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法律法規(guī)對(duì)數(shù)據(jù)分類分級(jí)的要求

《網(wǎng)絡(luò)安全法》
《數(shù)據(jù)安全法》
《個(gè)人信息保護(hù)法》
《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例（征求意見稿）》

第二十一條：國(guó)家實(shí)??絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)制度。?絡(luò)運(yùn)營(yíng)者應(yīng)當(dāng)按照?絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)制度的要求,履?下列安全保護(hù)義務(wù),保障?絡(luò)免受?擾、破壞或者未經(jīng)授權(quán)的訪問,防??絡(luò)數(shù)據(jù)泄露或者被竊取、篡改：
? ?(四)采取數(shù)據(jù)分類、重要數(shù)據(jù)備份和加密等措施;重要數(shù)據(jù)備份和加密等措施;
第二十一條國(guó)家建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)保護(hù)制度，根據(jù)數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破壞、泄露或者非法獲取、非法利用，對(duì)國(guó)家安全、公共利益或者個(gè)人、組織合法權(quán)益造成的危害程度，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)行分類分級(jí)保護(hù)。
第五十一條個(gè)人信息處理者應(yīng)當(dāng)根據(jù)個(gè)人信息的處理目的、處理方式、個(gè)人信息的種類以及對(duì)個(gè)人權(quán)益的影響、可能存在的安全風(fēng)險(xiǎn)等，采取下列措施確保個(gè)人信息處理活動(dòng)符合法律、行政法規(guī)的規(guī)定，并防止未經(jīng)授權(quán)的訪問以及個(gè)人信息泄露、篡改、丟失：
（一）制定內(nèi)部管理制度和操作規(guī)程；
（二）對(duì)個(gè)人信息實(shí)行分類管理；
? ...
按照數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)家安全、公共利益或者個(gè)人、組織合法權(quán)益的影響和重要程度，將數(shù)據(jù)分為一般數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)、核心數(shù)據(jù)，不同級(jí)別的數(shù)據(jù)采取不同的保護(hù)措施。國(guó)家對(duì)個(gè)人信息和重要數(shù)據(jù)進(jìn)行重點(diǎn)保護(hù)，對(duì)核心數(shù)據(jù)實(shí)行嚴(yán)格保護(hù)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)的常見痛點(diǎn)

分類分級(jí)投入高，成本高
規(guī)則識(shí)別率低，準(zhǔn)確性無法保障
自動(dòng)化程度低，交付周期慢
缺少研判依據(jù)與結(jié)果來源

建設(shè)過程

確定分類分級(jí)目標(biāo)與范圍、調(diào)研業(yè)務(wù)需求與基礎(chǔ)信息、優(yōu)化分類分級(jí)邏輯框架并同步至AI、AI自動(dòng)化完成分類分級(jí)

技術(shù)實(shí)現(xiàn)

技術(shù)實(shí)現(xiàn) 將傳統(tǒng)“人工+工具“的分類分級(jí)模式升級(jí)為“AI+工具一體”模式，即通過“恒腦”大模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工，進(jìn)行分類分級(jí)字段的打標(biāo)。 原理解讀：通過工具獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)基本信息與數(shù)據(jù)抽樣，發(fā)送至“恒腦”大模型，大模型基于前期的大量訓(xùn)練與已經(jīng)掌握的該行業(yè)分類分級(jí)知識(shí)，結(jié)合客戶本地分類分級(jí)模板，進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級(jí)推理，并將結(jié)果與傳統(tǒng)工具的高準(zhǔn)確率結(jié)果進(jìn)行投票與交叉驗(yàn)證，最終輸出客戶的分類分級(jí)結(jié)果。

方案亮點(diǎn)

更快、更高效

基于AI大模型的高并發(fā)處理能力，可以實(shí)現(xiàn)30倍以上的日均分類分級(jí)效率提升，單日分類分級(jí)字段量可以達(dá)到2萬以上
高識(shí)別與準(zhǔn)確率

由于AI大模型本身具備強(qiáng)大的意圖理解能力，同時(shí)結(jié)合分類分級(jí)行業(yè)模板與知識(shí)的訓(xùn)練，AI大模型可以在數(shù)據(jù)庫信息與樣例不充分的前提下對(duì)字段真實(shí)含義進(jìn)行擬人化推理，達(dá)到高識(shí)別與準(zhǔn)確率
高自動(dòng)化程度

AI大模型具有強(qiáng)大的自動(dòng)化處理能力。通過訓(xùn)練和優(yōu)化，這些模型可以自動(dòng)識(shí)別和分類大量的數(shù)據(jù)，打標(biāo)過程無需人工干預(yù)
賦能數(shù)據(jù)治理

AI大模型能夠提供完整分類分級(jí)研判依據(jù)等相關(guān)素材，對(duì)字段含義進(jìn)行詳細(xì)注釋和解讀，提供完整、詳盡的分類分級(jí)研判依據(jù)，從而有效賦能后續(xù)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)治理工作

安恒數(shù)據(jù)安全優(yōu)勢(shì)

專業(yè)的服務(wù)團(tuán)隊(duì)

具備專業(yè)的咨詢與服務(wù)團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)深度參與GB/T 43697-2024 《數(shù)據(jù)安全技術(shù) 數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與多部行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編撰與制定工作，并在全國(guó)范圍內(nèi)積累了豐富的客戶實(shí)踐案例
成熟的產(chǎn)品矩陣

具備成熟的數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品矩陣，為客戶提供以分類分級(jí)為基礎(chǔ)，基于“數(shù)據(jù)分級(jí)防護(hù)”的全生命周期治理體系，并具備大量行業(yè)頭部客戶數(shù)據(jù)安全建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。
AI應(yīng)用與賦能

國(guó)內(nèi)AI大模型技術(shù)賦能數(shù)據(jù)安全先行者

最新動(dòng)態(tài)

安恒信息連續(xù)被Gartner^®列為“數(shù)據(jù)分類分級(jí)領(lǐng)域”代表廠商

近日，國(guó)際IT研究咨詢機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布《Hype Cycle? for Data, Analytics and AI in China, 2024》報(bào)告。安恒信息連續(xù)三次被Gartner列為數(shù)據(jù)分類分級(jí)領(lǐng)域代表廠商(Sample Vendors)。
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銀行數(shù)據(jù)分類分級(jí)解決方案

不同于以往對(duì)全量數(shù)據(jù)實(shí)施數(shù)據(jù)安全保護(hù)的思路，現(xiàn)階段銀行業(yè)已充分意識(shí)到要做數(shù)據(jù)安全保護(hù)，首先要做的是敏感數(shù)據(jù)的識(shí)別，及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)操作，進(jìn)而加強(qiáng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)后的精細(xì)化安全防護(hù)措施
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優(yōu)秀案例｜AI引領(lǐng)數(shù)據(jù)安全，金融分類分級(jí)案例揭秘

國(guó)內(nèi)某知名股份制商業(yè)銀行，業(yè)務(wù)量巨大。面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型大勢(shì)，將部分線下業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)至線上。目前已累計(jì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)400+，數(shù)據(jù)項(xiàng)超500W+。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，客戶急需通過數(shù)據(jù)分類分級(jí)，理清數(shù)據(jù)分類，界定數(shù)據(jù)安全級(jí)別，從而依據(jù)其結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)分析及安全管控。
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