围绕着企业在数据安全的现状及痛点，天空卫士推出新的“数据安全治理自动化治理系统”支持“数据安全治理体系”的落实，协助企业在建立数据安全治理的制度后，将制度更有效地实施。系统通过自动化的工作流，将不同的数据安全技术工具实践结合在一起，为数据安全治理提供了一个完整、并可落地的数据安全治理解决方案。数据安全治理自动化系统（DSAG）充分考虑到了企业数据安全治理技术落地的每一个环境，结合Gartner的数据安全治理框架，从企业内数据资源发现，到对数据进行分类分级，并以数据分类分级对象为核心，用户行为分析为增强手段，进行数据安全策略的配置和执行，全方位地覆盖数据安全治理周期的每一个环节。

创新点

概括为“六化一管”

1. 数据分类分级的自动化

通过聚类分类技术，再结合不同的行业模板实现数据分类分级的自动化。

2. 数据安全处理的自动化

DSAG能够基于人工智能判定，数据用加密、标签还是水印，目标就是做到数据安全处理的自动化，缓解人的工作。

3. 数据行为分析智能化

目前已经积累了 500+威胁因子，300个威胁模型。通过使用大量的人工智能技术解决异常行为和异常内容的比对问题，降低人工投入的复杂度。

4. 数据脱敏全面化

覆盖所有的数据类型，包括结构化数据和非机构化数据。

5. API内容分析细粒度化

依靠内容深度分析能力，在不影响业务的同时，对API中的数据和行为来做判定，快速拦截有害数据，放行正常数据。

6. 编程管理可视化

DSAG的“天空之眼”功能，让用户自己能够相对灵活的去配置，展示更直观、全面、详尽，同时降低运维成本。

7. “一把手管理一支笔”(管理平台)

领导可以随时下指令，“一支笔”直接批示，直接处理!哪些数据需要亲自抓，哪些数据是亲自过问，甚至没领导的批准，这些东西不能被使用。

经济效益1. 极大的减轻了安全运营的压力

DSAG缓解了由于人力缺乏和安全运营效率低下等问题带来的风险，极大地提高了安全操作的效率和时效性。它打破了原来数据安全治理与数据安全技术落地之间存在理论和实践差距的障碍，并允许安全专业人员通过有效且开放的安全自动化框架连接整个企业的不同系统，设计、构建并执行新的流程来减少人力因素所带来的错误安全策略，更快地跨越不同安全产品和解决方案执行数据安全防护操作。

2. 节省人工成本

自动化为数据安全治理提供了有效的数据分类参考；

自动化非常适合解决企业安全管理员的重复性任务，可以大量节省安全分析师的时间，并使安全团队能够专注于更高价值的活动，例如威胁搜寻和深度分析。

3. 简化报告，贴合企业的实际需求

使用自动化，企业安全团队可以实时获得汇总安全事件数据，并轻松创建量身定制的报告。DSAG可以按设定的时间获得相关策略的事件数据，而无需企业安全管理员人工干预。

4. 社会效益

围绕着数据安全的现状及痛点，重新规划了数据安全的治理方式。数据安全治理自动化系统（DSAG）为数据安全管理系统赋能，并推动了数据安治理技术在中国的落地。

5. 为数据安全业务增效赋能

数据安全治理的过程涉及大量标准化、一致性及重复性工作，为企业带来了人力资源压力，容易产生人为错误。数据安全自动化治理系统充分考虑到数据安全治理技术落地每一环节，帮助企业缓解这两大问题。尽可能使用最大化的合理自动化，令人工干预降至最少，在必要的人工介入环节使用智能辅助，减少人为错误，更有效率及有效性地提高了工作的安全性。

6. 提升安全系统事件准确性

安全团队每天收到的大部分事件告警都是误报，再加上与已知不良活动相关的真正警报，因此分析师没有足够的时间来调查和响应对组织的真正威胁。在没有安全自动化的情况下，安全分析师必须调查每一个警报，以确定它是已知的好、已知的坏还是未知的。安全自动化可以将数据与行为进行结合，自动识别已知的不良活动，而无需分析师干预。

实际应用情况（案例）

某军工企业集团。本次数据安全治理自动化系统（DSAG）结合企业的业务特点和IT架构，根据企业数据分布的范围，涉及整体需要覆盖的数据安全保护范围，并根据业务相关的重要性，对敏感数据进行分类分级的定义，找出其中的重点位置和次要位置，把企业的IT架构作为一个整体进行考虑。在统一的平台框架下，按照企业的IT架构，以及重要部分和风险点的分布，挑选其中风险最高的位置开始实施。对于大多数企业而言，数据安全的首要风险是数据的存储、使用和流动情况不清晰，需要通过工具去发现和了解在企业数据流动的重要位置上数据流动的情况。