工业数据安全治理参考框架

2 工业数据安全治理探索 本文提出一套集管理、技术、运营为一体的工业数据安全治理参考框架，治理框架如图1所示。 图1 工业数据安全治理框架 2.1 数据安全管理能力 2.1.1 组织治理 工业数据安全治理离不开组织和人力资源的投入。 工业企业数据安全治理组织可采取5层组织结构，即决策层、管理层、执行层、监督层和参与层。组织治理结构如图2所示。 图2 组织治理结构 决策层，主要由工业企业高层领导参与，构成数据安全治理领导小组，领导小组不少于2人，总体负责工业数据安全治理工作的统筹组织、指导推进和协调落实，明确数据安全管理部门，协调机构内部数据安全管理资源调配 图3 数据安全制度规范体系框架 一级文件，是企业数据安全方针、战略，属于纲领性的文件，包括数据安全治理的目标、适用范围、治理意义以及指导原则，数据安全各个方面所应遵守的原则方法和指导策略。

治理诈骗源头，腾讯安全做了这些事

守护者计划 Tencent Guardian Project 守护者计划，是腾讯践行“科技向善”使命，联合政府、企业等社会各界力量构筑的网络安全生态体系。 旨在用科技为公民信息安全提供全方位保护，协助司法机关打击网络黑产及其它犯罪，从源头治理电信网络诈骗。并且通过立体化的宣传，强化公民网络安全意识，降低公民遭遇网络安全威胁的风险。 腾讯充分结合安全大数据、核心技术和海量用户的优势，联合社会各界力量，对网络黑产及犯罪重拳出击，形成全方位的防护体系，保障网民的合法权益。 为了从源头防范企业数据和用户隐私泄露造成的诈骗风险，腾讯安全联合守护者智能反诈中枢，输出给企业云管端一体化的协同防御安全解决方案，包括面向数据流生命周期的数据安全综合治理中心、基于安全大数据的威胁情报与积极防御体系 联合政府、企业等社会各界力量，腾讯正在积极构筑网络安全生态体系，对网络黑产及诈骗犯罪重拳出击。践行“科技向善”使命，守护者计划一直在努力。

行业方案｜智能网联汽车数据安全治理框架

4月18日，腾讯安全联合腾讯智慧出行、腾讯产业互联网学堂举办了《连接人、车、路，智能汽车如何保障数据安全》主题公开课，腾讯数据安全架构师廖栩磊分享了车企数据安全解决方案，围绕行业政策解读、车企数据安全痛点剖析 2. 如何做好数据安全防护/管控？ 三、解决方案数据安全治理“三步走”基于目前车企面临的现实问题，车企如何建设数据安全体系？腾讯安全提出了厘清资产、分级管控、持续运营“三步走”建设思路。厘清资产，首先要做好数据的分类分级。 四、核心产品在车企数据安全能力思路之下，通过哪些产品和技术手段保障数据安全治理的落地？腾讯安全推出了数据安全中心DSGC、云访问安全代理CSAB两大核心产品。 通过对数据分类分级、数据安全风险评估的经验的沉淀和能力的标准化，腾讯安全推出数据安全中心DSGC。

手写dubbo框架2-服务治理(zookeeper探讨)

开始进入主题，本文主要介绍的是服务的注册和发现，也就是图片中的第1，2，3步，既然要实现服务治理，那么我们需要一个统一管理服务东西，也就是注册中心。 这里多说一句，图中的2，3很明显是分两步来处理。如果只是从注册中心拿到provider而已，那为什么要分两步呢？而且我所认识的单词也有限，要是我取名的话我可能会给它取名叫做get、return。 听起来好像上述完全可以解决我们的服务治理的功能。但是这只是对于单个provider来说。 znode，如下 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /[zookeeper, faregistrys][zk: localhost:2181(CONNECTED) 2]

