合規(guī)性驅(qū)動(dòng)是政企單位開展數(shù)據(jù)安全建設(shè)的主要因素之一，數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)工作也是如此，滿足國(guó)家、行業(yè)監(jiān)管要求是用戶關(guān)注的重點(diǎn)之一。

在實(shí)際落地?cái)?shù)據(jù)分類分級(jí)工作中，常面臨用戶所屬的地區(qū)、行業(yè)沒有分類分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的情況，如此一來需要從制定數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范做起。美創(chuàng)科技會(huì)充分評(píng)估用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)情況，通過“咨詢服務(wù)+數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)”的方式解決。

如用戶所在行業(yè)具備數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，美創(chuàng)科技會(huì)將其轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的分類分級(jí)大綱格式，并導(dǎo)入數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)，形成可落地的分類分級(jí)方案。

整體而言，不同行業(yè)的差異性主要體現(xiàn)在分類的層級(jí)不同、對(duì)安全級(jí)別的命名差異。美創(chuàng)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)通過不限制分類層次、自定義安全級(jí)別名稱、動(dòng)態(tài)分級(jí)等功能對(duì)不同行業(yè)分類分級(jí)差異性進(jìn)行兼容，最大程度滿足各行業(yè)的分類分級(jí)訴求。

數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品中，敏感數(shù)據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率是關(guān)鍵。常規(guī)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)中，常采用正則、關(guān)鍵字、數(shù)據(jù)字典等基于字段名、字段備注、字段內(nèi)容等滿足基本語(yǔ)義識(shí)別。除此之外，美創(chuàng)科技還將自然語(yǔ)言處理（NLP）、大語(yǔ)言模型（LLM）、詞嵌入（WordEmbeddings）等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型內(nèi)置為平臺(tái)智能引擎，構(gòu)建語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，為L(zhǎng)LM提供豐富的上下文信息，確保語(yǔ)義識(shí)別和分類分級(jí)推薦的精準(zhǔn)性，在保證算力要求下，?準(zhǔn)確率可達(dá)85%-95%。

在數(shù)據(jù)顆粒度和標(biāo)注能力方面，美創(chuàng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)平臺(tái)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可標(biāo)注到每個(gè)字段，對(duì)長(zhǎng)文本中的內(nèi)容進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識(shí)別，按詞分割打標(biāo)，標(biāo)注到數(shù)據(jù)所在的具體位置。最后根據(jù)字段的標(biāo)注，按照規(guī)則對(duì)表、文件等數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)集的分類分級(jí)標(biāo)注。

在分類分級(jí)結(jié)果確認(rèn)之后，美創(chuàng)利用特征工程技術(shù)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行深入建模和學(xué)習(xí)，建立一個(gè)動(dòng)態(tài)更新的分類分級(jí)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新增業(yè)務(wù)字段的自動(dòng)智能化分類分級(jí)，日積月累，不斷迭代。

智能化和自動(dòng)化水平直接關(guān)乎數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品的交付效率和成本，也因此成為用戶選型的又一重要指標(biāo)?；仡檾?shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品剛推出的前幾年，曾因?yàn)楹Ａ繑?shù)據(jù)、較高的人工成本（人工咨詢、人工標(biāo)注、人工校正分類分級(jí)結(jié)果）導(dǎo)致整體分類分級(jí)項(xiàng)目成本居高不下，產(chǎn)品也很難標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化。

美創(chuàng)科技產(chǎn)品專家認(rèn)為，分類分級(jí)的自動(dòng)化主要體現(xiàn)在敏感數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、增量數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)化的分類分級(jí)。其中增量數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)可以通過元數(shù)據(jù)變更檢測(cè)，自動(dòng)提示用戶，分類分級(jí)作業(yè)也支持單獨(dú)對(duì)新增字段進(jìn)行分類分級(jí)，推薦新增字段的分類和分級(jí)。分類分級(jí)智能化的第一步，是對(duì)數(shù)據(jù)字段的含義進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，詳細(xì)實(shí)現(xiàn)見上面闡述。

其次在數(shù)據(jù)分類分級(jí)產(chǎn)品的流程上，通過高效的配置，可提升產(chǎn)品的效率，比如可先對(duì)表進(jìn)行分類分級(jí)，表內(nèi)字段可批量設(shè)置為同表的分類分級(jí)結(jié)果；人工已確認(rèn)的分類分級(jí)結(jié)果，重新跑作業(yè)時(shí)，分類分級(jí)結(jié)果不會(huì)被覆蓋；人工稽核分類分級(jí)結(jié)果時(shí)可批量同時(shí)調(diào)整多個(gè)字段等等。

實(shí)踐

某大數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)安全分類分級(jí)實(shí)踐

在數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品選型過程中，性能意味著處理速度，穩(wěn)定性更是基礎(chǔ)。

美創(chuàng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)平臺(tái)對(duì)于整體性能的提升采用合理的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、索引優(yōu)化、緩存數(shù)據(jù)、使用異步處理等方法，以提升后臺(tái)處理速度，保證平臺(tái)快速響應(yīng)用戶需求。

穩(wěn)定性保障方面，配置監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)，如服務(wù)器負(fù)載、內(nèi)存使用、網(wǎng)絡(luò)流量等；使用負(fù)載均衡技術(shù)來平衡服務(wù)器負(fù)載，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，同時(shí)可以根據(jù)需求進(jìn)行水平擴(kuò)展，以應(yīng)對(duì)高并發(fā)情況；系統(tǒng)設(shè)計(jì)上考慮容錯(cuò)機(jī)制，升級(jí)與修復(fù)時(shí)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，并建立完善的數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制，以防止數(shù)據(jù)丟失或損壞。

數(shù)據(jù)安全治理需要基于分類分級(jí)結(jié)果實(shí)施精細(xì)化安全防護(hù)，這要求數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品具備開放接口，以實(shí)現(xiàn)安全設(shè)備聯(lián)動(dòng)。美創(chuàng)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)通過數(shù)據(jù)分類分級(jí)輸出敏感、核心、重要數(shù)據(jù)，再聯(lián)動(dòng)安全產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)在生產(chǎn)運(yùn)維、測(cè)試、取數(shù)等場(chǎng)景下分類管理、分級(jí)保護(hù)、權(quán)限適當(dāng)，非敏感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)最大程度開放共享。

此外，美創(chuàng)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)產(chǎn)品提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集管理能力，提供重要數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，滿足各種場(chǎng)景下的取數(shù)、用數(shù)和數(shù)據(jù)上報(bào)需求。

對(duì)于系統(tǒng)兼容和擴(kuò)展，需要充分考慮操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件國(guó)產(chǎn)化的適配和改造，同時(shí)對(duì)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、各類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、各類文件資產(chǎn)的分類分級(jí)快速兼容和支持。