美创科技位居IDC MarketScape:中国数据安全管理平台市场「领导者」类别

近日,IDC发布《IDC MarketScape: 中国数据安全管理平台2023年厂商评估》 报告,报告从交付、产品特性、创新能力、研发速度、客户满意度等多个维度对国内厂商进行全面评估。美创科技列为『领导者』类别!

◼︎ 报告中,从关键战略指标维度,美创数据安全管理平台在交付、功能特性与前瞻性、创新、增长、研发速度及生产效率等表现突出;在关键能力方面,美创数据安全管理平台在客户满意度、客服交付、服务范围、功能特性、投资组合优点等具有突出的竞争力。

IDC定义下的数据安全管理平台是一个进行数据安全管理的底层平台,其从数据的发现与分类分级出发,是集成了数据合规治理、数据安全访问治理、敏感数据管理、数据防泄漏、数据加密、数据脱敏等多种数据安全产品能力的统一安全监测、管理、运营平台。

▲ 来源:《IDC MarketScape: 中国数据安全管理平台2023年厂商评估》

美创数据安全管理平台

美创数据安全管理平台是一款可按需组装数据安全能力模块、串联多方安全组件的基础底座平台。数据安全管理平台从数据发现与分类分级出发,围绕敏感数据管理、数据风险评估、动态访问控制对数据进行综合管理,联动运维管控、数据防泄漏、数据加密、数据脱敏、数据水印等多种数据安全产品能力进行统一安全监测、治理、运营。

同时,数据安全管理平台深入业务、结合业务,运用多种数据安全能力帮助用户梳理、监管、评估、分析、监测、管控、治理数据的安全状态和数据活动,提供可管、可读、可视、可控、可持续、可量化的统一数据安全治理与运营能力,不断在数据安全建设体系中发挥全局风险治理、统一指挥调度的作用,实现资产全域可管、风险全域可视、策略全域联动,让用户从数据安全单点建设走向体系化建设。

平台能力优势:

集中体系化管理

对数据进行综合管理,实现基于分类分级的统一资产梳理、统一身份治理、统一风险监测、统一分析评估、统一策略下发、统一风险管控、统一观测等,真正帮助用户构建全局的体系化数据安全。

安全能力服务化,支持弹性扩展

提供模块化、原子化、服务化数据安全能力,针对不同场景的安全需求,用户可结合业务现状,按需订阅,形成针对性解决方案。也支持集成用户已有的数据安全产品,从而解决产品堆砌、安全能力分散的问题,实现场景化协同联动,构建整体安全防御生态体系。

以敏感资产为核心全面风险防护

围绕资产分类分级建立统一的敏感资产视角,形成敏感资产画像和访问基线,结合敏感资产访问控制、脱敏、加密、访问审计等能力进行全阶段风险防护,实现高价值数据细粒度的实时动态监测与防护。

动静结合的风险监测能力

通过内置风险策略实现静态风险防护,并从多个维度综合计算风险评分,由风险评分和变化幅度衡量风险的紧急度与危害性,联动安全能力动态调整访问控制权限,实现从静到动、动静结合的安全防护体系。

持续优化的安全运营闭环

构建从风险评估、风险检测、风险治理、工单处置、处置核查、安全绩效考核的一站式安全运营能力,从流程制度、人员定责、安全赋能等方面建立安全运营机制,提供全面的安全运营服务。量化安全运营过程和结果,通过处置稽核、策略校验等方式沉淀知识库,让安全运营具有可持续优化的能力,不断提升安全水位。

目前,美创数据安全管理平台已应用于政府、教育、金融、医疗、企业、能源等各大行业,无论是产品技术能力、还是行业实践案例已获得业内多项权威认可。

持续推动数据安全基础设施平台的创新和突破,应对数字化时代数据广泛融合与流动带来的数据资产安全管理、数据流动安全管控、数据安全风险监测等挑战,美创科技正在着力构建新一代以数字化安全平台为基础的数据安全体系,持续护航各行业变革发展,安全升级!


