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重磅 |《數據安全法》正式頒布,要求對數據實行分類分級保護

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深信服智能數據分類分級平臺率先引入了人工智能與機器學習算法,相較于傳統數據分類分級做法,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,在數據分類分級上作了一次有效實踐。

《數據安全法》正式頒布,數據分類分級成重點,深信服已在數據分類分級上進行了探索

6 月 10 日,《中華人民共和國數據安全法》由中華人民共和國第十三屆全國人民代表大會常務委員會第二十九次會議審議通過,自2021年9 月1日起施行。

《數據安全法》規定國家建立數據分類分級保護制度,對數據實行分類分級保護。

數據分類分級工作是基礎和核心

接下來數據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,對于數據本身來說,“數據”已成為和土地、資本、勞動力并列的“生產要素”,具有重大價值。一旦數據被破壞或者被泄露,這些數據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,《數據安全法》中也明確規定了未履行數據安全保護義務將承擔法律責任。對于監管者和執法者來說都需要引起高度重視。

數據分類分級工作作為數據分類分級保護制度的基礎和核心,其不僅是數據安全治理的第一步,也是當前數據安全治理的痛點和難點。

具體怎么理解呢?

要做好數據安全需要做很多事情,需要針對數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等各個環節進行數據安全風險的監測、評估和防護等,也需要用到權限管控、數據脫敏、數據加密、審計溯源等多種技術手段。

而只有做好了數據分類分級工作,才能做好的后續的數據安全建設。

也就是說,數據分級分類制度相當于數據安全法的基礎。

深信服率先在智能數據分類分級上進行了探索

但需要注意的是,目前國內大部分的數據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,深信服智能數據分類分級平臺率先引入了人工智能與機器學習算法,相較于傳統數據分類分級做法,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,在數據分類分級上作了一次有效實踐。   

深信服智能數據分類分級平臺工作機制如下:

其一,分類分級策略定義。

平臺內置通用的分類分級策略,用戶可根據國家與行業相關的數據分類分級標準和規范進行設置,其中數據分類策略用于定義數據的類型,數據分級策略用于定義數據的安全等級。

其二,多維數據特征提取。

平臺能夠對接各種類型的數據庫,實現數據資產的自動發現和數據目錄的生成,通過機器學習算法對數據進行多維度元數據特征向量自動提取,對相似字段的數據字段進行聚合歸類。

其三,智能分類分級推薦。

平臺接著會對相似數據類別與級別進行智能推薦,實現數據的智能分類分級,同時在用戶分類分級過程中也會不斷學習用戶對數據的標注,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,業務系統和安全系統均可以調用API,以根據數據的分類分級結果進行精細化的數據管控與安全防護。

目前,深信服智能數據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,深信服以智能數據分類分級為核心的數據共享安全解決方案榮獲貴州數博會 2021 年“數字政府方案案例創新獎”,在行業內已成熟廣泛應用。

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未來,深信服將嚴格遵守《數據安全法》的相關法律規定,同時,更會幫助更多用戶在規范數據處理活動,保障數據安全,促進數據開發利用,保護個人、組織與數據有關的合法權益,維護國家主權、安全和發展利益等方面持續努力。

 

責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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