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美創(chuàng)暗數據發(fā)現和數據分類分級系統全新升級

jf_60522240 ? 來源:jf_60522240 ? 作者:jf_60522240 ? 2023-09-25 10:55 ? 次閱讀
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數字經濟時代,數據分類分級作為平衡數據保護和流通利用的基礎工作,愈發(fā)受到廣泛的關注。但面對海量繁雜的數據,如何快速地實現數據梳理與分類分級,對于絕大多數組織而言,并非易事,面臨在缺少標準方法和自動化、智能化產品工具的情況下,“摸清家底難”、“落地實施難”、“成果應用難”等挑戰(zhàn)重重。

致力幫助各行業(yè)用戶高效地盤點數據資產,落地分類分級及安全防護,美創(chuàng)科技率先探索,基于多年數據安全和數據服務實踐經驗,將多個行業(yè)的分類分級標準、詞庫、數據識別規(guī)則等整理提煉,形成可以復用的分類分級標準模版,結合自然語言處理、特征分析、機器學習等技術,推出—暗數據發(fā)現和數據分類分級系統。

多年來,暗數據發(fā)現和數據分類分級系統已在各行各業(yè)廣泛應用,歷經市場驗證。在不斷的實踐中,暗數據發(fā)現和數據分類分級系統也在持續(xù)打磨,以更符合用戶需求。

近日,產品迎來全新升級!

全新暗數據發(fā)現和數據分類分級系統致力于發(fā)現國家安全、個人安全和組織安全所必須的重要/個人/商業(yè)機密數據,通過采集元數據并識別業(yè)務含義,依據內置的分類分級標準進行自動化標簽處理,最終形成符合行業(yè)特色的敏感資產目錄。

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△暗數據發(fā)現和數據分類分級系統產品架構

在原有優(yōu)勢功能的基礎上,全新暗數據發(fā)現和數據分類分級系統在動態(tài)感知能力、分類分級標準、智能分類分級、安全數據可視化等方面進行全面提升,更有效滿足用戶安全合規(guī)以及數據流動應用場景下的安全防護需求。

1、動態(tài)感知能力升級

數據的流動屬性和持續(xù)變化的特點,決定數據分類分級是一項常態(tài)化、可持續(xù)性的工作。

為了靈活應對不同數據特征和變化的環(huán)境,更準確地對數據進行分類和分級,縮短數據流動中的安全風險窗口。暗數據發(fā)現和數據分類分級系統在數據源自動發(fā)現的基礎上,通過動態(tài)量級監(jiān)測、DDL變更能力,實現對資產的動態(tài)、持續(xù)化感知。

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2、安全分類分級標準內置

分類分級標準是實現資產類別及安全等級準確、規(guī)范劃分與確認的依據。在持續(xù)摸索和實踐沉淀中,美創(chuàng)科技結合《數據安全法》和《個人信息保護法》等法律法規(guī),以及在眾多行業(yè)分類分級標準的解讀、整理,將其轉化至產品當中。

目前,暗數據發(fā)現和數據分類分級系統已內置形成覆蓋重要數據、個人信息與商業(yè)機密等豐富的數據分類分級標準和識別策略。

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基于數據發(fā)現的語義結果,系統在發(fā)現重要數據/個人信息/商業(yè)機密基礎上,強化對經營安全所需的商業(yè)敏感數據的發(fā)現和分類分級能力,形成完整的數據安全資產目錄,用戶可以查看、修改分類分級標簽,實現數據資產由“明”變?yōu)椤胺诸愑行颉焙汀鞍踩弦?guī)”。

3、分類分級智能化提升

在數據領域超過10年的研究和實踐,美創(chuàng)科技積累了全面、豐富的經驗。利用這些經驗,使得暗數據發(fā)現和數據分類分級系統內置了完善和健壯的數據字典、標準和規(guī)則。

此外,全新暗數據發(fā)現和數據分類分級系統結合規(guī)則匹配、機器學習、NLP、智能推薦、AI大模型等技術,在多種智能能力的加持下,進一步增強數據分類分級效果和自動化、智能化程度,提高數據分類分級識別率及準確性。

4、安全數據可視化增強

暗數據發(fā)現和數據分類分級系統支持數據發(fā)現與分類分級結果的可視化能力,提供全局視角、內容豐富的數據分析報告和可視化大屏。

在全新版本中,系統通過構建兩套目錄、N張屏,實現可視化的進一步增強與豐富。

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除此之外,暗數據發(fā)現和數據分類分級系統也在持續(xù)優(yōu)化分類分級作業(yè)流程,持續(xù)加深數據源的適配。目前,系統不僅實現與美創(chuàng)全線數據安全產品聯動,同時提供標準對外接口方案,為數據安全和其他業(yè)務系統提供數據分級管理的安全合規(guī)支撐。

在浩浩蕩蕩的數字化轉型浪潮中,數據分類分級已成為數據精細化防護以及數據價值提升的基礎性工程。

作為先行者和實踐者,美創(chuàng)科技也將基于豐富的行業(yè)經驗,持續(xù)推進數據分類分級產品的創(chuàng)新與提升,為千行百業(yè)數據分類分級鋪就一條高效之路。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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