智能化数据分类分级技术在数据安全的应用研究

[摘要] 该论文研究了智能化数据分类分级技术在数据安全中的应用。当前数据分类分级面临着管理能力不足、发现困难、分类不清晰、分级不完善以及智能可视化报告缺失等挑战。为解决这些问题，本文提出了智能化数据分类分级技术路线，包括数据资产管理、敏感数据发现、数据分类分级和智能可视化报告等。该技术能够提高数据管理效率，增强敏感数据发现能力，并为企业提供全面、高效、智能化的数据安全管理解决方案。通过自动化管理和精准识别，企业可以全面把握数据情况、确保数据安全合规，为数据管理和安全决策提供全方位、高效的支持和保障。

[关键词] 资产管理、敏感数据发现、分类分级、可视化

1.现状与挑战

数据分类分级作为数据安全的重要组成部分，受到国家法规、政策和标准的广泛重视。如：《数据安全法》、《个人信息保护法》、《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》等法规政策，对数据分类分级都提出了相应的要求。[1]

在数据分类分级的标准方面，国家标准和行业标准提供了指导和规范。例如，GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》、JR/T 0197—2020《个人金融信息保护技术规范》等国家级行业标准，为各行业提供了数据分类分级的指引和方法。

然而，尽管有政策、标准和指南的支持，数据分类分级仍然面临一些挑战。首先，由于缺乏数据资产管理能力，大量人工投入进行数据整理和分类，导致成本高、效率低，资产不清，难以有效实施分类分级。其次，随着数据规模增长，敏感数据的发现和识别变得困难，传统手动方式效率低下，容易出现遗漏或误判。此外，许多组织对数据分类不够清晰，缺乏系统的分类标准和方法，无法有针对性地进行数据安全管理。即使进行了分类，但分级过程中存在主观判断和标准不一致等问题，影响了数据分级结果的准确性和一致性。当前缺乏智能化可视化报告工具，使得数据管理人员难以直观了解数据安全情况，无法及时调整和优化数据安全策略。

综上所述，数据分类分级面临着管理能力不足、发现困难、分类不清晰、分级不完善以及智能可视化报告缺失等诸多挑战。

2.智能化数据分类分级技术路线

2.1数据资产管理

数据资产管理的技术路线旨在实现对多样化数据资产的全面管理，确保数据的可见性、安全性和有效利用。首先，通过数据资产管理，能够基于IP段或流量自动扫描数据资产，包括未知的暗数据，大幅降低了人工整理成本，并提高了数据资产的完整性。其次，通过手动导入和添加数据源及其连接信息，为用户提供灵活的数据资产录入方式。同时，通过可视化展示技术，系统能够直观地展示各类数据库和文件类型等数据资产的分布情况，帮助用户快速了解数据资产的整体状况。

在技术实现上，可快速扫描、管理传统的关系型数据库如Oracle、MySQL、SQLServer、GBase、DB2、Greenplum、CacheL等，还覆盖分析型数据仓库（ElasticSearch）、半结构化数据库（MongoDB，Redis）和大数据组件（HBase、Hive），确保各类数据资产的有效整合和管理。通过查看数据源的用户信息、敏感数据统计信息和主外键关联信息，可以更深入解数据资产的特性和关联关系，为数据分析和利用提供有力支持。

数据资产管理的技术路线通过自动化扫描、手动录入和可视化展示等手段，实现对多样化数据资产的全面、高效管理，为数据资产的安全、有效利用提供坚实的技术保障。

2.2敏感数据发现

敏感数据发现涉及多种先进技术手段，包括规则匹配、语义算法和机器学习等。这些手段的结合应用使得系统能够高效、准确地识别和定位敏感数据，从而为数据管理的安全性和合规性提供有力保障。

首先，利用规则匹配和自定义数据内容字典进行敏感数据的识别。通过内置丰富的敏感数据发现算法，能够按照用户指定的敏感数据特征对抽取的数据子集进行自动识别。如，可以自动精准识别数据表中的姓名、手机号码、身份证号码、地址、银行卡等字段属性，而无需人工配置。这种自动识别能够避免繁琐的字段定义工作，提高了工作效率和准确性。[3]

其次，采用智能发现模型，即无监督机器学习模型，对数据进行精准识别。用户无需给出对敏感类型的定义标准，模型会在不断的训练过程中自动调整识别结果，使其更贴近用户业务需求。同时，用户可通过人工干预对识别结果进行调整，以进一步提高准确性。这种模型的智能化和灵活性使得系统能够持续发现新的敏感数据，并且模型的结果还可以复用于其他类似场景，提高模型可扩展性和适用性。

此外，通过用户自定义敏感类型进行识别扩展，可自定义发现规则和多种发现方式，如增量、样本和全量发现。用户可以根据自身业务需求进行扩展和定制，满足不同业务场景下的敏感数据发现需求。这种个性化定制和灵活性使得敏感数据发现能力更好地适应用户实际情况，提供全方位、高效、个性化化的敏感数据梳理。

