数据安全评估过程中 ，涉及到问卷调查、人员访谈、文档查阅、配置查验、旁站验证、技术检测、专家分析、编制报告等多个步骤 ，要求评估人员具备丰富的专业知识和实践经验 ，且每个环节都需要投入大量人力。将人工智能技术应用到数据安全评估过程中 ，一方面可以降低实施人员技术门槛 ，另一方面也能极大程度提升评估过程的效率和质量。实现智能评估的过程中 ，主要采用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术。首先 ，通过知识图谱构建动态更新的评估指标知识库。其次 ，利用机器学习和自然语言处理生成调研问卷。然后 ，利用流程自动化技术 ，能够按照预设的逻辑自动下发问卷 ，确保信息收集的及时性和规范性。接着 ，通过智能填报技术 ，可实现对调研信息的智能识别和自动填充 ，能够准确解析问卷内容并辅助工作人员快速完成信息录入。最后 ，通过数据整合分析技术 ，自动对收集到的信息进行清洗、分类和汇总 ，自动生成评估报告 ，并利用机器学习算法模型挖掘数据间的关联和趋势 ，为后续的风险分析提供科学、精准的数据支撑。
数据安全合规管理过程中面临着来自国家、地区、行业等多层次不同维度的监管 ，企业在建立数据安全管理体系时 ，需要以合规为基线 ，衔接各方面监管要求 ，将数据安全责任与义务转化为企业的数据安全管理内容。在合规政策的汇编、责任事项的分解、工作任务的分配、安全要求的设计等方面需要投入大量人工开展文案工作。在人工智能时代下 ，应当利用自然语言处理、机器学习等技术来提升写作效率和质量 ，可以利用词法分析、实体抽取、实体链接、语言模型等自然语言处理技术来解析各类合规政策文件 ，提取责任义务相关条款。进一步通过利用语言模型、词法分析、语义相似度等技术 ，建立企业内部数据安全管理要求与法律法规、行政法规、部门规章、地方规章、技术标准等文件之间的关联关系 ，当这些文件发生变化时 ，可以自动化提示管理人员 ，并给出修改建议 ，不断更新和维护企业数据安全管理体系。
人工智能技术可以通过大规模数据分析 ，准确地识别和预测各类数据安全风险。首先 ，需要选择选取可解释性强的深度学习模型 ，为实现有效识别数据安全风险的目的 ，可以采取可解释的卷积神经网络、胶囊网络、神经网络决策树等方法[5]。其次 ，对特征分量进行识别与提取。然后 ，构建基于语义的数据处理活动行为风险知识库 ，通过对网络流量、应用日志、安全日志数据等信息进行实时监测和融合分析 ，自动识别异常行为和恶意攻击等数据安全威胁 ，预测可能发生的数据安全风险。
通过机器学习、自然语言处理技术识别数据集中的关键信息和模式。首先 ，可以收集包含企业各类数据的训练集 ，对每个样本进行标记 ，为后续模型训练提供基础。然后 ，从原始数据中提取关键特征 ，以便机器学习算法更好地理解数据。接着 ，基于自然语言处理技术对数据内容进行处理后 ，进行特征匹配后选择适当的算法。最后 ，通过训练集对选定的算法进行反复训练 ，系统学习以后会提炼出这些文件的共同点生成敏感数据模型 ，将经过训练和评估的模型部署到实际应用中 ，用于实时监测和识别敏感数据。
数据在全生命周期视角下需要通过访问控制、脱敏、加密等等一系列安全措施进行管控和； ，然而在应对大规模的数据体量、密集的流动频次、多样化的数据种类 ，安全措施在实施前 ，会面临大量的数据梳理、场景分析、风险分析和安全规则设计工作 ，有效利用人工智能技术能够大幅提升数据安全管控和；すぷ餍屎妥既沸。一是可以通过生物特征识别技术加强数据处理过程中的身份鉴别的安全性和效率。二是可以基于自然语言处理、和机器学习技术实现数据的智能脱敏和脱敏效果的智能检测。三是可以通过隐私计算技术体系中的联邦学习技术 ，确保在数据处理和机器学习过程中的数据安全；。四是通过人工智能技术实现数据安全；げ呗浴⑹莅踩榧规则的智能联动。首先 ，基于自然语言处理对数据安全；げ呗越薪馕龊脱 ，结合角色、场景、数据、操作的标签属性定义 ，生成各类数据安全组件的推荐配置。然后 ，通过基于机器学习技术持续动态关联数据安全风险的监测和预测结果。在智能响应数据安全风险事件的同时 ，结合对安全组件历史配置数据和设备性能分析 ，动态更新和维护安全组件配置规则。
在安全受控的关键场所内 ，部分单位已经通过采用计算机视觉、人机交互技术、自然语言处理等人工智能技术 ，实现了对工作人员的日常交流、语音通讯、即时聊天、数据处理、网页浏览、邮件收发等场景的监测与分析。同时 ，这些单位还通过机器学习算法考核并预测可能存在的数据泄露风险 ，并对潜在风险的工作人员及时开展教育和辅导。这不仅提升了工作人员的安全意识、建立了企业安全文化 ，也极大地降低了数据泄露的安全隐患。随着人工智能技术的不断演进 ，在网络及数据安全领域 ，未来将呈现出机器对机器的网络安全攻防对抗场景 ，表现为智能攻击和智能防御的博弈。攻击方将能够利用人工智能技术自动搜寻系统的弱点并发起快速且精确的攻击 ，而防御方则能够即时识别这些攻击模式 ，并自动部署相应的防御措施进行拦截和修复。
此情形下安全防御关键点在于要利用人工智能技术去构建持续学习和自适应变化的关键能力 ，以长效的智能化安全能力来扩大防御方优势。防御系统不仅要能够学习已有的攻击特征 ，还要具备应对全新攻击威胁的能力。此外 ，网络及数据安全产业生态的有效协同也至关重要 ，通过共享情报和资源 ，协同形成一个互联互通的强大防御网络 ，从而来提高整个智能化生态系统的安全性与韧性。同时 ，制定前瞻性的政策和法规 ，确保人工智能技术的伦理使用 ，也是保障安全的重要环节。
参考文献
[1]王敬勇,华雨倩. 数字经济时代下企业数据安全面临的挑战及应对——以滴滴为例[J]. 当代经济,2023,40(3):12-18.[2]袁云佳.人工智能的发展与应用综述[J].科技风,2020(17):25-26.[3]吴沈括,石嘉黎.数据安全视域下的人工智能风险应对研究[J].西北工业大学学报（社会科学版）,2019(2):95-103.[4]艾龙.数据安全管理职责划分和追责机制探析[J].信息安全研究,2023,9(1):73-78.
[5]贾晓旭.基于可解释人工智能的数据安全风险识别研究[J]. 信息系统工程,2024(1):50-54.s
转载；作者：指令者
浙公网安备 33010502006954号
浙ICP备12021012号-1
