{ "query": "企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？", "answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？\n\n检索到 93 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：会议讨论了数据安全技术体系建设\n\n事件2：56.0%的受访企业计划在未来一年内引入新兴技术促进数据安全流通\n\n事件3：52.0%的受访企业将数据流通共享的新兴技术纳入数据安全技术体系\n\n事件4：部署数据安全防护类产品的受访企业占比达到96.0%\n\n事件5：部署数据安全防护类产品的受访企业占比96.0%\n\n事件6：目前需求侧以‘防’为主的数据安全防护理念\n\n事件7：52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系\n\n事件8：新兴技术发展应用的‘助推器’\n\n事件9：56.0%的受访企业将‘引入新兴技术，促进数据的安全流通’列为未来一年的重点任务\n\n事件10：未来一年的重点任务\n\n事件11：定期组织会议交流最新政策、共享数据资源，沟通合作进展和协调解决合作中遇到的问题\n\n事件12：专家参与\n\n事件13：DataOps 实践快速发展\n\n事件14：新兴技术的融合应用带来更加便捷、高效、安全的支付服务。\n\n事件15：新兴技术的监管措施与规范的不完善可能导致数据安全风险\n\n事件16：参编人员包括姜春宇、王妙琼等多名专家\n\n事件17：新兴技术将更广泛地应用于支付领域，提升用户体验。\n\n事件18：企业面对数据安全建设的痛难点包括不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型、老旧系统改造难、缺少资金支持、缺少数据安全建设方法论、缺少专业的数据安全人才等\n\n事件19：定位：总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动 DataOps 理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设\n\n事件20：《DataOps 实践指南 2.0》发布\n\n事件21：《DataOps 实践指南 1.0》发布\n\n事件22：车联网TSP湖仓一体平台的数据治理平台涉及数据资产管理、机构/用户信息系统、数据组织/数据地图、参考数据/生数据管理、流程管理、供需分析、元数据管理、数据建模、技术元数据、问题跟踪、血缘关系/关联分析、流程管理、数据开发、数据服务建模、数据流程、部署、调度、测试及验证、服务接入控制、数据安全与共享、数据分析、数据主题、数据实验、数据共享、共享管理、共享服务\n\n事件23：多家企业参与了标准的评测\n\n事件24：超过70%的受访企业在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面开展相关数据安全工作\n\n事件25：数据安全行业发展面临多个挑战，包括市场规模不足、市场竞争压力过大、监管要求不明确、技术开发困难、缺少资金支持、人才缺失和方法论缺失\n\n事件26：单位编制\n\n事件27：企业通过部署相关数据安全技术产品、编制数据安全相关制度文件、设置数据安全管理责任部门与责任人等方式开展数据安全工作\n\n事件28：专家吕英胜、杨泽华、车春雷、王志强、冯霏、刘洋、王刚、王浦、常卓君、杨子政、王粲、吴超、张晓刚等对本白皮书编写工作的支持。\n\n事件29：支持用户日志的收集、审计\n\n事件30：厂商分类\n\n事件31：支持管理用户\n\n事件32：支持管理用户组\n\n事件33：支持权限设置\n\n事件34：支持用户日志的收集\n\n事件35：支持用户日志的审计\n\n事件36：数据分类分级产品占比73.0%\n\n事件37：数据资产识别产品占比62.2%\n\n事件38：主数据管理\n\n事件39：依托全流程自动化测试服务，自动触发测试任务，及时发现配置错误、批量中断、性能隐患等问题，确保应用数据加工的准确性与时效性。\n\n事件40：数据安全相关领域统计展示\n\n事件41：数据全生命周期安全涉及数据采集、传输、存储、使用、共享和销毁\n\n事件42：DataOps 的数据流水线以数据工程化能力为核心，构建出数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营四个环节。