前沿安全框架升级：强化AI风险治理新举措

强化前沿安全框架关键框架更新应对有害操控风险本次更新引入了一个专注于有害操控的关键能力等级，具体针对那些具备强大操控能力的AI模型。 为应对关键能力等级带来的风险，当达到相关的关键能力等级时，会在外部发布前进行安全案例审查。这包括执行详细分析，证明风险已如何降低到可管理水平。 细化风险评估流程该框架旨在根据风险的严重程度进行应对。细化了关键能力等级的定义，特别是为了识别那些需要最严格治理和缓解策略的关键威胁。 推进对前沿安全的承诺前沿安全框架的最新更新，体现了继续致力于采取科学和基于证据的方法来跟踪和领先于AI风险，因为其能力朝着通用人工智能的方向发展。 希望更新的前沿安全框架能为这一集体努力做出有意义的贡献。脚注该框架围绕着称为关键能力等级的能力阈值构建。这些是指，若缺乏缓解措施，前沿AI模型或系统可能构成严重伤害加剧风险的能力水平。

企业安全合规下YashanDB的数据治理框架

YashanDB是一个高性能的数据库，其数据治理框架可以帮助企业在安全合规的背景下有效管理和保护数据。 以下是一个基于YashanDB的数据治理框架的基本概述，涵盖了数据治理主要领域，特别是在企业安全合规性方面的考虑。1. 2. 数据访问控制- 权限管理：设置细粒度的权限控制，确保只有授权用户能够访问特定类型的数据。- 审计跟踪：实时跟踪和记录数据访问和操作，提供审计日志以便对违规行为进行追溯。3. - 培训与宣传：定期对员工进行数据治理及数据安全相关培训，提高全员的安全合规意识。7. 技术支持与工具- 自动化工具：使用数据治理工具帮助自动化数据分类、监控和审计等任务。 通过以上框架，企业可以在YashanDB环境下有效实施数据治理，确保在合规性和安全性上的双重保障。这不仅有助于保护敏感数据，还能提高数据利用效率，促进业务发展。

腾讯云百万容器镜像安全治理运营实践

腾讯云容器安全服务站在业内最前沿的云原生安全视角，持续为TKE的安全治理提供指导并沉淀了丰富的思考和最佳实践。 本文将重点介绍我们在容器基础镜像的安全治理和运营上的一些思路和实践，后续将针对镜像安全治理的其它环节，持续分享我们的一些经验。 2.什么是基础镜像 在介绍基础镜像前，我们先回顾下容器镜像的概念。 根据《腾讯云容器安全白皮书》[1]、《容器安全在野攻击调查》[2]的数据显示，近 一年内发现的供应链恶意镜像中（图3 横坐标为镜像上线时间，纵坐标为下载数量），python、logstash、java类的基础软件镜像下载数量最大 基础镜像的安全治理是容器镜像安全治理最重要的环节之一，基础镜像的安全风险收敛对于镜像的安全风险收敛有着重大的意义。 容器安全服务产品团队结合业内最大规模容器集群安全治理运营经验打磨产品，推动行业标准及规范的编写制定，并首发《腾讯云容器安全白皮书》，对国内容器环境安全现状进行分析总结，助力云原生安全生态的标准化和健康发展

腾讯云区块链助力数据安全治理新范式

因此，数据安全治理已成为各个行业都需要重视和解决的重要问题。 为了帮助客户高效实现数据安全治理，腾讯云、超云及澜起基于隐私计算等技术联合推出了隐私计算一体机解决方案，三方紧密合作，共同为客户的数据安全保驾护航。 02 数据安全治理新型计算范式 随着数字经济和实体经济的不断深度融合，隐私计算技术的应用场景也将随之不断扩围。 性能优越、安全可靠、灵活易用的隐私计算一体机解决方案，实现了数据“可用不可见”和“数据不动价值动”的新型计算范式，让数据的安全与价值共存，为客户数据的安全治理提供全面保障。 根据最新报告，腾讯云区块链在政府解决方案方面居行业 Top1，在市场份额方面排名 Top2。

