拟稿，我们对任何这样的阶段进行数据过程的建模，在每个阶段里，这个数据的处理过程应该是怎么样的，然后根据这个模型提出在这个阶段里数据安全的目的，策略，重点的方向，以及方法。提出来这么一套方法论。这也是比较新的，目前方法论也在搞，我们华三公司是主要的参与开发者之一。
再一个是大数据平台，从我们的角度来看，跟传统的IT系统变化不是很大。只是由于大数据的思维和属性造成了各方面的性能有一些问题。所以说在这块，还有云化，虚拟化的问题，所以在这块我们主要的是针对IT信息系统的体系去考虑安全。比如说云安全的信息已经发布了。
这块是我们对基础平台的从等保的角度上看的，从最基础最传统的结构，这个组成了大数据的平台，在这皮上，我们已经传统的等保体系方法论去规划。这块是在传统的等保体系进行了优化产生的体系。具体的方面比较多，我只是讲一下其中的一个案例。当然华三公司是以网络起家的公司，所以我从网络讲讲。
主要还是安全的三个节，第一个事前，事中，事后，通过各种各样的控制，达到这样的目标，一体化的目标。这只是其中的一个维度。下面是大数据本身的安全，我们从大数据组织架构的角度上分析大数据安全的防护情况。我们在一般的项目里，大家都可以知道，我们整个组织的数据架构大概可以分成几块，第一块是组织外部的数据，第二部分是域内。域外是各个兄弟单位的数据交换，另外是社会书记的抓取。域内不在大数据安全的考虑范围内，另外一个是数据分析系统的数据安全的域，从数据安全域的角度来讲，采用的是物理隔离的方式。数据只能往一个方向走。在这块，我们主要考虑的还不是安全方面的问题，而是数据的同步对业务系统造成的数据的稳定性的影响。所以说，基本上我们在这里采取数据缓存区，有点像是一数据防火墙的，业务系统跟数据分析系统分开了，它的业务系统的运作不会影响到业务安全。
下面是从数据生命周期的安全的角度上对安全进行分析，第一，数据处理的阶段。
这个阶段主要是从数据处理这个环节上分析数据安全，所以说我们对整个的数据处理的过程进行一个建模。数据处理有三块，一个部分是数据的生产，我们现在的数据处理的过程基本上可以认为是数据的生产、消费、提供服务地过程。所以有数据生产、消费。消费的过程是数据分析，大家觉得数据分析怎么会放在数据处理里。数据的应用领域或者是分析，主要是注重数据消费，数据分析的逻辑。但是数据分析最终的执行还是要在数据处理地框架里进行的。所以说，在这样的环节里，从使用的角度上来讲，这里防范的核心的目标就是数据的滥用。也就是说在授权以内的数据，使用范围的聚合，分析，产生了保密性和隐私方面的一些问题。所以说，从开发的角度上来讲，防止数据滥用，整个开发的管理流程，对数据的申请和处理有一个严格的规范。
另外，从管理的角度上，各方面的事前，事中，事后的手段。另外对开发出来的数据应用如何进行控制。在数据处理阶段最主要的是防止数据的滥用，基本的方法，就是最好的数据可用不可见，这样的话就防止了数据违法方面。
在数据应用方面，大概的模型是这样的，刚才讲的是数据处理，可用不可见的实现基本上是以数据服务封装的形式出现的。一类数据操作服务，另外一类是数据的评估服务。当然，数据操作服务提供里数据可用不可见的最基本的服务。对于上面来讲，对于应用的开发，这方面是最主要的方面，所以说对应用的开发的一个申请、审批、最后的上线、使用，这些都是我们的数据安全的检测点。服务于相应的系统，解决数据安全方面的问题。
前面是从数据的生命周期来分析大数据的安全，下面是在大数据的年代里，我们以大数据的观点治理大数据的安全，这个角度上，我们一个安全系统，应该是一个闭环系统，这个闭环系统大概是这么几个阶段，第一个是防护阶段，做好城墙。第二个是事中的监控阶段，第三个是出了问题以后的响应阶段，第四个是恢复阶段。我们以前的数据安全系统比较薄弱的是数据的监视和控制，或者是IT系统安全方面的监视和控制做的比较弱。
在这个方面，我们会把大数据引进来，在大数据的监管平台，其实是在我们安全大数据平台做的对大数据的安全进行的监控。公司主要提供了闭环系统，这是发现了异常，进入我们的响应系统，整个形成了一个闭环的过程。