专业平台及系统，以数据资产底账为基石，构建基于数据资产底账的动态风险监测平台与监测响应机制，通过组织开展风险的自查、风险处置的演练，预防数据安全风险发生。作为结合特征库、规则库以及人工智能模型实现的数据安全风险监测综合判断中心，监测者可以依托监测平台数据安全态势模块快速发现、定位风险，并结合快速处置机制开展威胁响应及处置工作。

解决信息系统数据数量、分布、安全状态不可知问题；解决数据资产新增不可知问题；监测公司内部非授权终端刺探、获取、删除或篡改数据问题；解决发生数据安全事件后无法及时告警，无法快速准确进行事件还原审计问题。

智能风险感知：基于大数据存储和分析等技术，深度学习理解行为规则，分析用户和机器行为。主动威胁预警：利用大数据引擎，从海量日志中关联分析和深度挖掘，实时分析用户行为，精确预判威胁，实现主动防御。全程溯源取证：以风险模型为基准，针对安全事件线索多维拓展，利用丰富的威胁情报和网络、终端行为，回溯调查事件。

引入先进的数据安全监管系统相关组件，结合福龙马集团自身经营场景和数据使用流程的合规性问题，辅助制定数据安全管理制度，数据开发利用安全管理流程等，以此构建数据安全风险监测平台，实现对集团核心的客户数据、业务数据进行监测保障，对新型无人环卫设备的研发数据进行重点保障，实现数据的全方位防护和全生命周期监管，提升企业数据安全性和数据处理活动的合规性。