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最近，我们用AI干了几个大活......

阅读量：次 文章来源：2024新奥门资料

数据库里怎么这么多数据，但到底有什么？

面对海量数据，不知从何下手......

想基于数据资产做些安全防护，不知从哪里开始......

你知道在安全系统的后台，都发生了什么吗？

2023年初大模型火啦！

我们很兴奋。

数据安全领域，最棘手的问题——

理解客户的数据和业务

数据分类分级的成败

很大程度上取决于对客户业务的了解程度

流程如下：

step1:明确数据对应的业务含义

step2:将数据归属到具体分类

step3:根据数据重要程度及敏感性进行

分类（按照先行业领域再业务领域）

分级（如核心数据、重要数据、一般数据）

step4:对数据进行标记

以便安全系统能自动识别敏感信息

并采取相应的保护措施

常规方案——靠人力去堆砌！

某客户需要针对学校的大数据平台

进行数据分类分级

从而推进学校大数据平台

相关敏感数据的加密和脱敏工作

存在如下难点：

量大

平台涉及客户各个业务系统对接

共30w字段

活急

客户要求尽快完成

事难

客户大数据平台在开发阶段

数据治理工作并不完善

没有形成完整的数据字典

需要人工进行规则和框架的编写

整体难度较大

数据分类分级，需根据规则识别

用户需要储备相关技术知识

安全厂商需要派驻专家团队

客户+数十名专家耗时数月

困局根源：缺少高效的分类分级工具

100%人工打标不可取

海量数据当前

人工打标无法全面覆盖

增大人员与数据的接触面

会引入新的数据安全隐患

现有工具识别率及准确率堪忧

市面上现存同类型辅助工具

但普遍灵活度、易用性不足

且无法保障识别率和准确率

缺乏适配标准分类分级模板

现存工具对多行业标准模版适配性低

例如政府、金融、运营商、医疗等

无法快速启动数据分类分级工作

但是！

在安全垂域大模型面前

这些统统不存在啦！

数据分类分级阶段

融入安恒 AI 智能引擎——恒脑

以往，分类分级工具只能通过项目方式

不断积累行业数据及分类分级规则

一旦遇到新行业其初始自动化识别率极低

但是“恒脑”

拥有百亿级别参数

天生具备海量行业知识

传统分类分级工具	“恒脑”+AiSort数据分类分级工具
行业小白	行业专家
在缺少数据注释、数据命名不规范等元数据质量差的情况下表现待提升	具备极强推理能力
受限于客观情况效率较低	提升30倍
人工判断	通过数据自身元数据分析、表内关联数据分析、数据内容分析等完成结果研判，极大提升识别率和准确率

近日，恒脑+数据分类分级

频频中标

为什么是2024新奥门资料？

数据安全产品线成立之初，布局算法、大模型能力

如今，数据安全全系列产品都+恒脑。

2024新奥门资料

国内首家应用大模型辅助分类分级、

应用大模型理解客户API用途的安全厂商

2024新奥门资料致力于打造

以数据分类分级为线索

以数据安全管控平台为承载

结合数据库、API、文件类型的风险监测和

阻断类型产品

覆盖数据全生命周期的

数据安全解决方案——安恒数盾 2.0

全系列联动

实现明显效率提升、效果升级

例如

脱敏产品可以根据分类分级结果

智能化制定脱敏策略

网关产品可以根据分类分级结果

进行差异化阻断

动态脱敏、审计产品可对敏感信息记录

更加丰富

这一切，都要谢谢恒脑

通过技术创新与流程优化

致力于在不妥协安全性和效率的前提下

为客户提供更具竞争力的价格策略

路径如下

技术自动化与智能化

灵活的定价模式

集成与规模化效应

持续优化与反馈循环

AI 赋能之下

安恒数盾2.0

全流程均与智能化深度结合

强化单点能力之间的链接

保障各个单点能力增强

让所有用户以低成本、低门槛

实现数据安全治理！

关闭

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