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一、数据安全运营包括哪些内容?
数据安全运营的基础工作包括：数据分类分级、数据标签;建立资产库和资产大盘，掌握数据资产在业务的分布、风险状态;权限管理、关键业务日志等;如数据在收集阶段的涉敏资产发现服务;数据在存储中的扫描服务、加密存储服务;数据在使用过程中的文件分发平台等，这些基础能力的建设坚持对标业界，避免走弯路的同时提升效率。
风险评估：一般通过事件发生概率与影响来评估风险值，这也是很多咨询类公司的常见做法，或者套用DREAD模型的计算方式：等级=危害性+复现难度+利用难度+受影响用户+发现难度来进行数据安全风险评估，这些方法的使用无可厚非，其最终能与业务达成一致的风险认知很关键。
风险识别：在基础工作上利用多维度数据进行风险行为分析，如UEBA。风险场景识别，除了需要深入了解业务外、还可以将特征数据进行重组或进一步深挖数据，进而发现新风险、另外一个就是内外部情报数据。
安全运营日益成为行业热点，主要有两个维度的原因。第一层是面临的大环境也就是国内外的网络安全形势，迫使我们需要不断推进安全工作的进一步迭代。第二层是政策法规推动下的合规管控要求的增强，通常我们总结等保2.0都会提到“一个中心，三重防御”，其中的一个中心就是安全管理中心，基于安全运营的安全管理中心是其本质。
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二、数据安全包括哪些方面的内容?
要维护网络空间安全以及网络数据的完整性、安全性、可靠性,提高维护网络空间安全能力。
国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义是：为数据处理系统建立和采用的技术和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和恶意的原因遭到破坏、更改和泄露。
由此计算机网络的安全可以理解为：通过采用各种技术和管理措施，使网络系统正常运行，从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。所以，建立网络安全保护措施的目的是确保经过网络传输和交换的数据不会发生增加、修改、丢失和泄露等。
数据安全存在着多个层次，如：制度安全、技术安全、运算安全、存储安全、传输安全、产品和服务安全等。对于计算机数据安全来说：制度安全治标，技术安全治本，其他安全也是必不可少的环节。数据安全是计算机以及网络等学科的重要研究课题之一。
数据安全的特点：
1、机密性（Confidentiality）。
保密性（secrecy），又称机密性，是指个人或团体的信息不为其他不应获得者获得。在电脑中，许多软件包括邮件软件、网络浏览器等，都有保密性相关的设定，用以维护用户资讯的保密性，另外间谍档案或黑客有可能会造成保密性的问题。
2、可用性（Availability）。
数据可用性是一种以使用者为中心的设计概念，易用性设计的重点在于让产品的设计能够符合使用者的习惯与需求。
3、完整性（Integrity）。
数据完整性是信息安全的三个基本要点之一，指在传输、存储信息或数据的过程中，确保信息或数据不被未授权的篡改或在篡改后能够被迅速发现。在信息安全领域使用过程中，常常和保密性边界混淆。以普通RSA对数值信息加密为例，黑客或恶意用户在没有获得密钥破解密文的情况下，可以通过对密文进行线性运算，相应改变数值信息的值。
三、内容安全运营策略和思路?
2.运营支持方式
1）数据抽检
关于对音频数据的抽检，这一项工作分成常规的和非常规的。
常规的主要为通过随机抽样算法（如分层抽样、水塘算法、随机和欠采样等）进行数据的抽查，以感知整体数据的健康质量；非常规的则为专项，针对特定主题的特定数据进行巡查，以提升数据在特定主题下的审核程度，具体主题选取主要根据监管动向及业务需求来定。
关于抽查数据需要注意的点：由于违规信息有严重程度区分，所以对于重点人物的数据以及重点账号，会提升巡查的力度。
具体巡查流程为：
2）前端巡查
前端巡查主要指站在用户视角进行巡查，流程为根据巡查目标，进行内容审阅后，并对结果进行记录。
3）蓝军对抗
蓝军对抗的目标为测试目前系统和运营的健康程度，一般会以模仿真实用户的方式产生数据，以测试实时审核系统及运营流程的健康程度。
3.运营支持流程
专项流程：
专项的流程为根据运营支持的反馈分析，开始启动专项，随后对专项数据进行解读和提炼（关键词、规则策略、模型特征积累），第三步为对第二步进行提炼出来的内容进行灰度测试，最后为上线至实时审核系统。
4.内容安全的有效性指标体系设计
1）指标设计目标
保证整体审核体系的健康程度。
2）设计视角
设计分成内部和外部视角，内部主要根据抽检比、巡查比、对抗发现率几个指标，外部视角主要根据监管侧的反馈和用户侧的投诉及举报数量去判断。
到此，以上就是小编对于数据安全运营蓝皮书内容的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据安全运营蓝皮书内容的3点解答对大家有用。
