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《數(shù)據(jù)安全法》規(guī)定國家建立數(shù)據(jù)分類分級保護制度，對數(shù)據(jù)實行分類分級保護。
數(shù)據(jù)分類分級工作是基礎和核心
接下來數(shù)據(jù)分類分級工作將成為各相關單位必須重視的重心工作。
- 一方面，對于數(shù)據(jù)本身來說，“數(shù)據(jù)”已成為和土地、資本、勞動力并列的“生產(chǎn)要素”，具有重大價值。一旦數(shù)據(jù)被破壞或者被泄露，這些數(shù)據(jù)信息被利用后將對國家安全、公共利益等造成損害。
- 另一方面，《數(shù)據(jù)安全法》中也明確規(guī)定了未履行數(shù)據(jù)安全保護義務將承擔法律責任。對于監(jiān)管者和執(zhí)法者來說都需要引起高度重視。
數(shù)據(jù)分類分級工作作為數(shù)據(jù)分類分級保護制度的基礎和核心，其不僅是數(shù)據(jù)安全治理的第一步，也是當前數(shù)據(jù)安全治理的痛點和難點。
具體怎么理解呢？
要做好數(shù)據(jù)安全需要做很多事情，需要針對數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等各個環(huán)節(jié)進行數(shù)據(jù)安全風險的監(jiān)測、評估和防護等，也需要用到權限管控、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密、審計溯源等多種技術手段。
而只有做好了數(shù)據(jù)分類分級工作，才能做好的后續(xù)的數(shù)據(jù)安全建設。
也就是說，數(shù)據(jù)分級分類制度相當于數(shù)據(jù)安全法的基礎。
深信服率先在智能數(shù)據(jù)分類分級上進行了探索
但需要注意的是，目前國內(nèi)大部分的數(shù)據(jù)分類分級依舊停留在基礎層面，且大部分以人力為主，這樣導致的后果是：一方面會比較耗時，成本較高，另一方面，由于受到人力因素的影響，傳統(tǒng)的以正則表達式為主的工具識別準確率非常低。
基于這些普遍存在的問題，深信服智能數(shù)據(jù)分類分級平臺率先引入了人工智能與機器學習算法，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級做法，采用機器學習技術，大大提升了準確率，進一步提升了工作效率，減少了人力成本，在數(shù)據(jù)分類分級上作了一次有效實踐。
深信服智能數(shù)據(jù)分類分級平臺工作機制如下：
其一，分類分級策略定義。
平臺內(nèi)置通用的分類分級策略，用戶可根據(jù)國家與行業(yè)相關的數(shù)據(jù)分類分級標準和規(guī)范進行設置，其中數(shù)據(jù)分類策略用于定義數(shù)據(jù)的類型，數(shù)據(jù)分級策略用于定義數(shù)據(jù)的安全等級。
其二，多維數(shù)據(jù)特征提取。
平臺能夠對接各種類型的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)目錄的生成，通過機器學習算法對數(shù)據(jù)進行多維度元數(shù)據(jù)特征向量自動提取，對相似字段的數(shù)據(jù)字段進行聚合歸類。
其三，智能分類分級推薦。
平臺接著會對相似數(shù)據(jù)類別與級別進行智能推薦，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能分類分級，同時在用戶分類分級過程中也會不斷學習用戶對數(shù)據(jù)的標注，提升智能推薦率，目前分類分級智能推薦率達到90%以上。
同時，分類分級結果以API的形式對外開放，業(yè)務系統(tǒng)和安全系統(tǒng)均可以調(diào)用API，以根據(jù)數(shù)據(jù)的分類分級結果進行精細化的數(shù)據(jù)管控與安全防護。
目前，深信服智能數(shù)據(jù)分類分級平臺已在多個客戶完成測試、驗證和使用，均受到用戶好評。此外，深信服以智能數(shù)據(jù)分類分級為核心的數(shù)據(jù)共享安全解決方案榮獲貴州數(shù)博會 2021 年“數(shù)字政府方案案例創(chuàng)新獎”，在行業(yè)內(nèi)已成熟廣泛應用。
未來，深信服將嚴格遵守《數(shù)據(jù)安全法》的相關法律規(guī)定，同時，更會幫助更多用戶在規(guī)范數(shù)據(jù)處理活動，保障數(shù)據(jù)安全，促進數(shù)據(jù)開發(fā)利用，保護個人、組織與數(shù)據(jù)有關的合法權益，維護國家主權、安全和發(fā)展利益等方面持續(xù)努力。
關于數(shù)據(jù)安全法詳細的解讀以及深信服的整體數(shù)據(jù)安全解決方案我們后續(xù)會作詳細介紹，敬請關注！
