Kèo hôm nay: công cụ so sánh tỷ lệ thông minh

Giải pháp an toàn dữ liệu trong ngành viễn thông

Bối cảnh thị trường

Bối cảnh ngành

Nhà nước ngày càng chú trọng hơn đến an toàn dữ liệucổng game quốc tế, các cơ quan quản lý liên quan cũng ngày càng nghiêm ngặt hơn trong việc đánh giá an toàn dữ liệu của các nhà khai thác mạng. Mỗi năm, họ đều ban hành các quy định về quản lý an toàn dữ liệu và tiến hành đánh giá định kỳ đối với các nhà khai thác mạng, đồng thời kiểm tra khả năng quản lý và kiểm soát an toàn dữ liệu của họ. Các nhà khai thác mạng chứa rất nhiều thông tin cá nhân, ví dụ như các hệ thống thuộc lĩnh vực B (B-domain) bao gồm 4A, CRM, BOMC, Big Data, BOSS, Kinh doanh Phân tích...; trong khi đó, lĩnh vực O (O-domain) cũng có một số hệ thống nội bộ như 4A, nền tảng quản lý dịch vụ khách hàng mạng, Tổng tài nguyên... Loại cơ sở dữ liệu cũng rất đa dạng, bao gồm cả cơ sở dữ liệu truyền thống như Oracle, MySQL và các nền tảng Big Data như Hive, HBase... Do những hoạt động như thu thập, sử dụng, chia sẻ, truyền tải và lưu trữ dữ liệu diễn ra phổ biến trong các nghiệp vụ này, dữ liệu sẽ di chuyển qua nhiều khu vực khác nhau, và trong quá trình di chuyển đó, rủi ro dữ liệu ở mức độ khác nhau có thể phát sinh.

Vấn đề khách hàng

Tài sản dữ liệu khó quản lý

Các nhà khai thác mạng không chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu truyền thống mà còn có các nền tảng Big Datakèo hôm nay, chứa cả dữ liệu cấu trúc lẫn phi cấu trúc, cùng với lượng lớn dữ liệu quan trọng. Những dữ liệu này được phân bố ở đâu? Ai là người quản lý từng khu vực? Dữ liệu có cấp bậc như thế nào? Những câu hỏi như vậy chưa được giải quyết rõ ràng, khiến cho việc phân loại và phân cấp bảo vệ dữ liệu trở nên khó khăn.

Tình trạng an toàn khó thể hiện

Trong đánh giá rủi ro dữ liệu nội bộkèo hôm nay, thường dựa chủ yếu vào phương pháp đánh giá thủ công, phần lớn dựa vào so sánh hợp đồng và thỏa thuận để xem liệu các biện pháp bảo vệ an toàn dữ liệu có được thực hiện đúng hay không. Tuy nhiên, thiếu đi các phương pháp và công cụ kỹ thuật hệ thống để đánh giá rủi ro dữ liệu, sau khi đánh giá xong thì việc lập kế hoạch bảo vệ an toàn dữ liệu lại càng trở nên khó khăn hơn.

Rủi ro an toàn dữ liệu phức tạp

Trong mỗi giai đoạn như thu thậpkèo hôm nay, trao đổi, sử dụng, chia sẻ, lưu trữ dữ liệu, luôn tồn tại những rủi ro an toàn dữ liệu khác nhau. Đa số các doanh nghiệp chỉ tập trung bảo vệ an toàn ở từng giai đoạn riêng lẻ, thiếu đi một nền tảng nhận diện tổng thể về tình hình an toàn dữ liệu, khiến cho việc tổng hợp rủi ro không được thực hiện đồng bộ, cảnh báo rủi ro không nhất quán, từ đó dẫn đến việc phân tích thông tin, triển khai chiến lược và vận hành quản lý không hiệu quả.

Đặc điểm của giải pháp

Xây dựng phân loại và phân cấp dữ liệu tự động

Chí Nguyên - Bản đồ Tài sản Dữ liệu

Xây dựng nền tảng nhận diện tình hình an toàn dữ liệu

Nền tảng nhận diện an toàn dữ liệu kết hợp giữa phân tích và quản lýkeo ty so, tích hợp nhiều mô hình AI, mô hình hóa dữ liệu và các động cơ tính toán. Nó có thể phân tích toàn bộ nhật ký của nhà khai thác mạng, cung cấp dịch vụ quản lý tập trung, cảnh báo trước, phòng thủ trong thời gian sự cố, và truy xuất sau sự cố. Nhờ đó, khách hàng có thể nắm bắt toàn diện mọi hoạt động của dữ liệu, hỗ trợ họ đưa ra các phản ứng và quyết định an toàn và hiệu quả hơn.

Tổng quan toàn diện về rủi ro an toàn dữ liệu

Việc phân tích rủi ro dữ liệu bao gồm tất cả các nút trong chuỗi luân chuyển dữ liệu của nhà khai tháccổng game quốc tế, bao gồm các hệ thống hỗ trợ nghiệp vụ, nền tảng dữ liệu, giao diện dữ liệu... Đồng thời, nó cũng đánh giá các biện pháp bảo vệ tại các giai đoạn khác nhau trong vòng đời dữ liệu (truyền tải, lưu trữ, chia sẻ, xóa, sử dụng), nơi mà các biện pháp bảo vệ vẫn còn thiếu sót.

Đánh giá tổng hợp rủi ro an toàn dữ liệu

Dựa trên các công cụ phát hiện tiên tiến và đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệmkèo hôm nay, dựa trên các quy định của quốc gia và ngành nghề, chúng tôi cung cấp dịch vụ tổng thể để phân tích hoạt động xử lý dữ liệu, phân tích sâu về khoảng cách và rủi ro an toàn dữ liệu, đánh giá rủi ro tiềm ẩn trong từng giai đoạn của vòng đời dữ liệu.

Giá trị của giải pháp

Quản lý tài sản

Đánh giá rủi ro

Quản lý an toàn dữ liệu

Trường hợp thành công

Dự án phân loại và phân cấp của một công ty con thuộc Tập đoàn Viễn thông

Bối cảnh dự án: Công ty này đã triển khai một nền tảng quản trị dữ liệukèo hôm nay, nhưng kết quả phân loại và phân cấp dữ liệu thu được không chính xác cao, đồng thời không thể cung cấp giao diện để chia sẻ. Công ty luôn mong muốn tích hợp và ứng dụng kết quả phân loại và phân cấp dữ liệu, nhưng vì hai lý do trên, họ chưa thể tận dụng tối đa kết quả này.
Hướng dẫn nhận diện và đăng ký dữ liệu quan trọng và dữ liệu cốt lõi trong lĩnh vực viễn thông (thử nghiệm)