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隨著企業(yè)快速發(fā)展,，業(yè)務(wù)系統(tǒng)變得越來越龐雜,。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)也不再局限于某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),，某個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng),，而是在企業(yè)內(nèi)部廣泛分布、使用和流轉(zhuǎn),，形成大量的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路,，由于攻擊手段愈發(fā)隱蔽和多樣性，鏈路上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可能成為不法分子的突破口,。這種情況下,，企業(yè)只有基于數(shù)據(jù)視角，構(gòu)建全鏈路的數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)管理能力,，才能夠有效應(yīng)對(duì),。
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數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路涉及眾多數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)象，如數(shù)據(jù),、數(shù)據(jù)庫(kù),、應(yīng)用和用戶等，如果無法全面掌握這些資產(chǎn)信息,，意味存在風(fēng)險(xiǎn)管理盲區(qū),。比如MongoDB，ES,、Redis和Kafka,，使用廣泛但是梳理難度大，容易忽視,。
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數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里,，流經(jīng)哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)，接口之間如何調(diào)用，是誰在訪問,，由于數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的流轉(zhuǎn)鏈路非常復(fù)雜,，使得企業(yè)難以全面掌握數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)情況。
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如果出現(xiàn)密鑰,、證書保管不當(dāng)?shù)惹闆r,，不法分子在企業(yè)內(nèi)部可以直接訪問后臺(tái)接口從中間件或數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取大量數(shù)據(jù)，從認(rèn)證鑒權(quán)或攻擊特征角度來看,，這種隱匿風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)是難以識(shí)別和防范的。
業(yè)務(wù)伴隨式梳理數(shù)據(jù)庫(kù)(庫(kù)/表/字段),、應(yīng)用（服務(wù)/組件/API）和用戶（賬號(hào)/IP）資產(chǎn),，全程無感、動(dòng)態(tài)梳理,，幫助客戶全面掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息,。
基于數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全鏈路追蹤技術(shù)，自動(dòng)繪制API級(jí)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)地圖,，可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布,、使用和流轉(zhuǎn)情況，無論是南北向（由外到內(nèi)）還是東西向（內(nèi)部之間）的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路均可有效覆蓋,。
基于語義分析,、周期性分析和異常行為基線分析，結(jié)合請(qǐng)求參數(shù)和響應(yīng)內(nèi)容識(shí)別正常業(yè)務(wù)訪問行為,，智能聚合數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路,，形成正常業(yè)務(wù)訪問鏈路基線，當(dāng)出現(xiàn)異常訪問鏈路時(shí),，精準(zhǔn)識(shí)別并告警,。
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資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)更全面
消除風(fēng)險(xiǎn)管理盲區(qū)
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數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全掌握
端到端全程可視化
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隱匿風(fēng)險(xiǎn)可感知
降低數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)
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