在当时的数据年代，跟着云核算、大数据、AI等技能的不断发展，“数据”现已渗透到当今每一个职业和事务功用范畴，成为重要的出产要素。数据的计量单位至少是PB等级核算。这个年代不只给“数据”赋予了“价值”特点，也同步赋予了“法令”特点，这些都推进着国家和企业注重数据，注重数据安全。

　　据IBM《2019年全球数据走漏本钱陈述》显现，歹意数据走漏均匀给调研中的受访企业带来 445 万美元的丢失。CNCERT 在2019年全年累计发现我国重要数据走漏危险与作业 3000 余起。数据走漏对企业来说不只是经济丢失，还有国家层面的巨额罚款;比方Facebook的8700万用户数据的不妥走漏被罚款50亿美金，英国航空公司的50万乘客数据的不妥走漏被罚款2.3亿美元;国内很多企业都声称自己有百万、千万乃至过亿的用户量，但你们是否有相应的数据安全才能来确保用户数据不外泄，或许你们是否有才能应对合规层面的巨额罚款。

　　国内层面，近期相继出台了《网络安全法》、《儿童个人信息网络维护规则》、《APP违法违规搜集运用个人信息行为确认方法》、 《数据安全办理方法》(征求意见稿)、《网络数据安全规范体系建造攻略》(征求意见稿)和《中华人民共和国数据安全法(草案)》等。

　　结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达完结的数据

　　非结构化数据：包含一切格局的作业文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图画和音频/视频信息等等

　　半结构化数据：便是介于彻底结构化数据(如联系型数据库、面向对象数据库中的数据)和彻底无结构的数据(如声响、图画文件等)之间的数据，HTML文档就归于半结构化数据

　　经过采纳必要措施,确保数据得到有用维护和合法运用,并继续处于安全状况的才能。

　　互联网+的年代，商场的快速改变，企业事务的极速调整，企业每天都有或许呈现体系上线、功用调整、接口的三方接入、数据的线上和线下外发等。面临这些改变和场景，咱们怎么应对?

　　新技能带来新危险。云、物联网、大数据和AI等新技能的广泛运用给企业带来了巨大出产力的一起，也改变了传统网络的数据防护思路，新式的网络要挟咱们怎么运用?

　　大数据的鼓起，数据的开始计量单位变成至少是PB级，乃至是EB级，在如此巨大的数据量面前，怎么有用办理，假设做数据的快速辨认、监控、检测、处置、呼应?

　　数据价值的提高，导致外部要挟的意图性、隐蔽性、破坏性都成上升趋势。怎么下降要挟暴出面和何种体系防护应对?

　　方针：满意合规，贴合事务，将数据危险下降至可接受水平，让数据运用更安全。

　　方法总比困难多，面临各位数据安全应战，数据安全从业者要有自己的数据安全防护体系思路，长于学习新技能新经验的才能，总结自己的套路和打法，以终为始，不断更新和前进。

　　事务面前，安全不是他们的对立面，要采纳双赢思想，树立信赖联系。事务的意图是盈余，而安满是确保事务安稳盈余，躲避危险最佳辅佐，互相相得益彰，相互依存。

　　数据安全的履行和办理需求以数据为中心，微观层，在满意合规的基础上，依托安排建造，采纳技能和办理的手法，施行层，采纳“辨认”、“维护”、“监督”、“检测”、“呼应”和“康复”六大安全功用，确保数据全证明周期的安全。

　　根据数据安全模型结构，整理数据安全建造进程所需的基本功用和要点功用，拟定如下数据安全建造结构：

　　数据办理小组担任全体决策层作业，比方数据安全方案的定位，战略、方针和安排等的拟定;数据安全团队担任全体战术层和履行层作业，战术层比方具体安全方案的办理管控，如合规办理、危险办理、方案办理、进展办理和方针办理等等;履行层担任全体数据安全方案的落地作业，人员包含专业的数据安全人员和各事务团队的安全接口人。

　　经过“辨认”、“维护”、“监督”、“检测”、“呼应”和“康复”六大功用，落地数据安全的合规、办理、技能和运营。

　　经过安排建造和数据安全才能完结，确保安排用户数据、事务数据和公司数据，终究完结使数据运用更安全的愿景。

　　数据安全作业如此冗杂多样，咱们怎么具体落地和有序建造履行呢，根据数据安全建造结构，拟定如下数据安全施行结构：

　　全体来看，每做一件作业，咱们都要先做好方案，然后施行，施行中进行复核检测，从而改善，如此重复，阶梯式完结，构成一个PDCA的循环。

　　咱们要拟定好方案、确认规模和清晰方针，辨认的要点作业为：规模和鸿沟的辨认、账号辨认、权限辨认、数据辨认、体系辨认、操作辨认、流程辨认和数据的分类分级。

　　在Plan中的效果进行处置，事前做维护，事中做监督和检测，过后做呼应和康复。要点作业为合规的落地;安全基线的落地;办理制度的树立灵敏信息在数据生命周期中的管控、处置和审计，如灵敏数据打标签、传输的加密、存储的加密或脱敏、运用的脱敏、操作的日志记载等。

　　注：合规的部分问题可以参阅我另两篇文章《数据安全怎么做合规篇之CCPA》《数据安全怎做合规篇之数据安全法》

　　其他具体内容都在编撰中，后续会逐个宣布，比方数据安全办理、办理各种子篇、技能各种子篇等等，敬请期待。

　　数据安满是企业安全中与事务贴合最近的一项作业，好的落地势必会带来对事务的影响，所以搞定办理层是关键性要素，给数据安全作业戴上数据办理的帽子，

　　安全牵头，拉上一切数据相关方一起履行和承当职责，这样会大大添加作业展开的功率和有用性。

　　除此之外，数据安全的作业繁复，数据安全从业者需求为很多作业结合公司事务排好优先级，危险最大的不一定先做，优先做公司事务当时状况最需求的刚需，拟定好作业方案，摸清家底，作业有序展开。

　　这段代码可以很好的处理我的问题。假设它也能处理你的问题，我很欣喜。可是假设它不能，我乐意做一些改善，可是我也会回绝一些让代码变的臃肿的的主意。终究，做一个老练的库大约需求几年的时刻。老练我是指满足的安稳来发布一个终究的版别，或许有人做了一个高档版别。我不认为一个开源的项目能阐明我在这个职业的成果。