在数字化转型过程中，企业面对的数据安全问题也日益严峻，给企业带来了新的安全挑战。但由于企业自身的组织架构、数据的流动状态、数据安全产品的局限性，企业普遍面临无法掌控数据安全全局情况、无法掌控数据访问实时状态、无法评价数据防护实际效果三大挑战。而传统的网络安全架构和技术难以帮助企业应对这些挑战，而数据安全态势感知能更加有效的解决此类问题。

芯盾时代数据安全态势感知解决方案，帮助企业从“全息、智能、联动、可视”四个维度构建数据安全体系。

1. 全息：建设数据安全全局视角，掌控全网数据流动趋势

2. 智能：AI赋能数据安全，建立数据度量模型

3. 联动：建立数据安全基线，实现全局风险联动

4. 可视：提升IT策略可视度，将数据安全纳入日常管理

数据安全态势感知体系的建设是一个动态的、持续的过程，需要企业从整体战略、组织架构、管理制度、技术体系、运营体系等维度提供全面的支撑。如果能全面落地数据安全态势感知能力，企业将全面提升数据安全防护能力，为数字化转型的持续深入奠定坚实的安全基座。

芯盾时代的数据安全态势感知着重建立三大机制，分别是数据流量分析、数据安全基线、数据度量模型。

首先，建立流量分析机制。建立流量分析机制是数据安全管理中至关重要的一环，它具备多重功能，旨在全面监测和审计网络流量，从而确保数据的安全性和合规性。芯盾时代 API 网关、API 流量监控平台、流量分析主机节点等几个产品的综合运用，可以协助用户完成搭建全网流量监测平台的目的。

其次，建立数据安全基线。建立数据安全基线是数据安全管理的关键步骤，为企业提供了全面的保障，以确保数据的安全性和合规性。这一策略的核心目标是建立一套有力的监测和警报机制，以应对潜在的风险和威胁。建立数据安全基线是数据安全管理中的关键环节，它结合了管理机制、阈值设置、报警策略、应急预案、身份管理、业务系统、资产系统以及第三方产品的多重要素，为企业提供了全面的数据安全保障，有助于应对不断变化的安全挑战，确保数据的安全和合规性。

再次，建立数据度量模型。当前数据管理中存在一个巨大的安全隐患，就是数据的分级无法用技术手段描述，虽然我们已经可以用一些表达式标识个人信息，但是对于企业的经营信息，还是无法很好的标识，数据在数据库里时还可以根据分级信息进行防护，一旦数据流出或保存在独立的电子文档中，则使用者很难识别其分级等级。芯盾时代采用大数据技术和数据度量模型来识别数据等级和数据的安全管理。

综上所述，芯盾时代数据安全态势感知是对数据流动和安全事件的实时监控和分析。它不仅涵盖了数据的实际流向，让企业数据安全管理者可以第一时间掌握企业内部的数据动态。芯盾时代的数据安全态势感知，除了流量分析外，还包括了业务系统整合，第三方产品数据联动等，由于芯盾时代有独立的 IAM 产品，通过将数据安全态势感知产品和 IAM 产品进行联动，可以在管理界面上实现由 IP 地址向用户组织价格/用户名的转变，极大的降低了管理难度。

近年来，我国数字经济快速发展，数字化转型持续深入，为国民经济的发展注入了新的动力。无论在新兴行业，还是传统行业，企业都将云计算、大数据、AI等数字技术与业务深度融合，持续提升业务的数字化水平。在此背景下，企业的人员信息、业务数据、核心资产都随着业务的数字化，以数据的形式在数字世界中流转。毫不夸张的说，数据就是数字经济时代的“石油”，是数字化转型的核心要素，其重要性得到空前的重视。

为了有效管理数据，组织需要重新审视数据的重要性，并制定相应的数据治理策略。这包括核心数据元素的明确定义，数据的安全保护，访问权限的控制，以及数据流动和共享的规范。在 DT时代，数据安全管理需要更加综合和细致的方法，包括网络安全、数据隐私保护、风险管理等方面的综合考虑，主要涉及如下几个方面：

1、解决企业信息、数据资产难管控问题

2、解决数据访问流向不清晰问题

3、解决数据安全和数据生产的天然矛盾问题

4、解决数据权限难管控问题

5、解决数据安全运营无从着手问题