摘要：物理安全：物理安全是数据安全的基础，它关注的是机房、设备、介质等的安全。企业需要确保机房的环境稳定，配备防火、防水、防雷等设施，防止自然灾害或意外事故对设备造成损害。同时，要严格控制人员进出，防止非法访问和物理破坏。

你的企业数据真的安全吗？

客户信息泄露、核心代码被盗、内部文件外流……这些潜在风险你都做好防护了吗？

面对《数据安全法》《个人信息保护法》的合规政策，企业该如何既释放数据价值，又筑牢安全防线？

答案在于构建覆盖设施层→存储层→管控层→应用层的全链路安全架构，并匹配精准治理工具实现“风险可视、权限可控、行为可溯”。

今天，我们就来系统讲讲如何构建企业数据安全体系，帮你快速定位漏洞，让数据真正成为可控可用的资产。

在数据治理项目中，一个成熟的安全架构通常分为四个层次：设施层、存储层、管控层和应用层。这四层相互配合，共同构筑了数据安全的坚固防线。

设施层是数据安全防护的第一道防线，主要负责构建基础设施的安全防护。这一层次包括物理安全和网络安全两部分。

（1）物理安全：物理安全是数据安全的基础，它关注的是机房、设备、介质等的安全。企业需要确保机房的环境稳定，配备防火、防水、防雷等设施，防止自然灾害或意外事故对设备造成损害。同时，要严格控制人员进出，防止非法访问和物理破坏。

（2）网络安全：网络安全则是通过技术手段抵御外部攻击和恶意渗透。防火墙、入侵检测系统、网络隔离等技术是网络安全的关键工具。防火墙可以阻止未经授权的访问，入侵检测系统能够实时监测网络中的异常行为，而网络隔离则可以将敏感数据与外部网络隔离开来，确保数据在安全的网络环境中流通。

数据在存储和传输过程中的安全至关重要。存储层的职责是确保数据在静态和动态状态下的安全性，防止未授权访问和窃取。

（1）数据加密：为了保障静态数据的安全，企业通常会对数据进行加密存储。数据在传输过程中也需通过加密协议（如 SSL/TLS）进行保护，确保网络传输链路的安全性。

（2）数据库安全机制：数据库自身也需要实施审计、权限控制、漏洞修复等机制。通过这些措施，企业可以有效提升数据库的抗风险能力，防止数据被非法篡改或窃取。

管控层是整个数据安全架构的核心部分，它通过一系列精细化的措施，构建起“谁可以访问什么”的规则体系。

（1）身份认证：严格的身份认证是确保只有授权人员才能访问数据的第一道防线。企业可以采用多种认证方式，如密码、令牌、指纹、人脸等，结合“零信任”策略，每次访问都需重新验证，从而避免身份碎片化带来的风险。

（2）访问控制：访问控制是数据安全治理的关键环节。基于角色的访问控制（RBAC）是最常见的方式，企业为用户赋予特定角色，角色再对应一系列访问权限。更动态的基于属性的访问控制（ABAC）则进一步引入用户属性、行为环境、数据敏感度等因素，实现实时决策。

（3）安全审计：安全审计是通过记录访问行为，发现异常使用的重要手段。通过对用户行为建立基线模型，系统可以识别出偏离日常行为的操作。

在实际业务操作中，敏感数据的“在用”状态是风险最高的阶段。应用层的职责是保障数据在使用过程中的安全，防止数据滥用和泄露。

（1）数据脱敏技术：通过数据脱敏技术，企业可以对关键字段进行脱敏展示，减少数据暴露的风险。例如，将手机号“13912345678”展示为“1395678”，既保留业务含义，又降低敏感度。

（2）水印技术：水印技术可以追踪数据流转路径，防止数据泄露。一旦数据被非法传播，企业可以通过水印追踪到泄露的源头。

（3）行为监控：对数据使用行为的持续监控也是不可或缺的。通过监控系统，企业可以有效识别异常访问、数据滥用等风险，及时采取措施加以防范。

一个成熟的数据安全治理体系，往往是由“从下到上”的多层防护系统构成。它既覆盖物理基础，也涵盖权限机制与行为审计，最终落实到数据使用的每个细节中。整体来看，可以归纳为四个关键层级。

基础设施层包括物理层和网络层的安全保障。

（1）物理层：关注的是机房、设备、介质等的安全，防止非法访问和物理破坏。

（2）网络层：通过防火墙、入侵检测系统、网络隔离等技术手段，抵御外部攻击和恶意渗透，为数据流通构建屏障。

为了保障静态数据的安全，企业通常会对数据进行加密存储。即使数据被获取也无法直接读取。数据在传输过程中也需通过如 SSL/TLS 等加密协议，确保网络传输链路的安全性。同时，数据库自身也需要实施审计、权限控制、漏洞修复等机制，以提升整体的抗风险能力。

