
汽車企業數據安全解決方案
通過定義汽車企業數據分類分級標準,盤點數據資產,識別重要及敏感數據,摸清家底。并梳理識別汽車企業數據流轉場景,識別安全管控的風險,建立數據安全管控體系,形成整體數據安全的布防圖,提升汽車企業數據安全的防護水平。
方案咨詢伴隨著國家級行業層面監管要求及標準的密集出臺,如《汽車數據安全管理若干規定(試行)》發布,汽車企業的安全監管合規壓力挑戰陡增。同時數字化轉型及智能網聯技術等新技術的應用發展,數據作為核心生產要素,在汽車企業的整個業務流程中不斷貫通和流通,數據安全合規及泄露風險不斷擴大;并且汽車企業核心技術及知識產權數據,對企業的重要性不言而喻。這都需要加快汽車企業數據安全能力及體系的建設,實現汽車企業數據安全及合規,為行業的及業務的發展保駕護航。
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AI賦能數據分類分級
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數據流轉場景識別及風險分析
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構建數據安全防護能力體系
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AI賦能數據分類分級
制定汽車企業本身的數據分類分級框架,通過結合AI大模型,以及人工專家輔助,構建高效的數據分類分級能力,完成數據分類分級工作,提升數據安全分類分級效率。
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數據流轉場景識別及風險分析
圍繞汽車企業自身業務及數據使用場景,基于數據生命周期,識別數據流轉過程,定義整體的數據流轉場景圖,并進行整體的安全風險分析評估,識別數據安全風險。
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構建數據安全防護能力體系
基于數據安全風險及防護能力的不足,圍繞數據建立數據安全技術防護架構,形成體系化的數據安全布防圖,提升汽車企業整體的數據安全防護能力。
- 數據資產全局掌控
- 數據安全體系化的布防管控
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針對汽車企業關鍵業務和核心系統,如生產制造(PLM、MES)、DMS經銷商管理、車聯網等,數據的類別多樣,也存在結構、非結構以及半結構化復雜的數據格式,導致數據分類分級工作效率較低,難以高效準確完成數據分類分級工作,以及形成全量的數據資產清單。
通過使用安恒信息的數據分類分級智能體(通用數據、文檔)+服務,利用恒腦大模型推理技術,實現對汽車企業數據資產高效、精準的梳理盤點,建立數據資產清單,識別重要及敏感數據,實現數據資產全面盤點。
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當前,針對汽車企業內部的個人信息數據加工分析及使用場景,以及經銷商客戶管理及第三方供應商的數據共享流通等場景,數據流通場景未有效進行梳理識別,數據安全管控能力未體系化的建設,未貫穿和覆蓋各個數據流通場景和生命周期的各個節點,導致數據安全風險難以有效的管控和運營。
通過建立數據安全布防圖,針對汽車企業數據中臺的數據加工及流通等場景,通過部署使用安恒信息的“兩網關”(數據庫安全網關、API安全網關)、“兩審計”(數據庫安全審計、API審計),“一平臺”(數據安全管理平臺),對數據安全風險進行監測,實現體系化的安全管控。