\n\n事件43：系统工具\n\n事件44：参编单位包括中国信息通信研究院等多家企业\n\n事件45：关注用户信息保护合规\n\n事件46：提供明确的分析方法\n\n事件47：参与调研的厂商产品品类超过三十种\n\n事件48：其他数据安全产品占比超过50%\n\n事件49：中国·北京在12.20-12.21举办回归数据本质应用驱动治理的2023数据资产管理大会\n\n事件50：数据安全行业面临人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区问题\n\n事件51：兼顾业务数据安全风险\n\n事件52：数据安全风险评估工作准备\n\n事件53：支持管理用户、用户组、权限设置\n\n事件54：确保安全管理的有效执行和追踪\n\n事件55：监测\n\n事件56：数据安全产品总数\n\n事件57：数据产品垂直细化趋势明显\n\n事件58：基础安全包含数据分类分级、合规管理、合作方管理、监控审计、身份认证与访问控制等\n\n事件59：企业通过完善业务场景数据安全建设方案\n\n事件60：数据安全管理与技术的协同能力\n\n事件61：企业关注提升数据要素流通的安全保障能力\n\n事件62：超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作\n\n事件63：数据安全相关制度体系和技术体系建设方面\n\n事件64：企业不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型\n\n事件65：数据安全建设面临的痛难点\n\n事件66：企业面临数据安全建设的痛难点\n\n事件67：不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型，老旧系统改造难，数据安全策略无法落地，缺少资金支持，技术工具缺失，数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大，缺少数据安全建设方法论，无从下手，缺少专业的数据安全人才，不清楚如何落地监管要求，不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险，内外部环境动态变化，安全状态持续保障难，数据安全防护观念停留在传统安全层面，数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节\n\n事件68：企业重视建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制\n\n事件69：企业注重吸纳数据安全人才并搭建复合化人才梯队\n\n事件70：运营商积极参与跨区域地方政府、企业、组织等合作项目，围绕数据要素流通、数字政府、精准营销、金融风控、行业解决方案等展开。\n\n事件71：需求侧企业共识以风险评估推进数据安全体系建设\n\n事件72：推动数据要素流通和数据资产入表\n\n事件73：安全厂商在数据安全领域激烈竞争\n\n事件74：服务能力提升成为厂商的竞争优势\n\n事件75：数据安全进入高质量发展阶段\n\n事件76：建设汽车数据资产交易平台\n\n事件77：产品服务多样化\n\n事件78：是当前长期发展有待解决的困境\n\n事件79：会议举行\n\n事件80：编写组成员\n\n事件81：中国·北京于12.20-12.21举办2023数据资产管理大会\n\n事件82：数据安全产品和服务分为三类：仅提供数据安全产品、仅提供数据安全服务和提供‘产品+服务’的一体化解决方案\n\n事件83：浦发银行发布了《商业银行数据管理体系建设实践报告》，以“客户智见、产品智营、渠道智投和管理智控”为核心驱动，打造Data Ocean数据产品系列，孵化52个子产品，覆盖零售、对公、金融市场、精准营销、客户经营、风险预警、管理决策等金融场景\n\n事件84：会议召开\n\n事件85：行业趋势分析\n\n事件86：多家单位参编了《汽车数据发展报告》，包括中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、中国第一汽车集团有限公司、广州汽车集团股份有限公司、广州小鹏汽车科技有限公司、赛力斯集团股份有限公司、吉利汽车研究院（宁波）有限公司、一汽 - 大众汽车有限公司、北京罗克维尔斯科技有限公司（理想汽车）、广州汽车集团乘用车有限公司、广汽埃安新能源汽车股份有限公司、广汽集团汽车工程研究院、广东行致互联科技有限公司、广汽丰田汽车有限公司、大圣科技股份有限公司、广州汽车集团商贸有限公司、广州祺宸科技有限公司、华为云计算技术有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京菱云科技有限公司、联通智网科技股份有限公司、颖羊智能科技有限公司、思特沃克软件技术有限公司、杭州趣链科技有限公司、中电金信软件有限公司、北京科杰科技有限公司、北京数安行科技有限公司、国汽智图（北京）科技有限公司、浙江数新网络有限公司、湖北数据集团有限公司、杭州比智科技有限公司、上海零数众合信息科技有限公司、海南数造科技有限公司、北京精益价值科技有限公司、合肥市智能网联汽车创新中心、北京火山引擎科技有限公司、杭州云之重器科技有限公司。