大数据平台汇聚来自生产、业务系统等多源数据，经清洗、分析后广泛应用于智能决策等关键业务场景。然而，随着数据要素价值凸显，数据高度集中化与复杂流转带来的安全风险日益突出，大数据平台已成为恶意攻击的重点目标；
1、数据体量庞大、来源广泛，数据资产分布在Hbase、MongoDB等，敏感数据分布不清，安全防护难以聚焦重点
2、大数据平台采用新型数据架构，有数据仓、数据湖、湖仓结合等不同形式，难以全面防护
3、大数据平台访问途径多，特别是采用大量API接口调用方式，南北流量、东西流量并存，API滥用、未授权访问等风险难以有效识别与阻断
4、大数据平台数据流转路径复杂，涉及数据采集、传输、存储、处理、共享等不同环节的安全防护
以数据安全为中心，体系化构建覆盖大数据平台全链路的安全防护：
1、 数据资产梳理及分类分级，识别大数据平台中的数据资产，并进行分类分级，为数据安全的精细管控打下基础
2、数据库审计、数据库防火墙、API安全审计，对大数据平台的各种组件、各种类型的数据源数据库进行细粒度监控审计、阻断拦截非法或高危操作
3、 数据脱敏、数据水印、应用脱敏，围绕敏感数据在数据共享交换过程中，给予全方位的保护
4、数据库状态监控、数据库漏洞扫描，持续监控大数据组件的运行状态、漏洞情况，及时发现数据库的各种安全隐患，保障大数据平台的可靠运行
5、数据安全综合治理平台，建立数据安全运营平台，利用大数据、人工智能，统一分析、展示各种安全风险，提升数据安全运营效率
1、海量数据访问监控审计、高危数据非法窃取及时阻断与预警
2、大数据共享交换数据脱敏，防护，溯源
3、内外部的运维人员操作集中管控审计等
4、针对合法用户的非法操作、特权用户权限滥用、非授权用户越权操作的防控
敏感数据智能发现，大数据平台包含着大量敏感数据，可以智能扫描，自动识别平台中的敏感数据；
各能力单元支持大数据平台各种组件，如Hive、HBase、Redis、ES、MongoDB等，部署方式灵活，能适应大数据平台各种场景下的数据安全需求
支持API、JDBC、REST Full API、Shell等众多接口审计，可满足应用系统、工具访问大数据平台的风险监测与防护
