数据安全平台DSP技术开发框架
Gartner提供了DSP未来状态的详细视图。DSP居中，颜色表示模块优先级的相对位置。“数据安全平台部分概述了这些安全技术的范围、它们在数据安全管理中的作用以及它们的最佳实践。
数据安全平台DSP所需的重要安全功能：
敏感数据会自动检测和分类。DSP的最佳状态是具有数据分类层次结构的机器学习能力，并确定数据的使用场景。不再依赖系统级分类标准，而是减少了手动输入。
1、支持发送和集成安全策略
DSP管理接口可以集中管理安全设施、数据收集和输出安全方案，安全方案支持人工智能和机器学习。
2、DSP作为独立产品和基于云的服务产品提供
基于云的产品支持可以通过API集成安全功能单元，并使用云提供的DSP和数据安全服务（dsaas）提供的组件满足不同公司的数据安全要求。
3、数据风险分析
通过分析，用户可以帮助设置主动数据安全措施，如数据分类标签、数据访问控制、数据脱敏、数据库漏洞扫描和数据风险指标。
未来的数据安全建设应该从孤立的数据安全产品转移到数据安全平台，促进数据的可用性和价值，实现更简单的端到端数据安全，DSP产品可以实现这些功能的统一。
4、数据安全管理模型
通过DSP，构建每个孤立的数据安全产品，形成整个系统，整个系统，利用智能进行DSP计算能力、数据分析和模型分析，挖掘复杂的秘密风险。通过安全元数据统一的权限管理和处理策略，反对安全过程。DSP是数据安全的强大手柄。
5、高效的数据安全管理模型
数据安全管理必须首先实施系统和技术建设，确立组织当前的数据安全管理目标和策略，完善数据安全技术工具，优化使用数据时数据安全的有效安全方案。选择功能高度集成的DSP产品，根据实际需要共享数据，实现数据价值最大化，实现数据保护与利用的平衡。数据安全是核心，不是数据或产品集成，而是数据安全和大规模产品平台集成的核心。该数据管理模型具有成本低、效果快、易于登陆和可持续的数据安全管理等特点。
数据安全平台DSP数据安全管理解决方案的未来趋势
DSP的更大价值在于帮助组织机构实现数据的安全操作。通过集成安全功能，您可以覆盖行业不同领域的多个安全场景，而不是现有的解决方案。大数据安全场景、机密数据保护、整体数据格式、安全规则、安全保护等DSP可以一站式解决数据安全管理问题。
可以围绕DSP部署数据安全组织、人员管理和安全程序。DSP工程师的主要作用是通过单个产品保护数据，而不是锁定数据，而是根据需要启用数据。
在行业之前，有一个DSG构建框架可供更多参考。DSG框架提供了自顶向下的设计思想。数据安全管理不能从安全产品中启动，它启动了战略规划和编程系统，最后必须实现安全产品。这种方法具有良好的目标。然而，数据老化难以应对，成本高，效果差。数据安全管理和数据安全管理必须持续进行，并安排最佳计划。
