数据分类分级系统

数据分类分级系统

数据分类分级系统针对企业数据来源多样、分类标准不清晰、人工分类效率低、结果难以及时更新等痛点,采用AI大模型多智能体技术,实现结构化、非结构化和动态流量数据的自动化分类分级管理。系统内置16+行业分类分级模板,覆盖金融、医疗、教育、政务等主流行业,支持静态扫描和动态流量旁路两种部署模式。系统通过数据资产自动发现、智能标识识别、可视化结果展示等功能,帮助企业快速完成数据分类分级工作,满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求,为数据安全防护提供精准底座。

右侧为数据分类分级系统工作示意图。

满足合规,应对检查

快速编制重要数据目录,满足法规与行业监管要求

提升效率,降低成本

自动化识别打标,效率提升数倍,降低人工成本

分级保护,精准施策

核心数据重点防护,一般数据基础防护,避免"一刀切"

数据分类分级系统

产品功能

数据分类分级系统 - 产品功能模块

核心功能一:资产管理

全面发现并管理数据资产,为分类分级提供输入。

🔍

数据资产发现

自动扫描识别数据库、大数据平台等,支持定期扫描与影子资产发现。

结构化/非结构化定期扫描
🧩

数据源管理

支持手动新增、批量导入、扫描注册,统一管理各类数据源。

手动新增批量导入
📄

元数据管理

展示表结构信息,支持批量导入,为分类分级提供基础。

表结构批量导入
模块价值:“发现 → 纳管 → 基座”三层闭环,保证分类分级输入完整、可运营。

核心功能二:分类分级

自动化打标与人工复核结合,生成精准的分类分级结果。

🏷️

标识管理

内置个人信息、金融、政务等行业识别规则(90+),支持自定义导入。

90+ 规则自定义导入
🗂️

模板管理

内置 16+ 行业分类分级模板,支持自定义导入与动态调整。

16+ 模板动态调整
⚙️

任务管理

选择模板与数据源,执行分类分级任务,输出字段级与表级结果。

字段级/表级就多就高原则

结果管理

可视化人工审核,支持批量修正标签、版本化回溯。

人工复核版本回溯
模块价值:“规则 → 模板 → 执行 → 复核”四层分级栈,确保结果高准确、可审计。

核心功能三:数据目录

以清单与报告形式呈现分类分级成果,并对外赋能。

📊

结构化数据清单

展示表级、字段级标签结果,支持筛选、导出与人工审核。

表级/字段级筛选导出
🧾

非结构化数据清单

按模板目录、业务归属、重要/核心数据等维度呈现。

模板目录业务归属
📈

分类分级报告

自动生成可视化报告,含资产概况、排名统计。

资产概况可视化报告
🔌

数据接口服务

导出结果并通过API集成至安全产品、业务系统。

结果导出API集成
模块价值:“清单 → 报告 → 接口”分层输出,推动成果走向业务联动。

产品参数

数据分类分级系统 - 产品参数
参数项技术指标
识别准确率≥ 95%(规则+AI双重识别)
扫描速度≥ 100万条/分钟
识别规则500+ 内置规则,支持自定义扩展
数据源支持20+ 数据库类型、10+ 文件格式
支持标准GB/T 43697-2024
部署方式本地部署 / 云部署 / 混合部署
操作系统Windows Server、Linux(麒麟/深度等国产系统)
管理容量单节点支持纳管 ≥ 10,000 个数据源
日志存储本地存储 ≥ 180天,支持Syslog外发
增量扫描实时发现新增敏感数据,自动更新目录
数据分类支持国标/行标/企标自定义分类标准
定级模型核心数据 / 重要数据 / 一般数据 三级定级
可视化数据地图、分类分级目录、合规报表
接口集成API接口资产自动发现,支持标准化导出

应用场景

AI智能防护系统应用场景 - 滑动展示

场景一:省级电网公司数据分类分级

覆盖12个业务系统8000+数据表,自动识别15000+敏感字段,满足合规要求。

需求痛点

省级电网公司信息系统涵盖调度自动化、营销管理、生产管理等多个业务领域,数据资产规模庞大且分散,调度指令、运行参数等核心数据与普通业务数据混杂难以区分,传统人工盘点方式耗时长、成本高且难以覆盖全部数据,同时《电力行业数据安全管理办法》要求限期完成分类分级,合规压力巨大。

环宇博亚解决方案

  • 数据资产盘点:部署云智系统,接入调度、营销、生产等核心业务系统数据库,执行全量扫描,建立数据资产清单。
  • 敏感数据识别:配置电力行业识别规则,自动识别调度指令、运行参数等核心数据,以及客户信息、交易记录等敏感数据。
  • 分类分级打标:依据电力行业分类分级标准,对识别出的数据进行自动打标,输出分类分级目录。

客户价值

  • 发现数据表 8600+张,字段 15万+个。
  • 识别敏感字段 15000+个(准确率 96%)。
  • 标注核心数据项 200+个,重要数据项 5000+个。
  • 满足《电力行业数据安全管理办法》分类分级要求,监管检查顺利通过。

