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數(shù)字經(jīng)濟的安全基石

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安恒信息連續(xù)兩年被Gartner報告列為“數(shù)據(jù)分類分級領域”領跑廠商

閱讀量:文章來源:安恒信息

近日,國際權威IT研究咨詢機構Gartner發(fā)布《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》報告。安恒信息作為數(shù)據(jù)安全領域的領軍企業(yè)之一,致力于數(shù)據(jù)分類分級,連續(xù)兩年被Gartner報告列為“數(shù)據(jù)分類分級領域”領跑廠商


數(shù)據(jù)分類分級的必要性



據(jù)IBM《2022 年數(shù)據(jù)泄露成本報告》揭示,全球平均單一事件數(shù)據(jù)泄露成本高達435萬美元,數(shù)據(jù)安全問題已經(jīng)嚴重制約業(yè)務數(shù)字化轉型的進程。而通過對數(shù)據(jù)開展分類分級,將分類分級后的結果應用于數(shù)據(jù)全生命周期安全防護,我們可以有效保障數(shù)字安全,滿足業(yè)務數(shù)字化轉型的安全需要。


Gartner報告指出,數(shù)據(jù)分類分級有助于高效地對數(shù)據(jù)進行分級治理,在涉及價值、訪問、隱私、存儲、道德、質量和保留的數(shù)據(jù)安全項目中起到了重要的作用。中國的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求使數(shù)據(jù)分類分級成為安全、數(shù)據(jù)治理和合規(guī)計劃中至關重要的一步。數(shù)據(jù)分類分級有助于組織區(qū)分數(shù)據(jù)的敏感性,并提高數(shù)據(jù)保護控制的有效性。

AI讓數(shù)據(jù)分類分級更簡單



面對各行各業(yè)的客戶,根據(jù)各自體量大小,其不同業(yè)務系統(tǒng)的總字段數(shù),少則上萬個,多則幾十萬上百萬個。人工梳理的效率為平均1000字段/天左右,如果客戶總字段數(shù)以10W來計算,大約需要100人天才能做完。面對這耗時耗力的分類分級工作,如何才能提升效率呢?經(jīng)過上百個項目實施的探索,我們給出的答案是,將AI人工智能整合進分類分級的工作中。安恒AiSort數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品主打“AI讓數(shù)據(jù)分類分級更簡單”,內置了NLP、聚類、強化學習等AI模型。通過對數(shù)據(jù)的分級分類,可更清晰地了解敏感數(shù)據(jù)的分布情況,更有針對性地建立覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護。

靈活的NLP模型



背景:相同行業(yè)的數(shù)據(jù)有80%左右的重合度。

特性:高重合度的特性體現(xiàn)在字段內容、字段名稱和字段注釋等多個維度上。針對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特性,結合項目實踐通過遷移學習將預訓練模型做到行業(yè)適配,訓練不同行業(yè)(如政府、金融、運營商、教育和醫(yī)療等)的NLP模型并內置到產(chǎn)品中,提升首次機器分類分級效果。

高效的聚類模型



背景:同一系統(tǒng)中70%的字段都能找和其重復或者相似的字段。

特性:采用無監(jiān)督的聚類算法,將相似字段/表聚合在一起實現(xiàn)信息整合;在梳理向導功能的輔助下,用戶僅需修改其中一項的分類分級信息,即可批量自動覆蓋其他相似字段/表的結果,提升人工梳理效率。聚類算法在AiSort的版本迭代中持續(xù)優(yōu)化,聚焦于提供更具實際業(yè)務描述能力的信息整合手段,讓梳理人員在盡可能短的時間內準確判斷當前字段的實際分類和實際分級。

可反饋的強化學習模型



背景:分類分級不是一次性的動作,在實踐中往往需要利用機器進行反復學習重新打標。

特性:針對新行業(yè)新客戶及其業(yè)務系統(tǒng),可僅對一部分數(shù)據(jù)進行分類分級梳理,就能訓練出適用該客戶的模型。然后可使用該模型對剩余數(shù)據(jù)進行分類分級。在模型預測分類分級標簽過程中,人可以參與對結果核驗及糾正(對多個模型版本進行獎懲),快速提升模型效果。


數(shù)字化是未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵,數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟深入發(fā)展的核心引擎。安恒信息將依托自身在數(shù)據(jù)安全方面的多年經(jīng)驗,大力推進數(shù)據(jù)分類分級的探索與實踐,以期讓數(shù)據(jù)要素充分自由流通,發(fā)揮數(shù)據(jù)價值,促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,為建設數(shù)字中國提供優(yōu)質服務。



參考文獻:

Gartner,?Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023,Julian Sun, Ben Yan, Xingyu?Gu, Fay Fei, Mike Fang, Tong Zhang,Published 17 July 2023

免責聲明:Gartner未在其報告中支持任何廠商、產(chǎn)品或服務,也并不建議技術用戶只選擇有最高評分或其它特征的廠商。Gartner研究出版物代表的是Gartner研究機構的意見,不應解釋為對事實的陳述。Gartner對與本研究有關的所有明示或暗示的保證概不負責,包括對適銷性或特定用途的適用性的任何保證。

更多資訊

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)在我們日常生活中扮演著越來越重要的角色。與數(shù)據(jù)相關的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)交易等問題也愈發(fā)受到國家和社會的關注。3月7日,國務院提出組建國家數(shù)據(jù)局,進一步推動數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟建設。

在此背景下,由安恒信息董事長范淵和安恒信息高級副總裁、首席科學家劉博主編,多位領域權威專家合作編寫的《數(shù)據(jù)安全與隱私計算》應運而生。書中,作者們結合多年在數(shù)據(jù)安全領域實踐積累的經(jīng)驗,對數(shù)據(jù)安全和隱私計算進行了深入探討,并介紹了數(shù)據(jù)安全和隱私保護的最新動態(tài)和實用技巧。

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《數(shù)據(jù)安全與隱私計算》的出版,為人們的數(shù)字生活構筑堅實的安全屏障。無論您是從事企業(yè)數(shù)據(jù)安全管理還是研究數(shù)據(jù)隱私保護,該書都將為您提供有價值的參考和指導。


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