数据安全合规是什么企业应该如何应对，才能保障数据安全。

数据安全合规是指企业或机构按照相关的法律法规、政策标准等规范，对所涉及的数据进行合理的管理和保护，保障数据的完整性、可用性和保密性。通常包括数据的收集、存储、传输、使用、提供、销毁等各个环节，以及相关的技术措施、防范体系、风险评估等。

为了实现数据安全合规，企业需要用到一些设备和工具，例如：

安华金和数据库防火墙、安华金和数据库透明加密、安华金和数据库审计、安华金和数据资产梳理、分类分级等等

当然除了设备，企业还需要建立健全的管理制度，制定规范化的流程，对员工进行培训，建立完善的信息安全管理体系，以实现数据安全合规的目标等。

数据库的安全性是指保护数据库以防止非法使用所造成的数据泄密、更改或破坏安全性控制的方法安全性控制是指要尽可能地杜绝任何形式的数据库非法访问。常用的安全措施有用户标识和鉴别、用户存取权限控制、定义视图、数据加密、安全审计以及事务管理和故障恢复等几类1　用户标识和鉴别用户标识和鉴别的方法是由系统提供一定的方式让用户标识自己的身份，系统内部记录着所有合法用户的标识，每次用户要求进入系统时，由系统进行核实，通过鉴定后才提供其使用权。为了鉴别用户身份，一般采用以下几种方法（1）利用只有用户知道的信息鉴别用户（2）利用只有用户具有的物品鉴别用户（3）利用用户的个人特征鉴别用户。　用户存取权限控制用户存取权限是指不同的用户对于不同的数据对象有不同的 *** 作权限。存取权限由两个要素组成：数据对象和 *** 作类型。定义一个用户的存取权限就是要定义这个用户可以在哪些数据对象上进行哪些类型的 *** 作权限分系统权限和对象权限两种。系统权限由DBA授予某些数据库用户，只有得到系统权限，才能成为数据库用户。对象权限是授予数据库用户对某些数据对象进行某些 *** 作的权限，它既可由DBA授权，也可由数据对象的创建者授予。授权定义经过编译后以一张授权表的形式存放在数据字典中。　定义视图为不同的用户定义不同的视图，可以限制用户的访问范围。通过视图机制把需要保密的数据对无权存取这些数据的用户隐藏起来，可以对数据库提供一定程度的安全保护。实际应用中常将视图机制与授权机制结合起来使用，首先用视图机制屏蔽一部分保密数据，然后在视图上进一步进行授权。　数据加密数据加密是保护数据在存储和传递过程中不被窃取或修改的有效手段。数据加密技术在83节中已有详细介绍。　安全审计安全审计是一种监视措施，对于某些高度敏感的保密数据，系统跟踪记录有关这些数据的访问活动，并将跟踪的结果记录在审计日志（audit log）中，根据审计日志记录可对潜在的窃密企图进行事后分析和调查6　事务管理和故障恢复事务管理和故障恢复主要是对付系统内发生的自然因素故障，保证数据和事务的一致性和完整性故障恢复的主要措施是进行日志记录和数据复制。在网络数据库系统中，分布事务首先要分解为多个子事务到各个站点上去执行，各个服务器之间还必须采取合理的算法进行分布式并发控制和提交，以保证事务的完整性。事务运行的每一步结果都记录在系统日志文件中，并且对重要数据进行复制，发生故障时根据日志文件利用数据副本准确地完成事务的恢复Oracle数据库的安全机制简介Oracle主要提供用户标识和鉴别、授权与检查、审计等系统级的安全性措施以及通过触发器灵活定义的用户级安全性措施1　Oracle的用户标识和鉴别Oracle系统预定义了SYS和SYSTEM两个用户。SYS用户拥有 *** 作Oracle数据字典和相关的数据库对象的权限；SYSTEM用户拥有 *** 作Oracle应用开发工具所使用的表的权限。SYS和SYSTEM用户分别用系统给定的口令登录。其他用户使用CREATE USER语句建立，同时用户的口令通过加密后存储在数据字典中。　Oracle的授权与检查机制Oracle系统的权限包括系统权限和对象权限两类，采用非集中式的授权机制，即DBA负责授予与回收系统权限，每个用户授予与回收自己创建的数据库对象的权限Oracle也是将授权信息记录在数据字典的授权表中。　Oracle的审计技术在Oracle中，审计分为语句审计、特权审计和模式对象审计。其中，语句审计只允许审计SQL语句，不对SQL语句引用的模式进行审计。特权审计只审计系统权限的使用。而模式对象审计则审计具体的数据 *** 纵语言（DML，Data Manipulation Language）语句和制定模式的GRANT和REVOKE语句。特权审计和模式对象审计针对所有用户，通常由DBA设置在Oracle中，审计设置以及审计内容均存放在数据字典中。　用户定义的安全性措施除了系统级的安全性措施外，Oracle还允许用户使用数据库触发器定义更复杂的用户级安全性措施。触发器定义后，也存放在数据字典中。用户每次执行特定的 *** 作时都会自动触发对应的触发器，系统检查触发器中设定的执行条件是否符合，如不符合则不执行触发器中指定的 *** 作综上所述，Oracle提供了多种安全性措施，提供了多级安全性检查。数据字典在Oracle的安全性授权和检查以及审计技术中起着重要作用。网络数据库安全性技术 随着互联网技术的日益普及，网络数据库已经得到了普遍应用，随之而来的则是网络数据库的安全性问题。特别是近几年，随着企业信息建设的不断深化，企业中涉及网络数据库安全方面的问题也越来越多。如何有效提高网络数据库的安全防御措施，建立一套行之有效的数据库安全防御机制，已经是企业需要首先解决的问题。网络数据库安全问题经常涉及到的是数据库数据的丢、非法用户对数据库的侵入等。针对以上两个方面的问题，应该采取具体的应对措施，以实现企业核心数据的安全防护。首先，针对网络数据库数据丢失的问题，应该着重以下几个方面的工作：1、服务器存储系统硬盘作为服务器数据存储的主要设备，在正常运行过程中，一点小的故障都有可能造成硬盘物理损坏，所以一般服务器存储系统要求采用 Raid磁盘阵列，以此来增强服务器存储系统的容错能力。2、数据备份机制建立一套行之有效的数据备份机制，是保障企业网络数据安全的又一项重要内容。对于一些非常重要的数据要运用其它设备时时执行 备份，定期定时做相对完备的备份方案。作为企业用户来说，由于数据量上的原因，在使用磁盘阵列的同时，还应考虑采用磁带机作为数据备份设备。在解决好数据丢失问题的基础上，需要考虑的则是如何应对网络数据库非法入侵的问题。网络技术的飞速发展，使各行业的信息化管理水平有了很大程度的提高，同时也带动了整个企业的管理效率的提高，但随之而来的问题是网络非法入侵者不断出现。入侵者的目的往往针对企业核心机密，或是对数据的蓄意破坏。对于企业网络数据库管理人员来说，如何在数据库本身以及在网络层面上采取有效措施，防止数据库系统的非法入侵，是一个非常艰巨的任务。制定数据库系统安全策略，主要分以下几个方面：1数据库用户的管理，按照数据库系统的大小和数据库用户所需的工作量，具体分配数据库用户的数据 *** 作权限，控制系统管理员用户账号的使用。2建立行之有效的数据库用户身份确认策略，数据库用户可以通过 *** 作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机 *** 作系统进行用户身份认证。 3加强 *** 作系统安全性管理，数据服务器 *** 作系统必须使用正版软件，同时要有防火墙的保护。另外，根据实际需要只开放涉及业务工作的具体网络端口，屏蔽其它端口，这样可以在较大程度上防止 *** 作系统受入侵。

