以下文章来源于嘶吼专业版 ，作者平越

持续的疫情冲击，对于大部分企业，在经历了最初的迷茫期、阵痛期到之后的恢复期之后，现在更多看到的是发展机会。在远程办公的情况下，无边界网络对安全提出了更多的要求，活下来的企业几乎都进行了数字化转型。

在国家数字经济下，随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的提出，更推动了安全厂商的业务转型，数据越来越多，也越来越值钱，需求机率更大，数据安全治理技术就越来越重要。

近日，由中国信息协会信息安全专委会数据安全技术工作部指导，组长单位北京天空卫士网络安全技术有限公司主编的《数据安全治理自动化技术框架（DSAG）白皮书》（下称“白皮书”）在2022数据安全技术大会上正式发布。旨在为企业提供全面的数据安全治理平台化产品，DSAG通过加入自动化数据分类分级流程和数据分类分级保护API模块，帮助企业降低数据安全治理的成本，提高企业数据安全防护能力。

对此，嘶吼特别采访了主编单位天空卫士，就数据安全治理自动化技术、DSAG特点、白皮书价值等话题内容，对天空卫士董事、合伙人、高级技术总监杨明非进行了深度访谈。

按照CDM的框架去考虑技术产品体系

“数据安全治理自动化体系（DSAG），参考了2012年美国国土安全局建立的持续诊断和缓解计划（CDM）技术框架，按照CDM的框架，由外向内，构建网络安全+数据安全的一体化产品体系” 

最里面的那一层就是数据保护管理，也就是最核心内容。核心体系包括数据发现分类、数据保护、数据丢失保护、数据泄露响应和信息安全权限管理等。

“在去构建数据安全体系的时候，尽量能把它们放在一个平台里面。最主要的几个要点是去映射 CDM里面的一些要求，包括数据防泄露（DLP）、数据分类分级、响应权限管理等。我们把这些能力都落地了真正能用的产品，非常具有中国特色。”

参照2021年美国国防部（DoD）零信任架构框架图，从前面的身份授权、设备授权、网络授权、应用授权，到最后强调的是数据授权。本质上，实现数据安全，也是零信任体系的终极目标 。 

数据被识别之后才能打上标签，做成统一的一套体系，通过自动标签与手工标签，对文档进行标签标记，实现对文档的高速分类分级识别处理。同时通过文件格式/内容的分类分级识别，可以发现潜在的数据逃逸风险。标签体系贯彻整个数据的流转追溯，它的快速判断非常重要。

天空卫士数据安全治理自动化平台技术框架

数据资产保护需要分级分类，重点需要保护流动中的数据。企业里面超过85%甚至90%的流动数据都是非结构化的数据，这是数据安全治理的一个难点，也是天空卫士做数据安全治理自动化平台的原因。

“基本上已经把数据流转的主要通道全部打通，我们的产品设计概念是，每个通道下的这些数据安全保护能力都是一致的。”杨明非说到。

数据安全治理需以数据分类分级、数据保护、监控及追溯、身份认证为中心，形成完整的数据应用处理保护链，并需考虑企业在数字化转型架构下各种风险管理场景，如数据流、数据库、大数据、文件、云环境、各种终端等。

DSAG的技术突破

Gartner在2018年下半年发布了数据安全治理框架（DSG），本身是一个流程体系，非常标准，已成为业界共识。但存在很大的一个弱点是实施落地比较困难，来自于三个原因：一是时间很长，二是涉及的部门人员很多，三是投入资金特别大。 

其中，ITM采用大数据分析、统计学异常分析、贝叶斯、深度学习（双向循环神经网络）等技术对用户行为特征进行深度建模，协助企业发现内部风险行为。

数据安全治理自动化DSAG的处理流程有以下几点：资源扫描、资源认领、资源发现、数据智能聚类、文件指纹、数据库指纹、智能学习、分类分级定义及保护、DLP检测、脱敏操作、持续的监控发现，全方位地覆盖数据安全治理周期的每一个环节。

“国内做数据脱敏的厂家有上百家，但是他们基本上都只能覆盖数据库等结构化数据，要实现对非结构化的文件脱敏，只有DSAG技术可以实现。”杨明非强调。

简而言之，DSAG的技术突破亮点可以概括为“六化一管”，分别是数据分类分级自动化、数据安全处理自动化、行为分析智能化、数据脱敏全面化、API数据内容分析细粒化、DSAG编程管理可视化、一把手数据安全管理“一支笔”。

与传统的数据安全平台有很大区别的地方是，DSAG将业务和数据安全相结合，管理层可以随时下命令，一支笔直接批示，直接处理，哪些数据需要他亲自抓，哪些数据需要他亲自过问，甚至没有他的批准，哪些数据是不能被使用的，简单明了。