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      数据安全分类分级产品选型:五大关键层面深度剖析
      发布时间:2025-02-28 阅读次数: 5519 次

      数据安全分类分级


      随着《数据安全法》《个人信息;しā贰锻缡莅踩芾硖趵返纫幌盗蟹煞ü嫦嗉淌凳 ,在政策法规层面极大地促进了数据安全分类分级市场的发展。


      与此同时人工智能技术、行业大模型在数据分类分级领域的应用 ,推动了数据分类分级产品技术和应用的快速迭代。


      数据安全分类分级产品已成为政企单位数据安全治理的重要工具 ,是开展数据安全;そㄉ璧幕。


      本文将从用户视角出发 ,结合行业实际及盛世集团科技数据安全分类分级平台优势 ,深度分析数据安全分类分级产品选型时需重点关注的五个层面。






      选型指标一


      合规性满足与行业适配性


      合规性驱动是政企单位开展数据安全建设的主要因素之一 ,数据安全分类分级工作也是如此 ,满足国家、行业监管要求是用户关注的重点之一。



      GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》根据相关法律法规规定 ,给出了分类分级通用规则 ,用于指导各行业、各地区、各部门和数据处理者开展数据分类分级工作。


      在实际落地数据分类分级工作中 ,常面临用户所属的地区、行业没有分类分级的标准和规范的情况 ,如此一来需要从制定数据安全分类分级标准规范做起。盛世集团科技会充分评估用户业务数据情况 ,通过“咨询服务+数据安全分类分级平台”的方式解决。


      如用户所在行业具备数据分类分级标准 ,盛世集团科技会将其转换成统一的分类分级大纲格式 ,并导入数据安全分类分级平台 ,形成可落地的分类分级方案。


      整体而言 ,不同行业的差异性主要体现在分类的层级不同、对安全级别的命名差异。盛世集团数据安全分类分级平台通过不限制分类层次、自定义安全级别名称、动态分级等功能对不同行业分类分级差异性进行兼容 ,最大程度满足各行业的分类分级诉求。




      选型指标二


      数据识别和处理能力


      数据安全分类分级产品中 ,敏感数据识别准确率是关键。常规产品实现中 ,常采用正则、关键字、数据字典等基于字段名、字段备注、字段内容等满足基本语义识别。除此之外 ,盛世集团科技还将自然语言处理(NLP)、大语言模型(LLM)、词嵌入WordEmbeddings)等多种机器学习算法模型内置为平台智能引擎 ,构建语义知识库 ,为LLM提供丰富的上下文信息 ,确保语义识别和分类分级推荐的精准性 ,在保证算力要求下 ,?准确率可达85%-95%。


      数据颗粒度和标注能力方面 ,盛世集团数据分类分级平台对结构化数据可标注到每个字段 ,对长文本中的内容进行敏感数据识别 ,按词分割打标 ,标注到数据所在的具体位置。最后根据字段的标注 ,按照规则对表、文件等数据集进行数据集的分类分级标注。


      在分类分级结果确认之后 ,盛世集团利用特征工程技术 ,对结果进行深入建模和学习 ,建立一个动态更新的分类分级模型 ,从而实现对新增业务字段的自动智能化分类分级 ,日积月累 ,不断迭代。




      选型指标三


      智能化与自动化


      智能化和自动化水平直接关乎数据安全分类分级产品的交付效率和成本 ,也因此成为用户选型的又一重要指标;毓耸莅踩掷喾旨恫犯胀瞥龅那凹改 ,曾因为海量数据、较高的人工成本(人工咨询、人工标注、人工校正分类分级结果)导致整体分类分级项目成本居高不下 ,产品也很难标准化和产业化。


