敏感数据供数

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持重复数据删除技术，在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理，同时可进行版本管理。敏感数据供数

数据流程管理是ADM功能模块之一，主要通过灵活配置数据流转环节实现数据管理流程的自动化作业编排，ADM采用基于画布的方式默认作业流程的起止节点，根据实际需求将数据的获取、恢复、传输、共享、交付、销毁等各个环节对应的任务组件灵活拖动到作业画布，组成一个完整的任务流程，各任务之间支持依赖关系、延时机制以及断点处理机制，实现数据管理流程任务的串联组建和并行执行，达到数据管理流程的自动化执行，协助用户将数据交付流程的各个工作环节灵活地组合起来，实现数据交付的自动化，从而摆脱人工值守，达到缩减时间成本和人力成本的目标。金融用户CDM如何选择数据备份产品构建了数据保护的基础防线。

ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源----中游数据中转----下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。

《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动的权益，即在高度重视数据安全的前提下，也要获取数据合理利用带来的价值，充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等，各个阶段构成了数据活动的全生命周期，维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系，通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障，进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全，助力我国数字经济发展。上讯ADM产品采用副本数据管理CDM面向数据全生命周期进行数据安全管理。

备份校验管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一，主要用于对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验，保证备份数据的可恢复性、完整性。通过对接备份系统（如NetBackup、Commvault、NetWorker等）集中管理存储资源、恢复服务器资源和恢复任务，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而完成备份数据有效性验证的全自动化。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求，能够覆盖用户全部业务系统的备份数据恢复验证需求，自动化实现跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复，实现验证工作的高覆盖率，提高备份数据有效性验证的频率。备份数据的开发利用是唤醒大量沦为暗数据的备份数据，让数据备份即可用。集中管控

上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。敏感数据供数

敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台（ADM）产品功能模块之一，主要针对敏感数据的处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库，敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别，支持全库与子集自动扫描识别，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，支持处理结果的校验。敏感数据供数