数字经济的安全基石

汽车企业数据安全解决方案

通过定义汽车企业数据分类分级标准,盘点数据资产,识别重要及敏感数据,摸清家底。并梳理识别汽车企业数据流转场景,识别安全管控的风险,建立数据安全管控体系,形成整体数据安全的布防图,提升汽车企业数据安全的防护水平。

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行业概述

伴随着国家级行业层面监管要求及标准的密集出台,如《汽车数据安全管理若干规定(试行)》发布,汽车企业的安全监管合规压力挑战陡增。同时数字化转型及智能网联技术等新技术的应用发展,数据作为核心生产要素,在汽车企业的整个业务流程中不断贯通和流通,数据安全合规及泄露风险不断扩大;并且汽车企业核心技术及知识产权数据,对企业的重要性不言而喻。这都需要加快汽车企业数据安全能力及体系的建设,实现汽车企业数据安全及合规,为行业的及业务的发展保驾护航。

痛点分析
  • 数据复杂,梳理识别难

    汽车行业涉及生产、销售等复杂的业务链条,数据结构和类型复杂多样,由于未有效对数据资产进行分类分级工作,汽车企业自身的数据资产摸不清,难以识别重要数据,并对其进行有效保护。

  • 使用场景复杂,风险难管控

    围绕汽车生产、销售,以及车辆驾驶使用等业务场景,存在多个数据流转及加工使用场景,这样带来了更大的数据泄露、恶意操作等风险,数据安全风险难以有效管控。

  • 数据安全防护体系化不完善

    汽车企业目前多为单点的数据安全防护或通过已有网络安全能力进行数据安全防护,未有效建立体系化的数据安全防护能力,数据安全防护能力仍需进一步完善提升。

方案设计
  • AI赋能数据分类分级

  • 数据流转场景识别及风险分析

  • 构建数据安全防护能力体系

  • AI赋能数据分类分级

    制定汽车企业本身的数据分类分级框架,通过结合AI大模型,以及人工专家辅助,构建高效的数据分类分级能力,完成数据分类分级工作,提升数据安全分类分级效率。

  • 数据流转场景识别及风险分析

    围绕汽车企业自身业务及数据使用场景,基于数据生命周期,识别数据流转过程,定义整体的数据流转场景图,并进行整体的安全风险分析评估,识别数据安全风险。

  • 构建数据安全防护能力体系

    基于数据安全风险及防护能力的不足,围绕数据建立数据安全技术防护架构,形成体系化的数据安全布防图,提升汽车企业整体的数据安全防护能力。

应用场景
  • 数据资产全局掌控
  • 数据安全体系化的布防管控
  • 针对汽车企业关键业务和核心系统,如生产制造(PLM、MES)、DMS经销商管理车联网等数据的类别多样,也存在结构非结构以及半结构化复杂的数据格式,导致数据分类分级工作效率较低,难以高效准确完成数据分类分级工作,以及形成全量的数据资产清单。


    通过使用安恒信息的数据分类分级智能体(通用数据文档)+服务,利用恒脑大模型推理技术,实现对汽车企业数据资产高效精准的梳理盘点,建立数据资产清单,识别重要及敏感数据,实现数据资产全面盘点。



  • 当前,针对汽车企业内部的个人信息数据加工分析及使用场景,以及经销商客户管理及第三方供应商的数据共享流通等场景,数据流通场景未有效进行梳理识别,数据安全管控能力未体系化的建设,未贯穿和覆盖各个数据流通场景和生命周期的各个节点,导致数据安全风险难以有效的管控和运营。


    通过建立数据安全布防图,针对汽车企业数据中台的数据加工及流通等场景,通过部署使用安恒信息的“两网关”(数据库安全网关、API安全网关)“两审计”(数据库安全审计API审计),“一平台”(数据安全管理平台),对数据安全风险进行监测,实现体系化的安全管控。



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    安恒AiSort数据安全分级及风险管理平台能够对用户数据进行自动发现和分类分级。产品基于AI算法实现对敏感数据准确高效识别,内置多行业的法规标准(支持自定义导入)满足多种环境下的分类分级需求。系统支持对用户数据资产进行漏洞评估、安全风险评估,帮助用户从多个维度感知数据资产安全状况。

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    安恒数盾数据安全管理平台是安恒针对大数据汇聚、流动及交换共享过程中产生的数据安全风险推出的数据全流域安全管控方案,平台利用复杂系统建模方法和大数据智能分析,提供流动数据风险治理、数据安全合规监管能力。从数据、接口、人员三个视角建立规则模型,对数据归集、处理、共享、交换场景下的数据风险进行全域治理和合规监管,对发现的数据安全风险进行及时预警和通报,建立适应数据动态流动的安全管控机制。以平台为基础工具,可以建立数据层面从【资产识别】→【安全防护】→【监测预警】→【响应处置】→【安全合规】的数据安全监督管控闭环。

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