了新的变化，以政务数据安全责任为例，这其中有大数据局的监管责任、各委办厅局方使用的责任、业务保障方的责任、数据运营方的责任，各种责任相互交织、盘根错节，缺少清晰的责任边界，如何细粒度界定不同主体方责任是数据安全的重要内容。
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数据集约处理带来的安全挑战
当前主流趋势是使用集约化云计算和大数据等技术，将重要数据集中在一起，与传统数据分散存放，然而“把鸡蛋放在一个篮子中”的思维逻辑，容易提升攻击窃取者意愿，极端情况下，甚至可能会面临国家级网络和数据攻击威胁，在高强度、复杂未知网络和数据攻击威胁下，提升集约化存放处理数据的安全强度成为重要课题。
数据技术脆弱带来的安全挑战
一是数据技术自身具有脆弱性。当前广泛应用的大数据系统和相关业务系统，在研发之初并未充分考虑安全问题，带来了内生安全风险。二是数据安全技术能力不足。数据安全技术应用进展缓慢，主要还是依托传统加解密、DLP、数据库审计等手段，难以全面解决安全问题。三是数据规模化效应带来全新挑战，大数据中心不仅数据量巨大，而且处理人员、涉及环节、使用系统众多，难以形成统一数据安全能力。
数据要素供给安全建设思路
网御星云数据要素供给安全设计思路是结合数据业务特点，以责任为边界，采用集约化安全栈的模式进行防护。安全栈是一组安全功能集合，通过软件化、虚拟化、集中化安全功能聚合，实现针对网络层、应用层、数据层的全栈安全保护能力。统一安全系统主要是保障数据资源生成和高效归集层面的安全，其安全逻辑模型如图：
【数据要素供给安全逻辑模型】
业务访问安全栈
以业务人员访问应用系统过程中的数据安全防护为核心目标，以零信任安全架构为支撑，采用SDP接入方式强化该场景的业务访问安全防御手段，通过用户+终端+运行环境的风险感知，在业务访问过程中实现持续信任评估、动态访问授权、敏感数据脱敏、数据泄露防护和水印等能力，形成覆盖终端、网络、边界、应用和数据等五维一体化防护的数据安全防御体系。
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运营访问安全栈
以内部人员(含第三方开发、测试人员)系统运维数据安全防护为核心目标，引入零信任安全理念，实现“实名制”细粒度、动态访问授权，具备对运维过程中用户行为及网络风险全面发现与审计能力，保护数据安全访问，抵御网络攻击和违规获取数据等操作。
数据访问安全栈
重点解决云平台内部数据资源池与各类租户之间数据采集、调用存在的安全风险，采用虚拟安全资源池集中提供合规性检测、安全审计、敏感数据发现、分级分类和访问控制等能力。
统一安全指挥
是整个安全体系的中枢大脑。核心是采集数据要素供给中各要素的安全数据，结合大数据分析能力，对不同系统之间的数据访问行为进行分析研判，并将分析结果同步到各安全栈，形成统一访问控制、传输内容分类控制、应用鉴权、违规行为主动预警、安全态势实时监测等能力，打造安全监管、威胁分析与响应处置的闭环工作机制。
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数据要素供给安全价值
数据要素供给安全主要目标是明晰数据产生和归集过程中各方安全责任，保障数据合法合规使用。网御星云通过打造新型全域覆盖、综合立体的数据要素供给安全防护体系，能够显著提升数据平台整体安全防护水平，有效降低数据泄露、误用滥用等风险，实现从外围安全到内嵌安全转变。
数据要素供给安全为数据可信流通提供了安全基础，有利于推动行业打破数据壁垒，让数据跨地域、跨部门、跨系统自由流动，释放数据价值。
