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数据治理

敏感数据一旦泄露会给个人及社会带来严重危害，甚至对企业及组织带来不可估量的损失，那敏感数据到底有哪些呢?除法律、法规内界定的敏感数据（号、姓名、住址、银行帐号等）外，还有企业或组织机构不适合公开的数据，如企业的营业数据、网络结构等。但如何鉴别和分类敏感数据却存在诸多矛盾，数据治理标准价格，由于不同地域、不同法律或部门也可能对同一类的数据归类不尽相同，这也给识别敏感数据带来一定的难度。

数据治理数据安全应用

数字化社会离不开数字的流通和信息的交互，如何明确数字资源的产权，保障数据流通的安全型，数据治理标准报价，在数据跨境传输和安全保护领域如何确保公民和国家的数据安全将是数字化建设的重要环节，包括数据应用安全和数据生命周期安全两个方面。

数据应用安全是数字化应用过程中产生的新课题，包括如何人脸识别技术、数字签名技术、数字认证技术、加密传输技术、网络隔离技术等等，该类技术支撑数据在不同场景中被安全应用，具有良好的发展前景。

数据治理数据形态

作为数据安全工作者，数据治理标准，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是TB、PB还是ZB级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，数据治理标准服务，是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。

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