「CDP涉及到的敏感数据，这几天盘点一下，要根据公司的数据安全规范做统一处理。」

「……怎么盘？」

自《个人信息保护法》（简称PIPL）正式生效已近2年，在国家法律法规及行业标准要求下，越来越多企业开始着手数据安全合规工作。围绕个人信息保护，企业对隐私条款、同意追踪、数据处理协议等采集端的管控也日益规范。

(资料图)

然而，具体到数据应用层，诸多落地问题仍然困扰着企业，例如：

「我们使用的CDP（客户数据平台）已经有权限管控功能了，也具备不少安全资质，但集团的数据安全部门仍然说没达到合规监管的要求。」

「UBA（用户行为分析工具）里肯定有大量用户数据，道理我都懂，但到底哪些需要特殊处理，怎么产出报告用于审计？」

伴随数字化转型的深入，企业采购或自建的数据应用越来越多，而分别设立安全规则、分别定制开发安全合规功能并不现实。

为帮助企业切实落地各应用的安全合规，实现企业数据资产安全的统一管理，奇点云数据安全引擎DataBlack自R2.0起，正式支持对接CDP、UBA等多类数据应用产品，为企业提供一站式的数据安全能力，从而支撑全域数据满足PIPL、数据安全法等安全合规要求。

本文将分享2个案例实践，解读DataBlack在数据应用的典型场景中如何为数据安全合规护航。

案例一：满足全集团统一的数据安全管理要求

CDP中存储了大量用户信息，其中通常包含个人识别信息（PII，Personally Identifiable Information，即凭借这些信息能够识别出特定的个人身份）的数据字段。在CDP的日常使用过程中，还涉及到PII信息的加工和使用。而PII数据恰恰是企业需要着重关注的重要敏感数据。

基于PIPL等法律法规的要求，PII数据应当得到分类管理，采取相应的加密、去标识化等安全技术措施，并制定操作规程、确定企业员工的操作权限。

本案例的客户是一家国际时尚集团，早在几年前就组建了数据安全团队。借鉴海外总部的管理经验，安全团队为整个集团设计了详尽的数据安全管理规范。当需要在数字化运营部门常用的CDP完成落地时，企业采用了DataBlack：

敏感数据发现：通过DataBlack配置姓名、手机号、身份证等敏感数据识别规则，定期识别CDP内的敏感数据。

数据分级分类：依据PIPL等安全法律法规，DataBlack内置了开箱即用的分类分级标准模板。安全团队以模板为基准，高效完成了CDP中敏感数据的分类分级，并自动生成全景图，以便了解敏感数据所在。

数据动态脱敏：在DataBlack中配置敏感数据的动态脱敏规则，当企业用户在CDP中查询或下载敏感数据时，会自动呈现脱敏后的结果，降低数据泄露风险。

图：DataBlack的敏感数据识别和管理步骤

针对用户相关数据，集团数据安全团队在DataBlack中配置了一套完整的分级分类及识别规则。因此，不仅是CDP，其他涉及到个人信息的数据应用也遵循集团一致的数据安全策略，得到统一管理。

案例二：满足行业监管合规要求

除了PIPL、数据安全法等国家级的法律法规，金融、汽车等行业也针对各自业务特性，出台了更具针对性和实操性的数据安全管理办法。

本案例是一家大型车企集团。根据《汽车数据安全管理若干规定（试行）》等要求，企业必须定期报送数据安全管理情况。这其中，也包括企业外采的数据分析工具涉及的敏感个人信息和重要数据。

为明确汽车应用程序相关用户数据的管理情况，集团的数据安全部门将DataBlack接入了UBA，依据数据分类分级标准配置了L1至L5的数据等级及敏感数据类别。按预设的敏感数据识别规则，集团定期对UBA内的数据进行全量扫描、安全打标，产出扫描报告用于审计。

图：DataBlack分析云版 - 风险明细下载功能

对于大多数业务与用户密切相关的企业而言，数据安全合规工作中最首要的任务，往往就是确保敏感数据（尤其是用户的个人信息数据）能得到识别和相应合规处置，以及可安全审计。

奇点云数据安全引擎DataBlack，提供敏感数据自动化发现、数据脱敏和加密、权限管理、风险识别和监控、数据审计等五大核心功能，协助客户完成全域数据全生命周期安全管控，从而保障数据资产的保密性、完整性、可用性。

图：DataBlack架构

从集团管理层面，企业的数据安全部门可以借助DataBlack，对全域数据（包括大数据平台及数据应用）采取一致的数据安全策略与流程应用，给用户授予对应应用的安全角色、配置安全能力，建立全局的数据安全视角，为合规管控提效。

针对特定的数据应用，DataBlack也在不断优化。以分析云的增长分析产品（UBA）为例，DataBlack已具备对UEI模型的表级敏感数据发现能力，企业用户可以对UBA内Event、User、Item三张表中存在安全风险的敏感信息进行统一管理，也可以下载风险明细，更精细化地满足审计要求。

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