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數(shù)字經(jīng)濟(jì)的安全基石

AI數(shù)據(jù)安全分類分級解決方案

AI數(shù)據(jù)分類分級,讓分類分級快人一步!

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法律法規(guī)對數(shù)據(jù)分類分級的要求
  • 《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:國家實(shí)??絡(luò)安全等級保護(hù)制度。?絡(luò)運(yùn)營者應(yīng)當(dāng)按照?絡(luò)安全等級保護(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 國家建立數(shù)據(jù)分類分級保護(hù)制度,根據(jù)數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會發(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,對國家安全、公共利益或者個(gè)人、組織合法權(quán)益造成的危害程度,對數(shù)據(jù)實(shí)行分類分級保護(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)對個(gè)人信息實(shí)行分類管理;
    ? ...
  • 按照數(shù)據(jù)對國家安全、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),不同級別的數(shù)據(jù)采取不同的保護(hù)措施。國家對個(gè)人信息和重要數(shù)據(jù)進(jìn)行重點(diǎn)保護(hù),對核心數(shù)據(jù)實(shí)行嚴(yán)格保護(hù)。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級的常見痛點(diǎn)
  • 分類分級投入高,成本高

  • 規(guī)則識別率低,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)化分類分級邏輯框架并同步至AI、AI自動(dòng)化完成分類分級

技術(shù)實(shí)現(xiàn)

技術(shù)實(shí)現(xiàn)

將傳統(tǒng)“人工+工具“的分類分級模式升級為“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)分類分級知識,結(jié)合客戶本地分類分級模板,進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級推理,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效率提升,單日分類分級字段量可以達(dá)到2萬以上

  • 高識別與準(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)合分類分級行業(yè)模板與知識的訓(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字段真實(shí)含義進(jìn)行擬人化推理,達(dá)到高識別與準(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研判依據(jù)等相關(guān)素材,對字段含義進(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
  • 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)分類分級規(guī)則》國家標(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為基礎(chǔ),基于“數(shù)據(jù)分級防護(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)分類分級領(lǐng)域”代表廠商

    近日,國際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)分類分級領(lǐng)域代表廠商(Sample Vendors)。

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  • 銀行數(shù)據(jù)分類分級解決方案

    不同于以往對全量數(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)的識別,及對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級操作,進(jìn)而加強(qiáng)數(shù)據(jù)分類分級后的精細(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,金融分類分級案例揭秘

    國內(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,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+。面對海量數(shù)據(jù),客戶急需通過數(shù)據(jù)分類分級,理清數(shù)據(jù)分類,界定數(shù)據(jù)安全級別,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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