关于IDC MarketScape:

IDC MarketScape厂商评估模型旨在为特定市场中信息和通信技术(ICT)厂商的竞争力提供一个概述。研究方法采用严格的定性和定量的标准的评分方法,以单一的图形说明每个厂商在特定市场中的位置。IDC MarketScape提供了一个清晰的框架,在其中可以对IT和信息通信技术厂商的产品、服务、能力和策略以及当前和未来的市场成功因素进行有意义的比较。该框架还为技术买家提供了针对当前或潜在厂商的360度优劣势评估,为技术买家提供参考。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/126940.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MFC网络编程-Udp客户端

目录 1、UI的设计: 2、代码的实现: (1)、重写CSocket虚函数OnReceive,并且传入对话框的指针 (2)、初始化SOCKET (3)、绑定本地IP和端口 (4)、…

Vue xlsx插件前端导出

一、安装 xlsx npm install --save xlsx file-saver二、具体使用整体代码 如果数据格式是这样就用下面的&#xff0c;直接把数据传到 XLSX.utils.json_to_sheet list: [ { name: John, age: 25 }, { name: Jane, age: 30 }, // ... ]<template><button click"ex…

RCU初学参考资料

参考资料&#xff1a; 1.预备知识&#xff1a;QSBR算法 b-tree-QSBR简介 QSBR是通过quiescent state来检测grace period。如果线程T在某时刻不再持有共享对象的引用&#xff0c;那么该线程T在此时就处于quiescent state。如果一个时间区间内&#xff0c;所有线程都曾处于quie…

kubectl详解

陈述式资源管理方法&#xff1a; 1.kubernetes 集群管理集群资源的唯一入口是通过相应的方法调用 apiserver 的接口 2.kubectl 是官方的CLI命令行工具&#xff0c;用于与 apiserver 进行通信&#xff0c;将用户在命令行输入的命令&#xff0c;组织并转化为 apiserver 能识别的信…

LabVIEW开发双目立体系统猪重估算

LabVIEW开发双目立体系统猪重估算 动物的活重是各种研究中的重要参考&#xff0c;例如动物生长&#xff0c;饲料转化率&#xff0c;健康状况和疾病发生。生长中的动物的体重为保持它们处于适当的营养和环境水平提供了一个有价值的参数或指标。动物的利润通常与收入和成本之间的…

LCD驱动程序——Framebuffer应用编程

1.LCD 操作原理 在 Linux 系统中通过 Framebuffer 驱动程序来控制 LCD。Frame 是帧的意思&#xff0c;buffer 是缓冲的意思&#xff0c;这意味着 Framebuffer 就是一块内存&#xff0c;里面保存着一帧图像。Framebuffer 中保存着一帧图像的每一个像素颜色值&#xff0c;假设 L…

程序环境和预处理

目录 1. 程序的翻译环境和执行环境 2. C语言程序的编译链接 2.1. 预处理 2.2. 编译 2.3. 汇编 2.4. 链接 3. 运行环境的简单介绍 4. 预定义符号介绍 5. 预处理指令 #define 5.1. #define定义标识符 5.2. #define定义宏 5.3. #define替换规则 6. 宏和函数的对比 1. …

由k8s升级慢引起的etcd性能不足的问题排查

一、基本介绍 最近etcd查看出现性能 curl --cacert /path/to/etcdctl-ca.crt --cert /path/to/etcdctl.crt --key /path/to/etcdctl.key https://:2379/metrics | grep etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_bucket 当集群规模突破过大时规模时,曾出现如下性能瓶颈问题: etc…

Vue 的异步组件

目录 1&#xff0c;异步组件介绍2&#xff0c;路由中使用3&#xff0c;组件中使用3.1&#xff0c;Vue2 语法3.2&#xff0c;Vue3 语法 1&#xff0c;异步组件介绍 在项目中&#xff0c;有的组件仅在需要时才会加载&#xff0c;这时就需要用到异步组件。 异步组件本质上是一个…

带你从0开始学习自动化框架Airtest

现在市面上做UI自动化的框架很多&#xff0c;包括我们常用的Web自动化框架Selenium&#xff0c;移动端自动化框架Appium。 虽然Selenium和Appium分属同源&#xff0c;而且API都有很多相同的地方&#xff0c;可以无损耗切换&#xff0c;但是还是需要引入不同的库&#xff0c;而…

