什么是数据分类分级？

数据分类分级是指按照一定的原则、方法和标准，对数据进行系统化的类别划分和级别确定。具体而言，数据分类是依据数据的属性、特征、来源、用途等维度，将数据划分为不同的类别，如按照业务领域可分为客户数据、财务数据、运营数据等；按照数据格式可分为结构化数据、非结构化数据等。而数据分级则是在分类的基础上，综合考虑数据的重要性、敏感性、影响范围等因素，将数据划分成不同的安全级别，像绝密级、机密级、秘密级以及普通级等。通过科学合理的数据分类分级，能够帮助企业或组织更好地识别和管理数据资产，明确不同数据的价值和保护要求，从而有针对性地采取相应的安全防护措施，保障数据的安全性、完整性和可用性，同时也有助于满足法律法规和监管要求，提高数据管理和利用的效率与效益。

数据分类分级的技术实现路径有哪些？

数据识别与元数据管理

• ​​正则表达式匹配​​：针对结构化数据，如数据库中的文本字段，利用正则表达式识别特定模式的数据。例如，通过正则表达式匹配身份证号码、手机号码等具有固定格式的数据，进而将其归类到相应的类别中。
• ​​自然语言处理（NLP）​​：对于非结构化数据，如文档、邮件等，运用NLP技术理解文本内容。借助实体识别、关键词提取等方法，识别出数据中的关键信息，以此为依据进行分类。比如从新闻报道中提取人物、地点、事件等信息来确定数据的类别。
• ​​元数据管理​​：建立完善的元数据管理体系，记录数据的各种属性信息，如数据的来源、创建时间、作者、数据格式等。通过对元数据的分析，可以辅助判断数据的类别和级别。例如，根据数据的来源部门初步确定其所属业务类别。

机器学习与人工智能

• ​​监督学习​​：收集大量已分类分级的数据作为训练集，使用监督学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，训练分类模型。将待分类的数据输入模型，模型根据学习到的特征进行分类分级预测。例如，使用历史标注好的客户数据进行训练，以对新客户数据进行分类。
• ​​无监督学习​​：当缺乏足够的标注数据时，可采用无监督学习算法，如聚类分析。将数据按照相似性进行聚类，相似的数据归为一类。例如，对海量的用户行为数据进行聚类，发现不同的用户群体特征，为后续的分类分级提供参考。
• ​​深度学习​​：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）处理图像、视频等数据，循环神经网络（RNN）及其变体处理序列数据，自动提取数据的深层次特征，实现更精准的分类分级。比如在医疗影像数据分类中，CNN可以识别不同类型的病变特征。

数据指纹与数字水印技术

• ​​数据指纹​​：为每个数据文件生成唯一的指纹标识，通过对数据内容的哈希运算得到。在数据分类分级过程中，可根据指纹快速识别和比对数据，判断其是否属于已分类的类别，以及是否发生篡改。例如，在文件共享系统中，利用数据指纹识别重复文件并进行分类管理。
• ​​数字水印​​：在数据中嵌入不可见的数字水印，水印中包含数据的分类分级信息。当数据在传输或存储过程中被访问时，通过提取水印信息可以快速确定数据的级别和相关属性，增强数据的安全性和可追溯性。

数据标签与目录管理

• ​​自动标签​​：基于数据分类分级规则和算法，为数据自动添加标签。这些标签可以反映数据的类别、级别、敏感度等信息。例如，在文档管理系统中，自动为文档添加“机密”“内部公开”等标签。
• ​​目录管理​​：构建数据目录结构，按照分类分级结果组织和管理数据。通过目录树的形式清晰展示数据的层次关系和分类情况，方便用户查找和访问数据，同时也便于管理员进行数据的管理和维护。

数据安全技术辅助

• ​​访问控制​​：结合数据分类分级结果，实施细粒度的访问控制策略。根据用户的角色和权限，限制对不同级别数据的访问。例如，只有高级别权限的用户才能访问敏感数据。
• ​​加密技术​​：对高敏感级别的数据进行加密存储和传输，确保数据在各个环节的安全性。采用对称加密或非对称加密算法，根据数据的敏感程度和业务需求选择合适的加密方式。

国内数据分类分级厂商推荐

1. 安恒信息

• 核心能力：基于“恒脑·安全垂域大模型”，实现对数据库、文档、日志等多源数据的自动分类与分级。
• 技术亮点：提供数十种内置规则模板，结合 NLP 与正则表达式精准识别身份信息、金融账号等敏感数据，识别率超 95%。
• 适用场景：金融、运营商、政务数据治理，尤其适用于大规模多源异构数据环境。