总之，敏感数据发现技术实现路线涵盖了规则匹配、机器学习和用户自定义扩展等多种先进技术手段，使得系统能够在自动识别敏感字段、智能发现模型和多种发现方式等方面提供强大的功能支持，为数据安全和合规管理提供可靠支撑。

2.3数据分类分级

数据分类分级技术智能化实现是基于数据特征精细分析和敏感数据发现引擎的强大支持。

核心敏感数据发现引擎由多维度指标判定引擎、向量化分类推测引擎和用户决策自动反馈引擎组成，为敏感数据发现提供基础支撑。多维度指标判定引擎通过多维度指标组合进行数据特征判别，包括基本指标、统计指标、分布指标和置信度等，从而实现全面的数据特征判断和识别。向量化分类推测引擎基于欧式向量空间，将数据特征转换为多维的向量空间，以实现对数据的智能分类推测。最后，用户决策自动反馈引擎基于用户对分类分级结果的核查反馈，自动校准分类分级模板中数据特征设置的置信度、优先级等参数，实现了数据分类分级的智能化和自适应化。[4]

数据分类分级过程中，数据特征精细分析能力可对姓名、电话号码、电子邮件、地址、身份证号码、银行卡号等60余种数据分析，可以深入理解数据的内在属性和特征，从而实现对数据的智能分类和分级。这种精细分析使得能够快速准确识别和区分不同类型的敏感数据，为其赋予不同的敏感级别并制定相应的管控原则和数据开放要求。同时，数据特征精细分析也可以帮助系统发现数据中隐藏的关联和规律，进一步提升数据分类和分级的准确性和智能化水平。

综上所述，数据分类分级技术实现路线充分利用了数据特征的分析和敏感数据发现引擎的支持，从而实现对数据的智能分类和分级。通过多维度的技术手段，系统能够全面判断和识别数据特征，提高识别精准度，为企业数据安全提供了强有力的支撑和保障。这些技术手段使得企业能够更好地管理和保护敏感数据，确保数据安全和合规性。因此，数据分类分级技术的实现路线为企业提供了可靠的数据安全保障和管理手段，有助于提升数据管理的精细化和智能化水平，满足企业数据安全分类分级的建设需求。

2.4智能可视化报告

智能可视化报告基于人工智能的数据可视化工具和图形库，结合智能分析和可视化技术，完成敏感数据资产智能可视化呈现，为用户提供了全面、高效的数据安全报告服务。

首先，智能可视化报告能够实时整合敏感数据发现、分类分级以及合规检查等任务的分析结果，确保报告的全面性和准确性。通过智能算法对海量数据进行深度分析，自动提炼关键信息，避免了人工操作的繁琐和误差。

其次，可视化技术的应用使得报告呈现更加直观易懂。用户可以通过图表、图像等直观方式快速了解数据安全状况，准确识别潜在风险。这种直观化的表达方式降低了用户学习成本，提高决策效率。

总之，智能可视化报告技术能够将庞大的数据转化为直观的图表、热力图、趋势图等形式，使用户能够一目了然地了解数据的分类分级情况和合规检查结果。

3.智能化数据分类分级技术应用

3.1数据资产管理

数据资产管理技术在现代企业中发挥着至关重要的作用，其应用场景广泛且技术先进。该技术能够自动扫描和识别IP段或流量中的各类数据资产，包括隐藏的暗数据，大大提高了数据资产的完整性和可见性。通过手动录入方式，用户能够灵活地添加和更新数据源信息，确保数据资产的准确性。

数据资产管理的先进性体现在其全面的技术支持和可视化展示能力上。系统不仅支持对关系型数据库、分析型数据仓库以及半结构化和大数据组件的管理，还能够通过可视化界面直观地展示数据资产的分布和特性。这使得企业能够快速了解数据资产的整体状况，并基于这些信息做出更明智的决策。

总之，数据资产管理技术通过自动化扫描、手动录入和可视化展示等手段，为企业提供了全面、高效的数据资产管理解决方案。它提高了数据资产的可见性和安全性，为企业数据的有效利用提供了强有力的支持。

3.2敏感数据发现

敏感数据发现结合了规则匹配、语义算法和机器学习等先进技术，使得企业能够迅速而准确地识别出关键数据资产中的敏感信息。在应用场景中，敏感数据发现技术可以自动扫描数据库、文件系统和应用程序中的数据，无论是姓名、电话号码、信用卡号还是其他任何敏感信息，都能被精确捕捉。[5]

该技术的先进性在于其智能化和灵活性。通过无监督机器学习模型，系统能够不断学习和优化，自动适应业务变化，发现新的敏感数据类型。同时，用户还可以根据实际需求，自定义敏感数据类型和发现方式，确保技术能够完美契合企业的特定需求。

