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法律法规对数据分类分级的要求
  • 《网络安全法》
  • 《数据安全法》
  • 《个人信息保护法》
  • 《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》
  • 第二十一条:国家实⾏⽹络安全等级保护制度。⽹络运营者应当按照⽹络安全等级保护制度的要求,履⾏下列安全保护义务,保障⽹络免受⼲扰、破坏或者未经授权的访问,防⽌⽹络数据泄露或者被窃取、篡改:
       (四)采取数据分类、重要数据备份和加密等措施;重要数据备份和加密等措施;
  • 第二十一条 国家建立数据分类分级保护制度,根据数据在经济社会发展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用,对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度,对数据实行分类分级保护。
  • 第五十一条 个人信息处理者应当根据个人信息的处理目的、处理方式、个人信息的种类以及对个人权益的影响、可能存在的安全风险等,采取下列措施确保个人信息处理活动符合法律、行政法规的规定,并防止未经授权的访问以及个人信息泄露、篡改、丢失:
    (一)制定内部管理制度和操作规程;
    (二)对个人信息实行分类管理;
      ...
  • 按照数据对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益的影响和重要程度,将数据分为一般数据、重要数据、核心数据,不同级别的数据采取不同的保护措施。国家对个人信息和重要数据进行重点保护,对核心数据实行严格保护。
传统数据分类分级的常见痛点
  • 分类分级投入高,成本高

  • 规则识别率低,准确性无法保障

  • 自动化程度低,交付周期慢

  • 缺少研判依据与结果来源

建设过程

确定分类分级目标与范围、调研业务需求与基础信息、优化分类分级逻辑框架并同步至AI、AI自动化完成分类分级

技术实现

技术实现

将传统“人工+工具“的分类分级模式升级为“AI+工具一体”模式,即通过“恒脑”大模型代替传统人工,进行分类分级字段的打标。
原理解读:通过工具获取业务数据库的元数据基本信息与数据抽样,发送至“恒脑”大模型,大模型基于前期的大量训练与已经掌握的该行业分类分级知识,结合客户本地分类分级模板,进行数据分类分级推理,并将结果与传统工具的高准确率结果进行投票与交叉验证,最终输出客户的分类分级结果。

方案亮点
  • 更快、更高效

    基于AI大模型的高并发处理能力,可以实现30倍以上的日均分类分级效率提升,单日分类分级字段量可以达到2万以上

  • 高识别与准确率

    由于AI大模型本身具备强大的意图理解能力,同时结合分类分级行业模板与知识的训练,AI大模型可以在数据库信息与样例不充分的前提下对字段真实含义进行拟人化推理,达到高识别与准确率

  • 高自动化程度

    AI大模型具有强大的自动化处理能力。通过训练和优化,这些模型可以自动识别和分类大量的数据,打标过程无需人工干预

  • 赋能数据治理

    AI大模型能够提供完整分类分级研判依据等相关素材,对字段含义进行详细注释和解读,提供完整、详尽的分类分级研判依据,从而有效赋能后续数据分析与数据治理工作

安恒数据安全优势
  • 专业的服务团队

    具备专业的咨询与服务团队,团队深度参与GB/T 43697-2024 《数据安全技术 数据分类分级规则》国家标准与多部行业标准的编撰与制定工作,并在全国范围内积累了丰富的客户实践案例

  • 成熟的产品矩阵

    具备成熟的数据安全产品矩阵,为客户提供以分类分级为基础,基于“数据分级防护”的全生命周期治理体系,并具备大量行业头部客户数据安全建设经验。

  • AI应用与赋能

    国内AI大模型技术赋能数据安全先行者

最新动态
  • 尊龙凯时连续被Gartner®列为“数据分类分级领域”代表厂商

    近日,国际IT研究咨询机构Gartner发布《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2024》报告。尊龙凯时连续三次被Gartner列为数据分类分级领域代表厂商(Sample Vendors)。

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  • 银行数据分类分级解决方案

    不同于以往对全量数据实施数据安全保护的思路,现阶段银行业已充分意识到要做数据安全保护,首先要做的是敏感数据的识别,及对数据进行分类分级操作,进而加强数据分类分级后的精细化安全防护措施

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  • 优秀案例|AI引领数据安全,金融分类分级案例揭秘

    国内某知名股份制商业银行,业务量巨大。面临数字化转型大势,将部分线下业务转至线上。目前已累计业务系统400+,数据项超500W+。面对海量数据,客户急需通过数据分类分级,理清数据分类,界定数据安全级别,从而依据其结果进行精细化风险分析及安全管控。

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