\n\n事件87：召开2023数据资产管理大会\n\n事件88：59.5%的受访厂商认为监管要求不明确，影响数据安全产品的合规性\n\n事件89：《公共数据授权运营发展洞察（2023）》编制过程中得到多个单位的贡献\n\n\n\n【段落信息】\n\n段落1：# 数据安全技术体系建设：仍以“防”为主，数据流通促进新兴技术应用\\n\\n中国·北京 12.20-12.21\\n\\n回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工具部署类型\\n\\n| 类别 | 部署比例 |\\n\\n| :------------------ | :------- |\\n\\n| 数据资产识别类产品 | 82.7% |\\n\\n| 数据风险检测类产品 | 41.3% |\\n\\n| 数据安全防护类产品 | 96.0% |\\n\\n| 数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n![96% 圆形图表](image_1.png)\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n![52% 圆形图表](image_2.png)\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n![56% 圆形图表](image_3.png)\n\n段落2：# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n![自上而下数据安全工作开展情况](image_1.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n![自下而上数据安全建设面临的痛难点](image_2.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |\n\n段落3：# 背景：如何有效防范数据安全风险与事件，是全球数字经济发展面临的重要问题\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 数据安全风险形势日益严峻\\n\\n* 全球数据泄露事件持续高发\\n\\n仅 2023 年第 1 季度发生千余起数据泄露事件，涉及上千家组织、近四十个行业 [1]\\n\\n* 数据泄露事件带来的损失逐年走高\\n\\n数据泄露事件平均成本达到 445 万美元，较 2022 年的 435 万美元增长 2.3%，而较 2020 年的 386 万美元则增长了 15.3%，现已创下历史新高 [2]\\n\\n* 有针对性的数据勒索与破坏事件愈演愈烈\\n\\n关键数据是组织业务运行命脉，一旦遭到破坏，组织将面临重大经济、声誉损失\\n\\n针对政府机构、知名组织的数据勒索、破坏事件持续增加，严重威胁国家、社会公众的安全\\n\\n## 组织风险防范面临监管考验\\n\\n* 各国倡导国际、国内开展网络数据安全风险防范合作，加强风险协作与应对\\n\\n* 中国：《数据安全法》《个人信息保护法》等\\n\\n* 重要数据处理者定期开展风险评估，按照规定进行报送\\n\\n* 处理敏感个人信息等情形下，个人信息处理者事前开展个人信息保护影响评估\\n\\n* 欧盟：《通用数据保护条例》(GDPR) 等\\n\\n数据处理主体应事先进行影响评估，加强对个人敏感信息的保护，限制对个人信息的非授权使用\\n\\n* 美国：《加州隐私权法案》《弗吉尼亚州消费者保护法》《科罗拉多州隐私法》等\\n\\n* 开展数据处理活动风险评估，定期向当地隐私局提交评估报告\\n\\n* 针对可能对消费者带来重大风险的行为，开展数据保护影响评估，评估期间对信息进行去标识处置\\n\\n## 新技术应用暗藏新型风险\\n\\n* 新技术应用衍生新型安全风险\\n\\n5G、人工智能、云计算等新兴技术应用推动了各行业领域的组织发展与创新，同时也带来了大量的安全漏洞、风险\\n\\n* 新兴技术的监管措施与规范的不完善也可能导致数据安全风险\\n\\n部分处于萌芽期的新兴技术，其配套的监管措施与技术规范尚未完善，风险一旦发生，责任主体判定难、治理成本高\\n\\n[1] 威胁猎人《2023 年 Q1 数据资产泄露分析报告》（2023）\\n\\n[2] IBM 《2023 年数据泄露成本报告》（2023）\n\n段落4：# 行业调研情况总结\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据安全需求侧\\n\\n以风险评估为抓手推进数据安全体系建设是当前需求侧企业开展数据安全工作的共识方式。长期来看，从建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制入手，提升数据要素流通的安全保障能力，吸纳具备复核知识体系的数据安全人才，搭建复合化数据安全人才梯队是企业未来数据安全工作的重点。\\n\\n数据安全作为数字经济之“盾”，已迈入高质量发展的关键时期。\\n\\n数据安全领域作为众多安全厂商竞相布局、角逐的重点领域，产品服务百花齐放。服务能力提升将成为厂商破局争先的“杀手锏”。另外，人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区是当前数据安全行业长期发展有待解决的困境。