      盛世集团科技产品专家认为 ,分类分级的自动化主要体现在敏感数据的自动发现、增量数据的自动发现、自动化的分类分级。其中增量数据的自动发现可以通过元数据变更检测 ,自动提示用户 ,分类分级作业也支持单独对新增字段进行分类分级 ,推荐新增字段的分类和分级。分类分级智能化的第一步 ,是对数据字段的含义进行准确识别 ,详细实现见上面阐述。


      其次在数据分类分级产品的流程上 ,通过高效的配置 ,可提升产品的效率 ,比如可先对表进行分类分级 ,表内字段可批量设置为同表的分类分级结果;人工已确认的分类分级结果 ,重新跑作业时 ,分类分级结果不会被覆盖;人工稽核分类分级结果时可批量同时调整多个字段等等。


      实践

      某大数据局数据安全分类分级实践
      图片

      在某大数据局实现分类分级与资产编目系统对接中 ,分类分级系统根据表名、表注释、列名、列注释利用AI语义识别能力对字段进行分类分级 ,并通过接口返回分类分级结果。人工确认或调整确认后可反哺到系统进行建模分析 ,实现数据资产在注册时同步分类分级的效果。大大减少后期二次资产盘点、与业务部门确认沟通的成本。




      选型指标四


      性能和稳定性


      在数据安全分类分级产品选型过程中 ,性能意味着处理速度 ,稳定性更是基础。


      盛世集团数据分类分级平台对于整体性能的提升采用合理的数据库设计、索引优化、缓存数据、使用异步处理等方法 ,以提升后台处理速度 ,保证平台快速响应用户需求。


      稳定性保障方面 ,配置监控系统 ,实时监测各项指标 ,如服务器负载、内存使用、网络流量等;使用负载均衡技术来平衡服务器负载 ,保证系统稳定运行 ,同时可以根据需求进行水平扩展 ,以应对高并发情况;系统设计上考虑容错机制 ,升级与修复时会对数据进行备份 ,并建立完善的数据恢复机制 ,以防止数据丢失或损坏。




      选型指标五


      分类分级结果应用与系统兼容性


      数据安全治理需要基于分类分级结果实施精细化安全防护 ,这要求数据安全分类分级产品具备开放接口 ,以实现安全设备联动。盛世集团数据安全分类分级平台通过数据分类分级输出敏感、核心、重要数据 ,再联动安全产品可实现敏感数据在生产运维、测试、取数等场景下分类管理、分级;ぁ⑷ㄏ奘实 ,非敏感数据实现最大程度开放共享。


      此外 ,盛世集团数据安全分类分级产品提供强大的数据集管理能力 ,提供重要数据资产目录 ,满足各种场景下的取数、用数和数据上报需求。


      对于系统兼容和扩展 ,需要充分考虑操作系统、数据库、中间件国产化的适配和改造 ,同时对国产数据库、大数据平台、各类关系型数据库、各类文件资产的分类分级快速兼容和支持。






      盛世集团数据安全分类分级平台

      盛世集团数据安全分类分级平台 ,动态发现并智能识别涉及国家、个人和组织安全的核心、重要和一般数据 ,依照对应的标准对数据进行分类和分级 ,形成符合标准的可视化数据目录清单 ,以支撑不同场景下的安全合规和精细化管控诉求。


      盛世集团·(中国大陆)官方网站

      [盛世集团数据安全分类分级平台架构图]


      平台支持接入多种类型的数据源 ,包括关系型数据库、大数据平台、云数据库、文件等 ,能够对多种类型的数据源进行元数据扫描和样本数据采集 ,通过多种智能算法和大模型能力实现对数据语义的识别 ,并基于分类分级标准和数据规模对数据进行分类和分级打标 ,形成符合行业标准的可视、可知、有序、多样的资产目录清单 ,支持通过清单导出、接口推送、订阅等方式实现外发。为最大程度的安全共享和精细化安全防护提供基础依据。


      目前 ,盛世集团数据安全分类分级平台已在大数据局、人社、高校、能源、金融、医疗、企业、教育等领域广泛实践。

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