腾讯云AI Agent安全治理框架：重塑智能体边界与运行时管控体系

2. 核心网络与流量防御网关 AI Agent安全网关： 解决“谁能用智能体”及“智能体能访问什么”的权限界定问题。提供MCP封装、凭据管理、内容安全合规与敏感数据脱敏。 确立“可见、可控、可溯”的运行时安全基线 通过部署上述防护架构，企业能够在Agent全生命周期内实现明确的业务稳定与安全管控指标（注：以下机制与架构产出源自腾讯云官方方案）： 实现“三位一体”的业务连续性保障 沉淀开箱即用的AI原生防御组件库 为满足不同企业的敏捷接入需求，腾讯云将复杂的底层防御能力转化为标准化的产品服务矩阵，支撑企业在真实业务场景中安全平稳地使用智能体。 腾讯云AI Agent安全解决方案的核心优势在于其“全链路防护 + AI原生防御”的技术基因。 数据及方案来源：腾讯云安全《腾讯云Agent安全解决方案》

初探 Struts2 框架安全

最近分析 confluence 的漏洞，发现是基于 Struts 框架的，其中有很多相关知识点并不了解，因此专门来学习一下 Struts 2。 Struts2 + Spring + Hibernate 三大框架在当年组合号称 SSH，对 Java Web 应用生态产生了深远的影响，以至于现在有许多知名应用中还有 Struts 的影子。 confluence 由 Atlassian 开发是一个知识库管理服务，支持本地部署，其 Web 框架主要基于 Struts 2。 ，但同时也带来了潜在的安全问题。 虽然现在该框架在新项目中使用不多，但也有一些亮眼的地方，比如拦截器的架构和参数绑定的功能，这些设计思想在许多后继者如 SpringMVC 中也继续发扬光大；但也有一些弊病比如强依赖 OGNL 和迷之路由查找也导致了许多安全问题

腾讯郑兴：原生安全+协同防御是政企云安全治理的基石

其中，外部威胁、监管政策、企业发展三方面的局势变化，是当前政企云安全治理面临的重大挑战，也是整个行业发展必须探讨和思考的问题。 2019年5月14日，在2019亚洲网络安全创新国际峰会上，来自腾讯TEG安全平台部的资深安全专家郑兴，针对上述典型威胁，分享了腾讯天幕助力政企云网络安全治理的最佳实践，讲述了基于“原生安全、协同防御” 图：腾讯天幕“3+2+N”的协同作战生态构建 原生安全：从外挂式灭火器到内置式烟感灭火器 作为一款致力于协同联动的平台级产品，腾讯天幕基于“3+2+N”的战略图谱，在腾讯内部已和众多产品发挥了联动效果， 这里的“3+2+N”，是指由3大核心能力驱动、2大基础服务平台支撑，与N个行业产品联动，共同构建的精准、及时、全面的协同防御战略体系。 据郑兴介绍，这个体系是以原生安全作为底层支撑的。 “要解决这些问题，政企云的安全治理必须做到快速、精准、全面。”

观点 | 数据治理与数据安全治理思考

数据安全治理  Gartner提出的数据安全治理框架认为数据安全治理不能仅是一套集成了各类数据安全工具的产品解决方案，而是需要从上而下贯穿整个组织架构，覆盖组织的全体人员，形成组织全员对数据安全治理目标的一致共识 微软的DGPC数据安全治理框架认为数据安全治理需围绕人员、流程和技术三个核心领域展开，与现有安全框架（通常意义上现有的安全管理体系的融合）协同合作以实现隐私、保密和合规的安全治理目标。 组织在规划和开展数据安全治理工作时，需要依据数据安全治理的核心理念，从数据安全战略、管理机制和技术手段多方面建设数据安全治理能力。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 最佳实施路径是在数据治理建设方案框架下，同步规划建设实施数据安全治理。

