- 《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)》
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- 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;
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- 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)。
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- 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;
? ...
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- 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)。
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分類分級投入高,成本高
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規(guī)則識別率低,準(zhǔn)確性無法保障
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自動(dòng)化程度低,交付周期慢
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缺少研判依據(jù)與結(jié)果來源
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
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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。
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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
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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
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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)
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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
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