數據安全性是指在數據輸入，處理，統(tǒng)計或打印過程中，如何有效地防止由于硬件故障，電源故障，崩潰，人為誤操作，程序缺陷，病毒或黑客而造成的數據庫損壞或數據丟失。合格的人員或操作員可能無法讀取某些敏感或機密數據，從而導致數據泄漏和其他后果。那么數據安全運營的工作方法是什么？本位主要總結了5個方面，即目標設定、技術手段、持續(xù)運營、效果驗證、論與業(yè)務關系。

　　數據安全運營的工作方法是什么？

　　1. 目標設定

· 起步階段，找業(yè)界同行Top1-2家公司這方面的目標設定作為參考，根據不同業(yè)務、數據安全的發(fā)展階段，設定目標；

· 發(fā)展階段，對比自己的歷史數據，參考業(yè)界指標，設定目標；

· 特殊時期的階段性目標，如疫情期間數據安全目標的設定。

　　2. 技術手段

　　數據全生命周期管理

數據采集→前臺業(yè)務處理→數據儲存→訪問和維護→后臺數據分析→展示和使用→共享和再分發(fā)→數據營銷

這里暫不涉及具體數據安全措施在業(yè)務的建設內容，這些措施在不同行業(yè)、公司文化、及業(yè)務不同發(fā)展階段的建設方向和次第需要講究和考量的。

　　3. 持續(xù)運營

基礎工作：數據分類分級、數據標簽；建立資產庫和資產大盤，掌握數據資產在業(yè)務的分布、風險狀態(tài)；權限管理、關鍵業(yè)務日志等；

如數據在收集階段的涉敏資產發(fā)現服務；數據在存儲中的掃描服務、加密存儲服務；數據在使用過程中的文件分發(fā)平臺等，這些基礎能力的建設堅持對標業(yè)界，避免走彎路的同時提升效率；

風險評估：一般通過事件發(fā)生概率與影響來評估風險值，這也是很多咨詢類公司的常見做法，或者套用DREAD模型的計算方式：等級=危害性+復現難度+利用難度+受影響用戶+發(fā)現難度來進行數據安全風險評估，這些方法的使用無可厚非，其最終能與業(yè)務達成一致的風險認知很關鍵。

　　風險識別：在基礎工作上利用多維度數據進行風險行為分析，如UEBA。

風險場景識別，除了運營同學深入業(yè)務比業(yè)務還要了解業(yè)務外、還可以將特征數據進行重組或進一步深挖數據，進而發(fā)現新風險、另外一個就是內外部情報數據。

在風險管控過程中 逐步建立工具和平臺，實現自動化，如建設UEBA平臺、安全運營平臺（SOAR-安全編排、自動化及響應）。

這里假設來自上級的靈魂拷問：你的地盤還有沒有不在視野范圍內的數據安全風險？嘗試界定數據安全邊界并關注核心風險，如數據泄露、人員舞弊，加上資源總是稀缺的，即主要風險應該都在視野內。

　　安全治理：兩種自上而下的推進方法

單純的自上而下，本質上利用權力來威懾業(yè)務達到安全目的，通常效果有了也隱藏了業(yè)務的怨言。

利益共同體式的自上而下，即通過聯合作戰(zhàn)項目安全牽頭發(fā)起、業(yè)務主導共同推進安全治理并共享成果。這也是自上而下的模式，其實這種是需要更強的組織機制來保障的。

技術上實操上結合數據全生命周期管理過程中涉及到的安全措施，可以聯合業(yè)務方、或安全自研或采購工具進行治理，如水印服務、數據加密、漏洞掃描、BC端涉敏根服務調用鏈治理等，通過有序的治理工作，有時候會獲得較好的安全回報，如風險收斂、勾搭上業(yè)務MM又熟悉業(yè)務了。

業(yè)務賦能：數據賦能，對業(yè)務輸出高質量數據，支持業(yè)務決策發(fā)展，安全能力賦能業(yè)務方，從服務業(yè)務方變成業(yè)務的安全伙伴，給業(yè)務以力量，自己也硬氣了。

　　4. 效果驗證

通過數據指標量化驗證，數據指標變化應與采取措施的預期一致，我們對某個指標采取了措施，一種情況是觀察一段時間后對指標沒有影響，很可能是我們沒有找到根因，另一種情況可能是采取的多種措施對指標都有正向影響，此時我們需要選擇一個性價比最高的措施，考慮ROI。

　　5. 論與業(yè)務關系

安全運營離不開業(yè)務這個衣食父母，要有服務意識，這是基礎，但在筆者看來，怎么向業(yè)務闡述清楚業(yè)務面臨的數據安全風險更為關鍵，這也是運營的基本功之一吧，如果能與業(yè)務就風險達成一致的認知，以覆蓋率、收斂為目標的安全措施、治理項目就更多的變成在業(yè)務側怎么協(xié)調資源、排期的執(zhí)行層面的問題了。

在運營的過程中，除了業(yè)務外，兄弟團隊如HR、合規(guī)、內控等也是數據安全運營要協(xié)作的，其實大家目標都是一致的，在實際工作中明確各自的主戰(zhàn)場并建立協(xié)同作戰(zhàn)機制，如內部人員舞弊需要數據運營團隊的數據支持與合規(guī)團隊的情報線索、線下調查結合才能打一個漂亮的組合拳。

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