机械行业是历史悠久的工业形式,与国民经济密切相关,属于周期性行业,是我国最重要的工业制造行业之一。即使网络经济与 IT 信息技术在世界范围内占据主导地位,依然离不开一个发达的、先进的物质基础,而机械行业正是为生成这种物质基础提供工艺装备的主要行业,一个国家的富强离不开机械行业的支撑。

机械行业中的机械设计和机械制造业具有以离散为主、流程为辅、装配为重点的主要特点。以设备制造为例,生产方式一般由单独的零部件组成最终产成品,这属于典型的离散型工业。典型的离散型机械制造业企业由于主要从事单件、小批量生产,产品的工艺过程经常变更。如果机械制造企业的产品结构可以用数的概念进行描述,那么,最终产品一定是由固定个数的零件或部件组成,这些关系非常明确和固定。而随着计算机互联网等新技术的崛起,机械行业也慢慢步入更加智能化的设计、生成和制造,依靠更多更智能的设计软件配合,比较常见、公认的三维设计软件是 PRO/E,UG,CATIA。PRO/E 在通用机械以及国内发动机行业使用比较多,UG 在加工方面的用的就比较多,而 CATIA 在航空航天、汽车外观造型方面使用比较多。同理还有一些 solidworks、solidedge、CAD 等等软件;当然,实际生产使用的一些大机床还会配套各个厂家自带的系统,有些是基于 Windows 的,也有些是嵌入式系统。

为了更好实现管理,机械行业中也会使用 ERP、OA、PDM、PLM、SAP 等系统实现维护、高效管理和运作。比如 PDM,PDM 是一门用来管理所有与产品相关信息(包括零件信息、配置、文档、CAD 文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关过程(包括过程定义和管理)的技术。通过实施 PDM,可以提高生产效率,有利于对产品的全生命周期进行管理,加强对于文档,图纸,数据的高效利用,使工作流程规范化,其系统上往往存放大量的设计图纸。

正如上面提到的,机械行业是一个历史悠久的行业,是一个成熟的行业,机械行业呈现以离散为主、流程为辅、装配为重点的主要特点。整个行业使用的软件更加同类化,那就意味着从任何一家企业出来的设计图纸,很容易被其他家企业使用,这样就会对原来的企业造成不可避免的损失,如何保护公司的设计图纸,是值得去考虑的?随着网络的发展,公司对外沟通交流的渠道越来越多,QQ、微信、邮箱,甚至 U 盘等,如何有效管控并且不能影响工作效率?

制造业客户数据安全解决方案(数据防泄密需求分析)

结合前面提到的情况,目前机械行业主要存在以下风险:

1. 电脑终端数据的安全

电脑终端是数据的源头,其中有用各类 PRO/E,UG,CATIA 软件生成的设计图纸,其他部门有 office 生成的各种报表,分析等,目前的这些数据都是以明文的形式存储在电脑里面,也就是只要能接触到这些文件人,都可以轻松的通过 U 盘、网络传输(QQ、微信、邮件等等)、打印等方式将这些数据传到公司以外,导致泄密;当然,有些公司会通过禁用 U 盘和打印机的方式保护数据,但是忽略了一点,如果有人直接把硬盘拆走呢?

2. 文件、数据传输的安全

生成的文件如果只是存放在电脑上,没有传输给需要人员,就会失去其价值,现在的传输方式非常多,网络共享、U 盘、网络传输(QQ、微信、邮件等等)、云共享等等,这些给工作带了很多便利,但是如何有效享受这些便利的同时,保护数据安全是值得考虑的。

3. 服务器数据的安全

在上面提到的 ERP、OA、PDM、PLM、SAP 等系统,这些服务器也会存放很多公司重要的文件、数据;以 ERP 系统为例,ERP 的最大特色是对企业信息系统的整合,该系统通常会集成资源管理、人力资源管理、财务资源管理、信息资源管理等一体化信息集成地;ERP 系统通常是采用 C/S 架构,软件自身会有一定的权限划分,但是不能限定哪些电脑不能登入,一旦有电脑安装 ERP 的客户端软件,有登入的账号和密码,就可以登入 ERP 系统并随意下载公司的人力信息、财务信息等,从而会导致泄密;虽然有些公司会对这些系统的账号进行权限控制,不允许下载,起到了一定保护作用,但是,如果有下载权限的账号和密码被别人知道了呢?

4. 如何更好事后溯源,尽量减少损失,维护自己的利益

现有的模式下,如果有企图的人通过 U 盘等方式直接获取机密图纸并用于非法用途,电脑终端的操作是没有任何日志,当然 U 盘日志只是众多泄密途径中的一种,针对多种泄密途径,如何做到事后溯源也是值得考虑的?

5. 在数据安全管理和数据应用效率两方面的难以均衡

由于数据本身是企业的核心资产,既要确保数据的安全,又不能影响对数据的操作,降低工作效率,必须在安全与效率之间找到平衡点。

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  1. 1. 电脑终端数据的安全
  2. 2. 文件、数据传输的安全
  3. 3. 服务器数据的安全
  4. 4. 如何更好事后溯源,尽量减少损失,维护自己的利益
  5. 5. 在数据安全管理和数据应用效率两方面的难以均衡

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