了新的變化，以政務數據安全責任為例，這其中有大數據局的監管責任、各委辦廳局方使用的責任、業務保障方的責任、數據運營方的責任，各種責任相互交織、盤根錯節，缺少清晰的責任邊界，如何細粒度界定不同主體方責任是數據安全的重要內容。

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　　數據集約處理帶來的安全挑戰

　　當前主流趨勢是使用集約化云計算和大數據等技術，將重要數據集中在一起，與傳統數據分散存放，然而“把雞蛋放在一個籃子中”的思維邏輯，容易提升攻擊竊取者意愿，極端情況下，甚至可能會面臨國家級網絡和數據攻擊威脅，在高強度、復雜未知網絡和數據攻擊威脅下，提升集約化存放處理數據的安全強度成為重要課題。

　　數據技術脆弱帶來的安全挑戰

　　一是數據技術自身具有脆弱性。當前廣泛應用的大數據系統和相關業務系統，在研發之初并未充分考慮安全問題，帶來了內生安全風險。二是數據安全技術能力不足。數據安全技術應用進展緩慢，主要還是依托傳統加解密、DLP、數據庫審計等手段，難以全面解決安全問題。三是數據規模化效應帶來全新挑戰，大數據中心不僅數據量巨大，而且處理人員、涉及環節、使用系統眾多，難以形成統一數據安全能力。

　　數據要素供給安全建設思路

　　網御星云數據要素供給安全設計思路是結合數據業務特點，以責任為邊界，采用集約化安全棧的模式進行防護。安全棧是一組安全功能集合，通過軟件化、虛擬化、集中化安全功能聚合，實現針對網絡層、應用層、數據層的全棧安全保護能力。統一安全系統主要是保障數據資源生成和高效歸集層面的安全，其安全邏輯模型如圖：

　　【數據要素供給安全邏輯模型】

　　業務訪問安全棧

　　以業務人員訪問應用系統過程中的數據安全防護為核心目標，以零信任安全架構為支撐，采用SDP接入方式強化該場景的業務訪問安全防御手段，通過用戶+終端+運行環境的風險感知，在業務訪問過程中實現持續信任評估、動態訪問授權、敏感數據脫敏、數據泄露防護和水印等能力，形成覆蓋終端、網絡、邊界、應用和數據等五維一體化防護的數據安全防御體系。

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　　運營訪問安全棧

　　以內部人員(含第三方開發、測試人員)系統運維數據安全防護為核心目標，引入零信任安全理念，實現“實名制”細粒度、動態訪問授權，具備對運維過程中用戶行為及網絡風險全面發現與審計能力，保護數據安全訪問，抵御網絡攻擊和違規獲取數據等操作。

　　數據訪問安全棧

　　重點解決云平臺內部數據資源池與各類租戶之間數據采集、調用存在的安全風險，采用虛擬安全資源池集中提供合規性檢測、安全審計、敏感數據發現、分級分類和訪問控制等能力。

　　統一安全指揮

　　是整個安全體系的中樞大腦。核心是采集數據要素供給中各要素的安全數據，結合大數據分析能力，對不同系統之間的數據訪問行為進行分析研判，并將分析結果同步到各安全棧，形成統一訪問控制、傳輸內容分類控制、應用鑒權、違規行為主動預警、安全態勢實時監測等能力，打造安全監管、威脅分析與響應處置的閉環工作機制。

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　　數據要素供給安全價值

　　數據要素供給安全主要目標是明晰數據產生和歸集過程中各方安全責任，保障數據合法合規使用。網御星云通過打造新型全域覆蓋、綜合立體的數據要素供給安全防護體系，能夠顯著提升數據平臺整體安全防護水平，有效降低數據泄露、誤用濫用等風險，實現從外圍安全到內嵌安全轉變。

　　數據要素供給安全為數據可信流通提供了安全基礎，有利于推動行業打破數據壁壘，讓數據跨地域、跨部門、跨系統自由流動，釋放數據價值。