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《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。当前，有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份，即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据，一旦业务数据发生丢失或损坏，则恢复备份数据提供业务访问，传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段，因此企业在发生数据丢失时，启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜，这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响，为满足法律的合规性要求，备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求，但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限，定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题，上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段，包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证，保障了备份数据的可恢复性与可用性.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。个人身份信息

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持多种备份类型，针对备份方式同时支持有盘挂载备份和无挂载备份（传统数据备份方式），针对备份类型同时支持全量备份、增量备份与全量快照合成、事务日志备份。ADM还支持数据备份，可保护所有应用，其保护对象覆盖文件系统、商业数据库、国产化数据库、虚拟化平台、云平台、容器等。用户通过自定义备份时间点和周期，使系统按照任务策略和计划，自动或手动发起数据备份。当数据丢失或损坏时，根据不同的场景、不同应用类型，用户可以选择灵活高效的恢复方式。数据授权管理CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、卫生、事业单位等行业。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持增量备份与全量快照合成技术，传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略，其增量备份大多不可持续，经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题，而且其增量备份数据的恢复效率相对低下，因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据，恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外，过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系，不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术，即首先执行全量备份，之后只对新增或改动过的数据进行增量备份，此增量备份数据是持续的，而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本，便于恢复。因此，增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间，节省备份数据所需的存储空间，且提升了恢复效率。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节，也可以单独作为敏感数据处理的抽取平台，两种模式满足了当前用户对数据处理的全部需求。 提供系统用户角色权限的配置管理，负责系统角色用户功能的划分，操作权限的分配，负责处理任务向上级的申请，上级用户负责审批、转发、会签或驳回以及复核工作的需求。当前系统内置丰富的算法，具备广义的通用型规则，包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等；支持保留原有数据含义的仿真型规则，支持中文字典库与编码字典库，保证姓名、身份证号、证件号、地址、组织机构代码等数据的有效性、可用性，算法经优化已处理超长字符截断和重复数据的问题。备份数据是一家企业数据资产的来源，要注重安全防护。

随着信息化程度的不断深入，数据作为企业的资产越来越被重视，虚拟化、云化的不断应用，带来了业务系统及数据的增长，大数据在这种环境中也有了发展和应用。新技术的不断创新与应用，促使着数据不断的被拷贝使用，如何能更好的使用这些数据，如何更好的管理越来越多的拷贝数据，如何能节省新需求下的存储空间，这些都成了当下亟待解决的问题。信息化时代，“数据”的应用较为频繁，海量数据的组成中，备份数据占有很大比例，而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的，被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器，如此将会对业务性能产生影响，不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统，使其专注于业务处理上，也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。上讯信息敏捷数据管理平台ADM是创新型数据备份管理解决方案。中信银行使用哪家的CDM

上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过虚拟挂载恢复可快速检验备份数据的可用性和有效性。个人身份信息

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。个人身份信息