DSP的设计理念是什么？有哪些技术需求？

DSP 的设计理念如下：

1.数据安全与业务和生产系统紧密结合

因为数据的价值必须在流动中得以体现，那么业务或生产系统就是决定数据如何流动的那一方； 而数据安全建设究其根本，就是要保障数据在流动中被安全使用。 数据安全建设既依赖于业务又最终服务于业务，因而要在不影响业务本身的同时，通过简单易 用的“一站式”操作完成。DSP 首先根据数据使用情况抽象出多个典型数据使用场景，比如：数据跨 境、数据合作共享、数据交易、大数据处理等，形成完整的数据安全场景化解决思路。

2.以数据分类分级为基础实现产品联动

正所谓不破不立，唯有打破通过“单品堆砌 + 独立功能点拼凑”的固有思维，才能解决由此带 来的问题和制约，从而结合客户的真实业务场景构建行之有效的数据安全解决方案。在数据安全治 理理念指导下的数据安全建设，要以数据分类分级为基础，即相关建设工作应围绕数据分类分级来 展开，通过对数据资产发现、核实及其业务使用场景的备案，到对数据的敏感数据分布、分类分级、 合规使用，再到对数据使用过程中可能面临的安全事件及后续风险、问题处置等。

3.以工作台引导工作，可视化日常运营

针对数据安全的管理、运营与执行是一系列庞杂的工作过程，比如：当监管方明确工作任务方 向和重点后，执行者又该在具体工作中通过怎样的业务流程、技术手段和安全策略进行落实？类似 的问题在日常运营工作中比比皆是；而数据安全运营管控平台能够以日常运营工作台、待办事项工 作台等可视化的方式，将日常运营工作规范化、流程化、指标化——以清晰的业务流程和数据统计， 引导监管与执行人员“要做什么、先做什么、后做什么、怎么去做”等等，从而解决相关工作落地 难的问题，在提高工作效率的同时，大大降低运营成本投入。

4.管控与运营并举，运营提高安全能效

在安全能力建设的前期，“安全管控”无疑是建设的重点；而伴随安全管控手段的逐步完善， 如何将安全管控日常化，如何在持续使用中完善并优化安全管控的措施和策略，使得前期对安全能 力建设的投入发挥更大的能效价值，则成为后续建设的重点。通过构建数据安全平台，可将数据安 全运营提升到一个全新的高度，即通过“运营”让安全监测与管控更具目的性，让用户不止于“可用”， 还能让用户感到“好用”，并“持续地用起来”。

5.DSP三大技术需求

数据安全运营的技术需求：以“更实用、可持续”为设计初衷，“一站式、体系化”的数据安全运营， 在合规知识库基础上，可集合包括数据资产梳理、数据库防火墙、数据库审计、数据脱敏、数据库 运维管理、数据库加密等在内的各类数据安全产品优势于一身，通过可视化的信息呈现与工作引导， 实现全链路流转监测、风险分析研判与预警、安全事件处置与上报，“统一部署、统一监控、统一管理、 统一运营”的数据安全日常化、可持续的运营管控目标。

数据安全协同的技术需求：一站式数据分析运算能力，具备敏感数据自动识别、数据自动分级 分类管控、数据操作留痕审计、输出结果申报审核等功能的数据安全协同，全程加密传输、缓存和运算、 隐私计算，跨部分、跨机构、跨行业的数据开放与共享，搭建统一规范、互联互通、安全可控的数 据开放环境，多方协同全程加密传输、缓存和运算，保护数据的安全和隐私，促使数据流通价值最 大化，安全合规的推动跨部门、跨机构、跨行业的数据开放与共享，实现了提供数据安全流通和共 享的协同。

数据安全监测需求：面向数据安全监管机构和大型企业集团数据安全总体责任部门，依托国家 数据安全法规、行业数据安全监管政策和企业数据安全总体策略，数据安全监测以数据安全评估、 数据库审计、应用审计为基础，通过平台化的设备管理以及数据流转关联分析能力，打破应用和数 据库安全监测的壁垒，实现以数据为中心，全面的数据分类分级安全合规监测。