\\n\\n### 数据安全供应侧\n\n\n相关子查询：\n企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？、数据安全技术体系建设的主要理念是什么？\n\n检索统计：\n- 查询复杂度：{'is_complex': True, 'complexity_level': 'complex', 'confidence': 0.95, 'reason': '这是一个复杂查询，因为它涉及到企业数据安全技术体系建设的核心理念。这个概念可能包含了多种不同的安全策略、技术趋势、行业最佳实践等。为了准确回答这个问题，可能需要生成多个子查询来覆盖这些方面，包括但不限于：企业级安全架构的演变、当前主流的安全技术（如加密、访问控制、监控与审计）、以及最新的安全风险与应对策略。此外，不同行业（如金融、医疗、科技等）在数据安全建设上的侧重也可能存在差异，因此查询可能还需要考虑特定领域的特殊需求和实践。'}\n- 是否复杂查询：True\n- 迭代次数：0\n- 信息充分性：True\n", "query_complexity": { "is_complex": true, "complexity_level": "complex", "confidence": 0.95, "reason": 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数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n![96% 圆形图表](image_1.png)\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n![52% 圆形图表](image_2.png)\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n![56% 圆形图表](image_3.png)", "metadata": { "node_id": "5e8d5dda1773e2ddfaf6ea2acd264dd0bb48f2027dbb6cf6de96087b8b4231cf", "node_type": "text", "ppr_score": 0.0696400396877547, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.12651285168217136, "rank": 59, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "数据安全技术体系建设的主要理念是什么？", "pagerank_available": true } }, { "page_content": "# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n![自上而下数据安全工作开展情况](image_1.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n![自下而上数据安全建设面临的痛难点](image_2.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |", "metadata": { "node_id": 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美国：《加州隐私权法案》《弗吉尼亚州消费者保护法》《科罗拉多州隐私法》等\\n\\n* 开展数据处理活动风险评估，定期向当地隐私局提交评估报告\\n\\n* 针对可能对消费者带来重大风险的行为，开展数据保护影响评估，评估期间对信息进行去标识处置\\n\\n## 新技术应用暗藏新型风险\\n\\n* 新技术应用衍生新型安全风险\\n\\n5G、人工智能、云计算等新兴技术应用推动了各行业领域的组织发展与创新，同时也带来了大量的安全漏洞、风险\\n\\n* 新兴技术的监管措施与规范的不完善也可能导致数据安全风险\\n\\n部分处于萌芽期的新兴技术，其配套的监管措施与技术规范尚未完善，风险一旦发生，责任主体判定难、治理成本高\\n\\n[1] 威胁猎人《2023 年 Q1 数据资产泄露分析报告》（2023）\\n\\n[2] IBM 《2023 年数据泄露成本报告》（2023）", "metadata": { "node_id": "c4e839a633bba055aea3b1ffd0976ae2990f5ed7d4613a34611cf57891ccbf67", "node_type": "text", "ppr_score": 0.004049191659616475, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.1193294699338898, "rank": 61, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "数据安全技术体系建设的主要理念是什么？", "pagerank_available": true } }, { "page_content": "企业通过完善业务场景数据安全建设方案", "metadata": { "node_id": "1d0fe43623faea104320ae0df5cd869be60a53f341be9de26eba085c28d91ea2", "node_type": "event", "ppr_score": 0.011049786706694015, "edge_score": 1.7461116, "passage_score": 0.0, "rank": 3, "source": "hipporag2_langchain_event", 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数据安全需求侧\\n\\n以风险评估为抓手推进数据安全体系建设是当前需求侧企业开展数据安全工作的共识方式。长期来看，从建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制入手，提升数据要素流通的安全保障能力，吸纳具备复核知识体系的数据安全人才，搭建复合化数据安全人才梯队是企业未来数据安全工作的重点。\\n\\n数据安全作为数字经济之“盾”，已迈入高质量发展的关键时期。\\n\\n数据安全领域作为众多安全厂商竞相布局、角逐的重点领域，产品服务百花齐放。服务能力提升将成为厂商破局争先的“杀手锏”。另外，人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区是当前数据安全行业长期发展有待解决的困境。\\n\\n### 数据安全供应侧", "metadata": { "node_id": "60c792d17256768940c0b197aa0d6e2cac5538db8faa31204bdd154a8afa2529", "node_type": "text", "ppr_score": 0.0053193959230155765, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.1276604631958789, "rank": 61, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "企业在数据安全技术体系建设方面，目前主要以什么理念为主？", "pagerank_available": true } } ], "all_passages": [ "会议讨论了数据安全技术体系建设", "56.0%的受访企业计划在未来一年内引入新兴技术促进数据安全流通", "52.0%的受访企业将数据流通共享的新兴技术纳入数据安全技术体系", "部署数据安全防护类产品的受访企业占比达到96.0%", "部署数据安全防护类产品的受访企业占比96.0%", "目前需求侧以‘防’为主的数据安全防护理念", "52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系", "新兴技术发展应用的‘助推器’", "56.0%的受访企业将‘引入新兴技术，促进数据的安全流通’列为未来一年的重点任务", "未来一年的重点任务", "定期组织会议交流最新政策、共享数据资源，沟通合作进展和协调解决合作中遇到的问题", "专家参与", "DataOps 实践快速发展", "新兴技术的融合应用带来更加便捷、高效、安全的支付服务。", "新兴技术的监管措施与规范的不完善可能导致数据安全风险", "参编人员包括姜春宇、王妙琼等多名专家", "新兴技术将更广泛地应用于支付领域，提升用户体验。", "企业面对数据安全建设的痛难点包括不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型、老旧系统改造难、缺少资金支持、缺少数据安全建设方法论、缺少专业的数据安全人才等", "定位：总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动 DataOps 理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设", "《DataOps 实践指南 2.0》发布", "《DataOps 实践指南 1.0》发布", "车联网TSP湖仓一体平台的数据治理平台涉及数据资产管理、机构/用户信息系统、数据组织/数据地图、参考数据/生数据管理、流程管理、供需分析、元数据管理、数据建模、技术元数据、问题跟踪、血缘关系/关联分析、流程管理、数据开发、数据服务建模、数据流程、部署、调度、测试及验证、服务接入控制、数据安全与共享、数据分析、数据主题、数据实验、数据共享、共享管理、共享服务", "多家企业参与了标准的评测", "超过70%的受访企业在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面开展相关数据安全工作", "数据安全行业发展面临多个挑战，包括市场规模不足、市场竞争压力过大、监管要求不明确、技术开发困难、缺少资金支持、人才缺失和方法