敏感信息自动发现

ADM 构建的双重敏感数据处理模式在行业内排名靠前，在保证处理性能优势的前提下，兼容通用关系型数据库、分布式数据库、文本文件，支持不同数据库间的异构处理，支持 FTP 和 SFTP 的远程文件处理，支持即时与定时处理，支持 Windows/Linux/Unix 等操作系统平台，支持 IPV4/IPV6 网络协议，提供灵活的敏感数据处理策略参数设置及定制化开发变形规则。ADM 的敏感数据处理引擎既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节，也可以单独作为敏感数据处理的抽取系统，两种模式满足了当前用户对敏感数据处理的全部需求。自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的主要产品。敏感信息自动发现

上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案是通过部署敏捷数据管理平台ADM产品实现，该产品为自主研发的数据管理平台型产品，兼容市面上常见的国产化数据库，包括GBase8a、达梦、人大金仓、巨杉、OpenGauss、TDSQL、爱可生ACTION、TiDB、OceanBase等，数据获取方式采用全量备份、后续持续增量与全量快照合成、实时日志同步的方式，相较于传统数据获取方式，存储空间得到了明显节约。从信息化时代到如今的数字化时代，数据资产已然成为一项重要的生产要素，企业牢牢把握手中的数据资产充分释放数据要素的价值，是获得核心竞争力的重要武器。国产备份厂商需及时兼容信创环境，为国产化部署提供安全保障，充分调研数据备份恢复业务需求侧的业务变更，解决国产化部署后遇到的实际痛点问题，完成一次备份恢复业务供给侧的华丽转身！接收方上讯ADM荣获网信自主创新“尖锋榜”产品奖。

CDM产品方案的选择建议：自主可控，相对于 IT 算力和网络资源，数据治理方面企业对技术自主可控的要求更高。金融、电信运营商、事业单位、医疗等越来越多的行业在评估数据管理技术时，选择国产操作系统、国产数据库。以对信息安全要求极高的金融行业为例，信创需求更为突出，以安全、可靠、自主可控的国产操作系统及数据库构建金融信创应用体系，成为金融信创应用的重点。在面对更多国产系统和数据库环境时，要求要有较好的兼容性以及定制开发能力。开放灵活，对于CDM技术方案，要实现数据获取的灵活性，不能只是通过主动备份获取数据，还要兼具对接备份系统获取数据，以及自动上传备份数据获取数据，这样更具有适用性。另外，对于方案的扩展、扩容也要考虑到，是否可以做到横向扩展、扩展后的功能或者节点是否可以归属同一管理平台进行统一管理，是选择CDM产品方案需要关注的重点。

近年来，随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的广泛应用，业务系统中的数据呈现爆发式增长，数据已经发展成为信息化时代下新的生产要素，数据作为企业无形资产的潜在价值逐渐得到提升，然而数据只有在不断流动使用中才会产生巨大的价值，数据流转通常经过数据传输、数据存储、数据处理、数据交换等过程，需在保障数据安全的前提下开展上述活动过程，为此，我国出台了一系列法律规范数据流转使用过程中的安全性，《网络安全法》和《数据安全法》是比较典型的对数据安全使用和管理提出要求的法律。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理四位一体的数据管理产品。

《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。当前，有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份，即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据，一旦业务数据发生丢失或损坏，则恢复备份数据提供业务访问，传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段，因此企业在发生数据丢失时，启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜，这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响，为满足法律的合规性要求，备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求，但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限，定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题，上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段，包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证，保障了备份数据的可恢复性与可用性。什么产品能对接NBU自动恢复？白名单设置

海量数据供数于众多场景的数据使用需求如何满足？敏感信息自动发现

组织者具有数据安全发布的能力，通过建立一套统一的数据发布系统如敏捷数据管理平台ADM，规定数据发布的统一格式、数据发布的用途、以及发布者与使用者指向关系。首先根据数据发布的需求由发布者准备基准数据，然后采用技术手段进行数据一对一、一对多的关联发布，数据发布关联拓扑可实时监控，记录数据的走向和动态，便于数据发布后的监管审计，针对公开发布的数据应具备定期发现敏感数据的能力，在发布前提供变形处理，降低数据发布的安全风险。 敏感信息自动发现