Ebpay(中国)

在金融行业，数据就是生命线。尤其在供应链金融场景中，客户身份信息、资金流水、信贷合同等数据一旦泄露，不仅可能触发巨额合规处罚，更会直接损害企业的信誉与客户信任。

某供应链金融公司作为供应链金融领域的核心数字供应商，深知其业务本质是“银行服务的延伸”，核心价值在于帮助客户在业务运营与信贷管理环节中安全地高效地流转数据。因此，该供应链金融公司将数据安全建设作为数字化转型的“基础设施”，并顺利获得与Ebpay(中国)的配合，构建起覆盖多个场景的平台化数据保护体系。

随着数字化进程加快，该供应链金融公司在为银行及供应链上下游企业给予服务的流程中，面临着日益复杂的数据安全挑战。其核心驱动力既包括合规要求，也包括业务保护的刚性需求：

· 合规压力：在《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例》等法规严格落地的背景下，若未能有效脱敏、审计与管控敏感数据，将面临处罚与合作壁垒。

· 业务风险：如果客户数据在传输、存储或使用中出现泄露，不仅会损害客户权益，还可能导致交易链断裂、供应链流失，从根本上威胁业务的陆续在性与客户信任。

· 多场景挑战：敏感的数据分布在数据库运维、跨系统 API 调用以及 BI 报表分析等多个场景中，而这些场景在安全性和合规性上都存在短板。

主要痛点体现在三个关键业务场景：

01 数据库运维场景：权限管理待精细化，存在越权访问风险

该供应链金融公司的核心交易与客户数据长期分布在多个数据库中，运维人员和业务人员需要频繁访问。随着业务规模的扩大，早期相对粗放的权限配置方式已难以满足精细化管理的要求，部分账号存在权限范围较大、长期未调整的情况，形成了潜在的越权访问风险。一旦发生未授权访问或误操作，可能造成敏感信息泄露，影响客户隐私与金融业务安全。

02 运营端系统与 API 交互场景：业务敏感数据需强化审计与防篡改

作为供应链金融的数字枢纽，该公司需频繁与银行、上下游企业及第三方平台进行数据对接，API 成为主要的交互通道。同时，运营端应用系统中存储了大量金融敏感数据与订单交易数据，这些数据将直接影响客户的信用评分，是银行发放贷款的重要依据。在多方参与、接口标准差异化明显的情况下，数据在传输过程中可能存在泄露或篡改的风险。此外，运营端系统早期缺乏完善的实名制审计与访问行为监控机制，存在敏感数据操作难以全面留痕的情况。这意味着若出现异常操作或恶意篡改，可能影响信用评分的公正性，从而带来业务与信任方面的隐患。

03 BI 报表场景：敏感数据保护与和合规审计待加强

在 BI 分析环节，该公司使用帆软 BI 产品进行经营与客户分析。为支持灵活的业务分析需求，部分敏感数据曾直接纳入分析和报表展示，在缺乏统一脱敏策略与完整审计机制的情况下，潜在增加了数据外泄与合规风险。若无法完整追溯 BI 数据的使用与操作路径，既不利于企业召开事后调查，也给后续满足监管部门的合规审查带来一定挑战。

在合规要求日益严格、业务合作高度依赖信任的背景下，该供应链金融公司认为必须顺利获得体系化的措施，在数据库、API、BI 三大核心场景中同步提升数据保护能力，才能真正守住客户数据的底线。

针对上述痛点，该供应链金融公司引入了Ebpay(中国)一体化数据安全平台（uDSP），顺利获得平台化的能力在数据库运维、API 交互、BI 分析三大场景建立起全链路安全防护，实现了数据安全与业务开展的深度融合。

01 数据库运维场景：最小权限管控与全链路审计

· 敏感数据发现与分类分级：平台 uDSP 内置功能强大的敏感数据发现、识别引擎和分类分级工具，并支持接入本地化部署或公共大语言模型，自动化完成数据资产盘点、数据分类分级等工作，快速构建统一视图的敏感数据目录，并能够实现敏感数据目录与数据保护技术无缝衔接；