论缺失", "单位编制", "企业通过部署相关数据安全技术产品、编制数据安全相关制度文件、设置数据安全管理责任部门与责任人等方式开展数据安全工作", "专家吕英胜、杨泽华、车春雷、王志强、冯霏、刘洋、王刚、王浦、常卓君、杨子政、王粲、吴超、张晓刚等对本白皮书编写工作的支持。", "支持用户日志的收集、审计", "厂商分类", "支持管理用户", "支持管理用户组", "支持权限设置", "支持用户日志的收集", "支持用户日志的审计", "数据分类分级产品占比73.0%", "数据资产识别产品占比62.2%", "主数据管理", "依托全流程自动化测试服务，自动触发测试任务，及时发现配置错误、批量中断、性能隐患等问题，确保应用数据加工的准确性与时效性。", "数据安全相关领域统计展示", "数据全生命周期安全涉及数据采集、传输、存储、使用、共享和销毁", "DataOps 的数据流水线以数据工程化能力为核心，构建出数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营四个环节。", "系统工具", "参编单位包括中国信息通信研究院等多家企业", "关注用户信息保护合规", "提供明确的分析方法", "参与调研的厂商产品品类超过三十种", "其他数据安全产品占比超过50%", "中国·北京在12.20-12.21举办回归数据本质应用驱动治理的2023数据资产管理大会", "数据安全行业面临人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区问题", "兼顾业务数据安全风险", "数据安全风险评估工作准备", "支持管理用户、用户组、权限设置", "确保安全管理的有效执行和追踪", "监测", "数据安全产品总数", "数据产品垂直细化趋势明显", "基础安全包含数据分类分级、合规管理、合作方管理、监控审计、身份认证与访问控制等", "# 数据安全技术体系建设：仍以“防”为主，数据流通促进新兴技术应用\\n\\n中国·北京 12.20-12.21\\n\\n回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工具部署类型\\n\\n| 类别 | 部署比例 |\\n\\n| :------------------ | :------- |\\n\\n| 数据资产识别类产品 | 82.7% |\\n\\n| 数据风险检测类产品 | 41.3% |\\n\\n| 数据安全防护类产品 | 96.0% |\\n\\n| 数据安全监测类产品 | 72.0% |\\n\\n| 数据流通共享类产品 | 52.0% |\\n\\n| 数据安全综合类产品 | 61.3% |\\n\\n分类来源：《数据安全产品与服务图谱（2.0）》\\n\\n### 01 数据安全技术体系建设仍以“防”为主\\n\\n> 部署数据安全防护类产品的受访企业占比 96.0%。这体现了目前需求侧以“防”为主的数据安全防护理念。\\n\\n![96% 圆形图表](image_1.png)\\n\\n### 02 共享流通需求是新兴技术发展应用的“助推器”\\n\\n> 52.0%的受访企业已将促进数据流通共享的新兴技术纳入了企业的数据安全技术体系。\\n\\n![52% 圆形图表](image_2.png)\\n\\n> 56.0%的受访企业将“引入新兴技术，促进数据的安全流通”列为未来一年的重点任务。\\n\\n![56% 圆形图表](image_3.png)", "# 数据安全治理体系建设：呈“上下贯通、技管结合”的发展趋势\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 自上而下：在数据安全相关制度体系和技术体系建设方面，均有超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作。\\n\\n![自上而下数据安全工作开展情况](image_1.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全工作开展情况\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 数据安全现状摸排 | 76.0% |\\n\\n| 数据分类分级 | 78.7% |\\n\\n| 定期数据安全评估 | 74.7% |\\n\\n| 开展数据安全人员能力培训 | 46.7% |\\n\\n| 数据出境安全管理 | 14.7% |\\n\\n| 企业合作第三方数据安全管理 | 33.3% |\\n\\n| 部署相关数据安全技术产品 | 77.3% |\\n\\n| 数据安全相关制度文件编制 | 73.3% |\\n\\n| 数据安全事件应急 | 65.3% |\\n\\n| 数据安全运营 | 70.7% |\\n\\n| 设置数据安全管理责任部门与责任人 | 49.3% |\\n\\n| 其他 | 1.3% |\\n\\n## 自下而上：企业有待通过完善业务场景数据安全建设方案以提升数据安全管理与技术的协同能力。