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本章主要介绍如何利用泄露的数据文件进行水印溯源。 数据溯源主要用来对泄露数据进行快速溯源。通过对泄露数据文件的完整度和水印信息痕迹来检测水印是否存在，快速识别水印标记信息，从而对安全事件精准定位追责。 前提条件 用户获得泄露的数据文件后，生成字符分隔值（Comma-Separated Value
40 识别规则接口 表3 识别规则接口 API 说明 API流量限制（次/10s） 用户流量限制（次/10s） 查询识别规则列表 查询识别规则列表。 3600 40 创建识别规则 创建识别规则。 1800 20 查询特定识别规则 查询特定识别规则。 3600 40 删除识别规则 删除识别规则。
分类类型选择“自定义”，呈现此参数，支持正则表达式。 正则表达式 内容识别：提供的数据识别方式之一，自定义正则表达式。 列名识别：提供字段名精确匹配和模糊匹配方式，支持多个字段匹配。 描述 对当前规则进行简单描述。 新建分组 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作
support auto create empty table with no column”。 原因分析 这是由于数据库表名中含有特殊字符导致识别出语法错误，按数据库对象命名规则重新命名后恢复正常。 例如，DWS数据仓库中的数据表命名需要满足以下约束：长度不超过63个字符，以字母或下
方式一：新建表达式转换器时，表达式需要用''包围。 ${dateformat(yyyy-MM-dd)}不加引号使用时，解析成2017-10-16之后还会进行运算，将'-'识别为减号，导致结果为1991，须使用'${dateformat(yyyy-MM-dd)}'，即'2017-10-16'。 图2 使用''包围表达式
方式一：新建表达式转换器时，表达式需要用''包围。 ${dateformat(yyyy-MM-dd)}不加引号使用时，解析成2017-10-16之后还会进行运算，将'-'识别为减号，导致结果为1991，须使用'${dateformat(yyyy-MM-dd)}'，即'2017-10-16'。 图2 使用''包围表达式
敏感表密级分布图 展示敏感发现任务识别出的表的密级分布，密级和用户定义的一致。右侧显示用户定义的密级及其关联的敏感表数目。 敏感数据识别任务的创建和运行，参考创建敏感数据发现任务。 图3 敏感表密级分布图 敏感字段密级分布图 展示敏感发现任务识别出的表敏感字段，密级和用户定义的一
MRS、DWS、DLI数据的访问控制，按需为用户、用户组分配最小权限，从而降低企业数据信息安全风险。 敏感数据治理 敏感数据识别通过用户创建或内置的数据识别规则和规则组自动发现敏感数据并进行数据分级分类标注。 隐私保护管理 隐私保护管理可以通过数据静态脱敏、动态脱敏、数据水印、文
敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全
据的快速响应交互场景。如果为大量数据开放的场景，更适于通过数据共享交换或其他方案实现，这种情况下，建议您通过数据安全进行权限管控、敏感数据识别、数据脱敏、数据水印等手段保护数据安全。 API开放方使用流程 您作为API提供者，需要实现一个或一组API的开放，那么您需要先后完成以下工作：
配置调度依赖后，可以保障调度任务在运行时能取到正确的数据（当前节点依赖的上游节点成功运行后，DataArts Studio通过节点运行的状态识别到上游表的最新数据已产生，下游节点再去取数）。避免下游节点取数据时，上游表数据还未正常产出，导致下游节点取数出现问题。 在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。
级数据治理的重要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致（定义和实际物理数据的一致）。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政
准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。 当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。
数据安全API 权限管理接口 识别规则接口 规则分组接口 数据权限查询接口 数据密级接口 权限应用接口 敏感数据分布接口
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
表2 配置业务规则参数 参数名 说明 规则名称 业务规则的名称，只能包含中文、英文字母、数字、“_”，且长度为1~64个字符。 描述 为更好的识别业务规则，此处加以描述信息。描述信息长度不能超过4096个字符。 所属目录 业务规则的存储目录，可选择已创建的目录。目录创建请参见图1。 定义关系
根据需要，选择敏感数据保护、数据权限控制或数据源保护页签，单击“开始扫描”或“重新扫描”，进行安全诊断。 扫描结束后，请您根据安全扫描结果和处理建议，识别风险项并单击“处理风险”进行优化，保障数据使用过程的安全可靠。 另外，中风险及高风险等级的风险问题属于潜在的安全隐患，建议您尽快处理。下图
数据代表（Data Representatives）：数据代表是领域数据治理工作的专家带头人。 深刻理解数据工作的目标、方法、规则、工具，并通过识别关键业务流程和IT系统，对本领域数据治理的路标和工作计划进行细化并排序，最终管理执行。 作为本领域数据治理专家，管理并解决问题和争议，必要时提交数据Owner进行裁决。
数据分类配置说明（仅当数据目录组件中具备数据安全功能时，支持配置该选项；当前暂不支持关联独立数据安全组件中的敏感数据识别规则） 数据分类：勾选此项参见新建数据分类新建分类规则组或者选中已有分类规则组，实现自动识别数据并添加分类。 数据分级：勾选“根据数据分类结果更新数据表密级”，表示可根据匹配的分类规则中，将密级最高的设置为表的密级。
数据全生命周期安全技术为生命周期中特定环节面临的风险提供管控技术保障。整个数据全生命周期可以通过组合或复用以下多种技术实现数据安全： 敏感数据识别通过对采集的数据进行识别和梳理，发现其中的敏感数据，以便进行安全管理。 备份与恢复技术是防止数据破坏、丢失的有效手段，用于保证数据可用性和完整性。 数
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