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最近，我們用AI干了幾個(gè)大活......

閱讀量：次 文章來(lái)源：安恒信息

數(shù)據(jù)庫(kù)里怎么這么多數(shù)據(jù)，但到底有什么？

面對(duì)海量數(shù)據(jù)，不知從何下手......

想基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)做些安全防護(hù)，不知從哪里開(kāi)始......

你知道在安全系統(tǒng)的后臺(tái)，都發(fā)生了什么嗎？

2023年初大模型火啦！

我們很興奮。

數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，最棘手的問(wèn)題——

理解客戶(hù)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的成敗

很大程度上取決于對(duì)客戶(hù)業(yè)務(wù)的了解程度

流程如下：

step1:明確數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)含義

step2:將數(shù)據(jù)歸屬到具體分類(lèi)

step3:根據(jù)數(shù)據(jù)重要程度及敏感性進(jìn)行

分類(lèi)（按照先行業(yè)領(lǐng)域再業(yè)務(wù)領(lǐng)域）

分級(jí)（如核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)）

step4:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記

以便安全系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別敏感信息

并采取相應(yīng)的保護(hù)措施

常規(guī)方案——靠人力去堆砌！

某客戶(hù)需要針對(duì)學(xué)校的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)

從而推進(jìn)學(xué)校大數(shù)據(jù)平臺(tái)

相關(guān)敏感數(shù)據(jù)的加密和脫敏工作

存在如下難點(diǎn)：

量? 大

平臺(tái)涉及客戶(hù)各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接

共30w字段

活? 急

客戶(hù)要求盡快完成

事? 難

客戶(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)在開(kāi)發(fā)階段

數(shù)據(jù)治理工作并不完善

沒(méi)有形成完整的數(shù)據(jù)字典

需要人工進(jìn)行規(guī)則和框架的編寫(xiě)

整體難度較大

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)，需根據(jù)規(guī)則識(shí)別

用戶(hù)需要儲(chǔ)備相關(guān)技術(shù)知識(shí)

安全廠商需要派駐專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)

客戶(hù)+數(shù)十名專(zhuān)家耗時(shí)數(shù)月

困局根源：缺少高效的分類(lèi)分級(jí)工具

100%人工打標(biāo)不可取

海量數(shù)據(jù)當(dāng)前

人工打標(biāo)無(wú)法全面覆蓋

增大人員與數(shù)據(jù)的接觸面

會(huì)引入新的數(shù)據(jù)安全隱患

現(xiàn)有工具識(shí)別率及準(zhǔn)確率堪憂

市面上現(xiàn)存同類(lèi)型輔助工具

但普遍靈活度、易用性不足

且無(wú)法保障識(shí)別率和準(zhǔn)確率

缺乏適配標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)分級(jí)模板

現(xiàn)存工具對(duì)多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)模版適配性低

例如政府、金融、運(yùn)營(yíng)商、醫(yī)療等

無(wú)法快速啟動(dòng)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工作

但是！

在安全垂域大模型面前

這些統(tǒng)統(tǒng)不存在啦！

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)階段

融入安恒?AI?智能引擎——恒腦

以往，分類(lèi)分級(jí)工具只能通過(guò)項(xiàng)目方式

不斷積累行業(yè)數(shù)據(jù)及分類(lèi)分級(jí)規(guī)則

一旦遇到新行業(yè)其初始自動(dòng)化識(shí)別率極低

但是“恒腦”

擁有百億級(jí)別參數(shù)

天生具備海量行業(yè)知識(shí)

傳統(tǒng)分類(lèi)分級(jí)工具	“恒腦”+AiSort數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具
行業(yè)小白	行業(yè)專(zhuān)家
在缺少數(shù)據(jù)注釋、數(shù)據(jù)命名不規(guī)范等元數(shù)據(jù)質(zhì)量差的情況下表現(xiàn)待提升	具備極強(qiáng) 推理能力
受限于客觀情況效率較低	提升30倍
人工判斷	通過(guò)數(shù)據(jù)自身元數(shù)據(jù)分析、表內(nèi)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)內(nèi)容分析等完成結(jié)果研判，極大提升識(shí)別率和準(zhǔn)確率

近日，恒腦+數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)

頻頻中標(biāo)

為什么是安恒信息？

數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品線成立之初，布局算法、大模型能力

如今，數(shù)據(jù)安全全系列產(chǎn)品都+恒腦。

安恒信息

國(guó)內(nèi)首家應(yīng)用大模型輔助分類(lèi)分級(jí)、

應(yīng)用大模型理解客戶(hù)API用途的安全廠商

安恒信息致力于打造

以數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)為線索

以數(shù)據(jù)安全管控平臺(tái)為承載

結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)、API、文件類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和

阻斷類(lèi)型產(chǎn)品

覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的

數(shù)據(jù)安全解決方案——安恒數(shù)盾?2.0

全系列聯(lián)動(dòng)

實(shí)現(xiàn)明顯效率提升、效果升級(jí)

例如

脫敏產(chǎn)品可以根據(jù)分類(lèi)分級(jí)結(jié)果

智能化制定脫敏策略

網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品可以根據(jù)分類(lèi)分級(jí)結(jié)果

進(jìn)行差異化阻斷

動(dòng)態(tài)脫敏、審計(jì)產(chǎn)品可對(duì)敏感信息記錄

更加豐富

這一切，都要謝謝恒腦

通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與流程優(yōu)化

致力于在不妥協(xié)安全性和效率的前提下

為客戶(hù)提供更具競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格策略

路徑如下

技術(shù)自動(dòng)化與智能化

靈活的定價(jià)模式

集成與規(guī)?；?yīng)

持續(xù)優(yōu)化與反饋循環(huán)

AI?賦能之下

安恒數(shù)盾2.0?

全流程均與智能化深度結(jié)合

強(qiáng)化單點(diǎn)能力之間的鏈接

保障各個(gè)單點(diǎn)能力增強(qiáng)

讓所有用戶(hù)以低成本、低門(mén)檻

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全治理！

關(guān)閉

AI智能體專(zhuān)區(qū)

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一切產(chǎn)品皆資源，一切資源皆服務(wù)

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最近，我們用AI干了幾個(gè)大活......

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