\\n\\n![自下而上数据安全建设面临的痛难点](image_2.png)\\n\\n### 数据安全需求侧数据安全建设面临的痛难点\\n\\n| 项目 | 比例 |\\n\\n| :---------------------------------- | :--- |\\n\\n| 不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型 | 8.0% |\\n\\n| 老旧系统改造难，数据安全策略无法落地 | 40.0% |\\n\\n| 缺少资金支持 | 13.3% |\\n\\n| 技术工具缺失 | 13.3% |\\n\\n| 数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大 | 45.3% |\\n\\n| 缺少数据安全建设方法论，无从下手 | 13.3% |\\n\\n| 缺少专业的数据安全人才 | 44.0% |\\n\\n| 不清楚如何落地监管要求 | 18.7% |\\n\\n| 不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险 | 18.7% |\\n\\n| 内外部环境动态变化，安全状态持续保障难 | 42.7% |\\n\\n| 数据安全防护观念停留在传统安全层面 | 36.0% |\\n\\n| 数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节 | 46.7% |", "# 背景：如何有效防范数据安全风险与事件，是全球数字经济发展面临的重要问题\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 数据安全风险形势日益严峻\\n\\n* 全球数据泄露事件持续高发\\n\\n仅 2023 年第 1 季度发生千余起数据泄露事件，涉及上千家组织、近四十个行业 [1]\\n\\n* 数据泄露事件带来的损失逐年走高\\n\\n数据泄露事件平均成本达到 445 万美元，较 2022 年的 435 万美元增长 2.3%，而较 2020 年的 386 万美元则增长了 15.3%，现已创下历史新高 [2]\\n\\n* 有针对性的数据勒索与破坏事件愈演愈烈\\n\\n关键数据是组织业务运行命脉，一旦遭到破坏，组织将面临重大经济、声誉损失\\n\\n针对政府机构、知名组织的数据勒索、破坏事件持续增加，严重威胁国家、社会公众的安全\\n\\n## 组织风险防范面临监管考验\\n\\n* 各国倡导国际、国内开展网络数据安全风险防范合作，加强风险协作与应对\\n\\n* 中国：《数据安全法》《个人信息保护法》等\\n\\n* 重要数据处理者定期开展风险评估，按照规定进行报送\\n\\n* 处理敏感个人信息等情形下，个人信息处理者事前开展个人信息保护影响评估\\n\\n* 欧盟：《通用数据保护条例》(GDPR) 等\\n\\n数据处理主体应事先进行影响评估，加强对个人敏感信息的保护，限制对个人信息的非授权使用\\n\\n* 美国：《加州隐私权法案》《弗吉尼亚州消费者保护法》《科罗拉多州隐私法》等\\n\\n* 开展数据处理活动风险评估，定期向当地隐私局提交评估报告\\n\\n* 针对可能对消费者带来重大风险的行为，开展数据保护影响评估，评估期间对信息进行去标识处置\\n\\n## 新技术应用暗藏新型风险\\n\\n* 新技术应用衍生新型安全风险\\n\\n5G、人工智能、云计算等新兴技术应用推动了各行业领域的组织发展与创新，同时也带来了大量的安全漏洞、风险\\n\\n* 新兴技术的监管措施与规范的不完善也可能导致数据安全风险\\n\\n部分处于萌芽期的新兴技术，其配套的监管措施与技术规范尚未完善，风险一旦发生，责任主体判定难、治理成本高\\n\\n[1] 威胁猎人《2023 年 Q1 数据资产泄露分析报告》（2023）\\n\\n[2] IBM 《2023 年数据泄露成本报告》（2023）", "企业通过完善业务场景数据安全建设方案", "数据安全管理与技术的协同能力", "企业关注提升数据要素流通的安全保障能力", "超过70%的受访企业已开展相关数据安全工作", "数据安全相关制度体系和技术体系建设方面", "企业不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型", "数据安全建设面临的痛难点", "企业面临数据安全建设的痛难点", "不清楚如何进行数据安全技术产品或服务的选型，老旧系统改造难，数据安全策略无法落地，缺少资金支持，技术工具缺失，数据与业务紧耦合，组织内部全流程协作拉通困难大，缺少数据安全建设方法论，无从下手，缺少专业的数据安全人才，不清楚如何落地监管要求，不清楚当前面临哪些数据安全的问题和风险，内外部环境动态变化，安全状态持续保障难，数据安全防护观念停留在传统安全层面，数据安全体系建设不完善，管理和技术措施易脱节", "企业重视建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制", "企业注重吸纳数据安全