数据管控是数据安全治理的核心部分。它包括身份认证（如多因素认证提升用户真实性）、访问控制（基于最小权限原则，限制对敏感数据的访问）、权限授权（基于角色和属性实施精细化授权）、安全审计（记录访问行为，发现异常使用）以及资产保护机制（对数据资产进行分类、设置保护级别等）。这些措施共同构建起“谁可以访问什么”的规则体系。

在实际业务操作中，敏感数据的“在用”状态是风险最高的阶段。此时需通过数据脱敏技术对关键字段进行脱敏展示，减少暴露风险；水印技术可以追踪数据流转路径，防止数据泄露；使用行为的持续监控也不可或缺，可有效识别异常访问、数据滥用等风险。

在构建了整体安全架构的基础上，我们需要深入了解数据安全治理的核心技术措施。这些技术是确保“看得见、控得住、管得好”的关键工具。

数据安全治理的第一步是要知道“保护什么”。企业需要先梳理数据资产，识别敏感数据及其分布位置。

（1）敏感数据识别：企业通常采用自动化扫描技术，结合特征匹配、正则表达式等手段，实现对数据库、文档、邮件等系统中敏感信息的自动标注。对于非结构化数据的内容分析，则借助自然语言处理（NLP）等语义理解技术，深入识别个人信息、商业机密等隐性风险。

（2）数据分类分级：完成识别之后，企业会根据数据的重要性与敏感度进行分级分类。分类依据数据的类型，如个人信息、商业秘密或一般业务数据等；分级则从 S1 至 S4 不等，标明数据的保护等级高低。

（1）身份认证：严格的身份认证是确保只有授权人员才能访问数据的第一道防线。通常结合密码、令牌和指纹、人脸等特征的认证方式，为避免身份碎片化，推动统一身份认证管理，按照“零信任”策略，每次访问都需重新验证。

（2）细粒度访问控制：传统的粗粒度访问控制难以满足数据安全的精细化需求，细粒度访问控制技术应运而生。基于角色的访问控制（RBAC）是最为常见的方式，企业为用户赋予特定角色，角色再对应一系列访问权限。而更动态的基于属性的访问控制（ABAC）则进一步引入用户属性、行为环境、数据敏感度等因素，实现实时决策。

这里结合我个人的工作经验，给大家推荐一款新型国产数据治理工具FineDataLink（FDL）。作为数据集成与安全治理一体化平台，FDL的核心功能与数据安全架构高度契合，能通过自动化、全链路、强管控三大特性，帮助企业将安全策略转化为可落地的技术动作。FineDataLink的管理系统模块，可以基于角色和属性进行权限管理，设置功能模块授权、分级授权、权限继承等机制，满足了复杂业务场景下的数据访问控制需求。需要自取：https://s.fanruan.com/k3mav（复制链接到浏览器中打开）

（1）数据脱敏：数据脱敏是保护敏感数据的有效手段。它在保留数据可用性的同时降低泄露风险，分为静态脱敏与动态脱敏两类。静态脱敏适用于持久性存储的数据，而动态脱敏则可在用户访问数据时实时执行，确保展示内容在不改变原始数据的前提下规避泄露风险。常用的脱敏算法包括掩码、替换、随机化和偏移等。

（2）数据加密：数据加密是对称加密如 AES、SM4 适用于批量数据加密，而非对称加密如 RSA、SM2 则适用于密钥交换和身份认证等场景。通过加密技术，企业可以有效保护数据的“机密性”。FineDataLink的数据中心模块，支持敏感信息领域批量加密/脱敏，实现上游数据加密后提供给下游使用的层级管控，在数据预览界面即可看到加密后的数据。

（1）行为异常检测：通过持续监控用户行为，识别潜在的数据安全风险。通过对用户行为建立基线模型，系统可以识别出偏离日常行为的操作。

（2）实时安全审计：系统会采集所有与数据访问有关的日志，包括查询、导出、共享等行为，进行集中存储与分析。一旦发现异常行为或违规操作，系统会自动发出告警，推动人工干预或封禁处理。

数据安全治理是一个系统性工程，需要从基础设施到数据应用的全方位防护，同时结合先进的技术手段和精细化的管理策略。通过构建层次清晰、边界明确的整体安全架构，企业可以有效保障数据的安全性，确保数据“能用、敢用、好用”。

来源：数据分析不是个事儿