Debug技巧-不启用前端访问后端

在日常开发中&#xff0c;我们经常会遇到各种问题需要调试&#xff0c;前后端都启动需要耗费一定的时间和内存&#xff0c;方便起见&#xff0c;可以直接用抓包数据访问后端&#xff0c;这里我们需要用到Postman或者ApiFox 抓包数据 在系统前台触发后端请求&#xff0c;在控制…

【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路(更新中)

【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路&#xff08;更新中&#xff09; 在LSTM预测过程中&#xff0c;极易出现时间滞后&#xff0c;类似于下图&#xff0c;与一个以上的样本点结果错位&#xff0c;产生滞后的效果。 在建模过程中&#xf…

ChatGPT更新多模态,支持图片和语音输入,会带来哪些新体验和影响?

不仅是光使用chat GPT更方便、更厉害&#xff0c;哪些和chat GPT结合技术的技术和产品能力也变得更强 像我们公司目前在用的RPA&#xff0c;就努力和这个chat GPT的技术结合&#xff0c;但是由于能力有限&#xff0c;使用的场景少之又少 但这次Chat GPT的更新&#xff0c;预计…

负载均衡深度解析:算法、策略与Nginx实践

引言 如今&#xff0c;网站和应用服务面临着巨大的访问流量&#xff0c;如何高效、稳定地处理这些流量成为了一个亟待解决的问题。负载均衡技术因此应运而生&#xff0c;它通过将流量合理分配到多个服务器上&#xff0c;不仅优化了资源的利用率&#xff0c;还大大提升了系统的…

服务器数据恢复—EMC存储pool上数据卷被误删的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&#xff1a; EMC Unity某型号存储&#xff0c;连接了2台硬盘柜。2台硬盘柜上创建2组互相独立的POOL&#xff0c;2组POOL共有21块520字节硬盘。21块硬盘组建了2组RAID6&#xff0c;1号RAID6有11块硬盘. 2号RAID6有10块硬盘。 服务器故障&检测&#xff1…

[ACTF2023]复现

MDH 源题&#xff1a; from hashlib import sha256 from secret import flagr 128 c 96 p 308955606868885551120230861462612873078105583047156930179459717798715109629 Fp GF(p)def gen():a1 random_matrix(Fp, r, c)a2 random_matrix(Fp, r, c)A a1 * a2.Treturn…

Vue入门——核心知识点

简介 Vue是一套用于构建用户界面的渐进式JS框架。 构建用户界面&#xff1a;就是将后端返回来的数据以不同的形式(例如&#xff1a;列表、按钮等)显示在界面上。渐进式&#xff1a;就是可以按需加载各种库。简单的应用只需要一个核心库即可&#xff0c;复杂的应用可以按照需求…

AR的光学原理?

AR智能眼镜的光学成像系统 AR眼镜的光学成像系统由微型显示屏和光学镜片组成&#xff0c;可以将其理解为智能手机的屏幕。 增强现实&#xff0c;从本质上说&#xff0c;是将设备生成的影像与现实世界进行叠加融合。这种技术基本就是通过光学镜片组件对微型显示屏幕发出的光线…

[Machine Learning][Part 7]神经网络的基本组成结构

这里我们将探索神经元/单元和层的内部工作原理。特别是,与之前学习的回归/线性模型和逻辑模型进行比较。最后接介绍tensorflow以及如何利用tensorflow来实现这些模型。 神经网络和大脑的神经元工作原理类似&#xff0c;但是比大脑的工作原理要简单的多。大脑中神经元的工作原理…

python自动化测试(九):EcShop添加商品功能

前置条件&#xff1a; 本地部署&#xff1a;ECShop的版本是3.0.0、Google版本是 Google Chrome65.0.3325.162 (正式版本) &#xff08;32 位&#xff09; py的selenium版本是3.11.0 目录 一、前置代码 二、添加商品操作 2.1 点击添加商品 2.2 添加名称、分类、品牌 2…