人才并搭建复合化人才梯队", "运营商积极参与跨区域地方政府、企业、组织等合作项目，围绕数据要素流通、数字政府、精准营销、金融风控、行业解决方案等展开。", "需求侧企业共识以风险评估推进数据安全体系建设", "推动数据要素流通和数据资产入表", "安全厂商在数据安全领域激烈竞争", "服务能力提升成为厂商的竞争优势", "数据安全进入高质量发展阶段", "建设汽车数据资产交易平台", "产品服务多样化", "是当前长期发展有待解决的困境", "会议举行", "编写组成员", "中国·北京于12.20-12.21举办2023数据资产管理大会", "数据安全产品和服务分为三类：仅提供数据安全产品、仅提供数据安全服务和提供‘产品+服务’的一体化解决方案", "浦发银行发布了《商业银行数据管理体系建设实践报告》，以“客户智见、产品智营、渠道智投和管理智控”为核心驱动，打造Data Ocean数据产品系列，孵化52个子产品，覆盖零售、对公、金融市场、精准营销、客户经营、风险预警、管理决策等金融场景", "会议召开", "行业趋势分析", "多家单位参编了《汽车数据发展报告》，包括中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、中国第一汽车集团有限公司、广州汽车集团股份有限公司、广州小鹏汽车科技有限公司、赛力斯集团股份有限公司、吉利汽车研究院（宁波）有限公司、一汽 - 大众汽车有限公司、北京罗克维尔斯科技有限公司（理想汽车）、广州汽车集团乘用车有限公司、广汽埃安新能源汽车股份有限公司、广汽集团汽车工程研究院、广东行致互联科技有限公司、广汽丰田汽车有限公司、大圣科技股份有限公司、广州汽车集团商贸有限公司、广州祺宸科技有限公司、华为云计算技术有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京菱云科技有限公司、联通智网科技股份有限公司、颖羊智能科技有限公司、思特沃克软件技术有限公司、杭州趣链科技有限公司、中电金信软件有限公司、北京科杰科技有限公司、北京数安行科技有限公司、国汽智图（北京）科技有限公司、浙江数新网络有限公司、湖北数据集团有限公司、杭州比智科技有限公司、上海零数众合信息科技有限公司、海南数造科技有限公司、北京精益价值科技有限公司、合肥市智能网联汽车创新中心、北京火山引擎科技有限公司、杭州云之重器科技有限公司。", "召开2023数据资产管理大会", "59.5%的受访厂商认为监管要求不明确，影响数据安全产品的合规性", "《公共数据授权运营发展洞察（2023）》编制过程中得到多个单位的贡献", "# 行业调研情况总结\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据安全需求侧\\n\\n以风险评估为抓手推进数据安全体系建设是当前需求侧企业开展数据安全工作的共识方式。长期来看，从建立数据分类分级常态化运营机制与数据合作方管理机制入手，提升数据要素流通的安全保障能力，吸纳具备复核知识体系的数据安全人才，搭建复合化数据安全人才梯队是企业未来数据安全工作的重点。\\n\\n数据安全作为数字经济之“盾”，已迈入高质量发展的关键时期。\\n\\n数据安全领域作为众多安全厂商竞相布局、角逐的重点领域，产品服务百花齐放。服务能力提升将成为厂商破局争先的“杀手锏”。另外，人才短缺和监管要求与体系建设的间隔盲区是当前数据安全行业长期发展有待解决的困境。\\n\\n### 数据安全供应侧" ], "passage_sources": [ "子查询2-event-743dea2ba399a8878d225879ffcf6e5a7119670cc5755f1019aad953a207949e", "子查询2-event-246456c447aced71c2e45e54833b0ee4dab94b449d11963b5a4396652c718d33", "子查询2-event-4785688303faae399af98021ea978b97c41fd6d9cd58cca60d4b7fdf2f9b232b", "子查询2-event-eaba7758b75ebc1afdd56267964ad71d7e2a483642cffcd249f442791ed214d4", "子查询2-event-b6ed399ddee51e7ddb0c54e51c07785d816a8ea800fdd6e8abe8948eca9e6c12", "子查询2-event-401a4f11823f2419974db7d63f24e150ade362efeafb1bff418e975288807cdd", "子查询2-event-4e0eb2ed6b31718c28305b91316af8d7c3dc86c0ecdbbc49b95f831ba015ad4e", "子查询2-event-43983cc46d29e4c19d7f84708c1bcbccea16c31061f62df37dfe6afb40f2f1a4", 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