2. 原点安全

• 核心能力：提供数据库、文件、日志等多源敏感数据的智能分类分级，支持静态扫描与动态监测结合。
• 技术亮点：
  • 内置 AI + 规则引擎，支持对个人身份信息、金融数据、医疗数据等多维度敏感信息的自动识别；
  • 实现分类分级与脱敏、审计、访问控制联动，保障“识别-防护-追踪”闭环；
  • 提供自定义标签体系，支持企业根据行业特点构建专属分级模型。
• 适用场景：金融、能源、运营商及医疗等行业，特别适合需要 分类分级与数据治理一体化 的场景。

3. 绿盟科技

• 核心能力：提供云原生分类分级方案，兼容传统数据库与云数据库。
• 技术亮点：采用规则库+机器学习双引擎，支持 30+ 种行业敏感数据类型识别；在政务云环境中适配率达 98%。
• 适用场景：政务云、金融云、混合云架构下的分类分级与合规管理。

4. 奇安信

• 核心能力：分类分级与数据安全中台联动，支持从资产发现、分类分级到访问控制的全流程治理。
• 技术亮点：内置 100+ 种数据识别规则库，结合深度学习算法，识别非结构化敏感文本准确率超 90%。
• 适用场景：大型集团企业，适合与零信任架构、数据库审计系统形成统一的安全生态。

5. 深信服

• 核心能力：将数据分类分级与零信任访问控制结合，实现基于数据敏感度的动态授权。
• 技术亮点：提供可视化分类分级结果展示，策略配置界面便捷直观，适配中小企业。
• 适用场景：互联网、教育及中小型企业，适合快速部署的 SaaS 化分类分级方案。

6. 保旺达

• 核心能力：创新“监督向管理转化”模式，通过战略穿透引擎与业务语义标签，实现数据分类分级与治理的一体化。
• 技术亮点：构建多维度业务标签体系，打通审计数据与业务语义的关联；通过 AI 算法提升未知敏感数据的自动识别能力。
• 适用场景：政府机关、大型集团企业，适合建立“战略到执行闭环”的分类分级体系。

如何通过数据分类分级降低数据泄露风险？

精准识别数据

• ​​全面梳理数据资产​​：对企业内所有数据进行全面清查，涵盖数据库、文件系统、云存储等，明确数据存储位置、格式、来源及用途，形成详细的数据资产清单。
• ​​科学分类分级​​：依据数据敏感程度、重要性和影响范围等因素，将数据划分为不同类别和级别。如客户身份证号、银行卡号属高敏感数据，业务统计数据为一般数据，针对不同级别制定相应保护策略。

强化数据保护

• ​​高敏感数据加密​​：对高敏感级别的数据采用先进加密算法加密存储和传输。存储时用对称加密算法对文件加密；传输中使用SSL/TLS协议保障数据在网络中安全。
• ​​访问控制​​：基于分类分级结果，严格限制数据访问权限。遵循最小授权原则，仅授予员工完成工作所需的最少数据访问权限。如财务人员可访问财务数据，研发人员可接触研发相关数据。
• ​​数据脱敏​​：在非生产环境或数据共享场景下，对敏感数据进行脱敏处理。如将真实姓名、身份证号替换为虚拟信息，降低数据泄露后的风险。

严格数据管控

• ​​规范操作流程​​：制定数据全生命周期管理流程，涵盖数据的创建、存储、使用、共享、销毁等环节。明确各环节的操作规范和安全要求，确保数据在每个阶段都得到妥善保护。
• ​​审计与监控​​：建立数据审计和监控机制，实时监测数据的访问和操作行为。对异常访问行为及时预警和处理，如频繁尝试登录敏感数据系统、非工作时间大量下载数据等。
• ​​第三方合作管理​​：在与第三方合作时，明确数据安全和保密责任，签订合规协议。对第三方的数据处理活动进行监督和审计，确保其遵守数据保护要求。

提升安全意识

• ​​培训教育​​：定期组织员工参加数据安全培训，提高其对数据分类分级和数据保护重要性的认识。培训内容包括数据安全法规、操作规范、应急处理等。
• ​​模拟演练​​：开展数据泄露应急演练，检验和提升企业在面对数据泄露事件时的应急响应能力。通过模拟不同场景的泄露事件，让员工熟悉应急处理流程，降低实际发生时的损失。