数据安全合规可以通过以下几个方面来应对：

1 确定数据安全政策：公司需要确定数据安全政策，包括数据的存储、访问和处理规则等，制定相应的管理措施和流程，在员工中进行宣传和培训，确保公司内部所有人员都能够遵守这些规则。

2 安全技术措施：企业可以采用加密、防火墙、入侵检测等技术手段确保数据安全。同时，可以引进尖端的数据分析技术和人工智能算法，对大量数据进行挖掘和分析，帮助企业发现潜在的风险。

3 与合规相关法律法规保持一致：团队需要了解相关的法律法规，并确保企业合规。例如，在欧盟实行的《通用数据保护条例》（GDPR） 需要企业在收集、使用和存储消费者信息时提供充分的透明度并获得用户同意。

4 建立完善的监测机制：企业需要定期对数据库进行审计，并利用实时监测平台来及时识别潜在威胁或异常行为，做好相关记录并及时通知相关人员。

5 长期维护：数据安全合规工作需要长期维护，这需要企业制定实施计划并注重执行，并在实践中不断总结经验，及时更新相关策略和技术手段以应对不断变化的威胁。

交通银行要学会“走出去”以应对大数据。

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在“大数据时代”，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻。互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和“大数据”处理经验等方面都拥有明显的优势，一旦涉足金融领域，将对银行形成较大的威胁。日前，互联网公司阿里巴巴已开始在利用大数据技术提供金融服务，通过其掌握的电商平台阿里巴巴、淘宝网和支付宝等的各种信息数据，借助大数据分析技术自动判定是否给予企业贷款，全程几乎不用出现人工干预。这种基于“大数据”分析能力的竞争优势已明鲜显示了这种威胁的现实性和急迫性。

数据将是未来银行的核心竞争力之一，这已成为银行业界的共识。应该说，银行对于传统的结构化数据的挖掘和分析是处于领先水平的，但一方面银行传统的数据库信息量并不丰富和完整，如客户信息，银行拥有客户的基本身份信息，但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等却是银行难以准确掌握的;另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的，如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析，无法打破“信息孤岛”的格局。也就是说，在“大数据时代”，银行的数据挖掘和分析能力严重不足。

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