电力数据安全的暴露面与针对性防护思路-k8凯发天生赢家

2、数据泄露的单位分布

第一梯队：互联网企业，或业务带有互联网性质的企业

第二梯队：公共服务机构，涵盖能源、医疗、金融等行业

第三梯队：政府机构

3、数据泄露的主要原因

· 数据安全防护未能由点及面：数据安全风险是多点并存的，仅对某一个环节或某一项技术进行的实践应用，无法做到全面的防护，则威胁依然存在；

· 数据安全防护未能内外兼顾：以往将注意力倾注在“防外”上的观念要及时转变，通过近年来发生的安全事件可以看出，来自“内部”的数据安全问题往往更具破坏性。

1、互联网业务的暴露面

“网上国网”等互联网应用的普及，使费用查询、电费缴纳乃至搜索充电桩、电动汽车购买、光伏新装等主要电力服务更加便捷高效，用户可直接通过外网对相关数据进行访问。但在享受这些便利的同时，来自互联网的数据安全威胁也接踵而至。

· 互联网上以窃取数据为目的的黑客攻击；

· 互联网业务数据运维人员恶意获取数据；

· 互联网用户身份被仿冒导致数据被盗走。

2、数据中台的暴露面

数据中台作为电力企业内部各专业及外部协同单位的数据共享支撑层，汇聚并管理着海量的数据，也因此面临着更为严峻的数据安全挑战。

· 由于内部人员操作不当引起的数据泄露；

· 数据中台对海量数据的汇聚与管理问题；

· 数据中台对外提供数据服务的安全问题。

3、各业务系统的暴露面

对于电力企业而言，包括营销、运检等主要的业务系统虽已具备基础的数据安全保障能力，但风险和隐患依然存在，不可不防。

· 数据访问：内部业务及运维人员对数据进行非法访问；

· 数据共享：开发测试环境中存在的数据使用安全问题；

· 数据分发：面向外部单位提供数据时的安全风险问题。

1、针对互联网业务

· 访问请求内容识别：杜绝因sql注入、漏洞攻击等恶意行为导致的拖库风险；

· 数据访问遮蔽：针对敏感数据访问进行脱敏遮蔽处理，确保数据访问安全；

· 运维数据访问控制：禁止批量数据操作行为，并对高敏感数据进行脱敏返回。

2、针对数据中台

· 数据采集：对数据敏感级别和数据价值进行研判，并附上数据标签；

· 数据存储：对数据中台内的敏感、重要数据采用存储层加密，确保数据存储安全；

· 数据使用：建立数据使用的全流程审计机制，并对违规数据操作、恶意数据获取等行为进行实时分析；

· 数据服务：数据中台在提供数据服务时，对访问者身份进行鉴权，并返回经安全回脱敏后的数据。

3、针对各业务系统

· 业务访问：结合数据的分级分类情况，对前台的业务数据执行差异化访问控制；

· 运维访问：结合数据的分级分类情况，采用运维审批和脱敏机制进行数据处理；

· 数据共享：根据不同共享环境的差异，对敏感数据进行脱敏后访问；

· 数据分发：采用数据水印技术，在分发场景下对敏感数据进行防护。

对数据安全实行针对性防护是一个体系化的工作，涵盖体系建设、数据资产梳理、敏感数据发现以及数据安全防护与管控建设、数据安全分析、合规稽核等完整的数据安全治理环节。k8凯发天生赢家作为中国数据安全治理理念的提出者和倡导者，对电力行业的数据安全防护有着丰富的实践经验，致力为电力企业及广大能源行业客户提供有针对性的、适合的数据安全全线产品与定制化k8凯发天生赢家的解决方案。