总的来说，敏感数据发现技术为企业提供了一种高效、精准且灵活的数据安全管理手段，能够帮助企业及时识别并保护敏感数据，确保数据资产的安全性和合规性。

3.3数据分类分级

敏感数据发现技术应用是数据安全领域的关键环节，它依赖于多维度指标判定引擎、向量化分类推测引擎和用户决策自动反馈引擎等核心技术的支持。该技术能深入解析数据的内在特征和属性，对姓名、电话号码、身份证号码等60余种敏感数据进行精细识别与分类。通过多维度指标的综合判断，该技术能全面、准确地识别数据特征，进而实现对敏感数据的精确定位。

同时，向量化分类推测引擎的运用，使得数据分类更加智能化，能够自动将数据特征转换为多维向量空间进行分类推测。用户决策反馈机制则进一步提升了分类分级的准确性和自适应性。

总之，敏感数据发现技术应用在数据安全管理中发挥着重要作用，它不仅能快速准确地识别和区分不同类型的敏感数据，还能发现数据中隐藏的关联和规律，为企业的数据安全提供坚实保障，助力企业实现数据管理的精细化和智能化。

3.4智能可视化报告

智能可视化报告技术在数据安全领域展现了显著优势。它运用先进的人工智能算法和可视化工具，将敏感数据发现、分类分级和合规检查的结果以直观易懂的形式展现出来。该技术能够实时收集、整合并分析各类数据，通过智能算法提炼出关键信息，有效避免了人工操作的繁琐和潜在误差。同时，利用丰富的图形和图表，智能可视化报告将复杂的数据转化为简洁明了的视觉元素，使用户能够迅速掌握数据安全状况，轻松识别潜在风险。这种直观、高效的报告方式不仅提升了用户体验，也为企业数据安全提供了有力支持。

4.智能化数据分类分级技术效果与优势

智能化数据分类分级技术的实施在数据管理和安全领域带来了显著效果和诸多优势。首先，通过数据资产管理技术，企业能够全面、高效地管理各类数据资产，提高数据的可见性和安全性。自动化扫描、手动录入和可视化展示等手段有效降低了数据整理成本，帮助用户快速了解数据资产的整体状况，为数据管理提供坚实技术保障。

其次，敏感数据发现技术的应用使得企业能够迅速、准确地识别关键数据中的敏感信息，为数据安全和合规性提供了强有力保障。结合规则匹配、机器学习等先进技术手段，系统能够智能化地发现敏感数据，并不断适应业务变化，确保数据安全管理的及时性和有效性。

数据分类分级技术的智能化实现，基于数据特征精细分析和敏感数据发现引擎的支持，为企业提供了全面、精准的数据分类和分级服务。多维度指标判定引擎、向量化分类推测引擎等核心技术的运用，使得数据分类更加智能化，提高了分类准确性和自适应性，为企业数据管理提供了可靠保障。

最后，智能可视化报告技术的应用使得数据安全管理更加直观、高效。通过人工智能算法和可视化工具，系统能够实时整合分析结果，并以图表、热力图等形式直观呈现，帮助用户迅速了解数据安全状况，识别潜在风险，提高决策效率。

综上所述，智能化数据分类分级技术的实施效果显著，具有多方面优势，包括提高数据资产管理效率、加强敏感数据发现能力、实现智能化数据分类分级以及提供直观的可视化报告服务，为企业数据安全管理提供了全方位、高效的支持和保障。

5.总结

总结来说，智能化数据分类分级技术在数据安全领域的应用研究呈现出显著的进步和潜力。它不仅有效解决了传统数据分类分级面临的管理能力不足、发现困难、分类不清晰等挑战，还通过引入智能化技术，显著提升了数据资产管理的效率和准确性。智能化数据分类分级技术通过自动化扫描、机器学习、智能分类和智能可视化报告等手段，实现了对敏感数据的快速识别、准确分类和直观展示，为企业提供了全面、高效的数据安全管理解决方案。未来，随着技术的不断发展和完善，智能化数据分类分级技术将在数据安全领域发挥更加重要的作用，为企业的数据安全和合规性提供更加坚实的技术保障。

参考文献

[1] 廉康. 高职院校的数据分类分级方法探索[J]. 电子元器件与信息技术， 2023.8：128-131.

[2] 丁城峰，汪永远，祝玉帅.企业数据安全治理中的数据资产梳理工作分析[J].中国管理信息化，2021，24（18）：113-114.

[3] 陈杰，王婷云，王倩，等. 企业数据分类分级管理路径研究[J]. 网络安全技术与应用，2022（04）： 70-71.

[4] 何维群. 基于分类分级的个人信息保护[J]. 信息安全与通信保密，2021（10）： 107-114.

[5] 沙乐天，傅建明，陈晶，黄诗勇. 一种面向敏感信息处理的敏感度度量方法[J]. 计算机研究与发展，2014，（05）：1050-1060.

【作者简介】姓名：李俊斌，出生年月：1977-09-22，性别：男，民族：汉族

籍贯：上海市，职务/职称：信息安全资深专家，学历：硕士研究生，研究方向：信息安全