腾讯云数字安全治理框架与4+N产品体系：构建可感知、可掌控、可增长的安全体系

外部环境上，攻击强度提升（2024 H1漏洞爆发2万+，同比+47%，真实修复率低于7%——数据源自国家信息安全漏洞库），攻防演练常态化、实战化（周期延长、贴近真实场景），合规监管趋严。 构建云安全治理框架与4+N产品体系 云安全治理框架 基于“持续性对抗”“假设损失”原则，腾讯云提出1个云安全治理框架，核心包括：资产分类分级优先投入必要业务、战略对齐建立安全与业务协同流程、全员安全责任制 框架覆盖安全管理与技术域（云服务获取与开发安全、云平台基础设施安全、数据风险治理等），明确责任共担模型（腾讯安全副总裁、腾讯云鼎实验室负责人 董志强强调“看得见安全风险与处置响应”）。 方案：中国首个云原生密码技术极简合规方案（数据安全治理中心DSC+数据安全网关CAB）。 价值：有效防护300亿条敏感数据，降低实施门槛与性能损耗（数据来源：案例原文）。 可量化价值：聚焦系统稳定性（如茶百道访问成功率99%）、运维成本（零信任简化客户端）、开发效率（云安全助手AI值守），以数据驱动安全ROI最大化（腾讯云安全治理框架核心原则）。

信息安全与IT治理

腾讯大模型全生命周期安全治理与防护体系

然而，企业在部署大模型时面临严峻的端到端安全风险，主要集中在以下维度： 治理与合规风险： 缺乏AI安全治理框架和责任主体，存在法律法规遵从风险（如违反数据保护法规、知识产权侵权及跨境数据流动合规问题）。 构建覆盖全生命周期的安全防护架构 腾讯基于安全专家能力，深度剖析大模型原理，建立了从训练到推理的全链路防护体系。 治理框架： 建立腾讯大模型安全治理框架，围绕生命周期不同阶段制定对应安全策略。 验证安全体系的实际应用案例 以腾讯混元大模型为护航对象，该安全体系已在实际业务中发挥效能： 实施内容： 以腾讯安全专家能力为基础，深度了解大模型原理，建立针对大模型的安全测试方法，主动发现风险。 依托腾讯安全专家能力与技术积累 选择腾讯大模型安全方案的核心竞争力在于以下几个维度： 技术深度： 拥有AI RedTeam建设能力，聚焦实战攻防与AI安全研究，具备对NLP、语言模型深入的技术理解。

腾讯云构建AI Agent全生命周期安全治理体系

一、企业采用AI Agent遭遇的安全困境 企业在部署和“饲养”AI Agent的过程中，面临传统安全边界失效的挑战。 二、构建覆盖全链路的安全治理框架 腾讯云基于自身防护经验，打造了腾讯AI智能体安全治理框架，旨在为企业构建可靠的智能体安全体系。 腾讯iOA零信任防护：实施全链路闭环防护，涵盖准入、运行时控制（进程监控、网络管控）及事后审计，拦截未经审批的Agent安装并阻断横向访问。 四、iOA办公网全链路防御实践 在办公网场景下，腾讯iOA方案通过“智能体”防护方案，实现了从安装到数据出口的闭环管理。 防御机制： 安装渗透防线：拦截未经审批的Agent安装。 五、原生防御体系与综合服务能力 腾讯云安全方案的优势在于其全链路防护+AI原生防御的技术架构，以及在大型模型应用上的深度积累。

腾讯大模型全链路安全治理框架：覆盖从训练到智能体应用的风险防控

、API攻击）、运行环境安全（框架漏洞、开放数据集风险）、本体内生安全（数据泄露、供应链安全）及基础设施安全（操作漏洞、权限设置不当）。 混元内容安全大模型： 过滤社会、政治、色情、违法等不当内容。 防护范围： 实时拦截算力滥用、提示词攻击、数据泄露及BOT攻击。 2. 身份治理： 通过构建统一的Agent ID体系，有效释放权限类安全风险，覆盖人、智能体、服务、工具四大类实体的身份与访问控制。 五、 依托腾讯安全治理框架与专家能力的综合保障 选择腾讯大模型安全方案，意味着获得基于实战经验与完整治理框架的深度保障： 安全治理框架： 依托腾讯大模型安全治理框架，覆盖安全运营（Red teaming 专家团队： 由腾讯AI安全团队（李滨）提供技术支持，具备LLM渗透测试、对抗样本研究及红蓝对抗演习的实战能力，覆盖从底层算力芯片安全到上层应用逻辑安全的全栈防护。

