数据安全生态认知
相对于应用安全及基础IT设施安全，数据安全是一个新兴生态。里面的安全从业者，方法论，工具等都是非常贫乏的。比如应用安全，有burp，sqlmap，waf，扫描器，代码审计，字典等等工具。基础安全，有NMAP，osssec，hydra，nids，onlydebug等等工具。数据安全的工具，就数不出来几个了。数据安全里面，我们需要帮助数据梳理的工具，有帮助数据分类分级的工具，有帮助数据解析（AI关联价值分析）的工具，有帮助文件解析的工具（非结构化数据），然而市面上，其实并没有这些工具。当然，可能有数据安全的从业者有一些自己的脚本积累。
乙方产品里面，数据安全的产品，最成熟的是数据防泄漏的客户端。而数据防泄漏，只是在办公终端，数据链路的最末端对数据进行安全防护。它并不覆盖数据仓库，也不覆盖数据生命周期。也有乙方公司研发了整体数据安全系统的产品，但是其研发思路，还是基于应用安全/基础IT设施安全产品的思路来进行的，依赖流量镜像分析，这种思路与模式，完全无法满足甲方的需求。
因为数据安全本身的工作特性，其生态发展也是缓慢的。数据安全对从业者能力的要求，要求更多的是体系化能力，而非数据生命周期的技术能力。
企业数据安全落地
1、应急及领导的需求调研处理：调研公司层面是否需要安全应急，以及公司层面有没有什么迫切的安全需求。
2、熟悉人员：请领导带着安全跟各部门的领导认识一下，简单对齐一下信息。留一下联系方式。
3、数据安全组织建设：建立虚拟组织，人员组成有公司高层以及各部门负责人。要有公司明文的制度规定，明确各人员的权责划分。
4、宣讲会：会议应该讲清楚为什么做数据安全，它的意义价值是什么。数据安全建设的方法论是什么，在接下来的实际工作中，内容顺序是什么，安全负责什么，其他部门负责什么。各个业务的优先级顺序是怎样的。
5、确定沟通协调机制：让领导们在自己部门里定一个安全的对接人，安全部门后续的会议，跟一些工作的对接，可以找这个对接人来做。
6、数据梳理：数据梳理是落地执行的第一步，是数据安全治理的基础。数据安全治理需要对公司的信息数据有清晰的了解，因此需要进行数据梳理。又因为数据特性，只有其他部门自己才能梳理自身的数据，并给出价值分析，使用场景及排序等信息。数据安全治理是一个长期过程，不是一蹴而就的。因此，数据梳理也建议分期进行。先从高优先级部门，高优先级的数据开始。数据类型先从结构化数据开始。一期一期推进，持续安全运营。
7、建设组织人员变化的发现能力：发现变动，安全部门有责任去跟新的部门及人员对接，将之纳入到数据安全体系中，确保数据安全的覆盖是完整的。通过管理方面，在工作流程上做一些建设，让人事部门在有相关变化的时候及时通知安全。通过技术方面，进行一些监控建设，通过公司组织及通讯录变化发现人事变动，调整数据安全相关的制度，组织等，与新部门新员工做好对接沟通。
8、方案制定：安全按优先级，针对具体数据情况及安全建设情况，制定细化的安全建设方案。确定其具体数据适配的安全措施。此时应该将法律法规纳入考虑范畴，判断什么数据需要进行合规处理。
9、具体方案讲解：讲好安全要做什么，技术这边的人要做什么。优先级是什么，时间预期是什么。这样方便实施人员事先了解，以进行工作安排。
10、落地执行：
对于单条数据，工作有采集，传输，存储，使用，加工，销毁的生命周期内的安全保护。
对于非结构化数据，可能还有自动化的解析，AI智能分析，整体文件加密，密钥管理等系统工具的开发建设内容。
对于整体的数据安全，应该建设整体的安全管理与运营体系。如：统一的数据信息备案系统，智能化自动化的分类分级系统，统一的数据权限申请系统，统一的安全监控审计系统，统一的安全管理及运营系统，统一的培训考核系统，统一的流转视图展示系统等。
11、持续运营：要对数据安全进行持续运营，比如以上系统的运营，安全设备的运营，跟进漏洞修复，跟进更新，跟进新项目等。
12、合理分配资源：在整体数据安全建设到达一定水位后，最好将资源投入到其他方面的安全建设中去。
总结
1、数据安全更加依赖部门协作。
2、数据安全生态较弱，工具较少。
3、最好提前争取高层支持，建立好公司内的数据治理组织。
4、方案提前讲好，让其他部门有数。
5、建立好沟通协调机制，随时沟通，及时信息互通。
6、安全意识的培训培养。
7、注意投入产出比，灵活配置数据安全资源。
