确保数据在使用环节的安全是一个系统工程，需要从数据访问控制、数据处理操作、数据安全审计等多个方面入手，以下是具体措施：

严格的访问控制

身份认证：采用多因素身份认证方式，如用户名 / 密码结合数字证书、动态口令等，确保只有合法用户能够访问数据。对于高敏感度数据，还可引入生物识别技术，如指纹识别、人脸识别等，增加身份认证的准确性和安全性。

权限管理：实施基于角色的访问控制（RBAC），根据用户的工作职能和业务需求，为其分配相应的角色和权限。细化权限粒度，精确到具体的数据对象和操作类型，如只读、读写、执行等。定期对用户权限进行审查和调整，确保权限与用户的工作职责和业务需求相匹配。

安全的数据处理操作

数据脱敏：对原始数据进行脱敏处理，通过替换、屏蔽、加密等方法，将敏感信息转化为非敏感信息，在保护数据隐私的同时，满足数据分析、测试等业务需求。如对身份证号码、银行卡号等敏感信息，可采用部分屏蔽或加密的方式进行处理。

数据加密：使用加密算法对数据进行加密处理，确保数据在使用过程中以密文形式存在。在数据处理的不同阶段，如数据加载、计算、存储等，都要保证数据的加密状态。同时，妥善管理加密密钥，采用密钥管理系统（KMS）对密钥进行生成、存储、分发和更新。

安全的计算环境：搭建安全的计算平台，包括服务器、数据库、云计算环境等。对计算设备和系统进行安全配置，安装最新的操作系统补丁、防病毒软件、防火墙等安全防护软件，防止外部攻击和恶意软件入侵。

数据安全审计与监控

操作审计：建立详细的审计日志，记录用户对数据的所有操作，包括操作时间、操作对象、操作内容、数据来源和去向等信息。通过对审计日志的分析，能够及时发现异常操作和潜在的安全威胁。

实时监控：部署数据安全监控系统，实时监测数据的使用情况和系统的安全状态。利用大数据分析、人工智能等技术，对监控数据进行关联分析和异常检测，及时发现并预警数据安全事件。

合规性检查：定期进行数据安全合规性检查，确保数据使用符合相关法律法规、行业标准和企业内部规定。对发现的问题及时进行整改，避免因合规问题导致的数据安全风险。

人员安全意识培训

安全培训：定期组织数据安全培训，提高员工对数据安全的认识和重视程度。培训内容包括数据安全法律法规、企业数据安全政策、数据安全操作规范、常见的安全威胁和防范措施等。

安全文化建设：在企业内部营造良好的数据安全文化氛围，通过宣传海报、安全提示、案例分享等方式，将数据安全意识融入到员工的日常工作中，使员工自觉遵守数据安全规定，形成全员参与、共同维护数据安全的良好局面。

应急响应与灾难恢复

应急响应预案：制定完善的数据安全应急响应预案，明确在发生数据泄露、数据丢失等安全事件时的应对流程和责任分工。定期对应急响应预案进行演练，确保在实际发生安全事件时能够快速、有效地进行响应。

灾难恢复计划：建立灾难恢复机制，定期对数据进行备份，并将备份数据存储在异地安全的位置。制定灾难恢复计划，明确在发生灾难事件时如何快速恢复数据和业务系统，确保数据的可用性和业务的连续性。