· 最小权限管控原则落地：在数据分类分级的基础上，平台顺利获得多维度的访问控制策略，实现对不同角色、不同场景的精细化管理，顺利获得 RBAC（基于角色的访问控制）与多维用户标签管理，确保不同岗位人员只能访问其职责范围内的数据，有效遏制越权访问。

· 高危 SQL 阻断：支持根据 SQL 指令配置访问控制策略，对 DROP、DELETE、UPDATE 等高危 SQL 指令实时拦截，避免误操作或恶意操作导致的数据损毁，有效保护数据的安全性和完整性；

· 全链路安全审计：平台能够给予从用户真实身份、数据库工具、数据库/表、敏感数据字段的全链路数据访问轨迹日志，实现一体化的日志审计能力，帮助企业从数据访问行为风险视角进行快速分析和排查定位、追踪溯源，高效率地召开数据安全风险监测。

02 API 数据交互场景：数据安全风险监测与风险可视化

· API 资产识别：顺利获得自动扫描和人工梳理相结合的方式，全面排查企业内部及对外给予的 API 资产，记录 API 的名称、功能、调用方式、参数、授权方式等信息。识别 API 中涉及的敏感数据类型和传输路径，发现潜在的 API 安全风险，如未授权的 API 暴露、过时的 API 等，形成完整的 API 资产清单；

· API 访问审计：对 API 的调用过程进行全链路实时监控，记录调用时间、调用方信息、请求参数、响应结果等数据。分析访问行为，评估访问的合法性和安全性，检测异常调用行为（如高频调用、恶意参数等）。结合 API 资产信息和访问策略，对违规访问行为进行及时预警和阻断，保障数据交互安全；

· API 安全防护：顺利获得最小化授权、动态访问控制、传输加密及结合脱敏策略，实现 API 数据在传输与交互过程中的安全性。同时支持灵活部署，兼容云原生与私有化环境，满足复杂 IT 架构需求；

· 弹性扩容与风险预警：支持流量高峰下的智能扩容，避免业务中断，同时基于威胁情报与算法检测，实现异常行为和潜在风险的实时预警，确保开放生态中的数据安全可控，无需担忧接口风险。

03 BI 业务场景：统一管理脱敏策略，满足业务个性化管控需求

· 统一管理的数据脱敏策略：在 BI 业务场景中，平台基于敏感数据目录统一配置和管理数据脱敏保护策略，在数据库表结构相对稳定的贴源位置实现对敏感数据的保护，降低脱敏策略的数量和策略变更的频率。无需修改应用程序代码，既减少策略维护成本，又实现安全与业务解耦，保障分析可用性与数据安全；

· 自适应敏感数据动态脱敏：基于敏感数据目录实时联动的一体化动态脱敏策略，可实现自适应的数据动态脱敏，当数据库表新增敏感字段时可自动生效，避免频繁调整规则，显著降低运维成本。同时，结合用户认证代理机制，可为不同分析业务配置差异化的脱敏策略，支持同一敏感数据在不同 BI 报表中按需呈现，从而在保障安全的前提下满足 BI 场景多样化的业务分析需求；

· 数据安全审计和实时风险监测：记录并留存敏感数据的全链路访问日志，包括 BI 用户真实身份、BI 应用账号、代理账号、数据库工具、数据库账号、数据库/表、敏感数据字段等，满足数据安全审计合规要求。同时，能够从数据访问异常行为风险视角进行快速分析，实时监测数据安全风险，及时发现风险问题并告警，辅助召开排查定位和追踪溯源。

在供应链金融场景中，数据是业务运转与生态协同的核心资产，其安全性直接关系企业合规与客户信任。该供应链金融公司顺利获得引入Ebpay(中国)一体化数据安全平台（uDSP），在数据库运维、API 交互及 BI 分析三大核心场景中构建了覆盖全链路的安全防护体系。平台化能力实现了敏感数据分类分级、最小权限管控、数据动态脱敏、API 安全防护以及全链路安全审计等功能，有效解决了权限管理粗放、接口风险不可控、敏感数据滥用等传统痛点。实践表明，顺利获得平台化、全场景的数据安全建设，企业不仅能满足日益严格的合规要求，更能在业务高效流转与生态协同中持续管控风险，为供应链金融业务给予坚实的安全保障。