Agent安全风险升级：从信息错误到系统破坏的治理框架

构建“三位一体”立体防护架构 腾讯云提出覆盖宿主层、Runtime层、网络层的完整安全框架，通过八大核心实践控制Agent全行动链风险。 认证强化：通过AI Agent安全网关实现企业微信OAuth认证，确保访问源头可信。 某金融客户云端OpenClaw安全落地案例 该客户在测试环境中遭遇恶意Skills注入风险后，全面部署腾讯云Agent安全方案： 实施阶段：首先在文档处理场景进行POC验证，确认安全闭环后扩展至代码辅助和运维巡检场景 腾讯云的技术确定性保障 腾讯云AI Agent安全方案基于云原生安全能力构建，具备两项核心优势： 产品化集成：AI Agent安全中心与云端环境无缝集成，无需额外部署即可实现资产识别、风险扫描和行为审计 实战验证架构：方案设计源于对真实安全事件（如“利爪浩劫”供应链攻击）的深度分析，防护机制直接针对已知攻击链关键节点。网络层、运行时层、宿主层纵深防御体系已获得多项云安全认证。

腾讯与信通院联合发布：以风险为核心的数据安全治理体系框架与实践

应对数字时代的数据安全治理挑战 随着数字经济成为重组全球要素资源的关键力量，数据安全治理已成为企业核心战略。 构建“法律-组织-流程-技术”四位一体治理框架 腾讯与信通院提出由法律合规体系、组织保障体系、流程体系、技术体系构成的治理框架。 ：游戏数据全链路防护 在游戏数据治理中，腾讯互娱通过制度化建设+技术防控实现： 建立数据安全管理规范与分类分级标准 实施计算任务鉴权、账号实名制、IP限制等11项安全机制 通过哈希映射脱敏处理，使数据共享环节风险降低 数据中心模式：结合IPDRR框架，在数据采集、传输、存储等全生命周期嵌入154项安全控制点 关键突破包括：将安全机制嵌入统一开发框架实现低成本全覆盖，建立标准化数据使用合规评估流程。 、同态加密）的27项核心技术 权威认证：获国密局认证、通过ISO 27701等国际标准认证 专利成果：在机密计算、数据脱敏等领域拥有150+技术专利 数据来源：腾讯安全与信通院《数据安全治理与实践白皮书

腾讯云T-Sec数据安全治理中心（DSGC）产品概要

一、产品定位与核心亮点 腾讯云T-Sec数据安全治理中心（DSGC）是一款云原生的一体化数据安全治理平台，核心功能涵盖数据资产发现、分类分级、风险评估、持续监督与安全防护对接。 ，研发成本高 合规应对难：难以满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求 三、应用框架和功能介绍 功能框架 数据资产清查 自动发现云上数据资产，支持手动添加自建资产 支持跨地域、跨VPC统一管理 提供资产趋势分析和自动化分布报告 》《数据安全法》《个人信息保护法》要求 荣誉背书 （注：原文未提供具体荣誉信息） 四、典型案例 案例1：一汽-大众 背景：需满足数据安全法与等保要求，建立车联网平台全链路数据安全防护 解决方案：采用腾讯云一体化解决方案 ，免系统改造实现数据加密、脱敏、审计 成效：实现海量数据源快速清查与分类分级，达成数据可见、可控、可管 案例2：罗湖教育信息网（应用网） 背景：需保护20+数据源、80+数据库、上百张数据表 解决方案： 通过自动检测引擎完成数据清查与分类分级 成效：快速完成安全治理工作推进，支持教育系统合规要求 数据来源：腾讯云T-Sec数据安全治理中心产品介绍文档 注：以上内容严格依据提供材料生成，未添加任何主观臆测信息