行業背景
教育行業信息化建設走向深水區(qū),在不斷推進數字智慧校園建設中(zhōng),數據安(ān)全風險也在不斷加大,如:高校學(xué)生和教授的論文(wén)成為(wèi)勒索病毒主要攻擊目标之一,學(xué)校财務(wù)信息及師生的個人信息數據量大、價值高,對攻擊者有(yǒu)着巨大的吸引力。由于信息公(gōng)開,發布缺少控制措施、黑客攻擊風險、網絡環境風險、内部管理(lǐ)工(gōng)具(jù)混亂等原因,高校數據洩露事件屢見不鮮。
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解決方案
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高校備份容災解決方案
場景01
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高校師生敏感數據保護解決方案
場景02
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教育行業數字化轉型解決方案
場景03
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方案介紹
教育部于2021年3月印發《高等學(xué)校數字校園建設規範(試行)》,對數字校園建設提出了明确的備份容災要求。建設要求包括:
1、應将數據中(zhōng)心中(zhōng)的系統按照重要性、可(kě)間斷時間、數據丢失容忍度等進行分(fēn)級,根據不同級别制定不同的備份和容災方案設計。
2、應優先考慮本地備份,備份數據量較大時,可(kě)考慮采用(yòng)分(fēn)布式集群備份架構。
3、容災系統分(fēn)數據容災和應用(yòng)容災,高等學(xué)校數據中(zhōng)心建設中(zhōng),建議以數據容災為(wèi)主。學(xué)校存在多(duō)校區(qū)時,可(kě)考慮采用(yòng)多(duō)數據中(zhōng)心容災解決方案。
采用(yòng)高校備份容災解決方案,避免數據丢失,保障業務(wù)連續性,滿足數據保護需求。
方案價值
1、提供集中(zhōng)高效管控和資源切換編排,實現一鍵切換和切換過程可(kě)視化
2、采用(yòng)數據庫日志(zhì)解析技(jì )術,完成 SQL 語句抽取、解析、傳輸和裝(zhuāng)載
3、實現異構平台之間的數據複制
方案介紹
許多(duō)高校目前已建成一卡通平台、網站、OA、财務(wù)、招生管理(lǐ)系統、科(kē)研情報系統、學(xué)生管理(lǐ)系統等衆多(duō)系統。随着信息化管理(lǐ)業務(wù)、服務(wù)系統不斷增加,系統中(zhōng)積累了海量敏感數據資産(chǎn)。但面對愈演愈烈的數據安(ān)全威脅,高校數據要想真正發揮潛在價值,對教學(xué)科(kē)研、管理(lǐ)服務(wù)、決策分(fēn)析直接起支撐作(zuò)用(yòng),驅動學(xué)校數字化轉型,必須加強高校數據安(ān)全管理(lǐ),将數據安(ān)全貫穿始終。
針對高校當前數據安(ān)全現狀,美創科(kē)技(jì )以國(guó)家和地方的相關政策為(wèi)指導,以《數據安(ān)全法》等相關法律法規為(wèi)标尺,從數據安(ān)全内部管控、數據流動安(ān)全、勒索病毒防禦、數據存儲安(ān)全四大場景出發,通過“數據庫防水壩+數據脫敏系統+諾亞防勒索系統+CDP災備一體(tǐ)機”等産(chǎn)品建立起多(duō)層次、立體(tǐ)化的高校數據安(ān)全防禦體(tǐ)系,全方位保障學(xué)校數據資産(chǎn)安(ān)全。
方案價值
1、基于零信任的數據安(ān)全内部訪問管控,防止數據資産(chǎn)無序訪問
2、勒索病毒防禦,實現對核心應用(yòng)系統、文(wén)檔及數據庫文(wén)件的主動防護,防止已知未知勒索病毒攻擊
3、流動數據安(ān)全防護,防止敏感數據洩露
4、保障核心業務(wù)不中(zhōng)斷,數據不丢失
方案介紹
教育部印發《高等學(xué)校數字校園建設規範(試行)》,對高等學(xué)校包括基礎設施、信息資源、信息素養、應用(yòng)服務(wù)、網絡安(ān)全、保障體(tǐ)系六個方面提出了全方位要求,在基礎設施建設的要求中(zhōng),結合了國(guó)家提出的“新(xīn)基建”的要求,融合基礎設施,以大數據、人工(gōng)智能(néng)、互聯網的深度應用(yòng)為(wèi)代表的新(xīn)基建。《規範》提出了高校數據中(zhōng)心可(kě)以建立雲計算平台、大數據平台和人工(gōng)智能(néng)平台等可(kě)選性要求,并且特别強調的是,高等學(xué)校要建立校級的平台,給出接口或者智慧化升級的解決方案支持全校各類業務(wù)的智慧化升級。
美創數字化轉型方案通過邏輯複制等方式采集數據源的數據到數據湖(hú),通過資産(chǎn)盤點和分(fēn)類分(fēn)級實現對全域數據源的梳理(lǐ),形成數據資産(chǎn)目錄,進而高效的進行數據共享開放,服務(wù)于教師服務(wù),學(xué)生服務(wù)等數據流動場景,實現教育行業數字化運營。
方案價值
1、基于端到端的數據采集和管理(lǐ)
2、提供數據資産(chǎn)盤點+數據質(zhì)量檢驗+數據血緣/影響分(fēn)析+數據标簽化搜索+數據服務(wù)申請+數據資産(chǎn)監控+數據可(kě)視化的統一平台
3、實現數據易找易理(lǐ)解、數據質(zhì)量可(kě)度量、數據關聯可(kě)追溯、數據資産(chǎn)可(kě)共享
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典型案例
即刻開始
可(kě)視、可(kě)管、可(kě)控、可(kě)溯的數據安(ān)全建設和運營
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