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關(guān)于昂楷

持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級很難嗎？

發(fā)布時間：2024.12.02 / 作者：

在上一篇文章中，我們深入探討了如何利用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果來強(qiáng)化應(yīng)用層面的數(shù)據(jù)安全管控，從而充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分類分級的作用，也提出，數(shù)據(jù)分類分級需要持續(xù)化運(yùn)營，不是一次完成后就一勞永逸的。然而，對于持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級，一些觀點(diǎn)認(rèn)為這要一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

其實要實現(xiàn)持續(xù)的數(shù)據(jù)分類分級，并不是一件很難的事，通過科學(xué)的方法和有效的工具，就可以輕松實現(xiàn)這一目標(biāo)。

NO.1

誤區(qū)一：持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級過程中數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)需要重新制定

其實在初次進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級工作時，企業(yè)通常會聯(lián)合業(yè)務(wù)部門、數(shù)據(jù)管理部門、數(shù)據(jù)安全部門等，共同制定符合本單位數(shù)據(jù)屬性的“數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)”，作為數(shù)據(jù)分類分級的依據(jù)。這一標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)過了嚴(yán)格的評審、審批流程，已經(jīng)在組織內(nèi)部達(dá)成了共識。在開展持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級工作時，對于數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)，只需要跟蹤數(shù)據(jù)量、新增字段，以及國家或行業(yè)的新規(guī)范、新要求等，進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)整即可。

比如：《工業(yè)領(lǐng)域重要數(shù)據(jù)識別指南（試行）》中對重要數(shù)據(jù)的定義有一條是：100萬人以上的個人信息；10萬人以上具有一定特征群體的個人信息；10萬人以上敏感個人信息，如生物識別數(shù)據(jù)、行蹤軌跡數(shù)據(jù)。那么，企業(yè)就可以監(jiān)測個人信息數(shù)據(jù)量，當(dāng)達(dá)到以上條件時，將此類數(shù)據(jù)的安全級別調(diào)整為重要數(shù)據(jù)即可。

如果企業(yè)已經(jīng)開展數(shù)據(jù)治理工作，建立了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)字典，對于數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化就可以直接借鑒，由此也可以減少數(shù)據(jù)字段識別和梳理的工作量。

新的數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)的審批也不需要再像初次審批一樣從草案開始，只需要啟動變更流程，由業(yè)務(wù)部門、數(shù)據(jù)管理部門、數(shù)據(jù)安全部門相關(guān)責(zé)任人快速審批、確認(rèn)即可開始執(zhí)行。

NO.2

誤區(qū)二：持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級時需要再對進(jìn)行全量數(shù)據(jù)梳理，形成新的數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果

持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級可利用自動化工具定期執(zhí)行數(shù)據(jù)分類分級任務(wù)，對特定字段的數(shù)據(jù)量、新增數(shù)據(jù)字段進(jìn)行智能梳理、識別，動態(tài)生成新的數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果清單即可。如果數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整，及時將更新后的標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入工具，確保后續(xù)的分類分級工作都遵循最新的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，保障數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。

此過程中確保工具的有效性與高效性至關(guān)重要，可以關(guān)注以下幾個關(guān)鍵點(diǎn)：

數(shù)據(jù)源的支持：鑒于業(yè)務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)的不斷演進(jìn)，可能會采用新類型的數(shù)據(jù)庫或大數(shù)據(jù)平臺組件，數(shù)據(jù)分類分級工具需要保持對新的組件的有效支持。

敏感數(shù)據(jù)AI識別能力：傳統(tǒng)的關(guān)鍵字、關(guān)鍵詞組、正則表達(dá)式等識別方式對于特征數(shù)據(jù)的識別準(zhǔn)確率較高，但對于非特征數(shù)據(jù)識別準(zhǔn)確率就比較低，需要通過自然語義分析、關(guān)聯(lián)圖譜分析、AI模型分析等技術(shù)提升識別準(zhǔn)確率，所以在持續(xù)數(shù)據(jù)分類分級過程中，要保持對新技術(shù)的跟蹤，持續(xù)升級以提升識別的效率，以及準(zhǔn)確率。

增量數(shù)據(jù)梳理能力：在持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級時，數(shù)據(jù)分類分級工具可以選擇只針對增量數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性的梳理，而不必對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行全量識別，以減少處理時間。

數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果自動同步：數(shù)據(jù)分類分級工具有靈活的接口對接能力，在持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級過程中，能無縫將分類分級結(jié)果同步給其他數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，以此保證用戶全網(wǎng)敏感數(shù)據(jù)識別、安全防護(hù)策略的一致性。

確實，數(shù)據(jù)分類分級工具還有一些局限，依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)不完整、不一致、臟數(shù)據(jù)過多等，分類分級的結(jié)果就可能受到影響，需要人工介入進(jìn)行審核和調(diào)整。為提高工具的效率和準(zhǔn)確性，企業(yè)可對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處置。

NO.3

誤區(qū)三：持續(xù)的數(shù)據(jù)分類分級需要投入大量人力成本

在實施數(shù)據(jù)分類分級的初期階段，確實需要較多的人力資源來開展標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)梳理、人工審核等工作，但隨著初始階段的流程建立、工具的設(shè)置和訓(xùn)練完成，持續(xù)的數(shù)據(jù)分類分級工作將主要關(guān)注新數(shù)據(jù)和字段的增加，從而顯著減少人力需求。隨著自動化工具的應(yīng)用，長期來看，數(shù)據(jù)分類分級的工作量和人力成本將大幅度降低。

持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級是數(shù)據(jù)安全運(yùn)營的核心基石，保持對數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)分類分級工具的跟蹤、優(yōu)化，就可有效推動這一過程，進(jìn)而助力構(gòu)建一個動態(tài)、穩(wěn)健、可靠的數(shù)據(jù)安全體系，保障企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的長期安全與合規(guī)。

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數(shù)據(jù)庫安全審計，筑牢數(shù)據(jù)安全防線