数据分类分级系统技术白皮书

内容简介

聚焦数据分类分级技术，系统梳理了组织在数据资产管理中面临的"资产家底不清、敏感数据分布不明、人工分类分级效率低、合规检查难满足"等核心痛点，结合公司在 NLP 自然语言处理、特征分析、机器学习与 AI 大模型等方面的技术积累，提出从数据接入、智能识别到分类分级结果输出与第三方联动的完整技术路径。 白皮书涵盖以下核心内容： - 资产管理：支持关系型 / 非关系型数据库、大数据平台、文件系统及业务应用等多源数据接入，自动扫描发现库、表、字段及文件资产，形成数据资产总览。 - 智能分类分级：内置多行业分类分级模板，融合 NLP 语义理解、特征分析与机器学习技术，结合 AI 大模型能力实现自动化识别；通过模型自学习与多模型交叉验证提升识别准确率，并支持基于反向推理的闭环优化，保障结果可解释、可迭代。 - 敏感数据管理：提供敏感数据 / 敏感文件扫描、分布分析与敏感数据标签管理，理清敏感数据分布，有效降低数据泄露风险。 - 资产认责与开放联动：支持数据资产认责落地，并通过标准 API 接口与第三方安全防护产品联动，实现分类分级结果与安全策略的实时同步。