场景二:商业银行客户数据分类分级

覆盖5000+数据表,自动识别80000+客户敏感字段,支撑开放银行API数据安全边界界定。

需求痛点

商业银行拥有数千万个人客户和对公客户,客户身份信息、账户信息、交易记录等海量数据需要分类管理,随着开放银行建设和数据中台建设推进,API对接和数据共享需明确数据级别,JR/T 0197-2020《金融数据安全 数据安全分级指南》对金融数据分类分级提出了明确要求,同时跨境数据流动需识别重要数据防止违规出境。

环宇博亚解决方案

  • 依据 JR/T 0197-2020标准,配置金融行业分类分级规则模板。
  • 接入核心业务系统数据库,执行全量扫描识别。
  • 重点识别客户身份信息、账户信息、交易记录等敏感数据。
  • 按照客户数据、业务数据、管理数据、监管数据进行分类。
  • 输出分类分级目录,支撑开放银行数据共享决策。

客户价值

  • 完成全行核心系统数据资产盘点,发现数据表 5000+张。
  • 识别客户敏感数据字段 80000+个(准确率 95%)。
  • 标注核心数据项 500+个,重要数据项 20000+个。
  • 支撑开放银行建设,明确API数据共享安全边界。
  • 满足金融监管分类分级合规要求。

场景三:市政府大数据局政务数据分类分级

覆盖50+委办局30000+数据表,识别50000+个个人隐私字段,编制政务数据分类分级目录。

需求痛点

市政府大数据局负责全市政务信息资源统筹管理和数据开放共享工作,随着数字政府建设深入推进,政务数据开放共享需求日益迫切,但数据安全风险也随之增大,各委办局数据独立管理缺乏统一资产台账,哪些数据可以开放、哪些需要脱敏缺乏判断依据,涉密信息与公开信息混杂导致人工识别难度大,同时需编制重要数据目录报送监管部门。

环宇博亚解决方案

  • 接入全市各委办局政务数据资源,建立统一资产清单。
  • 配置政务数据分类分级规则,识别涉密信息和个人隐私信息。
  • 按照基础信息、业务信息、公共服务信息进行分类。
  • 输出政务数据分类分级目录,支撑数据开放安全评估。
  • 编制重要数据目录,满足合规报送要求。

客户价值

  • 完成全市政务数据资产盘点,覆盖 50+委办局、数据表 30000+张。
  • 识别涉密字段 200+个,个人隐私字段 50000+个。
  • 编制政务数据分类分级目录,支撑数据开放共享决策。
  • 发现“影子资产” 20余项,及时纳入管理范围。
  • 满足政务数据分类分级合规要求。

场景四:三甲医院电子病历数据分类分级

覆盖2000+数据表,识别30000+患者隐私字段,建立电子病历分级管理机制。

需求痛点

三甲医院信息系统承载着患者诊疗全流程数据,包括电子病历、检验报告、影像资料等,电子病历包含大量个人健康信息导致隐私泄露风险高,医疗数据跨机构共享需脱敏处理,医疗科研数据与临床数据管理要求不同,同时《卫生健康行业数据分类分级指南》要求落实分类分级工作。

环宇博亚解决方案

  • 接入HIS、LIS、PACS等核心医疗信息系统数据库。
  • 配置医疗行业识别规则,重点识别患者身份信息、诊疗信息、检验结果等。
  • 按照诊疗数据、公卫数据、管理数据、科研数据进行分类。
  • 标注患者隐私数据,建立电子病历分级管理机制。
  • 支撑医疗数据跨机构共享的安全决策。

客户价值

  • 发现数据表 2000+张,覆盖HIS/LIS/PACS等核心系统。
  • 识别患者隐私字段 30000+个(准确率 97%)。
  • 建立电子病历分级管理机制,核心数据重点保护。
  • 满足《卫生健康行业数据分类分级指南》要求。

场景五:石油石化企业工控数据分类分级

覆盖油气勘探炼化生产全业务链数据资产,识别工艺配方井位数据等核心敏感数据。

需求痛点

石油石化企业业务覆盖油气勘探、炼化生产、管道输送等全流程,随着数字化转型推进企业积累了海量业务数据,工艺配方需最高级别保护且泄露风险高,油气井位信息、储量信息属于核心数据需严格管控,勘探、炼化、管道等各业务系统数据独立缺乏统一视图,同时《石油化工行业数据安全指南》对分类分级有明确要求。

环宇博亚解决方案

  • 接入勘探数据库、炼化生产数据库、管道SCADA数据库等,执行全量扫描。
  • 配置石油化工行业识别规则,重点识别工艺配方、井位数据、储量信息等。
  • 按照勘探数据、生产数据、设备数据、管理数据进行分类。
  • 依据影响对象+影响程度模型自动评估级别。
  • 输出分类分级目录,支撑差异化防护策略制定。

客户价值

  • 完成全业务链数据资产盘点,覆盖勘探、炼化、管道等全场景。
  • 识别工艺配方、井位数据等核心敏感数据,标注核心数据项。
  • 建立分类分级目录,为核心数据重点保护提供依据。
  • 满足《石油化工行业数据安全指南》合规要求。
  • 支撑数据脱敏、权限管控等下游安全能力建设。
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